AI generativa, tutto quello che i CEO dovrebbero sapere

L’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa (AI) ha rivoluzionato l’accessibilità e l’utilizzo dell’IA stessa, aprendo le porte a un vasto pubblico in modi mai visti prima. L’AI generativa, come quella incarnata da ChatGPT, ha superato i 100 milioni di utenti in soli due mesi dalla sua versione pubblica. Questo exploit non solo rappresenta una delle crescite più rapide registrate in termini di applicazioni, ma sottolinea anche la democratizzazione dell’IA generativa, la quale non richiede una conoscenza approfondita dell’apprendimento automatico per essere utilizzata e apprezzata. È accessibile a quasi chiunque sia in grado di porre domande, aprendo una porta d’accesso a un nuovo mondo di applicazioni e utilità.

Modelli addestrati

Questa rivoluzione nell’AI generativa è alimentata dai modelli di base, robuste reti neurali addestrate su un vasto corpus di dati non strutturati. Tali modelli di base sono incredibilmente versatili, capaci di eseguire una varietà di compiti diversi, dalla generazione di riassunti tecnici a strategie di marketing fino a ricette personalizzate. Tuttavia, questa versatilità può comportare risultati meno precisi, portando a una maggiore attenzione sulla gestione dei rischi associati all’AI.

Nonostante ciò, l’AI generativa offre molteplici opportunità per le imprese. Per esempio, un’intelligenza artificiale appositamente addestrata potrebbe suggerire vendite aggiuntive in tempo reale mentre si dialoga con un cliente, basandosi non solo sui dati del cliente stesso ma anche sul contenuto della conversazione si sta tenendo e su fonti esterne come i social media. Tuttavia, l’adozione di questa tecnologia richiede cautela e una valutazione attenta delle competenze tecniche, dell’architettura tecnologica e dei processi di gestione del rischio.

Oltre il chatbot

L’AI generativa non si limita ai chatbot come ChatGPT; può essere utilizzata per automatizzare, migliorare e accelerare il lavoro in svariati campi. È in grado di operare su diverse forme di contenuto, da testi a immagini, audio e codice informatico, offrendo un’ampia gamma di possibilità applicative.

La sua distinzione principale rispetto alle forme precedenti di AI sta nella capacità di generare nuovi contenuti in modo efficiente, spesso in forme “non strutturate” come testo e immagini. Questo è reso possibile dai modelli di base, reti neurali addestrate su ampi e diversificati set di dati non strutturati. Tuttavia, questi modelli possono presentare limiti, come la propensione ad avere delle “allucinazioni” o di non saper fornire spiegazioni riguardo alle risposte date, sottolineando la necessità di una supervisione umana nelle applicazioni critiche.

L’ecosistema dell’AI generativa comprende componenti cruciali come l’hardware specializzato, le piattaforme cloud, gli strumenti di MLOps e i fornitori di applicazioni, supportando l’addestramento e l’implementazione di questi modelli. Sebbene inizialmente sia stata sviluppata principalmente da grandi aziende e start-up con investimenti significativi, si sta lavorando per rendere questa tecnologia più accessibile ed efficiente, aprendo il campo a nuovi operatori.

Una strada obbligata

L’intelligenza artificiale generativa è più di una mera opzione per le aziende moderne, è un imperativo. La sua capacità di trasformare le operazioni aziendali è ormai innegabile. I CEO dovrebbero considerare l’adozione di questa tecnologia come una necessità piuttosto che come una possibile opportunità. I vantaggi derivanti dall’AI generativa si estendono su un ampio spettro di settori, portando valore tangibile e aprendo la strada all’innovazione.

L’esplorazione e l’integrazione dell’AI generativa richiedono una strategia olistica. I requisiti tecnici e finanziari non costituiscono un ostacolo invalicabile; l’inerzia, tuttavia, potrebbe portare a un rapido declino rispetto ai rivali. In tal senso, la guida dei CEO e l’approccio strategico della dirigenza diventano tassativi. Questo approccio richiede un’analisi accurata delle opportunità di applicazione all’interno dell’azienda e una valutazione ponderata dei modi per sfruttarle al meglio.

Implementazione in fasi

L’implementazione dell’AI generativa può avvenire in varie fasi: alcune aziende potrebbero optare per una trasformazione radicale, rivedendo tutti gli aspetti operativi, dalla ricerca e sviluppo alle vendite e alle interazioni con i clienti. Altre potrebbero preferire un avvio più contenuto, con l’intenzione di espandersi in seguito. Qualunque sia la via scelta, esistono percorsi tecnici tracciati dagli esperti di AI per realizzare questa strategia, adattabili a differenti contesti e necessità aziendali.

Organizzazione e ottimizzazione

Per massimizzare il potenziale dell’IA generativa, è fondamentale un approccio coordinato e coeso. Le organizzazioni, tradizionalmente abituate a esplorare singoli esperimenti di AI, devono ora adottare un approccio più ampio e coordinato. È essenziale riunire un team multidisciplinare di leader aziendali: rappresentanti della scienza dei dati, dell’ingegneria, del mondo legale, della sicurezza informatica, del marketing, del design e di altre funzioni aziendali possono offrire un’ampia prospettiva e contribuire a individuare e a creare una priorità dei casi d’uso più vantaggiosi.

Trasformare l’approccio

L’AI generativa non è solo una serie di casi d’uso sporadici, ma un motore di trasformazione capace di rivoluzionare interi settori aziendali. È fondamentale individuare come l’AI generativa possa integrarsi in diversi domini aziendali, rivoluzionando il modo in cui vengono svolte le operazioni e lavorando in simbiosi con le applicazioni tradizionali di AI.

Tecnologie all’avanguardia

Per sfruttare appieno l’IA generativa, è essenziale un’infrastruttura tecnologica moderna. I CEO devono collaborare strettamente con i loro chief technology officer per valutare se l’azienda dispone delle risorse tecniche necessarie: capacità di calcolo, sistemi dati, strumenti e accesso a modelli.

Accelerare l’esecuzione

In un mondo che si muove tanto rapidamente come quello della tecnologia, l’inerzia è il nemico numero uno. L’AI generativa richiede un approccio dinamico e rapido. Introdurre “fari” virtuali interni può essere una tattica efficace: strumenti che consentono ai dipendenti di accedere a conoscenze proprietarie e offrire servizi personalizzati ai clienti possono dimostrare l’efficacia pratica dell’AI generativa prima di implementarla su larga scala.

Bilanciare rischi e benefici

Nonostante i benefici evidenti, l’AI generativa comporta anche rischi significativi, come il continuo perpetuarsi di pregiudizi nascosti nei dati di addestramento e la tendenza alle allucinazioni (in pratica, inventare contenuti). Un approccio etico e una comprensione approfondita dei rischi associati a ogni caso d’uso sono indispensabili. Le organizzazioni devono adottare pratiche orientate al rischio per mitigare le potenziali conseguenze negative.

Partnership tecnologiche

La collaborazione con partner strategici può accelerare l’implementazione dell’AI generativa. Collaborare con fornitori di modelli e infrastrutture specializzati può velocizzare il processo, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente all’evoluzione tecnologica.

Sviluppo di competenze

Investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze è cruciale per sfruttare appieno l’AI generativa. Le aziende devono identificare le competenze necessarie in base ai casi d’uso prioritari e creare una forza lavoro diversificata e preparata.

In conclusione, l’AI generativa non è solo un passo avanti tecnologico, ma un cambio di paradigma per le aziende. Il suo impatto, guidato da una visione strategica e da un’implementazione scrupolosa, promette di ridefinire il futuro delle operazioni aziendali e della competitività nel mercato.