Vale sempre la pena aggiungere l’intelligenza artificiale al processo di sviluppo del prodotto? | L'intelligenza artificiale nell'attività n.55

L’intelligenza artificiale spesso fa una prima impressione abbagliante! È allora che iniziamo a pensare alle affascinanti possibilità di migliorare il processo di progettazione e creare nuovi prodotti. Grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare enormi quantità di dati, generare concetti e prototipi e ottimizzare i parametri di progettazione con una precisione precedentemente irraggiungibile. In un’era di trasformazione digitale, l’intelligenza artificiale sembra essere uno strumento indispensabile per le aziende moderne che cercano di ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, come sempre accade con le nuove tecnologie, oltre ai vantaggi comportano anche diverse sfide. Di seguito esamineremo più da vicino sia gli aspetti positivi che le potenziali insidie ​​dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nel processo

Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel processo di sviluppo del prodotto

L’intelligenza artificiale può supportare molti aspetti del processo di progettazione e implementazione di nuovi prodotti. Spesso è una buona idea e i principali vantaggi includono:

• Ricerche di mercato : è possibile accelerare la ricerca o condurla su scala più ampia automatizzando attività ripetitive, come ad esempio l’analisi dei sondaggi o la trascrizione delle interviste. Ciò consente al team di concentrarsi sugli aspetti più creativi e stimolanti dello sviluppo del prodotto,
• Nuova ispirazione : l’accesso facilitato a uno spettro più ampio di idee è uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono cercare in enormi database modelli e concetti sconosciuti che vanno oltre il pensiero precedente dei progettisti,
• Analisi approfondita dei dati : migliore comprensione delle esigenze dei clienti target attraverso l'elaborazione dei dati sul loro comportamento, preferenze e motivazioni d'acquisto.

Ma quando è una buona idea pensarci una seconda volta prima di utilizzare la collaborazione con l’intelligenza artificiale?

In primo piano: le sfide nascoste dell'implementazione dell'intelligenza artificiale

Sebbene l’intelligenza artificiale nel processo di sviluppo del prodotto offra molte nuove opportunità, la sua implementazione non è priva di sfide. I più importanti di questi sono:

• la necessità di formare accuratamente i team di prodotto e adattare i processi di lavoro esistenti per l’integrazione con i sistemi di intelligenza artificiale. Ciò può essere difficile nelle grandi organizzazioni gerarchiche dotate di specialisti legati a metodi di lavoro tradizionali,
• preoccupazioni sulla sicurezza dei dati dei clienti che addestrano gli algoritmi di intelligenza artificiale. Per sfruttare funzionalità di sicurezza aggiuntive, le aziende spesso necessitano di contratti di licenza aziendale che possono superare il budget delle piccole organizzazioni. Ecco perché le aziende più piccole talvolta optano per l'integrazione su piccola scala di modelli ad accesso libero come Llama 2, Vicuna o Alpaca. È vero che richiedono hardware più potente in azienda, ma garantiscono la sicurezza dei dati. Questo perché i modelli di machine learning si basano su informazioni personali sensibili. Se la sicurezza non viene impostata correttamente, la loro fuga potrebbe avere conseguenze disastrose per l'immagine dell'azienda,
• maggiore complessità e diffusione della responsabilità per le decisioni aziendali chiave che coinvolgono i sistemi di intelligenza artificiale. Chi ha la responsabilità finanziaria e reputazionale per eventuali errori di questi sistemi? Come garantire la supervisione delle “scatole nere” dell’IA?

La trappola della scatola nera. Mancanza di trasparenza nelle decisioni sull’IA

Uno degli svantaggi fondamentali delle tecniche avanzate di apprendimento automatico, come le reti neurali, è la mancanza di trasparenza nelle decisioni prese. Questi sistemi agiscono come “scatole nere”, trasformando gli input in risultati desiderati senza essere in grado di comprenderne la logica sottostante.

Ciò rende seriamente difficile garantire la fiducia degli utenti nelle raccomandazioni generate dall’intelligenza artificiale. Se non capiamo perché il sistema ha suggerito una particolare variante o concetto di prodotto, è difficile valutare la sensibilità del suggerimento. Ciò può portare a sfiducia nella tecnologia nel suo insieme.

Le aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale nello sviluppo dei prodotti devono essere consapevoli del problema della “scatola nera” e adottare misure per aumentare la trasparenza delle loro soluzioni. Esempi di soluzioni includono:

• visualizzazioni del flusso di dati nelle reti neurali, o
• spiegazioni testuali delle decisioni prese generate da algoritmi aggiuntivi.

Intelligenza artificiale ed etica. Come evitare discriminazioni e pregiudizi?

Un’altra questione importante sono i potenziali problemi etici associati all’intelligenza artificiale. I sistemi di apprendimento automatico spesso si basano su dati soggetti a vari tipi di pregiudizi e mancanza di rappresentatività. Ciò può portare a decisioni aziendali discriminatorie o ingiuste.

Ad esempio, l’algoritmo di reclutamento di Amazon sembrava favorire i candidati uomini sulla base dei modelli di assunzione storici dell’azienda. Situazioni simili possono verificarsi quando si sviluppano applicazioni con machine learning per:

• Stabilire le priorità del servizio clienti,
• Targeting degli annunci,
• Suggerire specialisti nelle immediate vicinanze, o
• Suggerimenti per la personalizzazione dei prodotti.

Per evitare tali problemi, le aziende devono analizzare attentamente i set di dati che utilizzano per rappresentare adeguatamente i diversi gruppi demografici e monitorare regolarmente i sistemi di intelligenza artificiale per rilevare segnali di discriminazione o ingiustizia.

I limiti degli algoritmi. Intelligenza artificiale nel processo

L’intelligenza artificiale può supportare il processo creativo, ricercare idee e ottimizzare soluzioni. Tuttavia, sono ancora poche le aziende che scelgono di fidarsi completamente dell’intelligenza artificiale. L'impiego dell'intelligenza artificiale nel processo di creazione dei contenuti offre incredibili opportunità, ma le decisioni finali sulla pubblicazione o sul controllo delle informazioni contenute nei materiali generati devono essere prese con il contributo umano.

Pertanto, progettisti e product manager devono essere consapevoli dei limiti della tecnologia AI e trattarla come un supporto piuttosto che come una fonte automatica di soluzioni già pronte. Le decisioni chiave in materia di progettazione e business richiedono ancora creatività, intuizione e una profonda comprensione dei clienti, che gli algoritmi da soli non possono fornire

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

Garantire il controllo e la conformità legale

Per ridurre al minimo i rischi legati all’intelligenza artificiale, le aziende devono implementare adeguati meccanismi di supervisione e controllo per questi sistemi. Ciò include, ma non è limitato a:

• Verifica della correttezza e delle fonti di informazione generate dai modelli di IA prima del loro utilizzo pratico,
• Audit degli algoritmi di apprendimento automatico per individuare bias, incertezza delle previsioni e trasparenza delle decisioni,
• Istituire uno specialista o un comitato etico per supervisionare la progettazione, il test e l’applicazione dei sistemi di intelligenza artificiale nell’azienda,
• Sviluppare linee guida chiare sulle applicazioni IA accettabili e sui limiti di interferenza di questi sistemi nei processi aziendali e nelle decisioni di progettazione,
• Formare i progettisti affinché siano consapevoli dei limiti e delle insidie ​​per evitare un affidamento eccessivamente acritico alle sue indicazioni.

Riepilogo

In sintesi, l’intelligenza artificiale apre senza dubbio prospettive entusiasmanti per ottimizzare e accelerare la progettazione e l’implementazione di nuovi prodotti. Tuttavia, la sua integrazione con i sistemi e le pratiche preesistenti non è priva di sfide, alcune delle quali sono fondamentali, come l’incertezza e la mancanza di trasparenza predittiva.

Per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale, le aziende devono trattarla con la giusta dose di cautela e critica, comprendendo i limiti della tecnologia. È inoltre fondamentale sviluppare quadri etici e procedure di controllo che riducano al minimo i rischi associati all’implementazione di algoritmi avanzati nei processi aziendali reali. Solo allora l’intelligenza artificiale potrà diventare un complemento prezioso e sicuro della creatività e dell’intuizione umana.

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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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