Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha conosciuto una rapida evoluzione, portando con sé diverse tecnologie che promettono di trasformare il mondo degli affari. Tra queste, l’IA generativa ha catturato un’attenzione particolare, specialmente per le sue capacità di creare contenuti originali e risolvere problemi complessi.

Ma cos’è esattamente l’IA generativa e come si distingue dalle altre forme di intelligenza artificiale? Soprattutto, cosa serve realmente alle PMI per trarre vantaggio da queste tecnologie?

In questo articolo approfondiremo le differenze chiave tra l’IA generativa e altre tecnologie di IA, esploreremo i casi d’uso specifici per le PMI e forniremo indicazioni pratiche su come implementare con successo queste soluzioni nel contesto di una piccola o media impresa.

Cos’è l’IA Generativa?

L’IA generativa è una sottocategoria dell’intelligenza artificiale che si focalizza sulla creazione di nuovi contenuti. A differenza delle tecnologie di IA tradizionali, che si basano principalmente sull’analisi dei dati e sul riconoscimento di schemi, l’IA generativa è progettata per produrre output originali, che possono essere testi, immagini, musica, video o persino codice software.

Tra i modelli di IA generativa più noti, abbiamo:

  • GPT (Generative Pre-trained Transformer), Gemini, Claude per la generazione di testi coerenti e di alta qualità partendo da un input testuale.
  • DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion, Synthesia, Sora per la generazione di immagini e video originali partendo da descrizioni testuali.
  • Codex, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer per scrivere codice software a partire da descrizioni in linguaggio naturale.

Questi modelli sono in grado di creare contenuti che non esistevano prima utilizzando l’addestramento effettuato su una enorme quantità di dati raccolti in Rete. Ad esempio, GPT può scrivere articoli, generare e-mail o rispondere a domande in modo estremamente simile a come lo farebbe un essere umano. La GenAI risulta particolarmente utile per automatizzare compiti che richiedono produzione di contenuti, design e nel supporto alla creazione di nuove idee.

Le differenze tra IA Generativa (GenAI) e le altre tecnologie di IA

Per comprendere meglio il valore unico dell’IA generativa, è importante confrontarla con altre principali tecnologie di IA, che includono:

  • IA Predittiva
  • IA Prescrittiva
  • Machine Learning
  • Deep Learning

IA Predittiva

L’IA predittiva è una delle forme più comuni di intelligenza artificiale utilizzate nelle PMI oggi. Si basa sull’analisi di dati storici per fare previsioni su eventi futuri. Ad esempio, un modello predittivo potrebbe esaminare i dati di vendita passati per prevedere quali prodotti saranno più richiesti nel prossimo trimestre. L’IA predittiva fornisce previsioni basate su schemi esistenti nei dati, mentre l’IA generativa crea contenuti nuovi. Un modello predittivo potrebbe indicare quali sono i prodotti che probabilmente venderanno di più, ma non potrebbe generare una descrizione promozionale per quei prodotti come farebbe un modello generativo.

IA Prescrittiva

L’IA prescrittiva va oltre la previsione: non solo prevede ciò che accadrà, ma suggerisce anche le migliori azioni da intraprendere per raggiungere un determinato obiettivo. È utilizzata, ad esempio, nella gestione delle scorte per ottimizzare la logistica o nel marketing per suggerire le migliori strategie di prezzo. Mentre l’IA prescrittiva è orientata alla decisione basata su dati e regole predefinite, l’IA generativa è focalizzata sulla creazione. Un sistema prescrittivo potrebbe suggerire quale campagna di marketing seguire, mentre l’IA generativa potrebbe effettivamente creare il contenuto per quella campagna.

Machine Learning Tradizionale

Il machine learning tradizionale (ML) implica l’addestramento di modelli su dati per identificare schemi e fare previsioni. Questo può includere algoritmi di classificazione, regressione o clustering. È utilizzato per una vasta gamma di applicazioni, come la rilevazione di frodi, la personalizzazione di raccomandazioni o la segmentazione del mercato. Nel ML tradizionale, l’output è spesso una previsione o una classificazione basata su modelli esistenti mentre la GenAI produce qualcosa di nuovo. Un modello di ML tradizionale può dire a quale segmento di mercato appartiene un cliente, mentre un modello generativo può creare un’intera campagna pubblicitaria personalizzata per uno specifico cliente con contenuti, 

Deep Learning

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali profonde per risolvere problemi complessi. È particolarmente efficace per compiti come il riconoscimento vocale, il riconoscimento di immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale. Anche se l’apprendimento profondo è alla base di molti modelli di IA generativa, il suo scopo principale è identificare e apprendere schemi complessi nei dati. L’IA generativa utilizza queste capacità per produrre qualcosa di nuovo e originale. Ad esempio, una rete neurale profonda può riconoscere un volto in una foto, mentre un modello generativo può creare un volto completamente nuovo.

Quali sono le opportunità che la GenAI offre alle PMI?

Per le microimprese e le PMI, l’IA generativa rappresenta un’opportunità unica di aumentare l’efficienza, migliorare la creatività e ridurre i costi associati alla produzione di contenuti. Tuttavia, l’implementazione di queste tecnologie richiede una strategia e un approccio graduale. Ecco alcune linee guida pratiche:

Identificare le aree di applicazione

Il primo passo è identificare le aree aziendali in cui l’IA generativa può avere il maggior impatto, tenendo in considerazione gli investimenti necessari sia per l’acquisto del software che per la formazione del personale. Possiamo sfruttare le GenAI nella scrittura di articoli, post sui social media, e-mail di marketing e per la produzione di descrizioni accattivanti per i prodotti oppure possiamo valutare di introdurre strumenti di IA Generativa per l’automazione di alcuni dei processi aziendali in ambito produttivo, HR, amministrativo.

Selezionare gli strumenti giusti

Una volta identificate le aree di applicazione, è importante selezionare gli strumenti giusti. Esistono già diverse piattaforme di IA generativa low-cost che possono essere implementate con relativa facilità in azienda nei settori della comunicazione e del marketing,  da ChatGPT (testi) a Deepl (traduzioni), da Jasper AI (copy) a Canva (immagini). Nel supporto all’automazione dei processi produttivi o nel knowledge management (gestione della conoscenza) è preferibile sfruttare strumenti verticali che offrono una qualità superiore dell’output e garantiscono una maggiore attenzione alla riservatezza del dato, come WISE. 

Formazione del personale

Per sfruttare al meglio l’IA generativa, è fondamentale formare il personale affinché capisca come utilizzare al meglio gli strumenti. Questo non significa che tutti debbano diventare esperti di IA, ma piuttosto che debbano comprendere come integrarla nel loro lavoro quotidiano. Per facilitarne l’adozione tra i dipendenti, gli strumenti devono essere di facile attivazione e utilizzo. 

Piccoli passi veloci

Le PMI possono iniziare implementando l’IA generativa su piccola scala, ad esempio automatizzando un singolo processo o progetto. Una volta che l’azienda ha acquisito familiarità con la tecnologia e ha visto i primi risultati, può espandere gradualmente l’uso dell’IA in altre aree.

Monitorare i risultati

È importante monitorare costantemente i risultati ottenuti con l’IA generativa, non basandosi su valutazioni soggettive ma analizzando metriche come il risparmio di tempo, l’efficienza dei costi e la qualità dei contenuti generati. Basandosi su questi dati, possono quindi apportare modifiche e ottimizzazioni per migliorare ulteriormente le prestazioni.

Per concludere, l’IA generativa rappresenta una delle innovazioni più promettenti nel panorama dell’intelligenza artificiale, con un potenziale straordinario per trasformare le PMI.

Tuttavia, il successo nell’implementazione di queste tecnologie richiede una visione chiara, la formazione del personale e un approccio graduale. Iniziare in piccolo, sperimentare e adattarsi sono i passi chiave per sfruttare al meglio l’IA generativa nel contesto aziendale.

Sei pronto ad abbracciare la rivoluzione IA? Contattaci oggi stesso per definire e implementare una strategia IA adatta alle tue esigenze aziendali.

Fonti

  • Gartner (2023). “The Future of AI in Business”
  • McKinsey & Company (2023). “How AI Generative Technologies are Shaping the Future”
  • Accenture (2022). “Unlocking Value with Generative AI”