Che cos'è l'intelligenza artificiale generativa?

Il concetto di intelligenza artificiale (IA) esiste da migliaia di anni. Esseri meccanici, statue viventi e altre forme di vita artificiale affondano le radici nella mitologia dell'antichità ed è praticamente da quando esistono i filosofi che si fanno riflessioni filosofiche sulla possibilità di imitare i processi cognitivi umani tramite mezzi meccanici (o digitali).

Oggi, tali riflessioni hanno assunto maggiore importanza. L'IA moderna non è più una mera speculazione; l'automazione e l'IA, ampiamente disponibili e sempre più potenti, stanno cambiando il modo in cui le persone di ogni età si approcciano alle attività, ottengono informazioni e condividono idee. A guidare questa rivoluzione c'è l'intelligenza artificiale generativa.

Si tratta di una forma di sistema informatico o algoritmo artificialmente intelligente che è in grado di creare contenuti originali in modo rapido, efficace, realistico e con un minimo di supervisione umana (per identificare ed eliminare le imprecisioni). Ciò può includere la scrittura di articoli approfonditi ed estremamente accurati, la creazione di musica unica e di immagini originali nonché la capacità di modificare profondamente il contenuto dei video clip digitali.

Per quanto l'intelligenza artificiale generativa sia innovativa, non si tratta di un concetto del tutto nuovo. Vanta un passato importante, basato su molti progressi tecnologici fondamentali nel campo dell'automazione che sono stati introdotti nel corso del XX secolo e nei primi anni del XXI.

Dato che l'ascesa dell'intelligenza artificiale generativa è strettamente legata al lento progresso del digitale nell'ultimo secolo e mezzo, è difficile identificare un singolo "creatore" responsabile dell'introduzione della vera intelligenza artificiale generativa nel mondo. Detto questo, possiamo distinguere alcuni nomi ai quali l'intelligenza artificiale generativa deve la propria esistenza.

Oltre al matematico russo Andrey Andreyevich Markov (la mente che si cela dietro al concetto di catena di Markov, citata in precedenza), tra i primi che hanno maggiormente contribuito all'intelligenza artificiale generativa dei giorni nostri c'è Joseph Weizenbaum, l'informatico che negli anni '60 ha sviluppato ELIZA, uno dei primi sistemi informatici per l'elaborazione del linguaggio naturale che sia mai stato creato. ELIZA aveva decisamente dei limiti, così come le generazioni di chatbot che l'avrebbero seguita, ma c'erano tutti i presupposti per l'intelligenza artificiale generativa, che era semplicemente in attesa che la tecnologia si mettesse al passo.

La vera nascita dell'intelligenza artificiale generativa si può in molti modi attribuire a Ian Goodfellow e ad altri studiosi che hanno introdotto il concetto di Reti antagoniste generative (Generative Adversarial Networks, GANs) nel 2014. Le GAN hanno rivoluzionato il campo introducendo un framework in cui una rete generativa e una rete discriminativa interagiscono e competono tra loro; la prima cerca di produrre contenuti che l'altra rete classifica come reali, mentre la seconda mira a identificare correttamente come falsi i contenuti che sono stati generati. Questo rapporto conflittuale tra le due reti le spinge a imparare, adattarsi e migliorare.

Grazie ad aziende come OpenAI, che oggi giocano un ruolo fondamentale nel progresso dell'intelligenza artificiale generativa, stiamo assistendo a significativi passi in avanti nella generazione di risposte che sono sia coerenti che contestualmente rilevanti. Si tratta di un progresso in continua accelerazione, dato che sempre più utenti stanno abbracciando le possibilità offerte dai contenuti generati dall'IA, sia a livello personale che professionale.

Come abbiamo già detto, l'intelligenza artificiale generativa si basa sul principio del machine learning e funziona tramite l'applicazione di reti neurali; questo consente all'IA di generare nuovi contenuti a partire dalle richieste ricevute. Tuttavia, prima di inserire eventuali richieste, bisogna addestrare in modo adeguato l'IA utilizzando numerose e accurate basi di dati.

Enormi quantità di dati rilevanti vengono inseriti negli algoritmi dell'IA e vari ingegneri specializzati in IA e specialisti di machine learning la aiutano a comprenderli e classificarli correttamente. Questi dati possono consistere in testo scritto, grafica, immagini, codice o qualsiasi altro contenuto rilevante che sarà la base della capacità che consentirà all'intelligenza artificiale di individuare modelli e generare lavori originali. L'intelligenza artificiale generativa analizza queste informazioni, estrapola le regole sottostanti che governano i contenuti e continua a perfezionare i parametri man mano che vengono aggiunti nuovi dati.

Le prime versioni di intelligenza artificiale generativa utilizzavano complessi processi di presentazione dei dati che prevedevano l'utilizzo di strumenti specializzati, API (Application Programming Interfaces), linguaggi di codifica e una vasta formazione informatica. Tutto questo, però, sta cambiando; i recenti progressi si concentrano sul miglioramento dell'esperienza utente. Invece di lavorare entro i vincoli di sistemi specifici, coloro che interagiscono con le attuali esperienze di intelligenza artificiale generativa possono limitarsi a descrivere le proprie richieste utilizzando il linguaggio comune. Questo approccio crea una serie di interazioni più conversazionali con l'IA e consente agli utenti di fornirle persino feedback su problemi quali stile, tono e altri elementi, che possono poi essere applicati nelle successive iterazioni sui contenuti.

Come per tutte le forme di IA, l'intelligenza artificiale generativa è strettamente legata al machine learning. Nell'intelligenza artificiale generativa, gli algoritmi di machine learning fungono da base per l'addestramento di modelli generativi.

Questi modelli imparano schemi e funzionalità da grandi basi di dati e ciò consente loro di generare nuovi contenuti che assomigliano ai dati sui quali sono stati addestrati pur differendo da essi. Gli algoritmi del machine learning consentono ai sistemi generativi di apprendere gli schemi, gli stili e le distribuzioni che si celano nei dati di addestramento. Queste conoscenze acquisite vengono quindi sfruttate per generare nuovi contenuti che presentano caratteristiche simili ai parametri originariamente forniti. In altre parole, permettono di creare qualcosa che è totalmente artificiale, ma che sembra essere stato fatto da un essere umano o che dà questa impressione.

I modelli di intelligenza artificiale generativa sono algoritmi sofisticati, addestrati su grandi quantità di dati e progettati per apprendere gli schemi contenuti nei dati per generare nuovi contenuti. Tre importanti modelli di intelligenza artificiale generativa che hanno recentemente attirato l'attenzione del pubblico per le funzionalità uniche sono:

Correndo il rischio di semplificare eccessivamente, non è del tutto sbagliato dire che l'intelligenza artificiale generativa potrebbe seriamente stravolgere i ruoli e le responsabilità aziendali, se non addirittura renderli obsoleti, o che potrebbe persino avere un impatto notevole su interi settori, dato che promuove l'innovazione, semplifica i processi e trasforma le operazioni aziendali; potrebbe, però, anche obbligare alcune imprese ad adeguarsi alle mutevoli esigenze del mercato.

Tuttavia, la maggior parte degli esperti ritiene che gli effetti positivi dell'intelligenza artificiale generativa siano superiori ai pericoli. Inoltre, malgrado non disponiamo ancora di dati sufficienti per prevedere con precisione quali aziende potrebbero sperimentare i cambiamenti più importanti, è probabile che siano i seguenti settori a essere potenziati dall'intelligenza artificiale generativa:

• Aerospaziale
  L'intelligenza artificiale generativa è in grado di migliorare l'efficacia delle simulazioni di volo, ottimizzando l'aerodinamica e l'efficienza del carburante e migliorando le progettazioni dei velivoli.

• Architettura
  Offrendo agli architetti la possibilità di creare analisi strutturali dettagliate e generando al contempo opzioni di progettazione innovative per soddisfare criteri specifici, l'intelligenza artificiale generativa potrebbe cambiare il modo in cui l'architettura opera con la tecnologia.

• Automotive
  Per realizzare i componenti dei veicoli è necessario dedicare molto tempo alla progettazione e ai test, in modo da garantire prestazioni migliori e ridurre al contempo il peso (al fine di ottimizzare l'efficienza del carburante). L'intelligenza artificiale generativa è utile in entrambi i processi, poiché contribuisce a migliorare la sicurezza e a ridurre i costi.

• Consumer marketing
  L'intelligenza artificiale generativa può analizzare il comportamento della clientela e generare iniziative e suggerimenti di marketing personalizzati basati sui comportamenti, sulle preferenze e su altri dati rilevanti del passato. Ciò consente di fare una pubblicità mirata e favorisce un maggiore coinvolgimento della clientela.

• Difesa
  Come nel settore aerospaziale e in quello automotive, l'intelligenza artificiale generativa può svolgere un ruolo chiave nella progettazione e nel test di componenti di nuove tecnologie difensive.

• Istruzione
  Ogni studente è diverso, così come ogni studentessa è unica; l'intelligenza artificiale generativa può aiutare gli educatori e le educatrici a creare esperienze di apprendimento individuali in grado di sfruttare queste differenze, migliorando il coinvolgimento degli allievi e delle allieve per garantire che tutti/tutte abbiano accesso a un programma di formazione che ne soddisfi le esigenze.

• Elettronica 
  L'intelligenza artificiale generativa può essere applicata alla progettazione di circuiti nel settore dell'elettronica. Integrando le nozioni apprese dai progetti precedenti, l'intelligenza artificiale generativa può sviluppare nuovi sistemi più evoluti e migliorarne al contempo l'efficienza.

• Energetico
  Visto l'aumento della domanda di energia in tutto il mondo, il settore energetico è estremamente interessato all'intelligenza artificiale generativa per contribuire a migliorare la gestione della rete e le previsioni sul consumo di energia.

• Progettazione
  Riducendo gli sprechi di materiali, aumentando l'efficienza energetica e migliorando la qualità dei prodotti fisici e digitali, la capacità di generare e testare progetti può ridurre notevolmente le tempistiche di progettazione e aiutare gli ingegneri a realizzare progetti migliori.

• Intrattenimento
  Dal miglioramento degli effetti visivi nei film e nella televisione alla creazione di racconti più interattivi nel settore dei videogiochi, l'intelligenza artificiale generativa può cambiare completamente il settore dell'intrattenimento.

• Finanza
  L'intelligenza artificiale generativa potrebbe migliorare il settore finanziario per tutte le parti interessate, informando sulla valutazione del rischio, migliorando la rilevazione delle frodi e generando suggerimenti di investimento personalizzati. Ciò ottimizzerà il financial modeling e, al contempo, contribuirà a riportare l'attenzione sul miglioramento dell'esperienza del cliente.

• Sanitario
  La crescente domanda di servizi sanitari dedicati supera il numero di personale medico qualificato. Fornendo assistenza nella personalizzazione dei piani di trattamento e creando diagnosi accurate, l'intelligenza artificiale generativa consente ai medici di fare di più e di aiutare un maggior numero di persone. Può inoltre migliorare altre aree, come l'analisi delle immagini mediche.

• Manifatturiero
  Il settore manifatturiero è sempre alla ricerca di opportunità per ridurre i costi e la domanda di energia senza compromettere la qualità né la produzione dei prodotti. L'intelligenza artificiale generativa può essere utile nella riprogettazione e nel miglioramento dei processi per ottimizzare i costi per unità fabbricate dando, al tempo stesso, particolare rilievo al controllo qualità. Oltre a supportare lo sviluppo di tecniche di produzione avanzate, l'intelligenza artificiale generativa può essere applicata per creare programmi di formazione sulla sicurezza più efficaci.

• Farmaceutico
  L'intelligenza artificiale generativa è efficace nella ricerca farmacologica e nello screening di composti virtuali. Ciò consente di accelerare la ricerca, lo sviluppo, la sperimentazione e l'implementazione di soluzioni farmaceutiche.

Grazie alla sua capacità di creare contenuti originali, accurati e intelligenti senza l'intervento degli operatori umani, l'intelligenza artificiale generativa offre numerosi vantaggi alle aziende di svariati settori. Sfruttando la potenza creativa dell'IA, i modelli generativi sono in grado di promuovere l'innovazione, semplificare i processi e sbloccare nuove opportunità. Tra i principali vantaggi aziendali dell'intelligenza artificiale generativa citiamo:

L'intelligenza artificiale generativa può ottimizzare i processi, automatizzare le attività e ridurre i costi operativi, migliorando l'efficienza in aree quali la creazione di contenuti, l'ottimizzazione della progettazione o la manutenzione predittiva. Automatizzando le attività ripetitive o dispendiose in termini di tempo che una volta richiedevano input creativi, le aziende possono risparmiare risorse, aumentare la produttività e destinare i preziosi professionisti a iniziative più strategiche.

Tradizionalmente, supporto e servizio clienti si affidavano a un'interazione diretta 1:1 in cui gli agenti avevano bisogno di dedicarsi completamente alla risoluzione dei singoli problemi della clientela. L'intelligenza artificiale generativa consente alle aziende di distribuire chatbot e assistenti virtuali basati sull'IA, in grado di fornire su vasta scala un supporto pari a quello umano. Questi agenti basati sull'IA possono fornire assistenza con le richieste, offrire soluzioni e persino discutere delle opzioni di acquisto, migliorando la soddisfazione e la fedeltà della clientela. Automatizzando il servizio clienti, le aziende possono ridurre i costi, migliorare l'esperienza complessiva della clientela e consentire ai propri agenti umani qualificati di ottenere di più in minor tempo.

Potendo generare contenuti personalizzati, creare campagne pubblicitarie mirate e condividere suggerimenti migliori sui prodotti basandosi sulle preferenze e sul comportamento della clientela, l'intelligenza artificiale generativa offre notevoli vantaggi al settore del marketing. Offrendo strategie di marketing personalizzate per ogni acquirente, le aziende possono aumentare il coinvolgimento della clientela, migliorare i tassi di conversione e rafforzare la fedeltà al marchio.

Ciascuno dei vantaggi sopra elencati riconduce a questo: aumentare il fatturato dell'azienda. L'intelligenza artificiale generativa apre nuove opportunità, consente alle aziende di creare prodotti e servizi innovativi a costi inferiori, amplia il supporto clienti e le funzionalità del servizio e fornisce alle imprese informazioni più approfondite sui rischi che minacciano l'attività, contribuendo a un maggiore successo finanziario.

Ovviamente, l'intelligenza artificiale generativa ha immense potenzialità per ottimizzare e semplificare i processi aziendali e personalizzare le interazioni con la clientela. Tuttavia, bisogna ammettere che non è immune da rischi e presenta delle limitazioni. Ecco alcuni potenziali problemi associati all'intelligenza artificiale generativa che le aziende devono conoscere:

• Difficoltà ad adattarsi alle nuove circostanze
  I modelli di intelligenza artificiale generativa potrebbero avere difficoltà a regolare gli output in base a nuove circostanze, per cui sarà necessario apportare continui miglioramenti e adeguamenti per garantire rilevanza e precisione.

• Pregiudizi dannosi
  Poiché i modelli di intelligenza artificiale generativa sono costruiti su una base di dati, determinati pregiudizi presenti nei dati di addestramento potrebbero affiorare nei loro output. Le aziende devono disporre di policy o controlli per la rilevazione e la gestione di contenuti pregiudizievoli in modo da non diffondere inavvertitamente idee dannose.

• Diritti di proprietà intellettuale
  Anche se le intelligenze artificiali generative di oggi sono all'avanguardia, per produrre contenuti devono ancora addestrarsi sui dati disponibili. In questo modo si creano situazioni poco trasparenti quando si tratta di utilizzare materiali protetti dai diritti d'autore: le tecnologie di intelligenza artificiale potrebbero usare proprietà intellettuale che non appartiene alla casa madre. Allo stesso tempo, gli utenti che condividono informazioni riservate con le intelligenze artificiali potrebbero pensare che non siano più riservate, ma che siano diventate parte della base di dati dell'IA.

• Mancanza di trasparenza
  La recente attenzione posta sulla facilità di utilizzo e sull'input/output simile a quello delle conversazioni ha creato un ambiente in cui può essere davvero difficile capire come funziona l'intelligenza artificiale generativa e da dove provengono i dati originali. Molte aziende potrebbero non voler trarre il massimo vantaggio dall'intelligenza artificiale generativa senza avere un quadro più chiaro riguardo il suo funzionamento interno.

• Nuovi pericoli per la sicurezza informatica
  I criminali informatici di tutto il mondo stanno già utilizzando programmi di intelligenza artificiale generativa per colpire le loro vittime e aggirare i livelli di sicurezza in modo più efficace. Gli autori degli attacchi potrebbero anche utilizzare le intelligenze artificiali delle aziende come punti di ingresso al sistema, sfruttando le vulnerabilità del programma per ottenere l'accesso ai dati sensibili. Essere sempre aggiornati sui progressi in ambito di sicurezza informatica e sulle patch per risolvere le vulnerabilità può essere l'unico modo per contrastare queste crescenti minacce.
  

• Potenziali problemi con accuratezza e adeguatezza
  I sistemi di intelligenza artificiale generativa potrebbero generare risposte imprecise o infondate. Le "allucinazioni" dell'intelligenza artificiale generativa, quelle in cui l'IA potrebbe semplicemente inventare le risposte, rappresentano problemi importanti, in particolare in scenari che richiedono totale precisione e fondatezza. È fondamentale valutare attentamente l'accuratezza, l'adeguatezza e l'effettiva utilità degli output prima di fare affidamento su qualsiasi informazione prodotta da un'intelligenza artificiale generativa o prima di distribuire pubblicamente tali informazioni.

Quando si integra l'intelligenza artificiale generativa nelle operazioni aziendali è essenziale adottare best practice che ne garantiscano un utilizzo responsabile ed efficace. Seguendo le linee guida riportate di seguito, le aziende possono massimizzare i vantaggi dell'intelligenza artificiale generativa, mitigando al contempo rischi e problemi:

• Acquisisci familiarità con le modalità di errore e le soluzioni alternative comuni
  I modelli di intelligenza artificiale generativa possono presentare modalità di errore in cui l'output potrebbe introdurre errori oppure non soddisfare le aspettative. Studia modalità di errore comuni associate allo strumento di intelligenza artificiale generativa scelto e sviluppa strategie per risolvere questi problemi. Ciò può comportare il perfezionamento delle richieste di input, la regolazione dei parametri o l'impiego di tecniche di post-elaborazione per migliorare la qualità del contenuto generato.

• Comportati in modo etico e rispetta le disposizioni di legge
  In caso di dubbi, rispetta l'etica e la legalità. Rispetta tutte le normative, le leggi sulla privacy o i diritti sulla proprietà intellettuale pertinenti alla tua situazione. Implementa misure per proteggere i dati sensibili e la privacy degli utenti e verifica regolarmente le implicazioni etiche dei contenuti generati.

• Sii trasparente sui contenuti generati dall'IA
  Per mantenere la trasparenza e garantire che gli utenti siano consapevoli di interagire con contenuti generati dall'IA, etichetta chiaramente tutti gli output generati dai sistemi di intelligenza artificiale generativa. Ciò contribuisce a gestire le aspettative di utenti e consumatori e favorisce un clima di fiducia.

• Ricontrolla per verificare la presenza di errori
  Quando la precisione delle informazioni è di fondamentale importanza, verifica l'output dei modelli di intelligenza artificiale generativa e crea riferimenti incrociati con fonti primarie. Ciò contribuisce a garantire l'affidabilità e l'integrità dei contenuti generati, in particolare nei settori in cui la precisione è essenziale (ad esempio in ambito legale o sanitario).

• Aggiornati continuamente
  La tecnologia di intelligenza artificiale generativa è in continua evoluzione. Tieniti al passo con i progressi, le ricerche e le best practice riguardanti questa tematica e monitora costantemente le prestazioni e gli output dei modelli di intelligenza artificiale generativa. Ripeti questi modelli e processi in base alle necessità per migliorarne l'efficacia e affrontare eventuali nuovi problemi.

• Presta attenzione ai pregiudizi
  Come abbiamo già riportato, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono inavvertitamente perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Resta vigile per identificare e risolvere eventuali preconcetti o pregiudizi che potrebbero emergere nei contenuti generati; controlla regolarmente l'output per individuare potenziali pregiudizi e metti in atto misure per mitigarne l'impatto.

Sebbene l'intelligenza artificiale generativa esista ormai da decenni, la sua recente crescita in termini di capacità e la maggiore disponibilità è stata molto rapida. Poiché questa tecnologia continua a evolversi, siamo in grado di prevedere una maggiore creatività e innovazione praticamente in ogni settore, con output più sofisticati e realistici per ambiti quali la generazione di contenuti, la progettazione, la composizione di musica, le arti visive e molti altri. Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa continuerà a favorire la personalizzazione, creando suggerimenti ad hoc, esperienze personalizzate e prodotti unici studiati per rispondere alle esigenze individuali della clientela.

Nei prossimi dieci anni, ci aspettiamo che emergano funzionalità multimodali. L'integrazione di modelli appartenenti a vari ambiti darà vita a output più coinvolgenti e interattivi, trasformando aree come la realtà virtuale, la realtà aumentata e le esperienze di realtà mista, solo per citarne alcune. Questa espansione, tuttavia, non sarà effettuata senza cautela; le questioni di carattere etico saranno al centro dell'attenzione, concentrandosi sulla risoluzione dei pregiudizi, sul miglioramento della trasparenza e sulla garanzia dell'uso responsabile dell'intelligenza artificiale generativa.

Inoltre, i processi che supportano l'intelligenza artificiale generativa saranno semplificati ulteriormente e, con il tempo, consentiranno a queste intelligenze artificiali di apprendere in modo continuativo, di adattarsi in tempo reale e di diventare davvero più "intelligenti". Questa adattabilità renderà l'intelligenza artificiale generativa più preziosa in ambienti dinamici e favorirà la collaborazione essere umano-macchina. Sebbene sia necessario affrontare problematiche come la rilevazione dei pregiudizi e questioni di carattere etico, il futuro dell'intelligenza artificiale generativa è promettente.

L'intelligenza artificiale generativa ha in sé un potere e una potenzialità enormi, giacché consente alle aziende di migliorare la produttività, semplificare i workflow e creare esperienze del cliente eccezionali. Tuttavia, è fondamentale adottare un approccio responsabile all'uso dei contenuti generati dall'IA, considerando i rischi e le problematiche che comporta. Per aiutare le aziende a sfruttare efficacemente i vantaggi dell'intelligenza artificiale generativa, ServiceNow ha introdotto Generative AI Controller e Now Assist per Search. Questi strumenti integrano perfettamente funzionalità di intelligenza artificiale generativa nella Now Platform^®, consentendo agli utenti di sfruttare la potenza dell'IA senza che sia necessario modificare la piattaforma o fare integrazioni complesse.

Con Generative AI Controller, le aziende possono connettere la Now Platform ai principali modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLMs), come OpenAI, Azure e il modello LLM proprietario di ServiceNow. Queste integrazioni consentono un utilizzo ottimale delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa all'interno dei workflow esistenti, migliorando le funzionalità di ricerca, le conversazioni personalizzate e l'esperienza utente. Now Assist per Search (basato sull'intelligenza artificiale generativa) migliora ulteriormente le funzionalità di ricerca fornendo risposte più specifiche e dirette alle domande, garantendo agli utenti di ricevere le informazioni di cui hanno bisogno in modo rapido e accurato, colmando le lacune nell'esperienza del cliente e offrendo interazioni più fluide.

Inoltre, ServiceNow ha recentemente collaborato con NVIDIA per sviluppare funzionalità di intelligenza artificiale generativa più complete per le aziende, ampliando le funzionalità di IA di ServiceNow e offrendo nuove applicazioni per l'intelligenza artificiale generativa per i reparti IT, i team del servizio clienti, il personale, gli sviluppatori e molte altre figure aziendali.

L'intelligenza artificiale generativa rappresenta una grande opportunità per il business aziendale, ma comporta anche qualche rischio. Fai clic qui per scoprire come le funzionalità di intelligenza artificiale generativa di ServiceNow possono trasformare la tua azienda e, al tempo stesso, aiutarti a evitare i potenziali pericoli. Metti l'intelligenza artificiale generativa al servizio della tua azienda, alle tue condizioni, e raggiungi un livello mai visto prima.