Prodotti e progetti di intelligenza artificiale: in cosa differiscono dagli altri? | L'intelligenza artificiale nell'attività n.49

Introduzione alla gestione dei prodotti AI

I prodotti IA richiedono sviluppo e personalizzazione costanti, diversi dalle soluzioni tecnologiche tradizionali.

• AI, intelligenza artificiale – un nome generale per la capacità delle macchine di eseguire compiti che imitano il funzionamento della ragione e della creatività umana, come riconoscere immagini, comprendere il linguaggio scritto e parlato o prendere decisioni basate sui dati disponibili,
• ML, machine learning: una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale che copre processi in cui le macchine apprendono dai dati e sperimentano come eseguire meglio le attività. L'unicità dei prodotti basati sul machine learning (ML) deriva dal fatto che non sono preprogrammati, ma sono dotati di capacità di apprendimento e adattamento. In settori come quello sanitario, l’intelligenza artificiale contribuisce a una diagnosi più precisa, mentre in finanza consente analisi dei rischi più sofisticate.
• GenAI, intelligenza artificiale generativa: un nuovo campo del ML che coinvolge sistemi in grado di creare nuovi contenuti, come testo, immagini, video, modelli 3D o musica, in base all'invenzione dell'utente o allo scopo specificato dall'utente e inserire dati come parole chiave, query o suggerimenti, o schizzi o foto.

Pianificazione del prodotto AI: dall'idea all'implementazione

Per pianificare un prodotto AI è necessario porsi fin dall’inizio una domanda chiave: questo prodotto trarrà vantaggio dall’aggiunta di funzionalità AI?

L'implementazione di un prodotto AI è rischiosa e costosa e, di conseguenza, è una buona idea iniziare definendo il problema che deve essere risolto dall'implementazione dell'IA e quindi provare a risolverlo in modo ottimale. Magari utilizzando il brainstorming con ChatGPT o Google Bard, che possono sorprendentemente consigliare il percorso ottimale di sviluppo del prodotto, non necessariamente basato sull’intelligenza artificiale.

Tuttavia, se decidiamo di aggiungere l’intelligenza artificiale all’offerta di un’azienda, dobbiamo considerare le specificità del ciclo di vita del progetto AI. Dopotutto, i dati Gartner mostrano che solo il 54% dei progetti di intelligenza artificiale passano dalla fase pilota alla produzione.

Ciò è spesso dovuto ai prototipi molto promettenti che possono essere creati con gli strumenti di intelligenza artificiale oggi disponibili. D’altra parte, è molto difficile raggiungere la “qualità della produzione” e la ripetibilità e pertinenza dei risultati richiesti dalle parti interessate.

Il ciclo di vita del prodotto AI si differenzia però dagli altri non solo perché va oltre la fase concettuale un po’ meno frequentemente. Laddove il ciclo di vita dei prodotti tradizionali tende verso un graduale calo di interesse una volta raggiunto il picco delle vendite, i prodotti IA sperimentano il cosiddetto “effetto volano”. Si tratta di un fenomeno in cui un prodotto basato sull'apprendimento automatico migliora man mano che viene utilizzato e vengono raccolti nuovi dati dagli utenti. Migliore è il prodotto, più utenti lo scelgono, il che a sua volta genera più dati per migliorare l'algoritmo. Questo effetto crea un ciclo di feedback che consente il miglioramento continuo e il ridimensionamento delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Fonte: DALL-E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Questo li rende prodotti con un ciclo di vita rinnovabile. In altre parole, l’effetto volano nell’intelligenza artificiale significa che i miglioramenti continui portano a miglioramenti incrementali nelle prestazioni del prodotto. Per esempio:

• Addestramento iterativo di modelli di intelligenza artificiale: ad esempio, un modello per le previsioni di vendita può richiedere un addestramento ripetuto per ottenere una precisione ottimale, ma diventa sempre più perfetto nel tempo,
• Gestione del data backlog – per le applicazioni di personalizzazione dei contenuti, la raccolta e l’analisi dei dati degli utenti può rappresentare una priorità, che porterà gradualmente a risultati sempre più rilevanti.

In sintesi, la gestione dei progetti di intelligenza artificiale richiede flessibilità e disponibilità al miglioramento continuo. Pertanto, i project manager dell’intelligenza artificiale devono essere preparati a soddisfare le mutevoli esigenze e ad adattare costantemente le strategie.

Comprendere i dati e il loro ruolo nello sviluppo di prodotti AI

Il ruolo dei dati nello sviluppo dei prodotti IA è cruciale. McKinsey stima che i modelli di intelligenza artificiale generativa potrebbero generare benefici economici fino a 4,4 trilioni di dollari all’anno. Tuttavia, per ottenere una fetta di quella torta è necessaria una gestione dei dati di qualità.

Ad esempio, affinché un sistema di raccomandazione dei prodotti di e-commerce funzioni bene, la qualità dei dati sul comportamento dei clienti è fondamentale. Non solo avrai bisogno della giusta quantità di dati, ma anche della loro corretta segmentazione e aggiornamento e, soprattutto, di trarre abilmente conclusioni dalle informazioni raccolte.

Quando si crea un prodotto AI basato sui dati, è altrettanto importante mantenere l’imparzialità dei dati. Ad esempio, negli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati nel reclutamento o nelle assicurazioni, i dati non devono contenere pregiudizi impliciti – basati sul genere o sulla posizione – che potrebbero portare a discriminazioni.

Vale la pena notare che una corretta gestione dei dati richiede non solo competenze tecniche ma anche consapevolezza del loro impatto sulle prestazioni dei prodotti di intelligenza artificiale.

I problemi più comuni nella gestione di prodotti basati sull'intelligenza artificiale

La gestione dei prodotti IA comporta sfide che richiedono competenze specifiche e consapevolezza etica. Tra i problemi più importanti vale la pena citare:

• Sviluppo delle competenze AI : ad esempio, un product manager nel settore dell'intelligenza artificiale deve comprendere le basi dell'apprendimento automatico per lavorare in modo efficace con il team tecnico,
• orientamento aggiornato ai requisiti legali : le normative sui prodotti AI stanno appena emergendo, quindi è necessario essere orientati ad adeguare le politiche e le normative della propria azienda per l'utilizzo del prodotto AI su base continuativa,
• integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi esistenti : l’integrazione dell’intelligenza artificiale avanzata nei sistemi IT esistenti può porre sfide tecnologiche e organizzative,
• soluzioni di intelligenza artificiale su larga scala : per le start-up tecnologiche, lo sviluppo di un prototipo di intelligenza artificiale in un prodotto su larga scala richiede risorse, tempo e competenze, il che può anche rappresentare un problema a causa dell’offerta relativamente bassa e dell’elevata domanda di specialisti,
• mantenere gli utenti coinvolti : per un'app che utilizza l'intelligenza artificiale per personalizzare i contenuti, adattarsi costantemente alle mutevoli preferenze degli utenti è fondamentale per mantenerli coinvolti,
• affrontare i dilemmi etici : ad esempio, in un’applicazione di intelligenza artificiale per il monitoraggio sanitario, la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti sono una priorità.

Prodotti AI – riepilogo

In sintesi, la gestione di progetti e prodotti di intelligenza artificiale richiede la comprensione delle sfide e delle opportunità uniche offerte dalla tecnologia. Comprendere il ruolo dei dati, essere in grado di gestire team e progetti nonché essere consapevoli degli aspetti etici dell’intelligenza artificiale sono essenziali. I prodotti IA stanno aprendo nuovi orizzonti per il business, ma richiedono il giusto approccio e le giuste competenze.

Per le start-up, è importante concentrarsi sulla definizione chiara del problema che il prodotto AI intende risolvere e sulla creazione di un team con la giusta conoscenza ed esperienza nel campo dell’intelligenza artificiale. Vale anche la pena concentrarsi sulla costruzione di sistemi di intelligenza artificiale etici e trasparenti che rispettino le aspettative e le normative degli utenti.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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