Dalla Generative AI nelle aziende, fino all'Interactive AI - Fabio Lalli

In questo anno che si sta chiudendo l’AI Generativa è diventata senza dubbio il tema di discussione principale e una delle tecnologie più influenti e potenzialmente impattanti nel medio breve termine, grazie ad applicazioni come ChatGPT, Stable Diffusion, GitHub Copilot, e Midjourneyche sono entrate già nel vivo del modo di lavorare e stanno introducendo notevoli cambiamenti in alcune aree di competenza .

In un sondaggio di O’Reilly,condotto sui propri utenti lo scorso settembre 2023, sono state analizzate le modalità di utilizzo delle aziende stanno già implementando l’AI Generativa, gli ostacoli nella sua adozione e le lacune di competenze da colmare.

Dati e stato attuale

Tra i dati rilevanti che emergono dallo studio, due terzi dei partecipanti al sondaggio (67%) hanno affermato che le loro aziende utilizzano l’AI Generativa. Di questi, il 41% la usa da più di un anno, mentre il 26% da meno di un anno. Solo il 33% delle aziende non utilizza affatto l’AI Generativa.

L’adozione dell’AI non è ancora universale per quanto i numeri diano una indicazione importante di accelerazione: molti utilizzatori (38%) sono ancora nelle fasi iniziali, sperimentando e lavorando su progetti di prova, e molto spesso con utilizzi superficiali e su processi di base o semplici, attraverso l’utilizzo di piattaforme terze e non integrate (con modelli basati su cloud come GPT-4). L’adattamento di un modello per specifici casi d’uso rimane ancora una grande sfida.

Nonostante l’alta percentuale di adoption (e aggiungerei di alta predisposizione a farlo a mio avviso), c’è ancora molto da fare in termini di formazione, recruiting, cultura e implementazione.

La formazione di modelli e lo sviluppo di applicazioni complesse si stanno semplificando grazie a molti nuove soluzioni open source che cominciano a nascere grazie a diverse comunità online e soprattutto a soluzioni che, con dimensioni piccole e meno intensive in termini di risorse, permettono l’avvio con budget ridotti.

Intorno all’AI Generativa si stanno sviluppando ecosistemi di strumenti di diverso genere, abilitando diverse modalità di lavoro e possibilità di integrazioni di potenzialità all’interno dell’azienda a costi accessibili.

Ostacoli e criticità

I fattori che ostacolano una maggiore adozione dell’intelligenza artificiale generativa nelle aziende e che sono stati identificati dalla survey, includono:

Difficoltà nel trovare casi d’uso appropriati: trovare casi d’uso aziendali appropriati e facilmente implementabili è la sfida più grande. Questo tema è tipico delle fasi di trasformazione e cambiamento e riflette solitamente la mancanza di immaginazione ed interpretazione o l’eccesso di cautela nell’implementare soluzioni AI potenzialmente inappropriatate.
Preoccupazioni legali, rischi e conformità: sono parecchi le preoccupazioni riguardo ai rischi legali e alla conformità. Le implicazioni legali dell’utilizzo dell’AI generativa, come la proprietà ed i diritti del contenuto prodotto, creano incertezza e preoccupazione.
Mancanza di politiche per l’uso dell’AI: la mancanza di linee guida progettuali all’interno delle aziende sull’utilizzo dell’AI è un problema minore ma importante. In molti casi i CEO delegano all’IT o ai CIO la gestione della tematica sottovalutando le implicazioni finanziarie, legali, la conformità normativa, l’etica e via dicendo.
Resistenza al cambiamento: alcune aziende non riconoscono la necessità dell’AI, il che può indicare una mancanza di visione o di apertura verso le nuove tecnologie o processi di sperimentazione.
Mancanza di competenze: La difficoltà nel trovare persone qualificate nell’AI è una sfida significativa. Questo è un ostacolo sia per le aziende che cercano di adottare l’AI sia per quelle che già la utilizzano e vogliono integrare competenze ed accelerare i processi di implementazione.
Problemi di infrastruttura: Costruire un’infrastruttura AI è complicato e costoso, e questo rappresenta un ostacolo per molte aziende. L’adozione di infrastrutture terze è sicuramente una soluzione, ma le implicazioni relative a tematiche di dati, segregazione, tutela e utilizzo è l’elemento cruciale.
Qualità dei dati e formazione dei modelli: Nel processo di implementazione la qualità dei dati per la formazione dei modelli sembra non esser un problema e sono meno percepiti come barriere di partenza rispetto ad altri problemi.

Come le aziende stanno usando l’AI

L’utilizzo che emerge dallo studio rappresenta a mio avviso l’esempio naturale dell’impiego l’intelligenza artificiale generativa in processi e ambiti di base e facilmente intuibili:

Programmazione: l’utilizzo più comune dell’AI generativa è nel campo della programmazione, con strumenti come GitHub Copilot o ChatGPT, utilizzati dal 77% dei rispondenti alla survey. Questo include sia sperimentazioni sia impiego effettivo nel lavoro quotidiano ed in particolare sia nella produzione di codice, che supporto ai test, che soprattutto nel processo di produzione documentale.
Analisi dei dati: il 70% degli intervistati utilizza l’AI per l’analisi dei dati, con una divisione quasi equa tra sperimentazione e utilizzo pratico.
Interazione con i clienti: il 65% delle aziende sta esplorando o già utilizzando l’AI per progetti di custormer care e servizi di assistenza clienti (interni ed esterni) e condivisione della knowledge base.
Generazione di testi: l’AI è utilizzata per generare contenuti testuali, con il 47% delle aziende che la impiega per la produzione di contenuti di marketing e il 56% per altri tipi di documentazione (report, relazioni, sintesi o estensione di documenti).
Design e creatività: l’uso dell’AI come supporto di design e la creatività è meno comune, in parte probabilmente a causa della natura dell’audience di O’Reilly, maggiormente orientata allo sviluppo. In linea generale comunque è evidente che l’utilizzo già oggi nelle aziende nei processi creatività è crescente, vista la semplicità di accesso a tool come Firefly di Adobe, Dall-E di OpenAi, Midjourney e molti altri.
Altri ambiti di applicazioni: alcune aziende stanno utilizzando l’AI in un’ampia varietà di modi, iniziando processi di integrazione di dati e servizi: dalla rilevazione di frodi, all’insegnamento, allla gestione delle relazioni con i clienti, alle risorse umane fino alla conformità.
Integrazione in strumenti esistenti: non ultima, l’AI generativa sta diventando una parte integrante di strumenti comuni di office automation, marketing e collaboration, da Microsoft Office, Google Docs e Adobe Photoshop, Canva e tanti altri che stanno progressivamente integrando funzionalità standard e base nelle proprie applicazioni.

Approccio, strumenti utilizzati ed impatti

Per quanto riguarda strumenti e piattaforme, la survey riporta una serie di informazioni (a mio avviso note) ma rilevanti da conoscere:

Uso di applicazioni preconfezionate e personalizzate: circa il 36% degli intervistati usa applicazioni come ChatGPT e GitHub Copilot, mentre il restante 64% sta sviluppando applicazioni AI personalizzate, un passo significativo che richiede investimenti in personale, infrastruttura ed educazione.
Scelta dei modelli AI: i modelli GPT sono i più utilizzati (23%), seguiti da un sorprendente 21% di aziende che sviluppano i propri modelli AI, un processo che richiede senza dubbio risorse sostanziali. Una percentuale più bassa di aziende (16%) utilizza modelli open source, meno costosi e più flessibili.
Diversità dei modelli utilizzati: oltre ai modelli GPT, un’ampia varietà di altri modelli viene utilizzata dalle aziende, compresi quelli derivati da LLaMA di Meta e modelli disponibili (su piattaforme come Hugging Face). In molti casi c’è da tenere in considerazione che alcuni di questi modelli open source hanno restrizioni sulla loro possibilità di utilizzo.
Stadio di sviluppo: molti degli intervistati sono ancora nelle fasi iniziali dello sviluppo con l’AI, con il 34% che lavora su concept e progetti in fase embrionale, mentre il 18% ha applicazioni AI in produzione.
Test per i rischi: le aziende che stanno procedendo con le implementazioni dele loro applicazioni AI, stanno valutando diverse fasi di test vista la varietà di rischi, inclusi risultati imprevisti, vulnerabilità alla sicurezza, affidabilità, equità, etica e privacy.
Competenze necessarie per progetti AI: le competenze necessarie per i progetti AI includono la programmazione, l’analisi dei dati e le operazioni per l’AI e il Machine Learning, competenze che attualmente non sono presenti nelle aziende e riflettono la complessità e la natura interdisciplinare del lavoro con l’AI Generativa.
Impatto sul business: le aziende si aspettano che l’AI aumenti la produttività, generi maggiori entrate e migliori la pianificazione e la previsione. Solo una piccola percentuale prevede una riduzione del personale grazie all’AI. In linea generale l’approccio all’implementazione iniziale e l’adozione dell’AI generativa sta partendo da progetti di Marketing o di ottimizzazione costi.

Dall’AI Generativa a quella Interattiva

Le prospettive sull’AI Generativa sono positive, ma come dico da tempo siamo solo all’inizio di un grande processo di cambiamento. Se il 2023 è stato l’anno della AI Generativa, già dal 2024 vedremo i grandi segnali dell’arrivo della fase successiva.

Mustafa Suleyman, co-fondatore di DeepMind (poi Google DeepMind), sostiene che dopo l’era dell’AI Generativa, il futuro sarà dominato appunto dall’Intelligenza Artificiale Interattiva, e questa sarà una nuova fase fondamentale nella storia della tecnologia.

L’Intelligenza Artificiale Interattiva (Interactive AI) si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che saranno in grado di interagire in modo più dinamico e flessibile con gli utenti. Questo tipo di AI non si limiterà a rispondere a richieste specifiche o eseguire attività predefinite, ma sarà in grado di adattarsi e rispondere a situazioni in continua evoluzione, e spesso in tempo reale.

Le caratteristiche rilevanti saranno:

Dialogo bidirezionale: L’AI Interattiva potrà sostenere conversazioni bidirezionali con gli utenti, comprendendo e rispondendo a domande, commenti o richieste in modo contestualizzato.
Adattabilità: Questa forma di AI sarà in grado di adattarsi ai comportamenti e alle preferenze degli utenti nel tempo, offrendo risposte e servizi personalizzati.
Apprendimento in tempo reale: L’AI Interattiva potrà apprendere dai propri errori e dalle interazioni con gli utenti, migliorando costantemente le sue capacità di risposta e decisionali.
Interazione vocale: l’AI Interattiva utilizzerà interfacce vocali (o altri sistemi IOT) per un’interazione più naturale e intuitiva con gli utenti.
Automazione avanzata: l’interazione andrà oltre la semplice automazione di compiti, e permetterà una collaborazione più profonda tra umani e sistemi AI: una assistente presente nella risoluzione di problemi complessi o nella generazione di idee creative.
Personalizzazione: questa nuova modalità di AI offrirà una esperienze altamente personalizzata basata sulle interazioni precedenti e sui dati raccolti dagli utenti.
Elevata elaborazione del linguaggio naturale: verranno sempre più implementate tecnologie avanzate di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e generare risposte naturali.

Forward looking

L’importanza dell’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (AI Generativa) per le aziende e il ruolo cruciale dei partner nel supportare questo processo emergono chiaramente anche dall’articolo del MIT Sloan.

L’AI Generativa senza dubbio offre un ampio ambito di applicazioni, ma non c’è dubbio che l’adozione debba essere ponderata e consapevole, ed è fondamentale che le aziende non solo adottino l’AI Generativa, ma anche che i loro dipendenti comprendano questa nuova tecnologia deve esser utilizzata con un approccio incrementale e potenziante, piuttosto che di sostituzione, soprattutto del lavoro umano.

In questa fase anche la scelta di partner competenti nel campo è cruciale, sia per evitare che il FOMO faccia fare scelte poco pesate e sia per poter iniziare un viaggio con un approccio strutturato in questo nuovo territorio, dal supporto all’identificazione di casi d’uso più appropriati, fino a garantire che l’implementazione avvenga in modo etico e responsabile, massimizzando i benefici e riducendo i rischi.

In questi mesi, lavorando con diverse aziende, ho messo a punto un modello di valutazione della maturità e percorso: nei prossimi giorni pubblicherò una survey con l’obiettivo di raccogliere delle informazioni per validare il modello e condividere con i partecipanti l’output. Come si direbbe… stay tuned! 🙂