Come adottare l’AI nella tua impresa
Cambio di mentalità radicale per i professionisti IT (Parte Prima)

L’AI Generativa apre nuove prospettive per l’innovazione, l’efficienza e il coinvolgimento dei clienti. Comprendendo le basi, gestendo i rischi e implementando piani strategici ben strutturati, le imprese possono utilizzare l’AI in modo responsabile per raggiungere i loro obiettivi

Come la maggior parte dei sistemi di machine learning, l’AI Generativa utilizza algoritmi per creare nuovi dati basati sui modelli dei dati esistenti. Questi modelli di ML apprendono schemi e strutture nei dati di addestramento e utilizzano questa conoscenza per generare nuovi dati simili. Un’interazione efficace con l’AI Generativa richiede la comprensione di come elaborare prompt testuali che producano gli output desiderati chiamati “completions”. Questo implica l’uso di un linguaggio chiaro e specifico e la fornitura di un contesto sufficiente. La sperimentazione e l’iterazione sono fondamentali per perfezionare prompt specifici e ottenere risultati ottimali. Altre tecniche, come il Retrieval Augmented Generation (RAG) e il Fine-tuning, possono affinare i risultati di un LLM. Il RAG combina modelli generativi con sistemi di recupero per migliorare la qualità e la rilevanza dei contenuti generati. Le tecniche RAG sono molto usate per consentire agli LLM di comprendere il contesto dei documenti aziendali privati. Anche il fine-tuning dei modelli su dati specifici del dominio può migliorarne le prestazioni. Tuttavia, il fine-tuning può essere costoso e richiede una profonda esperienza in data science, anche se nuovi strumenti stanno rendendo il processo più facile. I più recenti modelli “multimodali” sono progettati per comprendere nativamente i pattern di diversi tipi di dati, come testi e immagini, e per generare nuovi dati simili basati su questi vari tipi di input. Questo significa che un singolo modello multimodale può elaborare e interpretare sia testo che immagini , producendo contenuti coerenti e rilevanti che combinano entrambi i tipi di informazioni. GPT-4 di OpenAI, Claude 3 di Anthropic e Gemini 1.5 di Google sono modelli GenAI multimodali avanzati che mostrano questa capacità di integrare e generare dati multimodali.

Casi d’uso aziendali – Il potenziale dell’AI Generativa abbraccia numerosi settori. Nella sanità, può generare dati sintetici per migliorare la ricerca medica. In finanza, può creare simulazioni di mercato realistiche per una migliore gestione del rischio. L’industria dell’intrattenimento può utilizzare l’AI Generativa per produrre contenuti originali, dalla musica ai film. Diverse aziende hanno già integrato con successo l’AI Generativa. Per esempio, IBM Watson utilizza l’AI Generativa per assistere nelle diagnosi mediche generando potenziali diagnosi basate sui dati dei pazienti. Allo stesso modo, Codex di OpenAI alimenta GitHub Copilot, aiutando gli sviluppatori generando frammenti di codice.

I chatbot guidati dall’AI possono fornire supporto personalizzato in tempo reale, migliorando la soddisfazione del cliente. I modelli generativi possono anche creare raccomandazioni di prodotti personalizzati, aumentando potenzialmente le vendite e la fedeltà del cliente. Inoltre, l’AI Generativa può snellire le operazioni automatizzando compiti ripetitivi, generando rapporti, riassunti e altri documenti, liberando i dipendenti per concentrarsi su attività di maggiore valore. Questo ultimo beneficio da solo è estremamente prezioso per la maggior parte delle organizzazioni.

Per essere chiari, AI Generativa e AI Predittiva non si escludono a vicenda. I modelli PredAI si concentrano tipicamente su compiti di classificazione, previsione o raccomandazione. Attualmente, il valore aziendale dell’AI predittiva supera quello dell’AI Generativa grazie ai sistemi di e-commerce, raccomandazione e riconoscimento visivo già esistenti. Al contrario, l’AI Generativa crea nuovi contenuti, abilitando una gamma diversa di applicazioni. L’AI predittiva potrebbe prevedere l’abbandono dei clienti, mentre la GenAI potrebbe generare contenuti di marketing personalizzati per trattenere quei clienti stessi.

I rischi dell’AI Generativa – A differenza dell’IT tradizionale, che è deterministico, l’AI Generativa è stocastica. Questo rappresenta un cambio di mentalità radicale per i professionisti IT, in particolare per il CIO e il CTO. I sistemi probabilistici possono comportare diversi rischi per l’organizzazione e l’impresa nel suo insieme. Non tutte le applicazioni mission-critical dovrebbero utilizzare il calcolo non deterministico. Una preoccupazione importante è la generazione di bias o contenuti dannosi, che riflettono i pregiudizi nei dati di addestramento. C’è anche il rischio di uso esplicito improprio, come la generazione di deepfake o informazioni fuorvianti. Per mitigare questi rischi, è fondamentale affrontare i pregiudizi nei dati di addestramento e garantire robuste misure di privacy dei dati. Tecniche come gli algoritmi di mitigazione dei bias e la privacy differenziale possono essere utili. È fondamentale anche implementare un monitoraggio continuo, revisioni regolari e mantenere la trasparenza nei processi di AI. Adottare strategie di gestione del rischio complete è altrettanto vitale. Questo implica stabilire linee guida chiare per l’uso dell’AI, monitorare costantemente i risultati e creare meccanismi di feedback per affrontare tempestivamente eventuali problemi.

Migliorare la conoscenza dell’AI – Così come è avvenuto con il cloud, l’adozione di successo dell’AI inizia con la costruzione di una cultura incentrata sull’AI e richiede una mentalità in grado di abbracciare l’innovazione e l’apprendimento continuo. Questo approccio deve essere sostenuto dai leader aziendali che devono incoraggiare la sperimentazione. Una strategia di AI ben definita deve allinearsi con gli obiettivi complessivi dell’organizzazione e includere una roadmap per scalare le iniziative AI e stabilire tempi e metriche di misurazione. È importante valutare la prontezza per l’AI, esaminando le capacità, l’infrastruttura e le risorse esistenti, identificando le lacune e le aree di miglioramento. Strumenti come i modelli di maturità dell’AI possono offrire un approccio strutturato per questo tipo di valutazione.

Il miglioramento della conoscenza dell’AI all’interno dell’organizzazione può essere ottenuto attraverso programmi di formazione, workshop e corsi online. La collaborazione interfunzionale è l’altro elemento fondamentale. Le idee provenienti da punti di vista diversi possono fornire ispirazione e valore all’intera azienda. Infine, è necessario stabilire un framework di affidabilità con linee guida per un uso etico dell’AI, meccanismi per identificare e mitigare i bias, e processi per garantire trasparenza e responsabilità.

Sebbene ci troviamo ancora nelle fasi iniziali dell’adozione dell’AI Generativa, i C-Level e i team leader dovrebbero sostenere attivamente i progetti AI, favorendo la cultura di apprendimento continuo e affrontando con attenzione i rischi associati a questa tecnologia. Solo con un impegno comune e una guida strategica sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’AI, garantendo al contempo un utilizzo responsabile e sicuro.