L’IA senza l’hype

La guida all'implementazione dell'IA
Un profilo di una persona con una proiezione digitale di stelle sul viso e sullo sfondo, a simboleggiare la potenza e la creatività dell'intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale: il futuro dell'innovazione
Una definizione chiara

L’IA in azienda spiegata bene

L’Intelligenza Artificiale (IA) è l’evoluzione di sistemi informatici in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l’intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione o generazione di linguaggi. L’IA consente alle macchine di apprendere dall’esperienza, di adattarsi a nuovi input e di eseguire compiti simili a quelli umani con notevole precisione ed efficienza.

  

Per le attività commerciali e l'industria

Concetti e termini chiave dell'IA

Machine Learning

Machine Learning  si riferisce ad algoritmi che imparano dai dati per fare previsioni o prendere decisioni senza essere stati appositamente programmati. Il ML consente ai sistemi di sfruttare l’esperienza per migliorare le proprie prestazioni su un compito specifico.

Deep Learning

Il Deep Learning  è un sottoinsieme del machine learning che utilizza le reti neurali per modellare pattern di dati complessi. Costituisce il cuore di applicazioni rivoluzionarie nel campo della visione, del linguaggio e altro ancora.

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale è una tecnologia IA che consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. L'NLP è alla base di app come chatbot, analisi del sentiment e traduzione automatica.

Visione artificiale

La visione artificiale è una funzionalità dell’IA che consente ai computer di interpretare e comprendere le informazioni visive provenienti dal mondo. La visione artificiale consente applicazioni come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e la guida autonoma.

Lo stato attuale

La tecnologia IA per le aziende di tutti i settori

L’intelligenza artificiale e l’IA generativa trasformano le industrie automatizzando i processi, fornendo insights e migliorando la customer experience.

L’intelligenza artificiale sta favorendo l’efficienza, riducendo i costi e sbloccando nuove opportunità di crescita e innovazione in tutti i settori. Nella finanza, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per individuare le frodi e prendere decisioni di investimento. Il settore manifatturiero utilizza l’intelligenza artificiale per la Predictive Maintenance e il controllo della qualità. Il settore assicurativo utilizza l’intelligenza artificiale per la valutazione del rischio e la gestione dei sinistri.

  

IA generativa: l'intelligenza artificiale per scopi generali

  

IA generativa

Comprendere il caso aziendale

L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di IA che crea nuovi contenuti, come immagini, testo, codice o audio, che assomigliano ai dati su cui è stata addestrata. Apprende i pattern sottostanti dei dati di addestramento per produrre risultati nuovi e realistici che spesso sono indistinguibili dai contenuti generati dagli esseri umani. Questa tecnologia ha il potenziale per rivoluzionare la creazione di contenuti, la progettazione e la risoluzione di problemi in tutti i settori.

  

La differenza

IA generativa vs. IA tradizionale nell’industria

L’intelligenza artificiale tradizionale si concentra sull’analisi dei dati esistenti per fare previsioni, classificazioni o per il riconoscimento di modelli. Eccelle in attività quali il rilevamento di frodi, la classificazione delle immagini e la Predictive Maintenance. L’intelligenza artificiale tradizionale è deterministica, ossia non produce nuovi contenuti.

L’intelligenza artificiale generativa crea invece nuovi contenuti basati su modelli appresi dai dati di addestramento. Può generare immagini, testo, musica e altro ancora, aprendo nuove possibilità per la creazione di contenuti, il problem-solving e la personalizzazione. Alternativa all'intelligenza artificiale tradizionale, non è deterministica. Ciò significa che l’IA può produrre output diversi anche quando riceve lo stesso input più volte, con risultati imprevedibili.

Al momento di decidere quale utilizzare, è opportuno scegliere l’intelligenza artificiale tradizionale per attività come previsione, classificazione e rilevamento di anomalie, mentre l’intelligenza artificiale generativa è più adatta per la creazione, progettazione e personalizzazione di contenuti.

  

Tecnologia per scopi generali

In che modo l'intelligenza artificiale generativa può avere un impatto su ogni aspetto delle operazioni aziendali

Nel contesto dell'IA, GPT, come ad esempio in ChatGPT, sta per "Generative Pre-trained Transformer". Ha tuttavia un secondo significato con un senso più ampio: "General Purpose Technology", ossia tecnologia per scopi generali. Le tecnologie GPT possono esercitare un impatto profondo e trasformare interi settori ed economie. L’intelligenza artificiale generativa, come GPT, ha il potenziale per rivoluzionare ogni aspetto del lavoro all’interno di un’organizzazione, al di là di compiti o reparti specifici.

  

  

“L'intelligenza artificiale è la prossima fase della rivoluzione digitale. Abbiamo aiutato varie aziende a sfruttare le potenzialità dell'AI per rendere le loro strategie più efficienti, produttive e intuitive. I nostri moduli strutturali proprietari accelerano l'implementazione di soluzioni concreta che offrano vantaggi facilmente misurabili.””

Ignasi Barri Vilardell
Direttore della strategia digitale, sviluppo aziendale globale
GFT

Un approccio pratico in quattro fasi

Allineare l'intelligenza artificiale ai propri obiettivi aziendali

Iniziare con i processi quotidiani e identificare i colli di bottiglia o le aree di miglioramento. Trovare problemi specifici o opportunità aziendali che possono essere gestiti con l'intelligenza artificiale sfruttando i punti di forza della tecnologia.

Creazione della necessaria infrastruttura tecnologica di intelligenza artificiale e della base di dati

Ogni strategia IA ha bisogno di una strategia di dati. L’intelligenza artificiale richiede dati pertinenti e di alta qualità, quindi è fondamentale sviluppare una strategia sui dati che comprenda la raccolta, l’archiviazione, la governance e la sicurezza. Assicura che i dati siano accurati, coerenti e accessibili ai team e ai sistemi giusti.

Affrontare le sfide relative alla privacy e alla sicurezza dei dati con la tecnologia IA

Poiché l’intelligenza artificiale si basa su grandi quantità di dati, è fondamentale affrontare le criticità di privacy e sicurezza. Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano conformi alle normative pertinenti sulla protezione dei dati, come GDPR o CCPA, e implementare solide misure di sicurezza per proteggere le informazioni sensibili.

Creare una cultura organizzativa favorevole all’intelligenza artificiale

Promuovere una cultura dell’innovazione e dell’apprendimento continuo, incoraggiando i dipendenti ad abbracciare l’IA e a sviluppare le competenze necessarie attraverso programmi di formazione, workshop e progetti pratici. Incoraggiare la collaborazione interfunzionale per garantire che le iniziative di intelligenza artificiale siano allineate con gli obiettivi aziendali.

GFT riconosciuta come leader

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ISG Provider Lens™
Il report ISG Provider Lens™ Google Cloud Partner Ecosystem riconosce GFT come leader nell’analisi dei dati e nell’apprendimento automatico

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