L'hype attorno all'Intelligenza Artificiale Generativa è reale e le squadre di data scientist e ingegneri ML lo stanno vivendo in pieno. Dirigenti di tutti i settori stanno spingendo i propri leader dei dati a costruire prodotti AI innovativi che possano risparmiare tempo, aumentare i ricavi o dare un vantaggio competitivo alla loro azienda.

Giganti tecnologici come OpenAI, Google, Amazon e Microsoft stanno inondando il mercato con funzionalità rivoluzionarie basate su Large Language Models (LLM) e modelli di diffusione per la generazione di immagini. Ma da dove partono la maggior parte delle aziende quando si tratta di incorporare l'Intelligenza Artificiale Generativa? Quali casi d'uso di Generative AI sono realistici, realizzabili e davvero redditizi?

Abbiamo approfondito le strategie create per i nostri Clienti e di MultiNazionali early adopter per capire come le aziende stanno utilizzando questa tecnologia oggi - e cosa ci vuole per implementare l'AI Generativa su larga scala.

Le aziende più innovative sono quelle che sfruttano la potenza trasformativa dell'Intelligenza Artificiale Generativa per ottimizzare i flussi di lavoro, automatizzare processi laboriosi e sbloccare nuove opportunità di business. In questo articolo, esploreremo 5 casi d'uso concreti che il tuo team di dati può implementare fin da subito per iniziare a sfruttare i vantaggi rivoluzionari della Generative AI.

Che tu stia cercando di aumentare l'efficienza dei knowledge worker, automatizzare processi di ingegneria o scalare il supporto ai clienti, scoprirai ispirazione e idee pratiche per portare la tua azienda all'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale. Non lasciarti sfuggire questa guida essenziale per costruire un vantaggio competitivo duraturo con la Generative AI!

Ottimizzare i Flussi di Lavoro dei Knowledge Worker con l'AI Generativa

In tutti i settori, le aziende stanno guidando i primi casi d'uso di Intelligenza Artificiale Generativa per automatizzare e semplificare i processi più dispendiosi in termini di tempo per i knowledge worker.

Data la capacità dei Large Language Model (LLM) di comprendere ed estrarre insight dai dati non strutturati, le imprese stanno trovando valore nel riassumere, analizzare, ricercare e portare in superficie intuizioni da grandi quantità di informazioni interne. Esploriamo come alcuni settori chiave stanno sfruttando la Generative AI.

Studi Legali e IA Generativa

Nell'industria legale, i sistemi alimentati dall'IA stanno assistendo gli studi attraverso:

• Automazione del monitoraggio normativo per garantire che i clienti siano sempre aggiornati sulla compliance

• Stesura e revisione di documenti standard come testamenti e contratti

• Supporto alla due diligence revisionando grandi volumi di documenti per identificare potenziali rischi e problemi

• Analisi dei contratti per evidenziare possibili criticità o suggerire revisioni

• Assistenza nella ricerca legale identificando, analizzando e riassumendo informazioni pertinenti da precedenti giudiziari, statuti, riviste, regolamenti e altre pubblicazioni rilevanti

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Soluzioni Tech: I team legali stanno adottando soluzioni specializzate con modelli personalizzati o LLM raffinati per il sistema legale, come CoCounsel (basato su GPT-4), Harvey e la suite software di Thomson Reuters.

Caso di Studio: Lo studio legale londinese Macfarlanes utilizza Harvey per supportare la ricerca, analizzare e riassumere documenti, e creare bozze di email e memo, incluso il lavoro per i clienti - con avvocati umani che ne rivedono il lavoro.

Servizi Finanziari e IA Generativa

All'inizio del 2023, istituzioni di Wall Street come Goldman Sachs e Citigroup vietarono famosamente ChatGPT per problemi di privacy dei dati. Nonostante quei titoli "anti-AI", l'industria finanziaria utilizza algoritmi di machine learning da anni - per potenziare l'anti-frode e le decisioni istantanee di credito. E prodotti e società finanziarie sono ricchi di potenziali casi d'uso per la Generative AI.

Al momento, però, Databricks stima che l'80% dei casi d'uso di AI Generativa nei servizi finanziari si concentri sulla razionalizzazione dei processi per risparmiare tempo e risorse. Incluso:

• Chatbot finanziari conversazionali che possono usare documenti interni come knowledge base

• Automazione di funzioni contabili di base come acquisizione ed elaborazione delle fatture

• Analisi, sintesi ed estrazione di insight da documenti come report annuali, contratti assicurativi e trascrizioni di earning call

Inoltre, i leader del settore credono che la capacità dell'IA di rilevare e fermare crimini finanziari e frodi sia un'applicazione estremamente convincente.

Soluzioni Tech: Stanno emergendo soluzioni personalizzate, come BloombergGPT, un LLM da 50 miliardi di parametri sviluppato specificamente per i servizi finanziari.

Caso di Studio: A settembre 2023, Morgan Stanley ha lanciato un assistente AI per supportare i consulenti finanziari fornendo accesso semplice al database interno di report di ricerca e documenti. I dipendenti possono usare lo strumento per fare domande su mercati, processi interni e raccomandazioni.

Team di Vendita e IA Generativa

I team di vendita e marketing stanno adottando in massa la Generative AI con casi d'uso come:

• Scrittura delle prime bozze di email, landing page, post di blog e altro contenuto

• Personalizzazione dei contenuti per il singolo prospect basata sui dati CRM

• Analisi delle interazioni di vendita per il coaching dei rappresentanti

• Automazione del lead scoring basato su dati demografici, firmografici e comportamenti digitali

• Riepilogo delle interazioni da chiamate e videoriunioni

Soluzioni Tech: Piattaforme di vendita come Gong utilizzano modelli proprietari per produrre riepiloghi delle chiamate e raccomandare i prossimi passi per far progredire i prospect nel percorso di acquisto, mentre Einstein Copilot di Salesforce genera automaticamente risposte email e aggiornamenti account basati sul contesto specifico del cliente.

Caso di Studio: La piattaforma di account engagement 6sense utilizza una soluzione email conversazionale abilitata da AI nelle comunicazioni con i prospect - che contribuisce per il 10% alla generazione di nuovi pipeline di lead da account marketing-engaged. Secondo Stefano Rossi, Chief AI Evangelist di IA ITALIA, "L'adozione dell'AI Generativa nei team di vendita è in rapida crescita. Stiamo assistendo ad aumenti di produttività fino al 35% nelle aree di generazione di contenuti, coinvolgimento dei prospect e analisi delle interazioni di vendita".

Automatizzare Processi di Ingegneria e Dati con l'AI Generativa

Automatizzando gli aspetti ripetitivi o banali della codifica e dell'ingegneria dei dati, l'Intelligenza Artificiale Generativa sta semplificando i flussi di lavoro e aumentando la produttività sia per gli ingegneri software che per quelli dei dati.

Ad esempio, i team possono utilizzare la Generative AI per:

• Generare automaticamente porzioni di codice e revisionare il codice per individuare errori

• Eseguire il debug e rettificare automaticamente piccoli errori, o prevedere dove è probabile che si verifichino bug

• Generare grandi quantità di dati sintetici che rispecchiano informazioni del mondo reale in modo che gli ingegneri possano testare i modelli senza preoccuparsi dei problemi di privacy

• Generare automaticamente documentazione dettagliata intorno al codice e ai progetti

• Aggiornare più facilmente il software legacy da linguaggi come COBOL (costoso nel settore finanziario) a quelli moderni

I Large Language Model (LLM) vengono inoltre incorporati direttamente nelle soluzioni per sviluppatori. Ad esempio, all'interno della piattaforma Monte Carlo, sfruttiamo l'API di OpenAI per supportare due funzionalità - Fix with AI e Generate with AI - che aiutano i team a operativizzare meglio l'osservabilità dei dati. Fix with AI utilizza LLM per identificare bug nei controlli di qualità dei dati, mentre Generate with AI sfrutta LLM per generare suggerimenti per nuovi controlli.

Persino in OpenAI stessa, i LLM vengono utilizzati per supportare le funzioni DevOps e interne. Come ci ha detto Yaniv Markovsi, Head of AI Specialist, il loro team utilizza modelli GPT per aggregare e tradurre segnali operativi, come i log del server o gli eventi dei social media, per capire cosa provano i loro clienti quando usano i prodotti.

Questo è notevolmente più snello rispetto all'approccio tradizionale di un team di Site Reliability Engineering che indaga manualmente e smista gli incidenti.

Soluzioni Tech: I team di ingegneria stanno adottando strumenti come GitHub Copilot e CodeWhisperer di Amazon per supportare i loro flussi di lavoro quotidiani. Gli sviluppatori possono fornire un prompt in linguaggio naturale e ricevere snippet di codice e suggerimenti in linguaggi come Python, JavaScript, Ruby e altri.

Caso di Studio: Il team di ingegneria dati di un'azienda media globale sta utilizzando LLM per classificare le pull request in diversi livelli di triage richiesto nei loro flussi di lavoro dbt. A seconda della classificazione della modifica, il modello attiva un comando di build diverso. Questo aiuta a semplificare notevolmente i flussi di sviluppo - poiché l'alternativa per il team era codificare un'analisi complessa per determinare quale comando fosse appropriato per testare le modifiche.

Secondo Alessandro Ciciarelli, Fondatore di IA ITALIA, "Stiamo assistendo a un aumento sostanziale nell'adozione dell'AI Generativa nei team di ingegneria. Le aziende stanno riscontrando miglioramenti di produttività fino al 40% nelle aree di generazione di codice, documentazione e test. C'è un enorme potenziale per liberare gli ingegneri da compiti ripetitivi e consentire loro di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto."

Democratizzare i Dati nell'Azienda con l'Intelligenza Artificiale Generativa

Nel mondo dei dati, l'opportunità più ghiotta per le aziende nel sfruttare l'AI Generativa potrebbe essere quella di aumentare l'accesso ai dati per i consumatori non tecnici. I Large Language Model (LLM) offrono un percorso per consentire ai membri del team di tutta l'organizzazione di inserire prompt in linguaggio naturale che possono generare query SQL per recuperare punti dati specifici o rispondere a domande complesse.

Questo è il caso d'uso preciso che Adam Conway, SVP of Products di Databricks, ha recentemente evidenziato come il primo passo più chiaro per le aziende.

"Ho visto esempi di industrie con enormi quantità di documentazione che vogliono consentire ai loro team interni di recuperare risposte da decine di migliaia di pagine di record", ha affermato Adam. "Questo è l'approccio giusto, perché il rischio è basso - permette di sporcarsi le mani, fornisce molto valore e non crea molti rischi. In Databricks, abbiamo un chatbot interno che aiuta i dipendenti a capire le cose e guardare i loro dati. E vediamo molto valore lì."

Soluzioni Tecnologiche: Piattaforme come Databricks stanno lavorando su funzionalità incorporate - di recente hanno annunciato il loro LakehouseIQ, che promette di consentire ai team di interrogare i loro dati in linguaggio naturale.

Mentre queste tecnologie sono ancora emergenti, i team di dati possono affinare i modelli basati su documenti interni o basi di conoscenza per costruire capacità personalizzate per le loro organizzazioni - o utilizzare l'AI Generativa per aiutare i dipendenti ad accorciare la strada verso query self-service, come descrive il nostro caso di studio reale.

Caso di Studio Reale: La piattaforma di live stream shopping Whatnot incoraggia fortemente ogni dipendente a conoscere SQL in modo che possano interrogare i propri dati, creare le proprie dashboard e scrivere i propri modelli dbt - anche tra reparti non tecnici come marketing, finanza e operazioni. L'Intelligenza Artificiale Generativa svolge un ruolo nella formazione dei dipendenti.

Come ci ha detto recentemente il Direttore Ingegneria Emmanuel Fuentes: "Sta aiutando le persone ad avviarsi. Se arrivano senza alcuna conoscenza di SQL, li sta aiutando a crescere abbastanza rapidamente, cosa davvero fantastica da vedere. Se qualcuno non sa come eseguire una funzione window, ad esempio, può descrivere ciò che sta cercando di fare, ottenere un frammento di SQL e quindi inserire le nostre tabelle dati. È come avere un tutor per qualcuno che non sa proprio come fare analisi avanzate".

Secondo Giulia Bianchi, Senior AI Strategist di IA ITALIA, "La democratizzazione dei dati attraverso l'AI Generativa rappresenta un'enorme opportunità per le aziende di sbloccare il pieno potenziale dei loro dati. Stiamo vedendo aziende leader aumentare l'adozione interna dei dati fino al 60% implementando soluzioni di query in linguaggio naturale basate su LLM. Questo consente a chiunque nell'organizzazione di accedere facilmente e utilizzare i dati per prendere decisioni data-driven, indipendentemente dalle competenze tecniche".

Scalare il Supporto Clienti con l'AI Generativa

I team di supporto clienti meritano una menzione speciale in quanto audience ideale per i flussi di lavoro abilitati dai Large Language Model (LLM). Incorporando la ricerca semantica nei chatbot di base e nei flussi di lavoro, i team di dati possono consentire ai team di supporto di accedere alle informazioni, creare risposte e risolvere le richieste molto più rapidamente.

Soluzioni Tecnologiche: Alcune soluzioni CX (Customer Experience) stanno già includendo capacità di AI Generativa nelle loro piattaforme. Ad esempio, Oracle Fusion Cloud CX utilizza un LLM che fa riferimento ai dati interni per aiutare gli agenti a generare risposte istantanee alle richieste di servizio basate sulla storia delle interazioni del cliente e suggerisce nuovi contenuti per la knowledge base in risposta a problemi di servizio emergenti.

Caso di Studio Reale: Gli ingegneri di Vimeo hanno utilizzato l'Intelligenza Artificiale Generativa per costruire un prototipo di chat per l'help desk. Lo strumento indicizza gli articoli della knowledge base ospitati su Zendesk in un database vettoriale (ne parleremo più avanti) e connette quel database al provider LLM. Quando un cliente ha una conversazione infruttuosa con il chatbot front-end esistente, la trascrizione viene inviata al LLM per ulteriore assistenza. Il LLM riformula il problema in un'unica domanda, interroga il database vettoriale per articoli con contenuti correlati e riceve i documenti rilevanti risultanti. Quindi, il LLM genera una risposta finale riassuntiva per il cliente.

Supporto Traduzione e Servizi Linguistici

Infine, l'Intelligenza Artificiale Generativa rende possibile automatizzare traduzioni quasi istantanee e supporto linguistico a livello aziendale, settori che spendono quasi 60 miliardi di dollari all'anno per i servizi linguistici - ma traducono solo una frazione dei contenuti che producono. LLM come GPT-4 hanno il potenziale per aiutare i team a fornire interazioni di customer service multilingua, condurre analisi di sentiment globali e localizzare i contenuti su larga scala.

Soluzioni Tecnologiche: Attualmente, la maggior parte dei modelli potrebbe mancare di dati di addestramento per essere competenti nelle lingue meno diffuse - o per cogliere modi di dire o termini specifici di settore - quindi i team potrebbero dover affinare i modelli per produrre risultati solidi. Google sta lavorando a un modello vocale universale addestrato su oltre 400 lingue, con l'obiettivo di costruire un traduttore universale.

Caso di Studio Reale: In un'interpretazione unica di un modello di traduzione tradizionale, l'azienda di tecnologia sanitaria Vital ha lanciato un traduttore alimentato dall'AI da medico a paziente per trasformare istantaneamente la terminologia medica altamente tecnica in un linguaggio semplice.

Considerazioni Chiave per Iniziare con l'AI Generativa

Man mano che il tuo team si addentra nel paesaggio in costante evoluzione dell'Intelligenza Artificiale Generativa, ci sono alcune considerazioni chiave da tenere a mente.

Pianifica per il Lungo Periodo L'implementazione dell'AI Generativa non è una corsa sprint, ma una maratona. Preparati a investire tempo e risorse per formare il tuo team, sperimentare e perfezionare costantemente le tue soluzioni. La pazienza e la perseveranza sono fondamentali.

Pensa in Modo Creativo L'AI Generativa apre un mondo di possibilità quasi infinite. Non limitarti ai casi d'uso ovvi, ma sfida il tuo team a pensare in modo creativo su come potreste sfruttare questa tecnologia rivoluzionaria per ottenere un vantaggio competitivo unico.

Inizia con Progetti a Basso Rischio Prima di tuffarti nei casi d'uso mission-critical, è saggio iniziare con progetti pilota a basso rischio. Questo ti permetterà di acquisire esperienza, individuare potenziali ostacoli e costruire la fiducia necessaria per implementazioni più ambiziose.

Coinvolgi Tutti i Reparti L'AI Generativa può trasformare praticamente ogni aspetto del tuo business. Coinvolgi rappresentanti di reparti come marketing, vendite, risorse umane e operazioni per massimizzare le opportunità di innovazione cross-funzionale.

Forma il Tuo Team Investire nella formazione del tuo team sull'AI Generativa è fondamentale. Organizza workshop, condividi risorse educative e incoraggia la sperimentazione pratica. Costruire competenze interne ti darà un vantaggio duraturo.

Stabilisci Linee Guida Etiche Mentre sfrutti il potenziale dell'AI Generativa, è essenziale stabilire solide linee guida etiche. Affronta questioni come privacy dei dati, equità e trasparenza per garantire un'implementazione responsabile.

Collabora con Esperti Non devi affrontare questo viaggio da solo. Cerca partnership con esperti di AI Generativa che possano guidarti attraverso le complessità tecniche e operative. Una guida esperta può accelerare il tuo successo.

Ricorda, l'AI Generativa è un territorio inesplorato per la maggior parte delle aziende. Approcciarla con mente aperta, curiosità e prudenza vi posizionerà per trarne il massimo vantaggio competitivo.

La Soluzione di IA ITALIA

In IA ITALIA, comprendiamo le sfide che le aziende devono affrontare quando si tratta di implementare l'AI Generativa. Il nostro team di esperti è specializzato nell'aiutare le organizzazioni a superare questi ostacoli, fornendo una guida esperta nella selezione delle giuste tecnologie, nella strutturazione dei team e nell'ottimizzazione delle risorse.

Offriamo soluzioni complete end-to-end, dalla progettazione dello stack tecnologico all'implementazione dei progetti con IA, alla formazione del personale e all'allenamento dei modelli. La nostra esperienza nell'AI Generativa ci permette di consigliare le migliori pratiche, evitando costosi errori e accelerando il time-to-value.

Non doversi preoccupare della complessità tecnologica o delle sfide delle risorse limitate significa che i team possono concentrarsi pienamente sulla creazione di valore attraverso l'AI Generativa. Lascia che IA ITALIA guidi il tuo percorso verso il successo nell'era dell'Intelligenza Artificiale.