AI GENERATIVE: UN SUPPORTO AL TUO BUSINESS

La trasformazione digitale implica l'utilizzo di strumenti e tecnologie che aiutano le persone (es. colleghi, clienti, rivenditori, etc.) a connettersi, introducendo modalità di lavoro migliori e creando trasparenza e valore.

Dell'Intelligenza Artificiale ne abbiamo già parlato in una edizione precedente:

ma le tecnologie avanzano ed è arrivata la AI Generative!!

In che modo, quindi, l'ultima ondata di strumenti di intelligenza artificiale generativa può aiutarti a trasformare le modalità di fare business all'interno della tua azienda? In che modo i brand possono sperimentare l’Intelligenza Artificiale Generativa per innescare la trasformazione aziendale?

INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA

Ci sono molte cose nella nostra vita che sono state chiamate “intelligenza artificiale”. Da Clippy di Microsoft a Siri di Apple, ad Alexa di Amazon fino al riconoscimento facciale per sbloccare lo smartphone: tutte queste innovazioni un tempo erano considerate applicazioni rivoluzionarie di intelligenza artificiale che oggi chiameremmo semplicemente tecnologia.

Nel gennaio 2023, il chat bot con Intelligenza Artificiale Generativa ChatGPT ha raggiunto circa 100 milioni di utenti attivi mensili, appena due mesi dopo il lancio, rendendolo l'applicazione consumer in più rapida crescita nella storia; inclusi TikTok, Instagram, Twitter (oggi X) e Facebook. Quindi, è tutto solo un clamore o sarà un gioco rivoluzionario per rimanere competitivi? In che modo l’intelligenza artificiale generativa può avere un impatto sul business come lo conosciamo oggi?

Questa nuova ondata di tecnologie di intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per cambiare interi settori con un semplice clic. Per rimanere leader di mercato e rimanere competitivi nel settore, le organizzazioni avranno bisogno di una strategia di intelligenza artificiale generativa chiara e convincente.

Con la tecnologia in rapida evoluzione, è fondamentale comprendere l’imperativo aziendale dietro l’intelligenza artificiale generativa e il modo in cui le organizzazioni possono affrontare al meglio il momento.

GENERATIVE AI: E' TUTTA UNA QUESTIONE DI DATI

L'Intelligenza Artificiale è utilizzata da anni dalle aziende, ma sta finalmente diventando più utile grazie all'avanzamento dell'AI Generativa. L’intelligenza artificiale può ora basarsi su nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni, che possono assorbire “big data” o grandi quantità di set di dati complessi.

Ad esempio, per i settori di prodotti di consumo, che in precedenza dipendevano dai rivenditori per i dati dei clienti, i modelli linguistici di grandi dimensioni rappresentano un’incredibile opportunità per comprendere i consumatori in modo molto più rapido ed efficiente e rispondere a tali informazioni. La strategia dei dati dei consumatori, in generale, si riferisce all’acquisizione, alla gestione e all’utilizzo dei dati. Ciò significa stabilire un processo per acquisire, organizzare e analizzare i dati provenienti da più fonti per guidare il processo decisionale nell’intera organizzazione. I brand potranno utilizzare questi dati per analizzare e rivelare modelli, tendenze e associazioni sui consumatori e sulla strategia aziendale.

L’Intelligenza Artificiale Generativa è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti, come immagini, video o testo, senza essere esplicitamente programmati per farlo. Funziona analizzando e imparando da grandi set di dati di esempi e quindi utilizza questa conoscenza per generare nuovi contenuti simili agli esempi originali.

Un sistema di Intelligenza Artificiale Generativa potrebbe essere addestrato su un set di dati di immagini di animali e poi gli potrebbe essere chiesto di generare nuove immagini di animali. Utilizzerebbe la sua comprensione dei modelli e delle strutture delle immagini degli animali per creare immagini nuove e uniche, simili a quelle del set di dati originale.

Chi utilizza #Photoshop, da settembre 2023 ha potuto valutarne la potenza. Scoprila in questo interessante video:

COME FUNZIONA L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA

Per capire cos'è l'intelligenza artificiale generativa e come si relaziona con l'intelligenza artificiale tradizionale, possiamo usare le tre lettere "GPT" rese famose da ChatGPT per spiegarla:

• GENERATIVE: la capacità del modello di generare output. I modelli tradizionali di intelligenza artificiale o apprendimento automatico risolvono un problema specifico noto al momento dell'addestramento del modello. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono risolvere vari problemi a cui devono ancora essere esposti e gli output possono essere in molteplici forme come linguaggio, audio, video e immagini.
• PRE-TRAINED: un’enorme quantità di dati immessi prima di ricevere compiti specifici. Mentre in precedenza, i modelli di machine learning impiegavano generalmente mesi per reperire, addestrare e distribuire i dati giusti, un modello di intelligenza artificiale generativa può rispondere alle richieste in pochi secondi.
• TRANSFORMER: l'utilizzo di una rete neurale per comprendere il contesto e le dipendenze all'interno di una sequenza di parole.

Moko crea incubatori di intelligenza artificiale in collaborazione con i clienti attraverso un approccio che combina crescita strategica e valore aziendale, pensiero moderno sui prodotti digitali, esperienza del cliente di prossima generazione, ingegneria, dati e intelligenza artificiale.

PRO E CONTRO NELL'UTILIZZO DELLA GENERATIVE AI

Sebbene sia fondamentale abbracciare i progressi dell’intelligenza artificiale generativa e il modo in cui influirà sulla sua diffusione, è anche importante rimanere consapevoli di alcuni rischi. Diamo uno sguardo più da vicino ai vantaggi e ai rischi dell'intelligenza artificiale generativa.

VANTAGGI

• Flessibilità: l'intelligenza artificiale generativa fornisce un'ampia gamma di contenuti su larga scala con iterazione rapida (come testo, immagini, audio, ecc.) e può anche apprendere e adattarsi a nuove situazioni.
• Efficienza: aiuta ad automatizzare lo sviluppo e la codifica di siti Web in linguaggi come JavaScript e, inoltre, può anche aiutare a eseguire il debug del codice.
• Personalizzazione: analizza la cronologia degli acquisti e il comportamento online dell'utente per offrire consigli sui prodotti.
• Innovazione digitale: un assistente virtuale in grado di elaborare, analizzare e utilizzare le informazioni fornite e rendendo queste azioni e processi ripetibili.
• Generazione di dati: supera i problemi di scarsità di dati generando contenuti nuovi e originali, utilizzando i dati in modi precedentemente inimmaginabili o impossibili.
• Ottimizzazione dei costi: semplificando i processi, le organizzazioni possono ridurre i costi operativi.

RISCHI

• Molti dati necessari per allenarsi: l’intelligenza artificiale generativa deve essere addestrata su grandi quantità di dati per funzionare in modo efficace.
• Considerazioni etiche e legali: le organizzazioni avranno bisogno di un approccio strategico e gestito per creare un quadro etico per il successo e per proteggersi.
• Falsi flag o disinformazione: a volte, ci sono conseguenze indesiderate nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa, come la promozione di informazioni false o l’incoraggiamento di comportamenti di dipendenza.

OTTIENI IL MASSIMO DALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA

L'intelligenza artificiale generativa non significa solo portare l'automazione in primo piano; si tratta di creare una relazione reciproca in cui le organizzazioni possano re immaginare il modo in cui gli esseri umani svolgono il proprio lavoro con l'intelligenza artificiale generativa a portata di mano. Gli esseri umani forniscono un contesto all’AI generativa e l’AI generativa può quindi essere implementata.

Con una strategia e un’esecuzione adeguate, l’intelligenza artificiale generativa può iniziare a sbloccare casi d’uso aziendali affinché le organizzazioni possano espandersi. Ecco alcuni casi d'uso aziendali per l'intelligenza artificiale generativa.

L’intelligenza artificiale generativa determinerà l’impatto futuro, distinguerà il modo in cui le aziende competono e rivoluzionerà il modo in cui le persone fanno affari concentrandosi su strategia, prodotto, ingegneria, esperienza e dati. Le organizzazioni che vogliono cogliere l’attimo dovranno evolversi con l’intelligenza artificiale generativa per tenere il passo con la concorrenza e continuare a produrre valore misurabile.

L'intelligenza artificiale generativa è per ogni azienda il potenziale per semplificare, personalizzare e democratizzare meglio l'accesso alle applicazioni nuove ed esistenti: la corsa è iniziata.

TIPS and TRICKS

• Stabilisci dati puliti e utilizzabili. Adotta il motto: “Garbage in, garbage out” e inizia facendo l’inventario delle diverse fonti di dati, ripulendo i dati esistenti e trovando l’interoperabilità tra tali fonti.
• Dedica risorse alla gestione dei dati. Senza stakeholder appassionati ed esperti, dati preziosi rimarranno lì a raccogliere polvere.
• Inizia in piccolo con l'approccio "prova e impara". Affrontare un problema o un caso d'uso specifico, può rapidamente dimostrare il miglior valore all'interno di un'organizzazione e contribuire a modellare la traiettoria futura dell'impatto dei big data .
• Le organizzazioni devono comunque essere consapevoli che l’IA generativa deve ancora dare priorità alla supervisione umana per evitare il rischio che i team interni possano sentirsi troppo a proprio agio nel lasciare che l’IA Generativa prenda la maggior parte delle decisioni.
• L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia in rapida crescita con vari potenziali casi d’uso e applicazioni. Poiché questa tecnologia continua ad evolversi, aspettatevi di vedere crescenti capacità di intelligenza artificiale e accesso ai dati in tempo reale.
• I CEO riconoscono le sfide nello sviluppo e nell’implementazione delle strategie di intelligenza artificiale:

  Is the AI buzz creating too much noise for CEOs to cut through?

  The latest EY report finds that CEOs recognize the potential of AI but are encountering significant challenges in developing AI strategies. Read more.

PERCHÉ MOKO

Le numerose esperienze maturate sul campo e le crescenti richieste del mercato hanno portato alla definizione di questo innovativo gruppo di lavoro. Il team è formato da ingegneri, analisti, sviluppatori con esperienze in applicazioni ed app business industriali, dialogo con sensori e centraline elettroniche.

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