Immaginiamo di essere il CIO di una media o piccola azienda italiana che desideri usare l’AI generativa per migliorare la situazione competitiva della propria azienda.
Come definire una strategia? Ce lo siamo chiesti e abbiamo provato a darci una risposta strutturata.
1. Identificare i casi d’uso
Anzitutto identificheremmo le aree in cui l’AI generativa può essere utilizzata per migliorare l’efficienza, la produttività e l’innovazione. Ad esempio, l’AI generativa può essere utilizzata per:
- Generare nuovi design di prodotti
- Ottimizzare i processi di produzione
- Prevedere la domanda dei clienti
- Migliorare la qualità dei prodotti
- Ridurre i costi
- Sviluppare nuovi contenuti e migliorare quelli esistenti
Per identificare i casi d’uso dell’AI generativa in azienda, è importante partire dalla comprensione dei propri processi aziendali e dei propri obiettivi. Questo può includere l’analisi delle attività che richiedono più tempo e risorse, così come quelle che potrebbero essere migliorate o automatizzate. Ad esempio, l’IA generativa può essere utilizzata per migliorare la qualità del controllo, prevedere la manutenzione, generare nuovi design di prodotti, ottimizzare la gestione dell’inventario e la catena di approvvigionamento. La formazione è un elemento fondamentale di questo processo. Non è necessario che tutti i membri dell’azienda diventino esperti di AI, ma devono avere una comprensione di base di cosa sia l’AI generativa e come possa influire sul loro lavoro. Questa formazione può aiutare a ridurre la resistenza al cambiamento e a creare un ambiente in cui l’innovazione è accolta e supportata.
2. Comprendere come alimentare gli strumenti di AI
Dopo avere identificato i casi d’uso per l’AI Generativa è necessario comprendere come alimentare gli strumenti di AI. Per alimentare gli strumenti di AI Generativa è necessario fornire loro una grande quantità di dati di alta qualità. I dati possono essere di vario tipo, ad esempio immagini, video, testo, codici, ecc., a seconda dello strumento di AI Generativa che si sta utilizzando.
Una volta raccolti i dati, è necessario prepararli per l’addestramento del modello di AI Generativa. Questo processo può includere la pulizia dei dati, la rimozione dei dati errati e la formattazione dei dati in un formato compatibile con lo strumento di AI Generativa. Una volta preparati i dati, è possibile iniziare l’addestramento del modello di AI Generativa. Il processo di addestramento può richiedere molto tempo, a seconda della complessità del modello e della quantità di dati utilizzati.
Una volta completato l’addestramento, il modello di AI Generativa sarà in grado di generare nuovi contenuti in base ai dati che ha imparato. Ad esempio, un modello di AI Generativa addestrato su immagini di gatti sarà in grado di generare nuove immagini di gatti che non ha mai visto prima.
È importante notare che la qualità dei contenuti generati da un modello di AI Generativa dipende dalla qualità dei dati utilizzati per l’addestramento. Pertanto, è importante utilizzare dati di alta qualità e rilevanti per i casi d’uso che si desidera affrontare.
3. Scegliere gli strumenti e le piattaforme di AI generativa più adatti alle esigenze dell’azienda.
Esistono una varietà di strumenti e piattaforme disponibili, sia open source che commerciali.
Per scegliere gli strumenti e le piattaforme di AI generativa più adatti alle esigenze dell’azienda, è fondamentale seguire un processo accurato di valutazione e selezione e passare attraverso diversi step tra cui:
Definire con precisione gli obiettivi aziendali: Prima di tutto, comprendere chiaramente gli obiettivi aziendali che si vogliono raggiungere con l’AI generativa. Come detto sopra, questi obiettivi potrebbero includere l’automazione di processi, miglioramenti nella creatività, o l’ottimizzazione della produzione di contenuti.
Identificare le esigenze specifiche: Identificare le esigenze specifiche dell’azienda, considerando le necessità di automazione, produzione di contenuti, generazione di codice, o altre applicazioni specifiche.
Esaminare le opzioni disponibili: Valutare una serie di strumenti e piattaforme di AI generativa. Le opzioni popolari includono GPT-4, ChatGPT, AlphaCode, GitHub Copilot, Bard, e altri. Assicurarsi che queste opzioni soddisfino le esigenze specifiche dell’azienda.
Valutare la facilità d’uso e l’integrazione: Verificare la facilità d’uso degli strumenti e la loro capacità di integrazione con i sistemi esistenti dell’azienda. Questo è particolarmente importante per garantire una transizione senza intoppi.
Analizzare le prestazioni: Esaminare le prestazioni delle soluzioni in termini di velocità, accuratezza e affidabilità. Le recensioni degli utenti e le prove pratiche possono essere utili in questo processo.
Considerare il supporto e la sicurezza: Valutare il supporto tecnico offerto dal fornitore e l’adeguatezza delle misure di sicurezza, specialmente quando si lavora con dati sensibili.
Calcolare i costi: Analizzare i costi complessivi, compresi licenze, manutenzione, e formazione del personale. Assicurarsi che il budget aziendale possa sostenere l’implementazione.
Pianificare la fase di prova: Prima di prendere una decisione finale, è consigliabile condurre una fase di prova o un pilota per valutare come gli strumenti si adattano alle esigenze specifiche dell’azienda.
Selezionare e implementare: Una volta completata la valutazione, selezionare gli strumenti e le piattaforme di AI generativa più adatti e procedere con l’implementazione.
Monitorare e adattare: Continuare a monitorare l’uso degli strumenti e apportare modifiche o miglioramenti in base alle esigenze in evoluzione dell’azienda.
4. Raccogliere e preparare i dati necessari per addestrare i modelli di AI generativa.
I dati possono provenire da una varietà di fonti, come i sistemi ERP e CRM, i sensori delle macchine o i feedback dei clienti.
5. Addestrare e valutare i modelli di AI generativa.
Una volta raccolti e preparati i dati, i modelli di AI generativa possono essere addestrati utilizzando una varietà di tecniche di machine learning. È importante valutare le prestazioni dei modelli su un set di dati di test prima di implementarli in produzione.
6. Implementare i modelli di AI generativa nei processi aziendali.
Una volta che i modelli di AI generativa sono stati addestrati e valutati, possono essere implementati nei processi aziendali per automatizzare le attività, migliorare la qualità delle decisioni e generare nuove opportunità di business.
7. Monitorare e migliorare le prestazioni dei modelli di AI generativa.
I modelli di AI generativa devono essere monitorati e migliorati regolarmente per garantire che continuino a funzionare in modo ottimale.
In sintesi, la definizione e l’implementazione di una strategia di utilizzo dell’AI generativa implica diversi passi. Seguendo questi passaggi, tuttavia le aziende possono sfruttare al meglio le potenzialità dell’AI generativa per migliorare l’efficienza, la produttività e l’innovazione.