AI Generative: tutto quello che c’è da sapere

AI Generative: Tutto quello che c’è da sapere

L’ AI Generative possono essere considerate l’innovazione tecnologica più rivoluzionaria del nostro tempo. Visto la loro crescente importanza e l’entusiasmo suscitato, abbiamo deciso di approfondire l’argomento.

Da oggi fino a Dicembre, ogni mese pubblicheremo un articolo e andremo a coprire una vasta gamma di argomenti, partendo dalle radici storiche delle AI Generative e per poi proseguire fino alla sua attuale rilevanza. Esploreremo i vantaggi, i rischi e le molteplici applicazioni nel mondo del business.

AI Generative: Cosa sono

Le AI Generative sono un tipo di Intelligenza Artificiale che utilizza modelli di machine learning (statistici) per generare nuovi contenuti come testi, immagini e altro che riflettono le caratteristiche dei dati di addestramento senza però replicarli.

L’IA Generativa impiega una serie di tecniche in continua evoluzione. In primo piano ci sono i modelli di base dell’AI, che vengono addestrati su un ampio set di dati non etichettati e che successivamente possono essere utilizzati per diverse attività, con ulteriori perfezionamenti. La creazione di questi modelli richiede una matematica complessa e un’enorme potenza di calcolo, poiché operano come algoritmi di previsione. Oggi, l’AI generativa crea più comunemente contenuti in risposta a richieste in linguaggio naturale.

Infatti, questo tipo di AI non solo analizza dati esistenti o prende decisioni basate su regole predefinite, ma impara automaticamente da questi dati esistenti e, utilizzando modelli statistici, genera contenuti  in modo autonomo.

La storia dell’AI Generative

La storia delle AI Generative ha radici negli anni ’50 e ’60, quando i ricercatori cominciarono a esplorare per la prima volta le possibilità dell’AI. In quel periodo, la ricerca si concentrava nello sviluppo di sistemi basati su regole che potessero simulare il pensiero umano e la presa di decisioni. Tuttavia, questi sistemi erano limitati nella loro capacità di generare contenuti creativi.

Negli anni ’90 emerse un nuovo approccio: le reti neurali. Le reti neurali prendono ispirazione dal cervello umano e sono in grado di apprendere dai dati in un modo che i sistemi basati su regole non possono fare.

Il 2010 rappresenta un momento decisivo, un gruppo di ricercatori scopre che i modelli di Natural Language Translation esposti a grandi quantità di testo, producevano risultati migliori rispetto a quelli che utilizzavano regole grammaticali ben precise.

Nel 2014, i modelli linguistici evolvono a tal punto da riuscire a capire il significato delle parole in base al contesto nel quale sono utilizzate.

Negli anni successivi fino al 2022 nuove evoluzioni portano a dei modelli linguistici che possono essere personalizzati. La creazione di questi modelli risulta molto difficile e costosa, ma una volta creati i modelli di base, tutte le personalizzazioni richiedono poco sforzo e investimenti.

Nel 2022 arriva la svolta: ChatGPT. L’unicità di ChatGPT consiste non solo nel modello linguistico avanzato utilizzato, ma nell’abilità di poter accedervi e utilizzarlo conversando con l’AI stessa utilizzando il linguaggio naturale.

Si prevede che nei prossimi anni, l’utilizzo di questo tipo di AI diventerà sempre più comune con un impatto paragonabile a quello della macchina a vapore, dell’elettricità e dell’internet e che crescerà man mano che le persone e le aziende scoprono nuovi tipi di applicazione di questa tecnologia nella loro vita quotidiana, lavorativa e non.

Perché tutto questo entusiasmo del momento? Le possibilità dell’AI Generative.

I modelli dell’AI Generative sono tra le innovazioni che possono essere utilizzate per automatizzare, potenziare l’operato umano o delle macchine ed eseguire autonomamente processi aziendali e IT.

In un recente sondaggio condotto da Gartner, il 38% dei dirigenti partecipanti ha dichiarato che l’esperienza e la fidelizzazione dei clienti sono lo scopo principale dei loro investimenti in AI generativa. Seguono l’aumento dei ricavi (26%), l’ottimizzazione dei costi (17%) e la continuità aziendale (7%).

Infatti gli scenari di applicazione dell’AI Generative vanno dalla creazione di contenuti testuali e grafici, alla generazione di modelli scientifici, architettonici e ingegneristici, passando per traduzioni, sviluppo di codice IT e interrogazione di database interni per rispondere a domande complesse.

Non va dimenticato però che le AI Generative servono per potenziare le attività umane, non sostituirle, gli output creati possono essere imprecisi o influenzati da pregiudizi, quindi la convalida umana è essenziale.

Insomma, le AI Generative, sono qui per restare.

Nel prossimo articolo andremo ad approfondire i vantaggi, i rischi e le applicazioni di business.