Blue BI ha partecipato al Gartner Data & Analytics Summit che si è tenuto a Londra dal 22 al 24 maggio 2023, dove si è immersa in un ricco panorama di discussioni e approfondimenti. Tra i molteplici temi affrontati, è emerso chiaramente che la Generative AI ha assunto un ruolo centrale, catturando l’attenzione di esperti e professionisti del settore. Questa tecnologia innovativa è stata al centro di approfondite analisi e dibattiti, rivelando le sue potenzialità e impatti rivoluzionari in svariati settori.
Scopriamo insieme di cosa si tratta e quali impatti può avere per le aziende.
Cos’è la Generative AI?
La Generative AI è un ramo dell’ intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di deep learning per generare nuovi contenuti, ad esempio testi, audio, immagini, video o codice informatico.
L’Intelligenza Artificiale Generativa si basa tipicamente sui Foundation Model, modelli di AI con un elevato numero di parametri, pre-addestrati su enormi quantità di dati e adattabili a diversi task. I modelli AI più diffusi per costruire Foundation Model sono i cosiddetti Large Language Model (LLM) come quelli alla base di GPT-4 di OpenAI o PaLM di Google. Questo modelli, in particolare, sono specializzati nell’elaborazione del linguaggio naturale.
Gli algoritmi alla base di questi sistemi sono le reti neurali generative, un sottoinsieme delle reti neurali artificiali, progettate per generare dati piuttosto che classificarli. Questi modelli sono in grado di apprendere dalle distribuzioni di dati presenti nei set di addestramento e generare nuovi dati che seguono modelli simili. Esempi di algoritmi di Generative AI includono le GAN (Generative Adversarial Networks) e i Transformers.
Esempi di applicazione
La prima grande area di applicazione è quella occupata dalla Conversational AI, ovvero chatbot specializzati nel simulare conversazioni umane e nell’interagire con gli utenti. I chatbot possono fornire assistenza ai clienti, fornire informazioni e supportare la ricerca di dati.
Un’altra importante applicazione riguarda la creazione di contenuti testuali, visivi o audio. Rientrano in quest’area i sistemi capaci di creare ed elaborare documenti, generare slide o codice informatico.
Infine, è possibile sfruttare la Generative AI per la creazione di dati sintetici, utili per simulazioni o per allenare modelli di machine learning.
L'Importanza della Generative AI nell'attuale scenario aziendale
La Generative AI è diventata un pilastro chiave per le aziende che cercano di rimanere competitive nel mercato odierno. La sua capacità di generare dati, contenuti e previsioni avanzate consente alle imprese di essere più innovative ed efficienti. Le aziende che abbracciano questa tecnologia possono ottenere un vantaggio competitivo significativo, migliorando la personalizzazione dei servizi, ottimizzando i processi e aprendo nuove opportunità di mercato. Tra i processi aziendali che possono beneficiare dell’Intelligenza Artificiale Generative troviamo:
- Operations: attraverso la AI generativa è possibile ottimizzare e ridurre molte operazioni aziendali, diminuendo l’intervento umano e incrementando la produttività.
- Marketing: è possibile creare contenuti (post LinkedIn, articoli, …), progettare campagne pubblicitarie e gestire social media.
- Customer Service: tramite chatbot, ad esempio, è possibile migliorare l’assistenza verso i clienti.
- IT: la Generative AI è un grande alleato nella creazione di codice informatico; inoltre, è possibile generare dati sintetici per arricchire i dataset di training per algoritmi di machine learning.
Tecnologia multisettoriale
La Generative AI rappresenta una tecnologia capace di portare innovazione in molti settori differenti. Ad esempio, nel marketing digitale, le aziende utilizzano la Generative AI per creare contenuti personalizzati, come annunci pubblicitari e messaggi di marketing, che si adattano alle preferenze dei singoli utenti. Nell’industria manifatturiera, questa tecnologia viene impiegata per progettare e generare prototipi di prodotti in modo efficiente e personalizzato. Inoltre, nell’analisi dei dati, la Generative AI può generare dati sintetici per completare set di dati incompleti o creare scenari simulati per testare modelli di machine learning.
Vediamo alcuni esempi:
- Nel settore farmaceutico la Generative AI può aiutare a sviluppare sistemi predittivi per la scoperta di nuovi farmaci, personalizzare le terapie sui dati dei pazienti e ottimizzare i processi di produzione.
- Nel settore della moda può supportare la creazione di design innovativi o personalizzare le raccomandazioni di stile per i clienti;
- Nel manifatturiero la Generative AI potrebbe progettare automaticamente componenti o prodotti o aiutare nel monitoraggio e nella manutenzione predittiva degli impianti.
- Nel settore bancario supporterà lo sviluppo di nuovi algoritmi per la prevenzione delle frodi e la personalizzazione dei servizi bancari sulla base del comportamento del cliente.
Conclusione
In conclusione, la Generative AI si presenta come una leva strategica cruciale per le aziende desiderose di rimanere competitive nell’odierno panorama aziendale. La sua abilità di generare dati, contenuti e previsioni avanzate apre la strada all’innovazione e all’efficienza. Il nostro impegno è supportare le imprese nell’adozione di questa tecnologia rivoluzionaria. BBIxChatbot è la nostra soluzione basata su Generative AI che potrà aiutarti nell’introduzione nella tua azienda di un chatbot adatto alle tue esigenze. Contattaci per saperne di più!
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