Generative AI si riferisce all’intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti, anziché limitarsi ad analizzare o agire sui dati esistenti.
I modelli di generative AI producono testo e immagini: post di blog, codice di programma, poesie e opere d’arte.
Il software utilizza complessi modelli di apprendimento automatico per prevedere la parola successiva in base alle sequenze di parole precedenti, o l’immagine successiva in base alle parole che descrivono le immagini precedenti.
A breve termine, vedremo la Generative AI utilizzata per creare contenuti di marketing, generare codice e in applicazioni conversazionali come le chatbots.
Fondamentalmente, l’intelligenza artificiale generativa si basa su reti neurali addestrate su grandi quantità di dati .
Dati che consentono loro di riconoscere dei pattern e generare nuovi contenuti simili a quelli che hanno appreso. Questo processo consente a questi sistemi di creare contenuti simili a quelli che potrebbero produrre le persone.
Aspetti tecnici delle Generative AI
I modelli di intelligenza artificiale generativa sono progettati per generare output nuovi e unici in base ai dati di input con i quali vengono addestrati. Questi sistemi funzionano imparando i pattern e le relazioni sottostanti tra i dati di input e li utilizzano per generare nuovi output.
L’AI generativa fa parte dei sistemi di apprendimento automatico. Un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai modelli nei dati senza l’intervento umano. Costituisce un’innovazione recente dato che è in grado di produrre nuovi contenuti su richiesta.
Esistono diversi tipi di modelli generativi, come i Generative Adversarial Networks (GAN) e Variational Autoencoders (VAEs).
I GAN sono costituiti da due reti neurali che competono l’una contro l’altra in modo simile ad una competizione. Un generatore che genera dati e un discriminatore che valuta quanto questi siano corretti.
I VAE, d’altra parte, funzionano comprimendo i dati di input in una rappresentazione di dimensione inferiore e quindi genera nuovi output basati su tale rappresentazione.
Gli aspetti tecnici dell’intelligenza artificiale generativa sono complessi e coinvolgono una serie di componenti, tra cui reti neurali, Loss functions e algoritmi di ottimizzazione.
Le reti neurali sono gli elementi costitutivi fondamentali dei modelli generativi e sono responsabili dell’apprendimento dei modelli e delle relazioni sottostanti nei dati di input. Le loss functions vengono utilizzate per valutare le prestazioni del modello generativo e gli algoritmi di ottimizzazione servono per regolare i parametri del modello per migliorarne le prestazioni nel tempo.
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Quali sono le funzionalità della Generative AI?
Le Generative AI hanno una vasta gamma di applicazioni, dalla creazione di nuove opere d’arte alla generazione di musica, scrittura, immagini e video.
Aziende come Google, Facebook, Microsoft e OpenAI stanno investendo molto in quest’area, con sistemi e applicazioni in continuo sviluppo.
Le Generative AI possono già fare molto e sono incredibilmente varie. Sono in grado di recepire contenuti come:
- immagini;
- formati di testo più lunghi;
- e-mail;
- contenuti dei social media;
- registrazioni vocali;
- codice di programma e dati strutturati.
Possono produrre nuovi contenuti, traduzioni, risposte a domande, analisi del sentiment, sintesi e persino video.
Queste macchine universali per i contenuti hanno molte applicazioni potenziali in ambito aziendale. Oggi le applicazioni di marketing sono tra gli usi più comuni dell’IA generativa.
Generative AI e content marketing
La Generative AI è una tecnologia avanzata in grado di formulare un testo nuovo e creativo a partire da una parola chiave. O, viceversa estrapolare parole chiave utili dal testo.
Il content marketing è senza dubbio il campo in cui questo caso d’uso trova maggiori applicazioni. Infatti, questa funzione è molto utile per l’analisi web in ottica SEO e per produrre contenuti personalizzati in base agli interessi delle persone.
L’IA generativa suggerisce le parole chiave più cercate online e in target con l’argomento trattato, e ti permette di posizionarti più in alto nei motori di ricerca.
In questo modo, scopri anche secondo quali keywords si sono posizionati i tuoi competitors in precedenza, migliorando la tua strategia di marketing.
La Generative AI può aumentare la produttività?
Secondo McKinsey & Company, la Generative AI e altri modelli di base stanno cambiando il gioco dell’IA, portando la tecnologia assistiva a un nuovo livello. In che modo? Riducendo i tempi di sviluppo delle applicazioni e offrendo potenti funzionalità agli utenti non tecnici.
Consentendo l’automazione di molte attività che in precedenza erano svolte dall’uomo, l’IA generativa ha il potenziale per:
- aumentare l’efficienza e la produttività;
- ridurre i costi;
- aprire nuove opportunità di crescita.
Per questo motivo, le aziende in grado di sfruttare efficacemente questa tecnologia potranno ottenere un significativo vantaggio competitivo.
Sebbene i software non siano ancora perfetti, basta davvero poco per rendersi conto della potenza della Generative AI. Sono in milioni a provarci ogni giorno. Ad oggi, i server di OpenAI riescono a malapena a tenere il passo con la domanda, tanto da far apparire regolarmente un messaggio che invita gli utenti a tornare più tardi, quando la capacità dei server si sarà liberata.
Generative AI per creare Packaging di prodotto
La generazione automatica di immagini nuove a partire da immagini reali o virtuali consente di osservare l’oggetto raffigurato in varianti diverse.
Ad esempio, per il lancio di un nuovo prodotto è importante scegliere con cura il packaging che soddisfi le caratteristiche del prodotto affinché risulti comunicativo e attraente per il consumatore.
L’IA generativa, in questo caso, può essere utilizzata per creare diverse varianti di uno stesso design di base, ciascuna ottimizzata per intercettare segmenti diversi di pubblico.
Generative AI e i trend che guideranno i mercati
Il futuro della robotica è l’Intelligenza Artificiale
Da sempre oggetto di fascinazione per gli appassionati di tecnologia, la robotica è uno dei più interessanti campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale. Anche se per vederne a pieno l’applicazione occorrerà attendere ancora alcuni anni.
Sperimentazioni a livello internazionale hanno mostrato il potenziale di cobots (collaborative robots) che, a oggi, sono in grado di simulare gestualità e movimenti. Si limitano però a svolgere l’attività specifica per cui sono programmati mentre ogni altra interazione con fattori non previsti è altamente limitata.
Prossimamente si potrà immaginare di avere robot in grado di performare sotto comandi vocali.
O persino di prendere decisioni grazie al machine learning, scegliendo la linea d’azione più adatta alla situazione, come per esempio il percorso corretto da compiere in un ambiente o la forza da imprimere in un’azione meccanica.
L’AI a supporto delle decisioni di business è no-code
Il 93% dei compliance leader ritiene che la capacità di prendere decisioni predittive basate sui dati in tempo reale è un fattore chiave per la sostenibilità del proprio business.
Di conseguenza il mercato dell’Intelligenza Artificiale previsionale è destinato a crescere ancora nei prossimi anni.
L’AI supporterà imprenditori e manager rivoluzionando il processo decisionale delle loro aziende a prescindere dal settore in cui operano e dalla loro maturità tecnologica.
Per farlo, però, occorre mettere a disposizione delle imprese prodotti all’avanguardia e facili da introdurre all’interno dei processi aziendali.
L’AI Generativa interagisce con le altre tecnologie
L’AI generativa è destinata a rivoluzionare praticamente ogni settore. La capacità di generare contenuto attraverso un comando scritto (prompt) è la chiave del successo di questa tecnologia.
Nei prossimi anni, si lavorerà sullo scrivere ancora meglio i prompt, in modo da automatizzare i processi, e su come integrare l’AI generativa con altre tecnologie.
Per esempio, attraverso il linguaggio naturale, si potrà interagire con strumenti di AI predittiva “domandando” indicazioni per strutturare al meglio i processi decisionali aziendali.
L’integrazione delle due tecnologie è un ulteriore passo avanti verso l’obiettivo di democratizzare l’Intelligenza Artificiale. Questo perchè rende l’AI ancora più semplice e intuitiva da utilizzare per le aziende.
Intelligenza Artificiale, realtà aumentata e computer vision
L’AI trova applicazione nella computer vision in diversi ambiti. Dai sistemi per riconoscere qualcosa nello spazio (per esempio telecamere in grado di leggere le targhe delle auto nei parcheggi) alle tecnologie per scansionare documenti ed estrarne i dati.
Quest’ultimo aspetto pone il tema della privacy dei dati, che pone specifici obblighi, sulla base di una classificazione dei rischi, in capo a chi sviluppa sistemi di Intelligenza Artificiale.
Da questo punto di vista il mercato dovrà trovare soluzioni per assicurare la qualità dei dataset di addestramento e degli algoritmi di machine learning, in modo da garantire che le AI siano realizzate tutelando tali diritti.
Intelligenza Artificiale e computer vision, insieme, troveranno sempre più utilizzi nel campo della realtà aumentata (AR, augmented reality) non solo applicata al gaming e all’intrattenimento ma, per esempio, al settore produttivo nella manutenzione degli impianti.
Quali sono i vantaggi della Generative AI?
Velocità ed efficienza
La tecnologia può produrre rapidamente grandi quantità di testo, consentendo la creazione di contenuti su una scala che sarebbe impossibile per gli uomini.
L’intelligenza artificiale generativa può aiutare ad automatizzare attività di scrittura ripetitive o noiose, consentendo agli scrittori di concentrarsi su un lavoro più creativo.
Ciò può essere particolarmente utile per applicazioni come il content marketing, dove le aziende devono creare grandi volumi di contenuti per interagire con i clienti e mantenere una forte e costante presenza online.
Creazione di contenuti personalizzati per il lettore
Analizzando i dati sugli interessi e le preferenze del lettore, la tecnologia può generare un testo adattato alle sue esigenze specifiche. Ciò può aiutare le aziende a fornire un’esperienza più coinvolgente e personalizzata ai propri clienti.
Creare nuove opportunità per gli scrittori
Ad esempio, come collaborare con l’AI per produrre contenuti sia creativi che tecnicamente competenti.
L’intelligenza artificiale può aiutare gli scrittori a creare contenuti più coinvolgenti e pertinenti e può persino ispirare nuove forme di narrazione e creazione di contenuti.
Conclusione
È essenziale incoraggiare l’innovazione ponderata all’interno dell’organizzazione, creando barriere di sicurezza e ambienti sandbox per la sperimentazione, molti dei quali sono prontamente disponibili tramite il cloud e altri probabilmente all’orizzonte.
Le innovazioni che l’IA generativa potrebbe innescare per le aziende di ogni dimensione e livello di competenza tecnologica sono davvero entusiasmanti.
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