Comprendere i pro e i contro dell’intelligenza artificiale generativa

Siamo onesti: l'intelligenza artificiale generativa (AI) non è più solo una parola d'ordine. È un punto di svolta che i dirigenti e gli imprenditori aziendali non possono trascurare. Non è passato nemmeno un anno dal lancio di molti famosi strumenti della Gen AI, ma gli ambienti di lavoro hanno già subito un cambiamento sostanziale.

Nell’agosto del 2023, McKinsey ha condotto un sondaggio tra i dirigenti aziendali, chiedendo la loro opinione sulla Gen AI. I risultati hanno mostrato che un terzo delle organizzazioni partecipanti ha già utilizzato l’intelligenza artificiale generativa in almeno una funzione aziendale. Inoltre, quasi un quarto dei dirigenti di alto livello intervistati ha affermato di utilizzare personalmente gli strumenti di Gen AI per il lavoro e di avere già la Gen AI nell’agenda dei loro consigli di amministrazione.

Sebbene la Gen AI rappresenti una grande promessa per le aziende di tutto il mondo, il percorso verso l’adozione della Gen AI non è privo di sfide. In questo post del blog, condividiamo la nostra esperienza come azienda di sviluppo di IA gen e approfondiamo i pro e i contro dell'IA generativa, facendo luce sui suoi vantaggi, portando alla luce i suoi ostacoli ed esplorandone i confini e i limiti.

Vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa

Creatività migliorata

L’intelligenza artificiale generativa infonde al processo creativo una ritrovata energia. I vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa si estendono oltre i campi creativi tradizionali, favorendo l’ispirazione e l’originalità sul posto di lavoro. Ecco alcuni esempi di come l’intelligenza artificiale generativa può stimolare la creatività.

• DALL-E di OpenAI è un ottimo esempio di modello di intelligenza artificiale generativa in grado di creare immagini uniche da istruzioni testuali. Utilizzando DALL-E, puoi descrivere un concetto o uno scenario e il modello genererà un'immagine corrispondente. Questo strumento ha applicazioni in vari campi creativi, dalla concettualizzazione di idee di design alla sintesi di contenuti visivi per materiali di marketing.
• Watson Beat di IBM può collaborare con musicisti per comporre musica originale. Analizzando gli elementi musicali e comprendendo i toni, Watson Beat genera composizioni basandosi sull'input umano.
• Sebbene inizialmente progettato per conversazioni in linguaggio naturale, ChatGPT di OpenAI può essere utilizzato per la creazione di contenuti. Gli scrittori possono utilizzare ChatGPT per scambiare idee, superare il blocco dello scrittore o persino creare narrazioni di fantasia.

L’intelligenza artificiale generativa è sempre più utilizzata anche nella progettazione dei prodotti. Inserendo vincoli e obiettivi di progettazione, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono generare una serie di variazioni di progettazione. Ciò non solo accelera il processo di progettazione, ma introduce anche concetti nuovi e inaspettati, ispirando i designer a pensare oltre i confini convenzionali.

Produttività migliorata

L’intelligenza artificiale generativa accelera i processi automatizzando le attività ripetitive, consentendo ai team di concentrarsi sul lavoro di maggior valore. I vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa nel migliorare l’efficienza diventano evidenti attraverso molti esempi.

I professionisti legali, ad esempio, possono utilizzare la generazione AI per rivedere e redigere documenti legali in modo più efficiente. Piattaforme come LawGeek identificano rapidamente clausole rilevanti, rischi potenziali e discrepanze, semplificando le revisioni dei contratti.

Allo stesso modo, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono semplificare le operazioni finanziarie e bancarie. Ad esempio, Kasisto, una piattaforma di intelligenza artificiale per conversazioni, può comprendere e rispondere alle domande dei clienti in linguaggio naturale. Può eseguire attività come controllare i saldi dei conti, trasferire fondi e fornire approfondimenti finanziari.

Nel settore manifatturiero, la Gen AI può facilitare il processo di progettazione. Siemens, ad esempio, utilizza l’intelligenza artificiale generativa per ottimizzare la progettazione di componenti complessi. Gli ingegneri di Siemens specificano rapporti peso-resistenza, materiale, temperatura, pressione, intervallo di forza e altri parametri, mentre gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa esplorano innumerevoli variazioni di progettazione per ottenere configurazioni ottimali.

Personalizzazione e coinvolgimento del cliente

La personalizzazione è la chiave per coinvolgere e fidelizzare i clienti, ed è qui che i vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa vengono in primo piano. L’intelligenza artificiale generativa può aiutare ad adattare consigli, messaggi di marketing o esperienze di acquisto alle preferenze individuali. Ciò migliora il coinvolgimento dei clienti, rafforza la fedeltà al marchio e aumenta le entrate.

Ad esempio, le aziende integrano sempre più chatbot generativi con intelligenza artificiale come ChatGPT per fornire risposte personalizzate alle domande dei clienti. L’intelligenza artificiale generativa comprende l’input dell’utente, adatta le sue risposte in base al contesto e si impegna in conversazioni più naturali e personalizzate.

Le aziende utilizzano anche l’intelligenza artificiale generativa per aiutare i clienti a soddisfare le loro esigenze durante gli acquisti online. The North Face, ad esempio, utilizza le capacità di intelligenza artificiale generativa di IBM Watson per comprendere le preferenze dei clienti online e consigliare capispalla su misura per le loro esigenze. Lo strumento funge da esperto di marchio digitale, aiutando gli utenti a navigare nell'esperienza online come un esperto addetto alle vendite in negozio.

Ottimizzazione dei costi

L’intelligenza artificiale generativa è una soluzione poliedrica che non solo trasforma i processi, ma contribuisce anche in modo significativo al risparmio sui costi. Le aziende possono ottimizzare i propri profitti attraverso vari vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa, come i seguenti.

• Automazione delle attività lavorative: l'intelligenza artificiale generativa può automatizzare la creazione di contenuti scritti, progetti grafici e persino snippet di codice. Ad esempio, i team di ingegneri utilizzano sempre più assistenti di codifica basati sull’intelligenza artificiale e il 75% dei dirigenti riferisce che l’intelligenza artificiale ha soddisfatto o superato le loro aspettative. Questa automazione non solo riduce la dipendenza dal lavoro manuale, ma si traduce anche in un risparmio di tempo e in una riduzione dei costi di manodopera per attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo. Secondo la ricerca Bain, l’integrazione di grandi modelli linguistici e strumenti di intelligenza artificiale ha il potenziale per accelerare fino al 20% delle attività dei lavoratori senza comprometterne la qualità.
• Ottimizzazione della ricerca e sviluppo: l’intelligenza artificiale generativa può ottimizzare il processo di progettazione, riducendo gli sprechi e migliorando l’utilizzo delle risorse. Sebbene il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa in ricerca e sviluppo sia meno riconosciuto rispetto al suo potenziale in altre funzioni aziendali, la ricerca indica che la tecnologia potrebbe garantire una produttività con un valore compreso tra il 10% e il 15% dei costi complessivi di ricerca e sviluppo.
• Personalizzazione su larga scala: l’intelligenza artificiale generativa può creare contenuti e consigli personalizzati per gli utenti su larga scala. Questo approccio personalizzato migliora il coinvolgimento dei clienti e i tassi di conversione, massimizzando il ritorno sull'investimento di marketing. McKinsey stima che l’intelligenza artificiale generativa potrebbe aumentare la produttività dei team di marketing con un valore compreso tra il 5% e il 15% della spesa totale di marketing.
• Migliore servizio clienti: l’intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per rivoluzionare le operazioni dei clienti, migliorando l’esperienza del cliente e la produttività degli agenti. La tecnologia ha già guadagnato terreno nel servizio clienti grazie alla sua capacità di automatizzare le interazioni con i clienti utilizzando il linguaggio naturale. McKinsey riferisce che in un'azienda con 5.000 agenti del servizio clienti, l'applicazione dell'intelligenza artificiale generativa ha aumentato la risoluzione dei problemi del 14% all'ora e ha ridotto il tempo dedicato alla gestione di un problema del 9%. Ha inoltre ridotto del 25% il logoramento degli agenti e le richieste di parlare con un manager.

Le sfide dell’intelligenza artificiale generativa

Privacy e sicurezza dei dati

Una delle principali sfide legate all’intelligenza artificiale generativa è la gestione dei dati sensibili. Poiché i modelli generativi si basano sui dati per generare nuovi contenuti, esiste il rischio che questi dati includano informazioni sensibili o proprietarie. L’utilizzo di tali dati nei modelli di intelligenza artificiale può portare a violazioni della privacy e il potenziale uso improprio di tali dati è motivo di preoccupazione.

Nel 2019, Clearview AI ha dovuto affrontare una causa per aver prelevato miliardi di immagini dalle piattaforme di social media per creare un database di riconoscimento facciale. Le azioni dell'azienda hanno sollevato preoccupazioni sulla privacy dei dati e hanno stimolato una discussione sulla privacy dei dati nel campo dell'intelligenza artificiale e, successivamente, dell'intelligenza artificiale generativa.

Strategie di mitigazione: per affrontare queste preoccupazioni, è fondamentale dare priorità alla crittografia dei dati, implementare controlli di accesso e aderire alle normative sulla protezione dei dati. La trasparenza è un elemento chiave per superare le sfide dell’intelligenza artificiale generativa. Garantire la trasparenza sull’utilizzo dei dati e ottenere il consenso informato degli utenti sono passaggi fondamentali per garantire la riservatezza dei dati.

Considerazioni etiche

Il potenziale creativo dell’intelligenza artificiale generativa si estende al mondo della generazione di contenuti, dove possono sorgere dilemmi etici. I contenuti generati dall’intelligenza artificiale, dai deepfake agli articoli di notizie inventati, hanno sollevato preoccupazioni sul loro potenziale di disinformazione, inganno e manipolazione dell’opinione pubblica.

I deepfake, ad esempio, sono stati utilizzati per creare video convincenti di personaggi pubblici che dicono cose che non hanno mai detto. Sono stati segnalati casi in cui anche GPT ha generato contenuti che sollevavano preoccupazioni etiche quando richiesto da determinati input.

Strategie di mitigazione: per affrontare le sfide dell’IA generativa legate al suo utilizzo etico, è fondamentale stabilire linee guida etiche per la creazione di contenuti IA. La trasparenza sull’origine dell’intelligenza artificiale dei contenuti e l’implementazione di comitati etici sull’intelligenza artificiale possono aiutare a mantenere la fiducia e mitigare i potenziali danni.

Controllo Qualità e Affidabilità

I contenuti generati dall’intelligenza artificiale possono contenere errori e imprecisioni, che possono essere particolarmente critici in applicazioni come i servizi sanitari o legali.

In campo medico, ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale generativa vengono utilizzati per generare rapporti radiologici preliminari basati su dati di imaging medico. Tali sistemi mirano ad assistere i radiologi fornendo analisi rapide. Tuttavia, è stato segnalato che i report generati contengono occasionalmente errori, interpretazioni errate o dettagli critici mancati rispetto ai report creati da radiologi umani.

Strategie di mitigazione: per affrontare le sfide legate all’intelligenza artificiale generativa come qualità e affidabilità, sono essenziali test e validazioni rigorosi dei modelli di intelligenza artificiale. Il monitoraggio continuo e la supervisione umana possono aiutare a identificare e correggere tempestivamente i problemi, riducendo il rischio di errori e imprecisioni nelle applicazioni critiche.

Limitazioni dell'intelligenza artificiale generativa

Creatività e innovazione limitate

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa sia uno strumento straordinario per generare contenuti creativi, è fondamentale riconoscere i limiti dell’intelligenza artificiale generativa e riconoscere che non sostituisce la creatività umana. Potrebbe mancare la profondità di comprensione emotiva, intuizione e intuizione culturale che i creatori umani portano sul tavolo.

Pertanto, per le aziende che fanno affidamento sulla produzione creativa, è essenziale utilizzare l’intelligenza artificiale generativa come strumento di supporto per generare idee e ispirazione piuttosto che affidarsi esclusivamente all’intelligenza artificiale genuina per la creazione di contenuti. I creatori umani, a loro volta, possono fornire le sfumature emotive e culturali che rendono il contenuto davvero straordinario.

Mancanza di comprensione contestuale complessa

L’intelligenza artificiale generativa deve affrontare sfide nella comprensione di contenuti sfumati, che possono portare a interpretazioni e applicazioni errate. Lotta con il sarcasmo, le metafore e le sottigliezze culturali, che lo rendono incline a generare contenuti contestualmente errati o inappropriati.

Nel 2017, Microsoft ha rilasciato Tay, un chatbot AI che ha causato successive polemiche quando ha iniziato a pubblicare tweet diffamatori e offensivi attraverso il suo account Twitter, costringendo Microsoft a chiudere il servizio solo 16 ore dopo il suo lancio. Allo stesso modo, i moderni strumenti di intelligenza artificiale generativa potrebbero non avere la comprensione contestuale necessaria per distinguere la comunicazione appropriata da quella inappropriata.

Per superare questi limiti dell’intelligenza artificiale generativa, è fondamentale implementare meccanismi di supervisione umana e di revisione dei contenuti, soprattutto nelle applicazioni in cui la comprensione contestuale è fondamentale, come la moderazione dei social media o l’assistenza clienti.

Adattabilità e personalizzazione limitate

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere difficili da adattare a specifiche esigenze aziendali. Ad esempio, le aziende che hanno già adottato modelli di intelligenza artificiale generativa affermano che potrebbero avere difficoltà a comprendere il gergo e le sfumature specifici del settore.

I modelli standard potrebbero non essere sempre in linea con i requisiti specifici della tua azienda, richiedendo una personalizzazione significativa. Questo può richiedere molto tempo e denaro.

Per affrontare le sfide della personalizzazione, è importante investire nella cura dei dati e nella messa a punto approfondita del modello. Collaborare con esperti di intelligenza artificiale e concentrarsi su dati di formazione specifici del dominio può aiutare a migliorare l’adattabilità dei modelli di intelligenza artificiale generativa a contesti aziendali specifici.

Considerazioni sull’adozione della Gen AI nelle imprese

L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa è un viaggio di trasformazione che richiede un’attenta considerazione delle sfide e dei limiti intrinseci dell’intelligenza artificiale generativa. Mentre le aziende esplorano la potenziale integrazione della tecnologia e valutano i pro e i contro dell’intelligenza artificiale generativa, tre aspetti chiave emergono in primo piano: valutare l’idoneità aziendale, elaborare una strategia di implementazione vincente e gestire i requisiti di conformità e governance.

Valutare l'idoneità aziendale

Determinare la rilevanza dell’intelligenza artificiale generativa in un contesto aziendale richiede una valutazione articolata. Un quadro pratico implica considerare fattori come i seguenti.

• Esigenze operative: identificare le aree all'interno dell'azienda in cui l'intelligenza artificiale generativa può semplificare i processi, migliorare la produttività o sbloccare i ricavi.
• Disponibilità dei dati: valutare la qualità e la quantità dei dati disponibili. L’intelligenza artificiale generativa fa molto affidamento sui dati e assicurarsi di disporre di un set di dati solido è fondamentale per ottenere prestazioni ottimali.
• Scalabilità: valutare la scalabilità delle soluzioni di intelligenza artificiale generativa per allinearsi alle esigenze aziendali in evoluzione.
• Allineamento del set di competenze: valutare il set di competenze esistente all'interno dell'organizzazione per determinare se sono necessari miglioramenti delle competenze o talenti aggiuntivi per un'integrazione di successo.

Strategia di implementazione

Per integrare con successo l’intelligenza artificiale generativa nelle operazioni aziendali è necessario un piano ben congegnato. I passaggi chiave da intraprendere per scoprire i vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa includono quanto segue.

• Programmi pilota: avviare programmi pilota su piccola scala per testare la fattibilità e l’efficacia delle soluzioni di intelligenza artificiale generativa in specifiche funzioni aziendali.
• Apprendimento collaborativo: incoraggiare la collaborazione interfunzionale, favorendo una comprensione collettiva dell’intelligenza artificiale generativa tra i vari dipartimenti.
• Sviluppo iterativo: adotta un approccio di sviluppo iterativo, consentendo un perfezionamento continuo basato sul feedback degli utenti e sull'evoluzione dei requisiti aziendali.
• Infrastruttura scalabile: investire in un'infrastruttura scalabile per soddisfare le crescenti richieste di intelligenza artificiale generativa man mano che la sua integrazione si espande in tutta l'azienda.

Navigare nell'uso etico

Mentre le aziende intraprendono il viaggio verso l’adozione dell’intelligenza artificiale, le considerazioni etiche, la conformità legale e la governance diventano fondamentali. Le strategie per garantire un utilizzo etico dell’IA includono quanto segue.

• Comitati etici: istituzione di comitati o comitati etici per fornire supervisione e orientamento sulle implicazioni etiche delle applicazioni di intelligenza artificiale.
• Pratiche di trasparenza: dare priorità alla trasparenza nei processi decisionali sull’intelligenza artificiale, garantendo che le parti interessate comprendano come viene utilizzata l’intelligenza artificiale generativa all’interno dell’impresa.
• Aderenza normativa: rimanere informati e rispettare i quadri giuridici e normativi in ​​evoluzione relativi all'intelligenza artificiale, garantendo che l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa sia in linea con gli standard e le linee guida del settore.
• Monitoraggio continuo: implementare sistemi per il monitoraggio continuo delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa, consentendo la rapida identificazione e mitigazione di eventuali preoccupazioni etiche o legate alla conformità.

La linea di fondo

L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando il modo in cui lavoriamo, comunichiamo e creiamo, portando alla luce possibilità e considerazioni senza precedenti. Esplorare i pro e i contro dell’intelligenza artificiale generativa è fondamentale mentre analizziamo il suo potenziale impatto. Pertanto, nell’abbracciare le sue possibilità, dobbiamo dare priorità al suo utilizzo responsabile. Le aziende, in quanto adottanti di questa tecnologia trasformativa, devono svolgere un ruolo chiave nel garantire che la Gen AI si allinei perfettamente ai principi etici. È importante che le aziende e i consumatori utilizzino gli strumenti di intelligenza artificiale generativa in modo consultivo, lasciando il processo decisionale finale agli esseri umani.

Se vuoi sfruttare eticamente il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa, ti invitiamo a connetterti con ITRex.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato sul sito Web ITRex.