Negli ultimi anni, complice una forte spinta all’innovazione e alla Digital Transformation, l'Intelligenza Artificiale Generativa sta emergendo come una forza trainante nella trasformazione dei processi aziendali.
Soprattutto a seguito dei suoi recenti sviluppi (e del lancio di ChatGPT di OpenAI) che permettono pressoché a chiunque di generare con pochi click immagini, video, testi ex novo, sulla base di indicazioni fornite in linguaggio naturale.
Secondo Gartner, l’AI Generativa è destinata a entrare nel novero delle grandi tecnologie di uso generale, “con un impatto simile a quello del motore a vapore, dell’elettricità e di Internet”.
Ma cos'è esattamente l'AI Generativa, in cosa si differenzia dall’AI “classica” e come può influire sui processi aziendali?
Generative AI: caratteristiche e utilizzi
L'AI Generativa si distingue da altre forme di Intelligenza Artificiale per la sua capacità di generare contenuti in modo autonomo. Come per l’AI classica, anche gli algoritmi generativi si basano sulla statistica. Vengono sviluppati e sottoposti ad un “addestramento”. In questa fase l’algoritmo processa un’alta quantità di dati di esempio e con questi “impara” (analizza statisticamente gli esempi e determina una serie di parametri di funzionamento). A questo punto, un algoritmo di AI classica, al quale viene sottoposto un nuovo esempio, è in grado di ricondurlo ad una delle casistiche di addestramento. Un algoritmo di AI Generativa, invece, è in grado di creare un contenuto simile a quelli di addestramento, ma completamente nuovo.
Attraverso la Generative AI è possibile, ad esempio, generare un testo in diverse lingue e/o adattarlo al contesto, ma anche generare immagini, suoni, video oppure, tramite la generazione di dati numerici, aprire nuove frontiere nell’analisi e nella predizione dei dati.
Qual è l’impatto dell’AI Generativa sui processi di business
Con queste premesse è naturale intravedere l’impiego di questa tecnologia in molti settori. In alcuni di questi, l’avvento dell’AI Generativa è, o sarà nel breve, dirompente (marketing e customer service, ad esempio), in altri lo è in maniera meno massiccia, ma più diffusa, soprattutto se la si guarda come un’opportunità di supporto, volta ad incrementare la produttività.
Gli sviluppatori, ad esempio, possono creare codice per i software, il marketing può generare automaticamente contenuti pubblicitari personalizzati, migliorando l'engagement dei clienti. O ancora, nella creazione di documenti, l'AI Generativa accelera notevolmente la produzione degli stessi, riducendo il carico di lavoro manuale e consentendo una distribuzione più rapida delle informazioni. Nell'assistenza clienti, è possibile rispondere in modo automatico e intelligente alle domande, migliorando l'efficienza operativa e la customer satisfaction.
Secondo Gartner già nel 2024 il 40% delle applicazioni aziendali avrà un’intelligenza artificiale conversazionale incorporata (rispetto al 5% del 2020), nel 2025 il 30% dei messaggi di outbound marketing delle grandi organizzazioni saranno frutto di AI generativa (rispetto a meno del 2% del 2022), nel 2026 100 milioni di esseri umani coinvolgeranno i colleghi robot affinché contribuiscano al loro lavoro, nel 2027 il 15% delle nuove applicazioni sarà generato automaticamente dall'AI senza intervento umano nel processo.
Intelligenza Artificiale Generativa: quali sono i rischi per le aziende
Nonostante i numerosi vantaggi e le possibilità offerte da questa nuova tecnologia, l'AI Generativa non è priva di rischi. Uno di questi deriva dalla fase di addestramento: la non accuratezza dei dati o la loro non omogeneità, potrebbe portare alle cosiddette “allucinazioni” in termini di bias o discriminazione nei contenuti generati.
Il tema attualmente più discusso riguarda, però, etica e privacy, poiché la generazione di contenuti può portare a problemi legati alla falsificazione, alla manipolazione e all’utilizzo improprio dei dati.
Il nodo più grosso in queste discussioni è il trattamento dei dati e della proprietà intellettuale. Ad animare il dibattito sono principalmente 3 interrogativi:
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I dati immessi sono utilizzati per ulteriore addestramento delle AI?
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I dati in questione sono da considerarsi vulnerabili?
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Qual è il reale rischio di violazioni privacy e copyright e in che modo il Garante tutela gli utilizzatori?
Per molti legislatori, come anche per l’Unione Europea, la regolamentazione sulle tecnologie emergenti è sempre più spesso all’ordine del giorno, ma ancora fatica a raggiungere la completezza e la chiarezza necessaria, a causa della complessità dei fattori in gioco: da un lato l’irrefrenabile sviluppo tecnologico e i suoi benefici, dall’altro la salvaguardia di diritti che, pur essendo già riconosciuti da tempo, assumono nuove forme e vanno adattati a nuovi contesti.
È quindi fondamentale una chiara regolamentazione in materia e che i vendor forniscano chiare garanzie su questi punti. Ad ogni modo è altresì utile che le singole aziende definiscano linee guida interne per un uso sicuro e privo di rischi dell’AI Generativa.
In conclusione, appare chiaro come l'Intelligenza Artificiale Generativa stia rivoluzionando il modo in cui le aziende creano contenuti, ottimizzano i processi e offrono servizi ai propri clienti. Essa porta con sé un alto potenziale in termini efficienza ed efficacia, riducendo tempi e costi, sollevando i lavoratori da task ripetitive ea basso valore aggiunto, migliorando la funzionalità operativa e ponendosi, in questo modo, come una vera opportunità per le aziende e non una semplice tendenza.
