Negli ultimi due anni, l'intelligenza artificiale generativa ha avuto una crescita esponenziale, trasformando radicalmente le attività aziendali. Questa tecnologia supporta l'analisi dei dati e il lavoro concettuale e manuale, attraverso chatbot specializzati e robot avanzati. È cruciale che dirigenti e imprenditori comprendano come integrare l'AI nella loro visione aziendale. L'approccio consigliato è agile e progressivo, partendo da aree come marketing e comunicazione. La formazione continua del personale e la gestione efficiente dei dati sono essenziali per un'implementazione efficace.
Negli ultimi due anni, l'intelligenza artificiale, in particolare quella generativa, ha conosciuto una crescita esponenziale, con sviluppi tecnologici settimanali e l'introduzione delle prime soluzioni pratiche per il contesto aziendale. Questa tecnologia rappresenta una vera e propria "rivoluzione industriale", poiché non si limita a offrire innovazioni isolate, ma ha il potenziale di riorganizzare completamente le attività produttive, sia concettuali che manuali. In ambito aziendale, l'intelligenza artificiale supporta le aziende nell'analisi dei dati, che spaziano dal settore finanziario alla manutenzione, mentre quella generativa facilita il lavoro concettuale tramite chatbot specializzati nelle esigenze aziendali. Inoltre, contribuisce al lavoro manuale attraverso una nuova generazione di robot, che non solo eseguono operazioni ripetitive con precisione, ma interagiscono anche con gli operatori umani, svolgendo attività che richiedono ragionamento e risposte a comandi verbali.
Di fronte a questa complessità e alle potenziali ripercussioni immediate e future, è fondamentale che le aziende affrontino questa fase di transizione con consapevolezza. La consapevolezza deve partire dal management, dagli amministratori delegati e dagli imprenditori, che devono comprendere come questa nuova tecnologia possa essere integrata nella loro visione aziendale e nel loro modello produttivo.
Nel mio ruolo di consulente aziendale, mi dedico a sensibilizzare dirigenti, imprenditori e amministratori delegati sulle potenzialità dell'intelligenza artificiale generativa. A tal fine, ho sviluppato un approccio che spiega in modo chiaro e significativo la struttura di un modello di linguaggio naturale (LLM), il cuore di piattaforme di AI generativa come ChatGPT o Gemini. Per rendere il concetto più accessibile, paragono il funzionamento di questi modelli a quello di un'azienda, facilitando così la comprensione delle loro dinamiche e potenzialità.
Immaginiamo dunque che un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sia un'azienda specializzata nell'elaborazione di testi. Questa azienda, che chiameremo "Language Leaders Inc.", è composta da vari dipartimenti e ruoli specifici, ognuno con compiti ben definiti. Tutti collaborano sinergicamente per trasformare gli input testuali in output coerenti e utili.
Azienda di elaborazione testi: "Language Leaders Inc."
Language Leaders Inc. è organizzata in due comparti interdipendenti. Il primo comparto si dedica alla formazione e all'addestramento del personale, un aspetto fondamentale per assicurare produttività ed efficienza aziendale. Il secondo comparto si focalizza sulla produzione vera e propria, applicando le competenze acquisite dai collaboratori per raggiungere gli obiettivi aziendali.
Dipartimento Formazione e Sviluppo di "Language Leaders Inc."
All'interno dell'azienda "Language Leaders Inc.", il Dipartimento Formazione e Sviluppo svolge un ruolo imprescindibile. Qui, un dedicato gruppo di professionisti si occupa di preparare e formare la squadra aziendale, garantendo che ogni dipendente, sia esso un "Token" o un "Neurone", sia adeguatamente informato ed equipaggiato sin dal primo giorno.
La formazione inizia nel settore di Archiviazione Dati, dove gli "Archivisti della Conoscenza" raccolgono e catalogano informazioni da una moltitudine di fonti diverse, come biblioteche digitali, database di articoli e repertori web. Questi dati formano il nucleo fondamentale di risorse che i Token utilizzeranno nel loro lavoro quotidiano, mentre i Neuroni impareranno a elaborare e interpretare queste informazioni per eseguire analisi complesse e generare risposte accuratamente calibrate.
Passando al team di Analisi Testuale, troviamo gli "Analisti dei Testi", veri maestri nell'arte di destrutturare i documenti in elementi base quali parole, frasi o singoli caratteri. Ogni elemento viene meticolosamente assegnato a un Token, permettendo a quest'ultimo di acquisire e specializzarsi in specifiche porzioni di conoscenza. Analogamente, i Neuroni sono addestrati per raffinare la loro capacità di processare le informazioni in base alle loro specializzazioni, assicurando una sinergia perfetta tra analisi e generazione di testo.
Al centro dell'azione operativa, i "Tecnici di Configurazione" svolgono il ruolo di formatori sia per i Token che per i Neuroni. Questi tecnici dedicano il loro tempo a perfezionare le abilità di entrambe le figure, assicurandosi che siano sempre più precisi e affidabili nel loro lavoro di elaborazione dati. Attraverso programmi di addestramento progressivi, i Neuroni e i Token vengono costantemente guidati verso un miglioramento continuo, similmente a come un team leader sviluppa le capacità del proprio gruppo.
I "Coordinatori di Attenzione", veri strategisti aziendali, valutano e prioritizzano le informazioni processate dai Token, mentre stabiliscono compiti e obiettivi per i Neuroni basati sulla rilevanza dei dati per i progetti in corso. Questi coordinatori assicurano che ogni membro del team operi in maniera ottimale e in linea con gli obiettivi aziendali.
Infine, incontriamo gli "Esperti di Ottimizzazione", i consulenti di alto livello che affinano ulteriormente le competenze dei Token e dei Neuroni. Attraverso un processo intensivo chiamato fine-tuning, questi professionisti specializzano ulteriormente i collaboratori su set di dati mirati, migliorando la loro capacità di rispondere in maniera efficace e precisa a scenari specifici.
Ad esempio, consideriamo che "Language Leaders Inc." abbia preparato i suoi Token e Neuroni con frasi come "Il gatto è sul tappeto" e "Il cane gioca con la palla". Durante la loro formazione, i Token e i Neuroni hanno appreso le caratteristiche essenziali degli animali e degli oggetti e hanno assimilato come queste entità interagiscano tra loro. Grazie a questa preparazione, sono in grado di generare nuovi contenuti testuali che sono non solo grammaticalmente corretti, ma anche logicamente coerenti e significativi.
In "Language Leaders Inc.", il Dipartimento Formazione e Sviluppo è fondamentale per garantire che ogni Token e Neurone possa svolgere efficacemente il proprio ruolo, contribuendo così al successo complessivo dell'azienda nel campo della generazione di testo.
Comparto produttivo
Pre-elaborazione del materiale grezzo
Nel contesto dell'elaborazione del linguaggio naturale, i testi rappresentano la materia prima essenziale per il processo di analisi e generazione del linguaggio, analogamente alle materie prime utilizzate nella produzione industriale.
Nell'azienda immaginaria Language Leaders Inc., i testi arrivano come materie prime grezze. La prima fase è la tokenizzazione, che scompone il testo in unità più piccole. Ad esempio, la tokenizzazione della frase “Elaborazione del linguaggio naturale” suddivide il testo nelle sue componenti: "Elaborazione", "del", "linguaggio", "naturale". Ogni parola o simbolo rappresenta un componente della materia prima, che viene assegnato a un lavoratore Token all'interno dell'azienda, addestrato specificamente per quel tipo di segmento di testo. Questo lavoratore è in grado di abbinare al segmento di testo un piccolo pacchetto di informazioni apprese durante l'addestramento nel Dipartimento Formazione e Sviluppo.
Una volta abbinato il segmento di testo ai lavoratori Token, questi trasmettono le loro informazioni al reparto successivo, composto da un team di analisti specialisti chiamate Teste di Attenzione.
Teste di Attenzione: Team di Analisti Specializzati
Ogni testa di attenzione funziona come un team di analisti specializzati che esamina vari aspetti delle informazioni fornite dai token, assicurando una valutazione accurata e multidimensionale dei dettagli.
Ogni team analizza i dati da prospettive uniche e specifiche, come il contesto temporale, le relazioni tra significati e le connessioni grammaticali, contribuendo a una comprensione più profonda e dettagliata delle informazioni.
L'Ufficio Domande (Matrice WQ)
Questo sotto-team all'interno di ogni testa di attenzione è responsabile della formulazione di domande rilevanti dai dati forniti dai Token. In pratica, trasforma queste informazioni in domande pertinenti che guidano il processo di analisi.
L'Ufficio Chiave (Matrice WK)
L'Ufficio Chiave individua le informazioni che rispondono ai quesiti posti dall'Ufficio Domande. Questo consente di filtrare e selezionare i dati cruciali per una comprensione approfondita del contesto.
L'Ufficio Valori (Matrice WV)
Questo sotto-team trasforma le informazioni chiave in dati pronti per ulteriori elaborazioni, generando valori che rappresentano informazioni utili e sintetizzate.
L'Ufficio di Sintesi (Matrice WO)
L'Ufficio di Sintesi raccoglie e combina i risultati dai vari team delle teste di attenzione, assicurando che le informazioni unificate siano coerenti e pronte per ulteriori elaborazioni. Questo team integra le diverse analisi in un'unica visione coesa, risolvendo eventuali contraddizioni e garantendo la complementarità delle informazioni.
William Enhancer - Specialista in espansione delle informazioni (Matrice W1)
William Enhancer, in qualità di specialista nell'espansione delle informazioni, si occupa di analizzare i report combinati forniti dall'Ufficio di Sintesi. Il suo compito principale consiste nell'individuare le sezioni che necessitano di un approfondimento maggiore e di ulteriori dettagli, con l'obiettivo di trasformare il report iniziale in una risorsa informativa più completa e preziosa per le analisi successive.
La prima fase del processo prevede un'attenta valutazione del report di sintesi, durante la quale William determina come ampliare le informazioni presenti. Utilizza tecniche avanzate per espandere le caratteristiche dei dati, identificando relazioni più complesse e aggiungendo nuove dimensioni per ottenere una rappresentazione più dettagliata delle informazioni.
Durante l'integrazione e la trasformazione dei dati, William raffina ulteriormente le caratteristiche, applicando tecniche avanzate che migliorano la rappresentazione delle relazioni complesse tra le informazioni.
Una volta completato l'arricchimento, William prepara un report dettagliato destinato agli altri dipartimenti per ulteriori elaborazioni. Questo report, strutturato in modo chiaro e organizzato, facilita la comprensione e l'utilizzo delle informazioni arricchite.
Il lavoro di William Enhancer è essenziale per l'arricchimento delle informazioni all'interno dell'azienda. Senza il suo intervento, i report combinati potrebbero mancare della profondità necessaria per una comprensione completa. William assicura che tutte le informazioni siano dettagliate e strutturate, pronte per supportare le fasi successive del processo decisionale, contribuendo così all'efficienza operativa dell'intera azienda.
Simon Reducer – Esperto in sintesi e semplificazione delle informazioni (Matrice W2)
Simon Reducer è uno specialista nella sintesi e riduzione delle informazioni. Lavorando per Language Leaders Inc., il suo compito cruciale è quello di trasformare le informazioni già elaborate da William Enhancer, suo collega specializzato nell'arricchimento dei dati, in output ancora più raffinati e concisi. Questa operazione permette di presentare solo gli elementi essenziali, indispensabili per un'efficace gestione decisionale.
Una volta ricevute le informazioni migliorate da William, Simon inizia un'attenta valutazione mirata a identificare gli elementi chiave del contenuto. Questo passaggio è strategico per separare i dettagli rilevanti da quelli superflui, un processo necessario per la realizzazione di un prodotto finale pulito e incisivo. Dopo questa selezione, Simon procede con la condensazione del materiale informativo. Egli elimina qualsiasi dettaglio ridondante, concentrandosi esclusivamente sui punti cardine. Durante questo processo, assicura che la rilevanza e il significato delle informazioni non vengano mai sacrificati o snaturati.
Accanto alla riduzione delle informazioni, Simon effettua una minuziosa formattazione dei dati. Ristruttura e organizza le informazioni in modo tale da massimizzare la loro efficacia e facilità d'uso. Attraverso questo riordinamento, i dati vengono ottimizzati per garantire un processo decisionale veloce e fluido, privo di complicazioni. Il prodotto finale di questo scrupoloso lavoro è un report snello, coerente e pronto per essere facilmente consultato, rappresentando un valore aggiunto per ulteriori analisi e decisioni.
Da Neurone a Neurone: Cicli di elaborazione e raffinamento continuo
Nell'ecosistema di Language Leaders Inc., i Neuroni sono un'equipe di lavoratori altamente specializzati, suddivisi in gruppi di lavoro noti come layer di decodifica. Ogni Neurone all'interno di un gruppo riceve il report “Simon Reducer” e lo trasforma attraverso elaborazioni precise, generando output utili e contestualizzati. Questo processo iterativo garantisce che le informazioni siano continuamente migliorate e raffinate.
Le elaborazioni effettuate dai Neuroni includono principalmente operazioni lineari, come il trattamento delle informazioni ricevute con parametri specifici. Questo processo genera nuove rappresentazioni delle informazioni, che vengono poi ulteriormente elaborate da Alice the Activator. Alice aggiunge elaborazioni più complesse e sofisticate, che sono essenziali per riconoscere schemi complessi, selezionando e potenziando le informazioni importanti.
Il processo si ripete attraverso diversi gruppi di Neuroni, ricominciando quando le Teste di Attenzione del gruppo successivo analizzano il risultato del gruppo precedente. Successivamente, un collega di William Enhancer perfeziona ulteriormente queste informazioni, che vengono poi sintetizzate da un collega di Simon Reducer all'interno dello stesso gruppo. L'output del collega di Simon Reducer viene infine elaborato nello stesso gruppo di Neuroni, completando il ciclo di elaborazione a quel livello. Una volta terminato questo ciclo, l'elaborazione risultante viene trasferita al gruppo successivo di Neuroni, dove il ciclo si ripete. Questo processo continua sequenzialmente gruppo dopo gruppo. L'output di ogni gruppo diventa l'input per il successivo, creando una catena di trasformazioni che perfeziona continuamente le informazioni.
L'importanza dei Neuroni risiede nella loro capacità di eseguire trasformazioni accurate e valorizzanti, migliorando costantemente la qualità e la precisione delle informazioni. La loro efficienza contribuisce a mantenere un flusso di lavoro fluido e riduce la probabilità di errori, garantendo che le informazioni finali siano di alta qualità e pronte per ulteriori elaborazioni e decisioni.
Finalizzazione del prodotto e distribuzione
In "Language Leaders Inc.", il "Comparto di Finalizzazione del Prodotto e Distribuzione" gioca un ruolo cruciale nel garantire che i risultati finali siano pronti per l'uso e comprensibili. Pensate a loro come agli artigiani che trasformano dati grezzi in informazioni preziose e utilizzabili.
Questo comparto prende le informazioni elaborate dall’ultimo gruppo di Neuroni e li converte in testi chiari, report dettagliati, grafici intuitivi, tabelle ben organizzate e altre visualizzazioni che semplificano la comprensione. Non è solo questione di presentare le informazioni, ma di renderle accessibili e utili per chiunque le utilizzi.
Una delle funzioni chiave del Comparto è la personalizzazione dell'output. Ogni risultato viene adattato per soddisfare le specifiche esigenze dei vari utenti o dipartimenti, assicurando che l'informazione sia sempre rilevante e mirata.
La qualità dell'output è un altro aspetto fondamentale. Prima che qualsiasi informazione venga distribuita, viene sottoposta a rigorosi controlli per garantirne l'accuratezza e la conformità agli standard aziendali.
E non finisce qui. Dopo la distribuzione, il comparto raccoglie feedback dagli utenti per migliorare ulteriormente la qualità dell'output. Questo ciclo continuo di miglioramento assicura che l'azienda non smetta mai di progredire.
Il Comparto di Finalizzazione del Prodotto e Distribuzione in "Language Leaders Inc." è essenziale per la presentazione efficace e di alta qualità delle informazioni. Questo reparto chiude il ciclo di elaborazione, garantendo che ogni risultato sia pronto per fare la differenza.
Criticità nel contesto aziendale di "Language Leaders Inc.".
Una delle potenziali criticità riguarda l'addestramento insufficiente dei dipendenti di "Language Leaders Inc.". Consideriamo un esempio in cui l'azienda riceve della materia prima, nel nostro caso un testo, il cui argomento non è trattato o è trattato in modo generico nell’addestramento dei dipendenti aziendali.
Supponiamo che una richiesta chieda dettagli specifici sull'applicazione di nuove normative legislative sulle criptovalute in un paese, come il Liechtenstein o Malta. Queste normative potrebbero essere state appena rilasciate o aggiornate e contengono dettagli molto tecnici riguardanti aspetti fiscali, di compliance o di tecnologia blockchain che non sono presenti nell’addestramento del Dipartimento Formazione e Sviluppo di "Language Leaders Inc."
Di conseguenza, il prodotto finale rilasciato dal "Comparto di Finalizzazione del Prodotto e Distribuzione" di "Language Leaders Inc." potrebbe fornire una risposta generica sulle normative delle criptovalute, basandosi su informazioni comunemente discusse o disponibili nei grandi dataset forniti dagli "Archivisti della Conoscenza" aziendali. Questo potrebbe non riuscire a cogliere le sfumature o i dettagli tecnici delle nuove leggi o delle leggi specifiche di un paese, portando a una risposta che, sebbene grammaticalmente corretta, risulta inadeguata dal punto di vista informativo o addirittura fuorviante.
Il problema emergerà dopo la distribuzione del prodotto finito, poiché durante la raccolta dei feedback dei clienti risulteranno evidenti le problematiche legate alla qualità del prodotto fornito dall’azienda.
In questo caso, "Language Leaders Inc." può affrontare e risolvere il problema chiedendo al proprio Dipartimento Formazione e Sviluppo di acquisire la documentazione mancante relativa alle nuove normative legislative sulle criptovalute e di integrarla nei programmi di formazione del dipartimento.
Problemi analoghi emergono quando gli "Archivisti della Conoscenza" gestiscono fonti che nascondono imprecisioni, informazioni false o aspetti culturali distintivi di popolazioni o etnie che, per loro natura, si differenziano, potendo creare contrasti culturali.
Ovviamente, questi sono solo due esempi delle criticità tipiche di aziende come "Language Leaders Inc." e, come in tutte le aziende, le criticità sono molte di più. Tuttavia, queste due criticità sono quelle che incidono con maggiore forza sulla qualità dei prodotti della produzione aziendale.
Implementazione e gestione dell'intelligenza artificiale generativa nelle aziende: Strategie e sfide
Nel nostro viaggio "virtuale" all'interno del funzionamento dell'azienda "Language Leaders Inc.", una metafora per spiegare il funzionamento dei modelli di linguaggio come ChatGPT o Gemini, abbiamo esplorato solo alcuni aspetti di questi sistemi. L'elemento fondamentale da comprendere è che all'interno di queste piattaforme di intelligenza artificiale generativa non c'è un genio della lampada o un oracolo capace di rispondere a qualsiasi domanda. Al contrario, esiste una struttura logico-matematica estremamente complessa, così intricata che alcune sue funzionalità rimangono misteriose persino per gli sviluppatori stessi.
L'approccio di "Language Leaders Inc." è chiaramente di tipo statistico. Traslando questo aspetto nell'esperienza umana quotidiana, potremmo considerarlo come un approccio basato sull'esperienza. Non esistono strutture matematiche in grado di fornire risposte certe alle domande poste agli LLM. Le risposte che forniscono dipendono dall'organizzazione dell'algoritmo e dal suo addestramento, ovvero dall'"esperienza" dell'LLM che interroghiamo.
Questo aspetto ci aiuta a capire perché, quando poniamo la stessa domanda alle piattaforme di intelligenza artificiale generativa, le risposte che otteniamo sono sempre diverse: a volte solo leggermente, altre volte in modo sostanziale. Questo avviene perché l'approccio statistico adottato da "Language Leaders Inc." non è deterministico.
Per chiarire, se dobbiamo prevedere la caduta di una mela da un ramo, possiamo utilizzare l'equazione di Newton, che ci permette di prevedere esattamente la posizione della mela secondo per secondo. Tuttavia, nel mondo della conoscenza non esiste una formula deterministica come quella di Newton per la caduta dei corpi. Quindi, l'approccio statistico, che possiamo paragonare a un approccio basato sull'esperienza, è matematicamente rigoroso e scientifico, ma rimane sempre probabilistico.
Quando decidiamo di adottare una piattaforma di intelligenza artificiale generativa all'interno dell'azienda, la prima domanda da porci è se questa piattaforma possiede l'”esperienza” necessaria e sufficiente per rispondere alle esigenze aziendali.
Se vogliamo fornire una prima valutazione sull'adeguatezza di una piattaforma di intelligenza artificiale generativa con un addestramento generico, come quella di ChatGPT di OpenAI o Gemini di Google, scopriremo che per compiti semplici di supporto all'interno delle aziende, l'addestramento potrebbe essere già sufficiente. Tuttavia, man mano che ci addentriamo in compiti specifici e altamente professionali, emerge che il supporto offerto dalle piattaforme con un addestramento generico non è sempre in grado di soddisfare completamente le esigenze aziendali. Questo è legato principalmente alla natura dell'addestramento di queste piattaforme e quindi alla loro "esperienza".
Pertanto, per le aziende che intendono adottare piattaforme di intelligenza artificiale generativa, è indispensabile considerare fin da subito l'ulteriore addestramento di queste piattaforme con le informazioni e le specificità della propria organizzazione. Questo passaggio, che può sembrare relativamente semplice, è in realtà uno dei più complessi, a causa della natura spesso distribuita e compartimentata (a silos) dei dati e delle informazioni aziendali.
Per poter applicare in modo strutturale l'intelligenza artificiale generativa all'interno delle aziende, è indispensabile aggiornare la gestione dei dati aziendali. Questo aspetto rappresenta uno dei costi maggiori, sia in termini economici che di tempo.
Un'altra domanda cruciale per un'azienda che intende adottare piattaforme di intelligenza artificiale generativa è chi mettere a capo del progetto. Naturalmente, si tende a vedere nelle professionalità IT i candidati più idonei per questo ruolo. Tuttavia, analizzando le esperienze delle aziende che hanno già intrapreso questo percorso, emerge che la figura più indicata per gestire l'introduzione di queste tecnologie è chi ha una conoscenza approfondita dell'organizzazione aziendale.
Questo dipende dalla caratteristica principale dell'intelligenza artificiale, in particolare di quella generativa, di essere una tecnologia trasversale che, inevitabilmente, interesserà tutti i comparti aziendali, anche se non immediatamente. Quindi, solo chi ha una visione olistica dell'azienda è in grado di comprendere come questa tecnologia possa contribuire allo sviluppo e al miglioramento dell'organizzazione aziendale.
Un altro aspetto importante riguarda l'obiettivo delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa, che non è strettamente tecnologico. A differenza delle università, dove l'obiettivo è dimostrare che una certa tecnologia o visione scientifica funziona, nelle aziende è necessario implementare queste tecnologie in modo da garantire i migliori risultati economici possibili. Per questo motivo, la visione globale e gli interessi dell'azienda rimangono centrali.
Quindi, per gestire efficacemente l'adozione di piattaforme di intelligenza artificiale generativa, è fondamentale affidare il progetto a chi possiede una comprensione approfondita della struttura e delle esigenze aziendali, oltre che una visione complessiva delle potenzialità trasversali di queste tecnologie.
Un altro aspetto cruciale è come procedere per implementare l'intelligenza artificiale generativa all'interno delle aziende. Dalle esperienze delle aziende che hanno già intrapreso questo percorso, emerge chiaramente che l'approccio consigliato è quello agile. Questo implica un progetto che si evolve lungo il percorso, ma che deve essere visto come un progetto complessivo e non parziale. È consigliabile iniziare dalle aree più facilmente implementabili, che tipicamente per le aziende sono le attività di marketing e comunicazione. In queste aree, l'esperienza delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa è già sufficientemente avanzata per fornire un supporto efficace.
Nonostante si inizi dalle aree in cui è più immediato l'utilizzo di queste piattaforme e dove il ritorno economico è già misurabile, è fondamentale adottare un approccio generale che impari dalle esperienze precedenti. Se l'azienda inizia dal reparto marketing, tutte le conoscenze acquisite devono essere capitalizzate per ridisegnare il progetto complessivo di introduzione dell'intelligenza artificiale. Utilizzando un metodo ricorsivo, simile a quello degli LLM, l'implementazione del progetto di intelligenza artificiale generativa in azienda diventa più efficiente.
Se pensate che esista una soluzione unica e preconfezionata per introdurre l'intelligenza artificiale generativa nella vostra azienda, la probabilità di errore è molto alta. Un altro errore potrebbe essere quello di aspettare l'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa nelle piattaforme software già in uso in azienda. Questo approccio è valido solo per le aziende che utilizzano un'unica piattaforma software per gestire tutte le attività aziendali, rendendo naturale attendere le nuove versioni del software.
Tuttavia, se la vostra azienda gestisce diverse piattaforme software dedicate a varie attività, l'introduzione dell'intelligenza artificiale generativa offre il vantaggio di unificare i dati elaborati dalle diverse piattaforme sotto un'unica interfaccia per determinati tipi di operazioni. Tuttavia, è importante notare che in questo caso riemerge il problema della gestione dei dati, già citato in precedenza.
Deciso come introdurre l'intelligenza artificiale generativa all'interno della propria organizzazione, uno degli aspetti più importanti da considerare è la formazione del personale.
Le competenze necessarie per utilizzare le piattaforme di intelligenza artificiale generativa si suddividono principalmente in due categorie.
La prima competenza è di tipo computazionale, che si traduce nella capacità di suddividere un problema complesso in vari passaggi. Questa abilità non è esclusiva dei programmatori o di chi svolge lavori concettuali, ma è applicabile anche a compiti più pratici. Ad esempio, nella gestione di un orto, bisogna preparare il terreno, individuare le aree di semina o trapianto, irrigare, eliminare le erbacce e aiutare le piante a crescere. Questi semplici passaggi permettono di ottenere un orto funzionale. Allo stesso modo, la capacità computazionale consente di scomporre un obiettivo complesso in passaggi più piccoli e gestibili, facilitando l'uso delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa.
La seconda competenza è quella critica, ovvero la conoscenza del dominio specifico in cui si opera. Poiché le risposte fornite dalle piattaforme di intelligenza artificiale generativa non sono deterministiche, ma probabilistiche e basate sull'esperienza della piattaforma stessa, è inevitabile che alcune risposte non siano perfettamente allineate con gli obiettivi prefissati. Pertanto, è essenziale che gli utenti abbiano una buona comprensione del contesto specifico in cui applicano l'intelligenza artificiale, per poter valutare criticamente le risposte e adattarle alle proprie esigenze.
Iniziata l'implementazione dell'intelligenza artificiale all'interno delle aziende, è fondamentale comprendere che si tratta di un lavoro che non terminerà mai. Per chiarire il concetto, consideriamo la differenza tra l'acquisizione di un software o di una tecnologia standard e l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa. Mentre una tecnologia standard, una volta installata e avviata, richiede principalmente manutenzione tecnologica e formazione del nuovo personale, l'intelligenza artificiale generativa è un'entità in continua evoluzione.
Come discusso nelle parti precedenti di questo articolo, l'intelligenza artificiale generativa è in continua evoluzione, sia nella sua formazione che negli algoritmi che elaborano le informazioni. La sua natura statistica e non deterministica rende indispensabile un monitoraggio costante della qualità e della pertinenza delle risposte fornite dalle piattaforme ai compiti assegnati.
Per quanto riguarda la gestione dei costi, le esperienze delle aziende pionieristiche nel settore mostrano che per ogni euro investito nell'implementazione iniziale della piattaforma, tre euro saranno necessari per la sua manutenzione e aggiornamento continui. Questo significa che l'investimento in intelligenza artificiale generativa non si esaurisce con la sua adozione iniziale, ma richiede un impegno costante per garantire che la tecnologia rimanga efficace e pertinente nel tempo.
Esempi di a cosa servono gli LLM nelle aziende
Vediamo ora alcuni esempi concreti di come le aziende stiano implementando l'AI e in particolare l'AI generativa nelle loro organizzazioni, sia nei lavori concettuali che in quelli manuali tramite la robotica intelligente.
Utilizzi degli LLM nei lavori concettuali
Analisi e gestione dei dati
Azienda: JPMorgan Chase
JPMorgan Chase è una delle principali istituzioni finanziarie globali, operante in oltre 100 paesi. Offre servizi bancari, finanziari, d'investimento e di gestione patrimoniale a clienti privati, aziende e governi.
JPMorgan Chase sta adottando strumenti di intelligenza artificiale generativa con un approccio prudente e disciplinato. L'azienda ha richiesto la registrazione del marchio "IndexGPT", un progetto che impiega l'intelligenza artificiale generativa per diverse finalità aziendali, inclusa la consulenza e i software finanziari. Tuttavia, JPMorgan ha precisato che non adotterà completamente questi strumenti fino a quando non saranno risolte tutte le questioni relative alla sicurezza dei dati e all'etica.
Inoltre, la società ha già oltre 300 casi d'uso di intelligenza artificiale in produzione, impiegati per attività come la gestione del rischio, il marketing e la prevenzione delle frodi. Questo riflette un notevole impegno verso l'adozione dell'AI, mantenendo comunque un'attenzione particolare all'implementazione responsabile e sicura della tecnologia.
Assistenza clienti automatizzata
Azienda: American Express
American Express è una multinazionale finanziaria leader nei servizi di pagamento e nelle soluzioni di viaggio. Offre carte di credito, prodotti bancari e gestione delle spese aziendali per clienti in tutto il mondo.
American Express sta adottando l'intelligenza artificiale generativa per migliorare il servizio clienti. L'azienda ha identificato circa 500 potenziali applicazioni per questa tecnologia e ha già avviato alcune sperimentazioni promettenti. Ad esempio, American Express ha testato un copilota generativo per i consulenti di viaggio, che riduce il tempo di gestione delle chiamate di circa 60 secondi, permettendo risposte più rapide alle richieste dei clienti. Questo strumento verrà esteso a più paesi entro la fine del 2024.
Inoltre, American Express sta esplorando l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa per supportare i propri ingegneri del software, migliorando la loro efficienza e soddisfazione. Per questi esperimenti, l'azienda utilizza sia modelli proprietari che open-source.
Pertanto, American Express sta implementando chatbot basati su LLM e altre forme di intelligenza artificiale generativa per aumentare l'efficienza e la soddisfazione dei clienti, mantenendo un approccio cauto e controllato per mitigare i rischi associati a questa tecnologia.
Gestione delle risorse umane
Azienda: Unilever
Unilever è una multinazionale anglo-olandese specializzata in beni di consumo. Fondata nel 1929, opera in oltre 190 paesi, producendo alimenti, bevande, prodotti per la cura della casa e della persona.
Unilever sta utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per automatizzare il processo di screening iniziale dei candidati nel settore delle risorse umane. L'azienda ha collaborato con Accenture per accelerare e scalare le soluzioni di AI generativa attraverso l'AI Horizon3 Lab situato a Toronto. Questo laboratorio si concentra su vari progetti di AI, tra cui la gestione delle risorse umane, dove l'AI viene utilizzata per analizzare e selezionare curriculum, migliorando l'efficienza del processo di selezione.
Unilever utilizza anche l'intelligenza artificiale per altri scopi aziendali, come la previsione di tendenze e la modellazione di dati complessi, dimostrando un impegno continuo nell'integrazione di tecnologie avanzate per ottimizzare diverse operazioni aziendali.
L'integrazione dell'AI nel processo di reclutamento ha portato a significativi miglioramenti, come la riduzione del tempo di assunzione e un aumento della diversità tra i nuovi assunti. Inoltre, Unilever ha risparmiato oltre 50.000 ore in tempi di intervista grazie all'automazione del processo di screening.
Supporto legale
Azienda: Baker McKenzie
Baker McKenzie è uno studio legale globale che offre consulenza legale e commerciale a livello internazionale. Fondata nel 1949, ha una presenza in oltre 40 paesi e si distingue per la sua esperienza multinazionale.
Nel 2024, Baker McKenzie continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per migliorare i propri processi legali, inclusa la revisione e la generazione di documentazione legale. La società ha implementato tecnologie avanzate di AI per aumentare l'efficienza nella fornitura di servizi legali e per sviluppare nuovi servizi. Un esempio notevole è la collaborazione con la piattaforma AI SparkBeyond, che ha portato Baker McKenzie a vincere l'AI Innovation Award nel 2022 per l'uso innovativo dell'AI nel settore legale.
Inoltre, Baker McKenzie ha istituito una pratica dedicata all'apprendimento automatico, BakerML, che pilota modelli personalizzati e flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale per i clienti. Questo include l'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per accelerare i processi di revisione dei documenti legali e ridurre gli errori.
La società continua a sfruttare le capacità dell'AI per migliorare l'efficienza e la qualità dei servizi legali offerti ai propri clienti, consolidando la propria posizione di leader nell'innovazione legale.
Traduzione automatica
Azienda: Netflix
Netflix è una piattaforma di streaming globale che offre film, serie TV e contenuti originali. Fondata nel 1997, è diventata leader nel settore dell'intrattenimento on-demand, disponibile in oltre 190 paesi.
Nel 2024, Netflix continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per la traduzione e la localizzazione dei suoi contenuti in diverse lingue, implementando vari progetti di AI. Questi includono la traduzione automatica di materiali video, rendendo i contenuti più accessibili a un pubblico globale e diversificato. La strategia di localizzazione di Netflix non si limita alla semplice traduzione, ma comprende anche la transcreazione, adattando i contenuti per risuonare con il contesto culturale del pubblico target.
Questi sforzi dimostrano l'impegno di Netflix nell'utilizzare tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per ampliare la portata del mercato globale, migliorando l'esperienza degli utenti attraverso traduzioni e localizzazioni più efficienti e accurate.
Ricerca e sviluppo
Azienda: Pfizer
Pfizer è una delle principali aziende biofarmaceutiche globali, impegnata nello sviluppo, produzione e distribuzione di farmaci e vaccini innovativi per migliorare la salute e il benessere delle persone.
Nel 2024, Pfizer continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per accelerare e ottimizzare i processi di ricerca e sviluppo nel campo biomedico. L'azienda collabora con AWS, sfruttando piattaforme di intelligenza artificiale come Amazon Bedrock e Amazon SageMaker per numerosi casi d'uso, tra cui la generazione di contenuti scientifici e medici, la creazione di prime bozze di applicazioni per brevetti e l'identificazione di nuovi target terapeutici in oncologia. Questo approccio consente di risparmiare tempo e risorse, migliorando l'efficienza complessiva nella ricerca e nello sviluppo di nuovi farmaci.
Pfizer sta inoltre impiegando supercalcolo e modelli di apprendimento automatico per lo screening di milioni di composti nella ricerca di nuovi farmaci. Un esempio significativo è lo sviluppo del trattamento orale per COVID-19, PAXLOVID™, dove l'uso di queste tecnologie ha permesso di ridurre significativamente i tempi necessari per portare nuovi farmaci sul mercato, migliorando al contempo la qualità e l'accuratezza delle previsioni sugli effetti dei farmaci.
In sintesi, l'utilizzo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e altre tecnologie di intelligenza artificiale generativa da parte di Pfizer sta trasformando il modo in cui l'azienda conduce la ricerca biomedica. Questo consente di generare nuove ipotesi scientifiche e accelerare il processo di sviluppo dei farmaci, contribuendo a migliorare l'efficienza operativa e la qualità dei trattamenti offerti.
Ottimizzazione delle supply chain
Azienda: DHL
DHL è una multinazionale leader nella logistica, specializzata in spedizioni internazionali, corrieri espresso e gestione della supply chain, con una vasta rete globale e soluzioni innovative per le aziende.
Nel 2024, DHL sta implementando l'intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione dei flussi di magazzino e distribuzione. L'azienda ha avviato progetti pilota che utilizzano modelli predittivi e algoritmi di ottimizzazione per migliorare i tassi di riempimento degli ordini e prevenire errori. Questi modelli sfruttano l'AI per automatizzare i flussi di lavoro e allocare risorse in modo più efficiente, aumentando la resilienza e riducendo i costi operativi. DHL sta anche utilizzando l'AI per l'ottimizzazione delle rotte di consegna dell'ultimo miglio, migliorando la precisione delle previsioni di arrivo delle spedizioni e ottimizzando le rotte dei corrieri in tempo reale.
Inoltre, DHL sta esplorando tecnologie di picking visivo e robotica collaborativa per aumentare la produttività e ridurre gli errori nei magazzini. L'azienda ha collaborato con Robust.AI per sviluppare e implementare una flotta innovativa di robot di magazzino, come "Carter," un robot mobile collaborativo progettato per migliorare la gestione dei materiali nei magazzini.
Queste iniziative dimostrano l'impegno di DHL nell'integrare tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza e l'affidabilità della supply chain. Inoltre, DHL ha aggiornato la piattaforma myDHLi con un assistente virtuale basato su AI generativa, migliorando la visibilità, il controllo e l'efficienza delle operazioni logistiche per i suoi clienti.
Content marketing
Azienda: HubSpot
HubSpot è un'azienda leader nel settore del software per marketing, vendite e servizio clienti, che offre una piattaforma all-in-one per aiutare le aziende a crescere e gestire le relazioni con i clienti.
Nel 2024, HubSpot continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare contenuti di marketing personalizzati basati sulle preferenze degli utenti. L'azienda ha sviluppato strumenti di AI, come il Content Assistant, che aiutano a generare idee per post di blog, email di marketing e contenuti per i social media, migliorando l'efficienza e la qualità dei contenuti prodotti. Questi strumenti permettono di creare contenuti su misura per specifici segmenti di pubblico, ottimizzando così l'engagement e la conversione.
Un rapporto del 2024 sullo stato del marketing di HubSpot rivela che il 77% dei marketer che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa ritiene che essa aiuti a creare contenuti più personalizzati. Inoltre, il 79% dei marketer afferma che i contenuti creati con l'ausilio dell'AI performano meglio rispetto a quelli creati senza.
L'intelligenza artificiale generativa viene utilizzata anche per prevedere il comportamento dei clienti e ottimizzare le strategie di marketing basate sui dati storici e sulle tendenze attuali. Questo approccio permette a HubSpot di offrire soluzioni di marketing più mirate ed efficaci, rispondendo meglio alle esigenze specifiche dei clienti.
Valutazione delle opinioni dei clienti
Azienda: X
Azienda X, precedentemente nota come Twitter, è una piattaforma di social media che consente agli utenti di inviare e leggere brevi messaggi chiamati "tweet". Fondata nel 2006, è famosa per la sua rapidità e interattività.
Nel 2024, la piattaforma X utilizza l'intelligenza artificiale generativa per l'analisi del sentiment. L'azienda impiega modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per analizzare e classificare i sentimenti espressi dagli utenti nei tweet, identificando se sono positivi, negativi o neutrali. Questo processo aiuta a monitorare le tendenze delle discussioni online e a fornire insight preziosi su come viene percepito un determinato argomento o brand.
X utilizza queste tecnologie per migliorare la propria capacità di rilevare cambiamenti nei sentiment degli utenti nel tempo, permettendo di identificare rapidamente eventuali cambiamenti significativi nell'opinione pubblica. Ad esempio, la piattaforma di social listening di Sprout Social, integrata con X, permette di visualizzare riassunti dei sentiment e trend nel tempo, aiutando le aziende a comprendere meglio le dinamiche delle conversazioni online e a reagire prontamente alle opinioni degli utenti.
Inoltre, l'analisi del sentiment tramite AI generativa non solo permette di comprendere se un tweet è positivo o negativo, ma anche di analizzare il contesto e l'intento dietro le espressioni degli utenti, distinguendo tra feedback genuino, sarcasmo, lamentele o domande. Questo approccio fornisce alle aziende insights più dettagliati e azionabili per adattare le loro strategie di marketing e comunicazione.
Pertanto, X sta utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per l'analisi del sentiment e il monitoraggio delle tendenze nelle discussioni online, fornendo strumenti avanzati per l'interpretazione delle emozioni e delle opinioni degli utenti.
Formazione e sviluppo
Azienda: Coursera
Coursera è una piattaforma di apprendimento online che offre corsi, specializzazioni e certificazioni su vari argomenti, sviluppati in collaborazione con università e aziende leader a livello mondiale.
Nel 2024, Coursera continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per migliorare l'esperienza di apprendimento dei propri utenti. La piattaforma ha introdotto il "Coursera Coach," un assistente virtuale alimentato da AI generativa, che risponde alle domande degli studenti e fornisce feedback personalizzati. Questo coach può riassumere rapidamente le lezioni video e suggerire risorse specifiche per aiutare gli studenti a comprendere meglio i concetti trattati nei corsi.
Inoltre, Coursera sta implementando funzionalità di creazione di corsi assistita da AI generativa. Questi strumenti possono auto-generare contenuti per i corsi, come la struttura generale, le letture, gli incarichi e i glossari, basandosi su semplici input forniti dagli autori umani. Questo riduce significativamente il tempo e i costi necessari per produrre contenuti di alta qualità.
Queste innovazioni dimostrano l'impegno di Coursera nell'utilizzare l'AI per migliorare l'esperienza di apprendimento, rendendo i corsi più accessibili e personalizzati per gli studenti di tutto il mondo.
Utilizzi della robotica intelligente nei lavori manuali
Automazione flessibile in produzione
Azienda: Fanuc
Fanuc è una multinazionale giapponese leader nella produzione di robot industriali, controlli numerici (CNC) e macchine utensili. Fondata nel 1956, è rinomata per l'innovazione e l'automazione avanzata.
Nel 2024, Fanuc continua a utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare le sue soluzioni robotiche, specialmente nella gestione di oggetti non uniformi sulla linea di assemblaggio. La collaborazione con NVIDIA ha portato allo sviluppo di sistemi robotici avanzati che sfruttano la visione artificiale e l'apprendimento automatico per l'identificazione e la manipolazione di oggetti di diverse dimensioni e forme senza necessità di programmazione predefinita. Questo approccio permette ai robot di adattarsi in tempo reale alle variazioni nel processo produttivo, migliorando la flessibilità e l'efficienza operativa.
Fanuc ha dimostrato queste capacità in vari eventi e fiere del settore, come Automate 2024 e CES 2024, evidenziando come i loro robot siano in grado di eseguire compiti complessi come il riconoscimento e la manipolazione di parti miste utilizzando sensori di visione 3D e algoritmi di intelligenza artificiale. Questi robot possono identificare e prelevare oggetti in condizioni di luce difficili, migliorando così la produttività e riducendo i tempi di inattività.
In sintesi, Fanuc integra l'AI nei suoi sistemi robotici per offrire soluzioni di automazione flessibili che migliorano la produttività e si adattano dinamicamente alle esigenze variabili della produzione senza necessità di riprogrammazione manuale.
Gestione autonoma del magazzino
Azienda: Ocado
Ocado è un'azienda britannica specializzata nella vendita al dettaglio online di generi alimentari. Utilizza una tecnologia avanzata di automazione e robotica per gestire i suoi magazzini e le consegne ai clienti.
Nel 2024, Ocado continua a utilizzare l'intelligenza artificiale e sistemi di visione avanzati per gestire autonomamente i propri magazzini. L'azienda ha sviluppato robot altamente sofisticati in grado di navigare, raccogliere e smistare prodotti autonomamente all'interno dei loro centri di distribuzione. Questi robot operano in un sistema a griglia 3D chiamato "Hive", dove comunicano tra loro per ottimizzare la movimentazione e il prelievo degli articoli, riducendo significativamente i tempi di gestione degli ordini.
Ocado utilizza anche bracci robotici equipaggiati con sistemi di visione e intelligenza artificiale, capaci di manipolare una vasta gamma di prodotti indipendentemente dalla loro forma e dimensione. Questi robot possono identificare e gestire gli articoli senza necessità di programmazione predefinita, adattandosi dinamicamente alle variazioni nei compiti assegnati.
L'approccio innovativo di Ocado all'automazione dei magazzini utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa, permettendo ai robot di operare con un alto grado di autonomia e flessibilità. Inoltre, Ocado ha introdotto nuove tecnologie come il bot della serie 600, che è più leggero ed efficiente, e sistemi di carico automatizzato che riducono i costi del lavoro e aumentano la produttività.
Queste innovazioni non solo migliorano la produttività e riducono i tempi di inattività, ma rendono anche più facile la scalabilità e l'installazione delle tecnologie in magazzini più piccoli e più vicini ai clienti, migliorando l'efficienza complessiva della catena di distribuzione.
Agricoltura di precisione avanzata
Azienda: Blue River Technology
Blue River Technology, una divisione di John Deere, sviluppa soluzioni di agricoltura di precisione basate sull'intelligenza artificiale. Utilizza visione artificiale e machine learning per ottimizzare la gestione delle colture.
Nel 2024, Blue River Technology continua a utilizzare intelligenza artificiale avanzata e visione computerizzata nei suoi robot per migliorare l'efficienza agricola e ridurre l'uso di sostanze chimiche. La loro piattaforma See & Spray, sviluppata in collaborazione con John Deere, impiega telecamere ad alta risoluzione e moduli di calcolo avanzato per identificare e spruzzare erbicidi solo sulle infestanti, risparmiando così fino al 90% di erbicidi rispetto ai metodi tradizionali. Questo sistema sfrutta reti neurali convoluzionali addestrate su milioni di immagini per distinguere rapidamente tra piante coltivate ed erbacce.
La tecnologia sviluppata da Blue River è altamente precisa e adattabile, riducendo l'uso di erbicidi e aumentando la resa delle colture. I robot sono in grado di adattarsi dinamicamente alle variazioni delle condizioni del campo senza necessità di programmazione predefinita, garantendo un approccio sostenibile ed efficiente all'agricoltura di precisione.
Robotica collaborativa avanzata (Cobots)
Azienda: Universal Robots
Universal Robots è un'azienda leader nella produzione di robot collaborativi (cobot). Fondata nel 2005, sviluppa soluzioni innovative per l'automazione industriale, migliorando produttività e sicurezza.
Nel 2024, Universal Robots continua a integrare l'intelligenza artificiale nei suoi robot collaborativi (cobots) per migliorare la pianificazione dei percorsi e le soluzioni di picking 3D. Grazie alla collaborazione con NVIDIA, Universal Robots ha sviluppato cobots che possono adattare i loro movimenti e azioni in base al comportamento e alla posizione degli operatori umani, aumentando l'efficienza e la sicurezza nelle applicazioni industriali.
L'integrazione della piattaforma NVIDIA Isaac e del modulo Jetson AGX Orin ha permesso a Universal Robots di ottenere una pianificazione del percorso 50-80 volte più veloce rispetto alle soluzioni tradizionali. Questi cobots possono ora eseguire compiti complessi come l'ispezione autonoma e il picking di pezzi senza necessità di programmazione predefinita, rendendo i processi industriali più flessibili e adattabili.
Queste innovazioni riflettono l'impegno di Universal Robots nel trasformare i cobots da semplici strumenti a partner intelligenti che migliorano la produttività e la creatività sul posto di lavoro, permettendo un'interazione più naturale e sicura con gli operatori umani.
Robot per interventi chirurgici con capacità decisionali
Azienda: CMR Surgical
CMR Surgical, con sede a Cambridge, Regno Unito, sviluppa sistemi robotici chirurgici, tra cui il Versius Surgical Robotic System. La missione dell'azienda è rendere la chirurgia minimamente invasiva accessibile a tutti i pazienti, migliorando l'efficacia e la versatilità delle procedure chirurgiche. Fondata nel 2014, CMR Surgical ha ottenuto un'ampia adozione globale, collaborando con ospedali in Europa, America Latina, AMEA e Australia.
Nel 2024, CMR Surgical continua a utilizzare intelligenza artificiale avanzata nei suoi robot chirurgici per ottimizzare e personalizzare le procedure. Il sistema robotico Versius, sviluppato da CMR Surgical, integra capacità di intelligenza artificiale e visione 3D ad alta definizione per migliorare la precisione e l'efficacia delle operazioni. Questo sistema consente ai chirurghi di adattare in tempo reale le procedure in base alle condizioni specifiche del paziente, migliorando i risultati clinici e riducendo i tempi di recupero.
Versius è progettato per essere modulare e portatile, rendendolo facilmente integrabile in vari ambienti ospedalieri e applicabile in diverse specialità chirurgiche. L'uso dell'AI nel sistema Versius include la raccolta e l'analisi di dati clinici, che supportano lo sviluppo del prodotto e la ricerca clinica continua, migliorando ulteriormente le pratiche chirurgiche.
Queste innovazioni dimostrano l'impegno di CMR Surgical nell'utilizzare tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per offrire un approccio più personalizzato e adattabile alle procedure chirurgiche, apportando significativi benefici sia per i chirurghi che per i pazienti.
Sorveglianza automatizzata avanzata
Azienda: Knightscope
Knightscope è un'azienda statunitense che sviluppa robot autonomi per la sicurezza pubblica. Utilizza tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale per fornire soluzioni di sorveglianza e monitoraggio in tempo reale.
Nel 2024, Knightscope continua a utilizzare l'intelligenza artificiale avanzata nei suoi robot di sicurezza autonomi per pattugliare e monitorare le aree designate. I robot, come il modello K5, operano senza intervento umano, utilizzando una combinazione di sensori, telecamere ad alta definizione, riconoscimento facciale e di targhe.
Knightscope ha implementato diverse tecnologie di AI nei suoi robot per migliorare l'interazione con l'ambiente e la risposta alle situazioni di emergenza. Ad esempio, i robot possono effettuare annunci automatici, riconoscere persone e oggetti sospetti e rilevare colpi di arma da fuoco con il sistema Automated Gunshot Detection. Questi robot sono utilizzati in una varietà di ambienti, inclusi parcheggi, centri commerciali, ospedali e campus universitari, dimostrando un'ampia applicabilità ed efficacia nella sicurezza pubblica.
Pertanto, l'uso di AI avanzata nei robot di sicurezza di Knightscope rappresenta un esempio avanzato di applicazione dell'intelligenza artificiale nella sorveglianza automatizzata, contribuendo a migliorare significativamente la sicurezza delle aree monitorate.
Assistenza personalizzata a persone con disabilità
Azienda: Intuition Robotics
Intuition Robotics è un'azienda fondata nel 2016 che sviluppa tecnologie di compagnia digitale per migliorare la qualità della vita degli anziani. Il loro prodotto principale, ElliQ, è un assistente proattivo ed empatico progettato per alleviare la solitudine e promuovere una vita più sana e indipendente per gli anziani, utilizzando algoritmi proprietari per anticipare e rispondere ai bisogni degli utenti.
Nel 2024, Intuition Robotics continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa nei suoi robot di compagnia, in particolare nel modello ElliQ 3, per interagire e supportare le persone anziane o con disabilità. ElliQ 3 integra tecnologie avanzate di AI generativa che permettono una conversazione più naturale e personalizzata con gli utenti. Questi robot sono progettati per alleviare la solitudine e promuovere il benessere attraverso interazioni proattive, come promemoria per i farmaci, monitoraggio della salute e suggerimenti di attività sociali e fisiche.
ElliQ può adattare le sue risposte in base alle conversazioni precedenti e alle preferenze dell'utente, creando un profilo personalizzato per migliorare continuamente le sue interazioni. Inoltre, il robot è in grado di eseguire attività creative come scrivere poesie o dipingere insieme agli utenti, contribuendo al loro benessere cognitivo e alla creatività.
L'adozione di ElliQ è stata ampiamente sostenuta da programmi governativi, come la collaborazione con il New York State Office for the Aging, che ha distribuito unità completamente finanziate a molti anziani. Gli utenti hanno riportato un'interazione media di 30 volte al giorno con il robot e il 90% ha trovato ElliQ utile per ridurre la solitudine.
Questa integrazione di AI generativa è stata progettata per migliorare significativamente l'esperienza utente, rendendo ElliQ non solo un assistente pratico, ma anche un compagno empatico che può aiutare a ridurre la solitudine e migliorare la qualità della vita degli anziani.
Automazione della raccolta dati ambientali
Azienda: Saildrone
Saildrone, Inc. è un'azienda statunitense con sede ad Alameda, California, specializzata nella progettazione e operatività di veicoli di superficie senza equipaggio (USV) alimentati da energia eolica e solare. Questi droni marini sono utilizzati per raccogliere dati oceanografici e atmosferici in tempo reale, supportando la ricerca scientifica, la mappatura dei fondali marini e la sicurezza marittima. Fondata nel 2012, Saildrone si distingue per le sue tecnologie a basso impatto ambientale e la capacità di eseguire missioni di lunga durata in condizioni oceaniche estreme.
Nel 2024, Saildrone continua a utilizzare droni marini autonomi equipaggiati con intelligenza artificiale avanzata per raccogliere dati oceanografici e atmosferici in condizioni meteorologiche estreme. I droni Saildrone, come il modello Surveyor, sono progettati per eseguire missioni di monitoraggio e mappatura dell'oceano utilizzando una combinazione di sensori avanzati, radar, sistemi di identificazione automatica (AIS) e software di machine learning per fornire una consapevolezza situazionale dettagliata e in tempo reale.
Questi droni marini possono operare autonomamente per lunghi periodi, raccogliendo dati essenziali per la previsione di uragani, la mappatura del fondale oceanico e il monitoraggio ambientale. La tecnologia di Saildrone permette di misurare variabili meteorologiche e oceanografiche, rendendoli strumenti preziosi per la ricerca scientifica e la sicurezza marittima. Ad esempio, i droni sono stati utilizzati per tracciare uragani nel Nord Atlantico e per mappare aree oceaniche inesplorate, contribuendo alla comprensione degli ecosistemi marini e alla gestione delle risorse oceaniche.
I droni Saildrone sono alimentati da energia solare ed eolica, il che li rende altamente efficienti dal punto di vista energetico. Inoltre, la loro capacità di operare in modo autonomo e continuo li rende ideali per missioni di lunga durata in ambienti estremi. La loro piattaforma di controllo, Saildrone Mission Portal, permette il monitoraggio in tempo reale e la gestione delle missioni, offrendo dati di alta qualità accessibili 24/7 attraverso API dedicate.
Saildrone ha anche collaborato con NVIDIA per integrare tecnologie avanzate di AI, migliorando ulteriormente le capacità di raccolta e analisi dei dati dei suoi droni. Questa collaborazione ha permesso lo sviluppo di applicazioni di visione AI per l'analisi delle immagini e il rilevamento degli oggetti, migliorando la navigazione e la raccolta dei dati in tempo reale.
In sintesi, Saildrone utilizza tecnologie di AI avanzate per migliorare l'efficienza e la precisione della raccolta dei dati ambientali, contribuendo significativamente alla comprensione degli ecosistemi marini e alla gestione delle risorse oceaniche.
Robot da cucina avanzati
Azienda: Moley Robotics
Moley Robotics è un'azienda che sviluppa robot da cucina autonomi e intelligenti. Il loro prodotto principale, il Moley Robotic Kitchen, può cucinare pasti gourmet in modo autonomo, combinando robotica avanzata e intelligenza artificiale.
Nel 2024, Moley Robotics continua a utilizzare l'intelligenza artificiale nei suoi robot da cucina avanzati, come il modello X-AiR. Questo sistema combina robotica di precisione e software AI per preparare pasti da una vasta libreria di ricette, adattandosi alle preferenze degli utenti e migliorando continuamente le tecniche culinarie grazie alla raccolta di dati in tempo reale.
I robot da cucina di Moley, inclusi i modelli X-AiR e B-AiR, utilizzano bracci robotici avanzati per eseguire una gamma di compiti culinari complessi, come versare, mescolare, cucinare su fornelli a induzione e pulire dopo la preparazione. Questi sistemi si basano su registrazioni 3D delle preparazioni culinarie di chef professionisti, permettendo ai robot di replicare con precisione i movimenti e le tecniche degli chef.
Inoltre, il sistema è user-friendly, con un'interfaccia touchscreen che consente agli utenti di selezionare ricette e personalizzare i pasti in base alle proprie preferenze dietetiche. I robot possono anche essere programmati per seguire ricette personalizzate registrate dagli utenti stessi, rendendo l'esperienza culinaria altamente personalizzata e interattiva.
Moley Robotics ha recentemente aperto il primo showroom di cucina robotica di lusso a Londra, offrendo ai visitatori un'esperienza immersiva e interattiva delle capacità avanzate dei suoi robot da cucina.
Robot per il riconoscimento e la manipolazione di materiale riciclabile
Azienda: AMP Robotics
AMP Robotics è un'azienda leader nella tecnologia di intelligenza artificiale applicata al riciclaggio. Utilizza sistemi robotici avanzati per automatizzare la separazione e la classificazione dei rifiuti, migliorando l'efficienza e la sostenibilità nel settore del riciclaggio.
Nel 2024, AMP Robotics continua a utilizzare intelligenza artificiale avanzata per ottimizzare il processo di riciclaggio attraverso i suoi robot dotati di visione artificiale. I sistemi robotici di AMP, come il modello AMP Cortex™, sfruttano l'intelligenza artificiale per identificare e separare materiali riciclabili con alta precisione e velocità, riuscendo a gestire fino a 80 oggetti al minuto con un tasso di accuratezza del 99%.
La piattaforma AI di AMP, denominata AMP Neuron™, utilizza tecniche di deep learning per migliorare continuamente le capacità di identificazione dei materiali. Questo sistema è in grado di riconoscere e classificare vari materiali riciclabili, come plastica, carta e metalli, in base a colori, dimensioni, forme e altre caratteristiche distintive.
Nel corso del tempo, AMP ha esteso la sua offerta per includere soluzioni complete di automazione per i centri di recupero materiali (MRF), come l'AMP Cortex-C, un sistema compatto e facile da installare progettato per adattarsi a spazi limitati e ottimizzare le operazioni di selezione senza richiedere retrofit costosi o tempi di inattività prolungati.
Questi robot non solo migliorano l'efficienza del processo di riciclaggio, ma forniscono anche dati in tempo reale per ottimizzare le operazioni dei centri di riciclaggio, aiutando a ridurre i costi operativi e ad aumentare i tassi di recupero dei materiali. AMP Robotics sta anche espandendo la sua presenza globale, collaborando con clienti in Europa e Asia per modernizzare le infrastrutture di riciclaggio con la loro tecnologia AI avanzata.
Pertanto, l'uso di AI avanzata e robotica da parte di AMP Robotics conferma il loro impegno nel modernizzare l'infrastruttura globale del riciclaggio e nel rendere il processo più sostenibile ed economicamente vantaggioso.
Conclusioni
Le aziende moderne devono affrontare una trasformazione tecnologica che può sembrare complessa, ma è essenziale per rimanere competitive nel mercato odierno. L'intelligenza artificiale, e in particolare l'intelligenza artificiale generativa, rappresenta una delle innovazioni più promettenti e potenti a disposizione dei dirigenti e degli imprenditori. Negli ultimi anni, l'AI generativa ha dimostrato di avere un impatto significativo in vari settori, dalla finanza alla logistica, dalla sanità alla produzione. La sua capacità di analizzare enormi quantità di dati, generare contenuti complessi e supportare decisioni strategiche offre alle aziende opportunità senza precedenti per migliorare l'efficienza operativa e la qualità dei prodotti e servizi offerti.
Uno degli aspetti fondamentali per adottare con successo l'intelligenza artificiale generativa è la consapevolezza e la preparazione del management. Dirigenti e imprenditori devono comprendere non solo il funzionamento tecnico di queste tecnologie, ma anche il loro potenziale applicativo all'interno dei processi aziendali. È essenziale partire da una visione chiara di come l'AI può essere integrata nella strategia aziendale, identificando le aree in cui può portare i maggiori benefici. Questo richiede un approccio strutturato che parte dalla formazione del personale e si estende alla riorganizzazione dei flussi di lavoro per incorporare le nuove tecnologie.
Immaginiamo un'azienda come una grande macchina organizzativa dove ogni ingranaggio deve funzionare perfettamente per ottenere i migliori risultati. In questo contesto, l'intelligenza artificiale generativa può essere vista come un sofisticato sistema di ottimizzazione, capace di migliorare ogni parte del processo produttivo e decisionale. Tuttavia, per sfruttare appieno queste potenzialità, è necessario un impegno costante in termini di addestramento dei modelli e di aggiornamento delle competenze interne. La formazione del personale deve essere continua, con programmi dedicati che permettano a tutti i livelli dell'organizzazione di familiarizzare con le nuove tecnologie e di utilizzarle in modo efficace.
Uno degli esempi più emblematici è rappresentato dalle piattaforme di AI generativa utilizzate per l'analisi dei dati e la gestione delle risorse umane. Aziende come JPMorgan Chase e Unilever hanno dimostrato come l'adozione di strumenti di intelligenza artificiale possa migliorare significativamente l'efficienza operativa, ridurre i tempi di gestione e aumentare la precisione delle decisioni. Nel settore della finanza, ad esempio, l'AI viene utilizzata per la gestione del rischio e la prevenzione delle frodi, mentre nelle risorse umane supporta il processo di selezione dei candidati, riducendo il tempo necessario per il reclutamento e migliorando la diversità e l'inclusività.
Un altro settore in cui l'intelligenza artificiale generativa sta facendo la differenza è quello della produzione. Aziende come Fanuc e Ocado stanno implementando robot avanzati che utilizzano l'AI per migliorare la precisione e l'efficienza dei processi produttivi. Questi robot sono in grado di adattarsi dinamicamente alle variazioni del processo produttivo, eseguendo compiti complessi come la manipolazione di oggetti non uniformi e la gestione autonoma dei magazzini. Questo non solo aumenta la produttività, ma riduce anche i costi operativi e migliora la qualità dei prodotti finali.
Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa trova applicazione anche nei settori della sanità e della sicurezza. CMR Surgical utilizza robot chirurgici avanzati per eseguire operazioni con maggiore precisione e personalizzazione, migliorando i risultati clinici e riducendo i tempi di recupero dei pazienti. Knightscope, invece, ha sviluppato robot di sicurezza autonomi che utilizzano AI per pattugliare e monitorare aree designate, aumentando la sicurezza pubblica e riducendo i rischi associati alla sorveglianza tradizionale.
Per implementare efficacemente l'intelligenza artificiale generativa, le aziende devono adottare un approccio agile, iniziando dalle aree più facilmente implementabili e costruendo progressivamente su queste basi. È fondamentale che l'introduzione di queste tecnologie sia guidata da una figura con una conoscenza approfondita dell'organizzazione aziendale, in grado di comprendere come l'AI possa contribuire allo sviluppo e al miglioramento complessivo dell'azienda. Questo implica non solo una visione strategica, ma anche la capacità di gestire i dati aziendali in modo efficace, garantendo che le informazioni siano sempre aggiornate e accessibili.
In conclusione, l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa rappresenta un'opportunità unica per le aziende di trasformare i propri processi produttivi e decisionali. Tuttavia, per sfruttare appieno queste potenzialità, è necessario un impegno costante nella formazione del personale, nella gestione dei dati e nella definizione di una strategia chiara e integrata. Solo così le aziende potranno garantire un'implementazione efficace e sostenibile di queste tecnologie, ottenendo vantaggi competitivi significativi nel lungo termine.