Di recente l’IA generativa ha attirato l’attenzione per la sua novità, le applicazioni uniche e il potenziale impatto sul mondo degli affari.
Ma, come ogni nuova invenzione, c’è un po’di confusione su cosa sia realmente e cosa possa fare Fare. Abbiamo parlato con Scott Varho, chief evangelist di 3Pillar Global, il quale sostiene che le aziende non dovrebbero affrettarsi ad adottare tecnologie generative AI senza considerare le loro esigenze e il valore potenziale.
BN: Abbiamo tutti sentito la parola d’ordine, ma cos’è esattamente l’IA generativa?
SV: L’IA generativa è una forma di intelligenza artificiale che crea nuovi contenuti netti, inclusi testo, immagini o discorsi. Ad esempio, ChatGPT, un modello che interagisce in modo conversazionale, è in grado di intrattenere un dialogo con gli utenti. È in grado di rispondere a domande di follow-up, ammettere errori, sfidare gli utenti e identificare richieste inappropriate.
Inserendo semplicemente una frase veloce, l’IA generativa come ChatGPT può creare interi post di blog, poesie, testi di canzoni, codice, opere d’arte e altro ancora. Prima della creazione dell’IA generativa, l’IA e il machine learning (ML) potevano solo analizzare o agire sui dati esistenti.
BN: Quali vantaggi può offrire questo alle aziende?
SV: Oltre a creare nuovi contenuti, l’IA generativa mostra il potenziale per:
Generazione di dati: crea grandi quantità di dati sintetici o dati sui dati, che possono addestrare altri modelli di machine learning o testare nuovi prodotti e servizi. Sintesi dei dati: analizzare grandi set di dati per evidenziare modelli potenzialmente preziosi Personalizzazione: esperienze e/o contenuti personalizzati per gli utenti all’interno di un’esperienza di prodotto o di un servizio abilitato digitalmente. Automazione: automatizza le attività ripetitive, come l’inserimento di dati o l’annotazione di immagini, che possono far risparmiare tempo e denaro alle aziende.
Sebbene l’IA generativa possa avere un impatto significativo sul mondo degli affari, è importante notare che i vantaggi specifici variano a seconda dell’attività, del settore e del modo in cui viene applicata la tecnologia. Una cosa che ho imparato sulla psicologia degli esseri umani e dei dati è che sono riluttanti a prendere decisioni consequenziali basate su dati che non sono sicuri siano accurati o che diano il quadro completo. Questo scetticismo naturale (e sano) aumenta quando non capiscono come sono stati generati i dati.
BN: Quali sono le considerazioni chiave quando si cerca di adottare la tecnologia?
SV: Come ogni nuova brillante invenzione, le aziende non dovrebbero affrettarsi ad adottare l’IA generativa senza considerare le vere esigenze e il valore potenziale dell’azienda. Le nuove invenzioni attirano interesse e attenzione, ma la vera innovazione consiste nel fare o utilizzare qualcosa in un modo nuovo che crei valore. Qualcosa che esiste da molto tempo può essere ancora più innovativo (generare un valore maggiore) di qualcosa di nuovo. Ad esempio, invece di formulare consigli sui prodotti con un’invenzione come il machine learning, la creazione di un albero decisionale è un’alternativa più rapida per guidare i consigli sui prodotti ed è più economica da mantenere.
In poche parole, le aziende non possono abbracciare nuove la tecnologia fine a se stessa. Quando si valuta se utilizzare o meno l’IA generativa, le aziende devono considerare le esigenze del proprio mercato di riferimento per trovare il”perché”alla base della tecnologia e testare l’applicazione in modo snello per comprenderne il potenziale di valore reale e i limiti. Il valore dovrebbe essere la stella polare nella creazione di prodotti digitali che abbiano un impatto sul business e promuovano la trasformazione digitale.
BN: Quali settori trarranno i maggiori benefici dall’IA generativa?
SV: Molti campi potrebbero beneficiare positivamente dell’IA generativa perché può creare rapidamente nuovi contenuti e idee. Ad esempio, le industrie creative possono utilizzare l’IA generativa come punto di partenza per opere d’arte, musica e letteratura. Il marketing e la pubblicità possono utilizzare le sue capacità di generazione di contenuti per materiale collaterale e campagne. L’IA generativa potrebbe anche aiutare a sviluppare nuove idee e ipotesi, utili nei campi di ricerca.
Con cautela, l’IA generativa potrebbe influenzare la progettazione e lo sviluppo del prodotto. Tuttavia, la vera innovazione richiede la collaborazione degli artigiani, che alla fine hanno le capacità per prendere decisioni aziendali altamente strategiche. Il buon senso e le discussioni aperte sui compromessi sono ingredienti chiave per fornire valore al prodotto a breve e lungo termine, cosa che l’IA in qualsiasi forma non è in grado di fare.
In definitiva, l’IA generativa dovrebbe assistere gli esseri umani e renderli più efficienti, non sostituirli del tutto. Dovrebbe eliminare compiti ripetitivi e noiosi, ma non assumere il controllo del pensiero critico, delle intuizioni e del processo decisionale. Prima di fare qualsiasi cosa, però, l’intelligenza artificiale dovrebbe essere attentamente considerata e testata per il suo valore nel contesto.
BN: Quanto pensi che siamo lontani dall’adozione diffusa?
SV: Questa è una domanda da”sfera di cristallo”ed è molto dibattuta. Se guardiamo a un’altra tecnologia che è arrivata, ma l’adozione è stata più lenta del previsto, possiamo guardare ai veicoli autonomi. La tecnologia ha ormai diversi anni, ma il processo di perfezionamento e gli sforzi per far fronte ai necessari aspetti legali e finanziari (es. indennizzi assicurativi per sinistri potenzialmente causati da un sistema autonomo) hanno richiesto più tempo. Vedremo due forze in gioco nell’adozione: la fretta di rivendicare parte dell’entusiasmo mentre il vero lavoro di fornire valore ai clienti continua.
Ho parlato con i leader di aziende che hanno”basato sull’intelligenza artificiale”i clienti dei prodotti stanno attivamente pagando. Alla domanda su quanto ottengono dalla parte AI di quei prodotti, hanno ammesso solo molto poco. La tecnologia è ancora nascente, richiede un sacco di formazione e fa solo ciò per cui è progettata. Tuttavia, ChatGPT ha dimostrato di poter fornire un’esperienza alternativa alla ricerca di informazioni sul Web, una minaccia che Google prende molto sul serio.
Nel frattempo, i contenuti generati dall’intelligenza artificiale di qualsiasi tipo vengono addestrati sulla base di i materiali creati da esseri umani con diritti saranno contestati quando si tratta di attribuzione e royalties. Alla luce di questi fattori, direi che vedremo molte affermazioni sull’utilizzo dell’IA (sfruttando l’hype) mentre l’adozione effettiva rimane periferica o complementare al nucleo di tali prodotti e servizi. Coloro che corrono avanti e scoprono come applicare queste tecnologie per generare valore saranno probabilmente obiettivi di acquisizione per i loro operatori storici di mercato più grandi.
Se dovessi fare una previsione, il passaggio verso un’adozione diffusa è ancora da cinque a sette anni di distanza. Uno dei principali ostacoli all’adozione è il talento a livello esecutivo ed esecutivo delle organizzazioni con una vasta comprensione dei vantaggi e dei limiti della tecnologia.
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