Il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale (AI) è stato valutato nel 2022 come pari a 136,55 miliardi di dollari, valore destinato a diventare ben dieci volte più elevato entro il 2030. L’AI è il trend del momento, e sta creando grandi aspettative nel mondo Tech. Bill Gates, fondatore di Microsoft Corporation, ad esempio, ha recentemente dichiarato che “Grazie all’Intelligenza Artificiale potremo lavorare solo tre giorni a settimana”.
La recente diffusione dell’Intelligenza Artificiale Generativa dovuta soprattutto al lancio di ChatGPT da parte di OpenAI, ha scatenato, poi, una vera e propria “corsa all’AI”. Tuttavia, come riportato in un sondaggio de Il Sole 24 Ore, molte realtà di business ancora non ne conoscono approfonditamente rischi e potenzialità e, di fatto, la adottano in modo poco consapevole.
In questo scenario, ad esempio, è comune che l’AI Generativa venga considerata come l’unica Intelligenza Artificiale esistente. Tuttavia, spesso, è un altro tipo di AI a rispondere meglio ad alcune richieste di mercato: l’AI Estrattiva, di cui un esempio è BERT, una creazione di Google.
Quali sono, dunque, le alternative all’AI Generativa?
Un’Intelligenza Artificiale viene definita Generativa quando è in grado di creare, in risposta a specifiche richieste, diversi tipi di contenuti come testi, audio, immagini, video. L’AI Estrattiva, invece, come suggerisce il termine, si occupa di estrarre informazioni da fonti già esistenti.
Uno dei settori rivoluzionati dell’Intelligenza Artificiale negli ultimi mesi è il trattamento di dati testuali. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP, dall’inglese Natural Language Processing) può, ad oggi, diminuire del 50% il tempo impiegato da un utente per la raccolta di informazioni. Nel caso del NLP, l’AI Estrattiva è da preferire all’AI Generativa per compiti come l’estrazione di informazioni da un contenuto, mentre l’AI Generativa si adatta alla creazione di chatbot o, più in generale, alla produzione di testo.
Ad esempio, utilizzando l’AI Generativa per l’estrazione di informazioni da un testo si incontrano diversi problemi, primo fra tutti quello delle “risposte allucinative”: l’algoritmo può inventare dati non presenti nel testo e presentarli come veritieri. L’AI Estrattiva, invece, non genera alcunché, ma evidenzia il frammento di testo più affine all’informazione cercata, rimanendo fedele alle informazioni reali.
La popolarità dell’AI Generativa, unita alla sua accessibilità, ha portato, però, figure meno tecniche ad utilizzare questo tipo di Intelligenza Artificiale per svolgere compiti tipici dell’AI Estrattiva, raggiungendo risultati non ottimali.
Malgrado l’AI Estrattiva consenta di ottenere migliori prestazioni in molti compiti, è pur vero che nel NLP grandi Large Language Models (LLM), come ChatGPT, possiedono un grande vantaggio: possono essere utilizzati senza alcun ulteriore addestramento e senza particolari competenze producendo, dunque, risultati in tempi rapidi. Si parla, in questo caso, di modelli “Zero-Shot”.
Nel corso degli ultimi mesi, Beta 80 ha partecipato attivamente a diverse implementazioni di Intelligenza Artificiale, affrontando la sfida di selezionare il tipo di AI più idoneo a diverse opportunità di business. Tra i lavori in fase più avanzata, si trovano:
L'implementazione e la sperimentazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa ed Estrattiva a supporto dei più noti strumenti di Robotic Process Automation (RPA) hanno rappresentato una svolta significativa per Beta 80, aprendo nuove prospettive e possibilità in azienda.
L’Intelligenza Artificiale rappresenta un topic in continua espansione, e sempre più aziende stanno cercando di integrare l’AI all’interno dei propri processi di business. Tuttavia, risultati tangibili possono essere raggiunti solo con il continuo studio e approfondimento di questo mondo, che è più vasto e vario di quanto possa apparire da una visione affrettata.