Punti chiave
ChatGPT è una delle tecnologie più innovative nel campo dell’intelligenza artificiale generativa, che permette di creare contenuti testuali originali e coerenti a partire da un input. Ma cosa significa questo per le aziende?
Non serve solo a risparmiare
L’intelligenza artificiale generativa non serve solo a risparmiare, più che tagliare i costi, lo scopo principale degli strumenti di intelligenza artificiale generativa è quello di aumentare la produttività, rendendo più veloci ed efficienti i processi aziendali.
Le previsioni sull’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul mercato del lavoro sono molto variabili, e dipendono dal tipo e dal livello di competenza delle posizioni coinvolte. Si stima che la percentuale di lavoratori sostituiti da questa tecnologia possa andare dal 20% all’80%. Tuttavia, i casi di aziende che hanno eliminato (o quasi) il fattore umano grazie all’intelligenza artificiale generativa sono ancora rari e isolati, e non sempre hanno portato a risultati soddisfacenti.
L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul business non è la sostituzione del personale, ma l’accelerazione della produttività e della creatività umane. Secondo Charles Morris, Chief Data Scientist per i servizi finanziari di Microsoft: “Non pensare all’intelligenza artificiale come a uno strumento di automazione, ma come a un copilota: gli esseri umani lo fanno e il copilota li aiuta a farlo più velocemente”.
L’intelligenza artificiale generativa cambierà il modo in cui usi i dati
L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia che permette di creare contenuti originali a partire da dati esistenti, come testi, immagini, audio o video. Si tratta di una delle aree più promettenti e innovative dell’intelligenza artificiale, che potrebbe rivoluzionare diversi settori e applicazioni.
Tra gli strumenti di intelligenza artificiale generativa, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono quelli che stanno ricevendo maggiore attenzione e investimenti. Questi modelli sono in grado di produrre testi coerenti e fluenti su qualsiasi argomento, a partire da una parola chiave, una frase o un testo di riferimento.
ChatGPT è forse il LLM più noto al momento, ma non è l’unico. Microsoft, Facebook e altri giganti della tecnologia stanno sviluppando o hanno già lanciato i loro LLM, che promettono di offrire prestazioni sempre migliori e funzionalità più avanzate. Entro la fine del decennio, le aziende potrebbero dover fare affidamento su decine o centinaia di LLM diversi, a seconda del loro settore e delle loro dimensioni.
Tuttavia, non tutti i LLM sono uguali. Ogni modello ha i suoi punti di forza e di debolezza, così come i suoi rischi e le sue sfide. Come possono le aziende valutare e scegliere i LLM più adatti alle loro esigenze? Quali criteri devono seguire per garantire la qualità, l’affidabilità e l’etica dei contenuti generati?
Secondo Chris Nichols, direttore dei mercati dei capitali presso la South State Bank, le aziende dovrebbero applicare alcuni standard a ciascun modello:
“Ci sono alcuni standard che le aziende dovrebbero applicare a ciascun modello. I gruppi a rischio devono tenere traccia di questi modelli e valutarli in base alla loro accuratezza, potenziale di parzialità, sicurezza, trasparenza, privacy dei dati, approccio/frequenza di audit e considerazioni etiche (ad esempio, violazione della proprietà intellettuale, creazione di falsi profondi, ecc.).”
Un altro aspetto fondamentale per l’intelligenza artificiale generativa è la qualità dei dati. I dati sono il materiale grezzo da cui i LLM creano i contenuti, e se i dati sono scadenti o inaccurati, anche i contenuti lo saranno. Il detto “garbage in, garbage out” è stato creato su misura per l’intelligenza artificiale generativa.
Per questo motivo, le aziende devono prestare molta attenzione alla qualità dei dati che usano o che provengono da fonti pubbliche, come Internet. Sebbene Internet sia una miniera d’oro di dati, è anche una discarica di dati inaffidabili o irrilevanti. Le aziende devono essere in grado di distinguere le pepite d’oro dalle spazzature.
Inoltre, le aziende devono considerare la qualità, la disponibilità e l’accessibilità di tipi specifici di dati, come quelli sui clienti, sulle interazioni dei clienti, sulle transazioni, sulle prestazioni finanziarie o operative. Ognuno di questi tipi di dati può essere usato dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa per creare contenuti personalizzati, informativi o persuasivi.
Come usare l’intelligenza artificiale generativa in modo responsabile ed efficace
L’intelligenza artificiale generativa non è una bacchetta magica che risolve tutti i problemi. Al contrario, richiede nuovi comportamenti e nuove competenze da parte degli utenti, che devono essere consapevoli dei limiti, dei rischi e delle sfide di questa tecnologia.
Innanzitutto, gli utenti devono stabilire delle linee guida per l’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale generativa. Non si tratta di vietare o limitare l’uso di questa tecnologia, ma di definire dei criteri per garantire la qualità, l’affidabilità e l’etica dei contenuti generati. Ad esempio, gli utenti devono:
- Documentare le istruzioni che utilizzano per generare i risultati;
- Correggere l’output dell’intelligenza artificiale generativa (e dimostrare che lo hanno fatto);
- Aderire alle linee guida interne dei documenti che includono l’uso di parole chiave, titoli chiari, grafica con tag alt, frasi brevi e requisiti di formattazione.
Le aziende non possono più concentrarsi solo sulla digitalizzazione dei processi di transazione ad alto volume, ma devono espandere il loro focus per migliorare le prestazioni dei lavoratori della conoscenza nell’organizzazione – IT, legale, marketing, ecc.
Questo significa che i manager devono essere in grado di valutare i modelli disponibili e scegliere quelli più adatti alle loro esigenze. Devono anche essere in grado di monitorare e supervisionare l’uso degli strumenti di intelligenza artificiale generativa da parte dei loro dipendenti. Devono infine essere in grado di sfruttare al meglio i contenuti generati per creare valore per i loro clienti, i loro partner e i loro stakeholder.
L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia che cambierà il modo in cui usi i dati e il modo in cui comunichi con il mondo. Per usare questa tecnologia in modo responsabile ed efficace, devi essere preparato a seguire delle linee guida, a garantire la qualità dei dati e a adattarti al cambiamento.