Negli ultimi anni, la Generative AI ha guadagnato sempre più attenzione per il suo potenziale rivoluzionario nelle imprese. Durante il Gartner Data & Analytics Summit di Londra sono emerse nuove best practice, sfide e opportunità legate all’implementazione di queste tecnologie innovative. Bisogna però essere pronti ad abbracciare questa tecnologia rivoluzionaria, sfruttando le opportunità che offre ed essendo consapevoli anche dei rischi associati.
Oltre ChatGPT: le Migliori Pratiche per Implementare la Generative AI nelle Imprese
Rischi, Benefici e Casi d'Uso della Generative AI
La Generative AI offre notevoli vantaggi, tra cui l’automazione dei processi, la personalizzazione dell’esperienza cliente e l’innovazione nella creazione di prodotti. Tuttavia, comporta anche rischi come la gestione della privacy dei dati, la possibilità di bias e l’affidabilità dei contenuti generati. Alcuni casi d’uso comuni nelle imprese includono la creazione automatica di contenuti, i chatbot per l’assistenza clienti e l’analisi predittiva.
Casi di studio pilota per la Scalabilità in ambito GenAI
Avviare progetti pilota consente alle aziende di valutare la scalabilità delle soluzioni di Generative AI. Sfruttrare il cloud iniziando con casi d’uso che automatizzano compiti ripetitivi, come la generazione di report o l’inserimento dati, permette di comprendere le performance della tecnologia senza investimenti iniziali significativi.
Addestramento dei Modelli di Generative AI
L’addestramento dei modelli di Generative AI richiede grandi quantità di dati di alta qualità. Le aziende devono concentrarsi sulla raccolta e la cura di dataset pertinenti e rappresentativi per garantire l’efficacia dei modelli. È essenziale anche utilizzare tecniche di addestramento avanzate per migliorare la precisione e l’affidabilità dei risultati generati.
Come rendere i propri dati pronti per l'AI e perché è importante
Per sfruttare appieno il potenziale della Generative AI, i dati aziendali devono essere “AI-ready“. Questo significa che i dati devono essere puliti, ben strutturati e facilmente accessibili. Un’infrastruttura dati solida è fondamentale per garantire che i modelli di AI possano apprendere efficacemente e fornire risultati accurati. Investire nella preparazione dei dati non solo migliora la qualità delle previsioni, ma facilita anche l’integrazione dell’AI nei processi aziendali esistenti.
Hype Cycle per la Generative AI
Abbiamo Raggiunto il Picco dell’Hype:
Il percorso di adozione della Generative AI segue il noto “Hype Cycle” di Gartner, che descrive come le nuove tecnologie iniziano con grandi aspettative, raggiungono un picco di hype e successivamente attraversano una fase di disillusione prima di stabilizzarsi e maturare.
La Legge di Amara
Secondo la Legge di Amara, “Tendiamo a sovrastimare l’effetto di una tecnologia nel breve periodo e a sottovalutarlo nel lungo periodo.” Questo principio si applica perfettamente alla Generative AI. Mentre l’entusiasmo iniziale può portare a aspettative irrealistiche, il vero impatto della tecnologia si manifesta nel tempo, con applicazioni sempre più sofisticate e integrate.
Risolvere Problemi Tradizionali con Dati e AI Non Convenzionali
Dati Alternativi
L’uso di dati alternativi può migliorare significativamente la capacità dell’AI di risolvere problemi complessi. Questi dati, provenienti da fonti non tradizionali, possono offrire nuove prospettive e insights. Degli esempi di fonti non tradizionali sono i social media, sensori IoT, dispositivi indossabili o addirittura dati sintetici creati dall’AI stessa.
Combinare Più Tecniche di AI
Combinare diverse tecniche di AI può ridurre gli errori e i falsi positivi, rendendo i sistemi di AI più affidabili e adattabili a una gamma più ampia di compiti e scenari. Ad esempio, l’integrazione di machine learning, deep learning e tecniche di AI simbolica può portare a soluzioni più robuste.
Dati Alternativi + Composite AI = Applicazioni Intelligenti
L’integrazione di dati alternativi con un approccio di AI composita consente di sviluppare applicazioni intelligenti in grado di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti e di fornire risultati più precisi e contestualizzati. L’AI composita è una tecnologia che combina più modelli di intelligenza artificiale per svolgere compiti complessi in modo più efficace. Invece di utilizzare un singolo modello AI integra diverse capacità, come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi dei dati.
Dati Sintetici
I dati sintetici, generati artificialmente per addestrare i modelli di AI, stanno diventando sempre più importanti. Questi permettono di simulare scenari rari o difficili da catturare nel mondo reale, garantendo così un addestramento più robusto e completo, inoltre non solo ampliano il bacino di dati disponibili, ma aiutano anche a superare limitazioni etiche e di privacy, offrendo una soluzione innovativa per l’evoluzione dell’intelligenza artificiale.
Regolamentazione dell'AI
La regolamentazione dell’AI è un tema cruciale per il futuro del settore. L’UE, con il suo AI Act, sta stabilendo standard per garantire che l’AI sia sviluppata e utilizzata in modo etico e trasparente, proteggendo i diritti degli utenti e promuovendo l’innovazione responsabile.
La Nostra Innovazione: nuovi casi d’uso con la Generative AI
Come azienda, stiamo sviluppando tecnologie di Generative AI, impegnandoci a creare soluzioni che migliorano l’efficienza e l’innovazione all’interno delle imprese.
Partecipare all’evento Gartner ci ha fornito una panoramica più completa delle sfide e delle opportunità che la Generative AI offre alle imprese. Seguendo le migliori pratiche e rimanendo aggiornati sulle ultime tendenze, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia rivoluzionaria.
Come Blue BI, ci impegniamo costantemente a rimanere aggiornati sulle novità del settore e a sperimentare nuovi casi d’uso.
Se vuoi sapere i progetti sulla Generative AI a cui stiamo lavorando, contattaci.
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
