Tra le implementazioni di Intelligenza Artificiale, si può dire che l’AI generativa sia tra le più esposte mediaticamente perché numerosi articoli ne parlano e i contenuti informatici che vengono creati (testi, immagini, filmati) colpiscono inevitabilmente l’attenzione degli utenti.
Come segnalato dall’Agenzia di stampa sull’energia e le infrastrutture, una ricerca di GlobalData indica che il valore complessivo del mercato dell’intelligenza artificiale arriverà a 909 miliardi di dollari entro il 2030. Il risultato viene ottenuto con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) pari al 35% tra il 2022 e il 2030.
Preso atto che l’impatto dell’AI generativa è e sarà sempre più rilevante, è opportuno valutare come e in quali modi questa tecnologia può aiutare le imprese, con alcune previsioni per il 2025.
Gli utenti utilizzano i servizi di AI generativa inviando richieste tramite tastiera (o voce in linguaggio naturale) per ricevere risposte pertinenti.
I risultati sono contenuti sotto forma di testi (più o meno lunghi e strutturati), immagini, progetti di prodotti, storie a fumetti, parlato, codice di programmi, filmati, presentazioni, brani musicali (sia singoli, sia completi di video promozionale).
Un modo per sfruttare i sistemi di AI generativa è rispondere a richieste degli utenti tramite chatbot inseriti nei siti delle imprese, assistenti virtuali a cui scrivere per chiedere chiarimenti su qualsiasi tipo di domanda e in qualsiasi orario, quali: caratteristiche di un prodotto, servizi forniti, orari di apertura. Addestrando il software su contenuti come la documentazione tecnica dei propri prodotti, si può migliorare notevolmente il supporto ai clienti.
All’AI generativa, gli operatori possono chiedere anche di categorizzare contenuti testuali, estrarre datapoint per attività di business intelligence, sintetizzare lunghi documenti per velocizzare l’apprendimento dei contenuti.
Per specifici campi di attività (quali sviluppo software, settore finanziario, legale, sanitario), la personalizzazione può aiutare a trovare più velocemente soluzioni, ma sempre sotto il controllo di personale esperto. Anche dove vengono svolte attività di ricerca e sviluppo nelle.
quali sono richieste elaborazioni di formule o valutazione di schemi con un gran numero di varianti (chimica, vernici, farmaceutica, progettazione grafica), i risultati forniti dal software possono velocizzare di molto l’individuazione di nuovi e migliori risultati.
Un servizio digitale basato su tecnologie di AI generativa può essere sfruttato per fornire risposte a utenti di servizi finanziari come chiarimenti su tipi di investimenti, rendimenti ottenibili, modalità per accedervi. Le imprese assicurative possono utilizzare chatbot per rispondere a dubbi sui tipi di rischi assicurabili, su eventuali vincoli e anche dare un’indicazione del premio da versare.
Una struttura commerciale può rispondere scrivendo le caratteristiche dei prodotti disponibili e proponendo scelte alternative rispetto alla richiesta dell’utente.
Nel settore dell'energia, l'AI generativa può ottimizzare la progettazione di reti energetiche e impianti di produzione, migliorando l'efficienza e riducendo l'impatto ambientale. In ambito fashion, può essere utilizzata per creare nuovi design e prevedere le tendenze di mercato, accelerando il processo di sviluppo dei prodotti e riducendo gli sprechi. Nel settore bancario, l'AI generativa può migliorare la gestione del rischio e la personalizzazione dei servizi, analizzando grandi quantità di dati per fornire soluzioni finanziarie su misura e prevedere i comportamenti dei clienti.
Nei settori manifatturiero, automobilistico la progettazione assistita da sistemi di AI generativa può velocizzare i tempi di realizzazione di nuovi prodotti, offrendo nuove forme e nuovi modi di impiego.
Tutte le aziende possono sfruttare l’AI generativa per creare testi e immagini promozionali della propria attività, presentazioni di un nuovo prodotto/servizio e anche per riassumere, classificare e semplificare lunghi testi.
Nel 2024 si stanno sempre più sfruttando tecnologie basate su LLM (Large Language Model) settoriali, in particolare di tipo multimodale, per generare contenuti per specifiche imprese, che non siano solo testi, ma anche immagini, suoni, filmati. A questo scopo, la fase di messa a punto successiva all’installazione diventa utile per avere risposte migliori e più corrette.
In poco più di un anno, infatti, i sistemi di AI generativa hanno mostrato le loro potenzialità. Talvolta, però, le risposte sono state affette da indicazioni errate o inappropriate (riportate spesso come: “allucinazioni”). Per questo, è opportuno integrare con un apposita personalizzazione il sistema di AI generativa con elementi legati allo specifico settore in cui verrà utilizzato. In questa fase, il software acquisisce elementi concreti e più affidabili, legati più strettamente all’azienda e alle sue attività.
Per ottenere risultati in linea con gli obiettivi aziendali, è fondamentale scegliere consulenti esperti, in grado di integrare funzionalità di AI generativa all’interno dei processi aziendali.