Il re:Invent di AWS dello scorso novembre ha confermato la centralità dell'IA generativa per il successo del business e di come questa tecnologia possa moltiplicare la produttività aziendale.
Al centro della maggior parte dei discorsi e delle innovazioni moderne, la gen AI talvolta rischia di diventare una buzzword e nulla più, soprattutto quando non si hanno le conoscenze adeguate per coglierne i veri benefici.
Con Simone Merlini, Ceo di BeSharp, abbiamo parlato dell'ondata di entusiasmo che circonda l'intelligenza artificiale generativa e di come le realtà italiane possono prepararsi al meglio per accoglierla.
Merlini ritiene che in Italia ci saranno molte possibilità di sfruttare l'IA generativa, ma le realtà del Paese potrebbe non essere ancora sufficientemente mature. Dal momento che intorno alla gen AI c'è molta hype, e per questo è difficile indirizzare correttamente le iniziative, l'eccessivo entusiasmo potrebbe far perdere di vista i veri obiettivi aziendali e portare a investimenti che non si è in grado di gestire.
D'altra parte questo potrebbe essere un'ottima occasione per aiutare le imprese italiane ad avere una data strategy solida, tradizionale tallone d'Achille per le aziende del nostro Paese e che, invece, risulta fondamentale per investire in progetti di gen AI che possono effettivamente portare vantaggi al business.
Dati e IA sono strettamente legati tra di loro, ma al momento sono i primi la parte più concreta su cui si può iniziare a lavorare con le realtà italiane.
"Contrariamente alla gen AI, ancora poco actionable, la data strategy è una cosa concreta, con strumenti consolidati e con azioni chiare" - afferma Merlini, spiegando che la strategia del dato va intesa a 360°, partendo dalla scelta dello storage e passando poi per la definizione dei dati da tenere e degli insight da ottenere e selezionare i migliori strumenti per estrarli.
Le imprese guardano comunque con attenzione alla possibilità di personalizzare i sistemi di gen AI sui dati interni e tra le applicazioni più d'interesse ci sono quelle dedicate alla prevendita.
Analizzando la situazione attuale, molte realtà stanno sfruttando le capacità di automazione dell'IA per generare o modificare velocemente la documentazione, soprattutto quando bisogna aggiornarla in diverse lingue. In generale, l'intelligenza artificiale si sta rivelando utile nel quotidiano per tutte quelle attività a poco valore aggiunto e ripetitive.
Vista l'importanza dei dati, per usare al meglio la potenza dell'IA generativa non possono mancare degli attenti controlli sui dataset che alimentano il modello, soprattutto se si prevedono interfacce che potranno comunicare con l'esterno, come nel caso di sistemi di customer care: in questo caso il rischio è che ci sia un leak di informazioni aziendali se queste non vengono gestite adeguatamente nella fase di training.