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Artificial Intelligence

Accelerare e ottimizzare i processi di business oggi è possibile in molti modi, grazie ai diversi sviluppi dell’intelligenza artificiale. Dal Machine Learning alla Generative AI, l’Artificial Intelligence rappresenta una rivoluzione tecnologica che abilita al massimo il potenziale delle imprese che scelgono di adottarla. 

Le potenzialità della Generative AI

I recenti sviluppi della Generative AI suggeriscono un futuro rivoluzionario: i campi di applicazione saranno vastissimi, ma quelli più concreti ad oggi sono legati all’estrazione di informazioni. Grazie agli LLM, Large Language Models, l’intelligenza artificiale generativa può supportare le aziende svolgendo in autonomia compiti complessi come la creazione di testi di qualità, l’analisi avanzata di dati testuali, la scrittura di codice e molto altro ancora. Questo avviene perché la Generative AI utilizza modelli di apprendimento automatico basati di su reti neurali complesse per generare nuovi dati coerenti con i modelli e le distribuzioni presenti nei dati di addestramento.

Estrazione e classificazione delle informazioni

Interfacce di linguaggio naturale in app Saas

Ricerca aumentata e avanzata 

Sintesi e traduzioni di testi

Analisi automatizzate del sentiment  

Coding potenziato grazie ad assistenti AI 

Generative AI:
come implementarla

Da dove partire per implementare la Generative AI all’interno di un’organizzazione? Ad oggi addestrare un LLM proprietario implica un investimento che non si giustifica con i benefici apportati; tuttavia, è possibile avviare progetti sperimentali più contenuti, mirati a specifici obiettivi di ottimizzazione, utilizzando LLM di terze parti e operando in sicurezza grazie ad API ed enginereed prompts. 

I nostri progetti di consulenza tailor-made in ambito GenAI vanno proprio in questa direzione e mirano a rendere operativi modelli collaudati, che ne promuovono un uso sicuro.  

Scopri come adottare la Generative AI nella tua azienda

Vantaggi

Implementare la GenAI a supporto delle risorse e dei processi aziendali porta a concreti vantaggi in termini di costi, tempo e risorse.

Automazione dei compiti ripetitivi 

Semplificazione analisi di dati complessi

Personalizzazione UX

Riduzione errori umani

Vulnerabilità

In un processo di implementazione della GenAI in azienda è imprescindibile la valutazione dei potenziali elementi di vulnerabilità.

Privacy e sicurezza dei dati

Vulnerabilità di sicurezza del sistema di LLM

Affidabilità

Bias e rischio di discriminazione

Vantaggi

Implementare la GenAI a supporto delle risorse e dei processi aziendali porta a concreti vantaggi in termini di costi, tempo e risorse.

Automazione dei compiti ripetitivi

Semplificazione analisi di dati complessi

Personalizzazione UX

Riduzione errori umani

Vulnerabilità

In un processo di implementazione della GenAI in azienda è imprescindibile la valutazione dei potenziali elementi di vulnerabilità.

Privacy e sicurezza dei dati

Vulnerabilità di sicurezza del sistema di LLM

Affidabilità

Bias e rischio di discriminazione

Generative AI e Machine Learning: quali differenze?

Machine Learning tradizionale e Generative AI sono campi dell’Intelligenza Artificiale che differiscono in termini di complessità di modelli,  risorse computazionali, requisiti necessari per il funzionamento, rappresentazione dei dati, contesti d’uso e output. 

GenAI

Gli algoritmi di Generative AI possono generare nuove informazioni, frutto dell’elaborazione originale delle informazioni utilizzate per addestrarli.  

I modelli di Generative AI sono utili per produrre output creativi: testo, immagini, video, suoni.  

Machine Learning

Gli algoritmi di Machine Learning sono in grado di apprendere da dati forniti, identificando modelli e relazioni.  

L’obiettivo dei modelli di Machine Learning è, solitamente, apprendere per essere in grado di fare previsioni o prendere decisioni di fronte a dati non noti.

I vantaggi del Machine Learning

Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e rilevare pattern complessi, il machine learning consente di ottenere insights preziosi, che favoriscono le analisi predittive e, in generale, il processo decisionale. In ambito finanziario ad esempio, algoritmi di Machine Learning possono ottimizzare le strategie di investimento; in ambito industriale, invece, sono in grado di migliorare l’efficienza di processi, dalla catena di approvvigionamento alla gestione del magazzino. Sono solo alcuni esempi delle capacità di ottimizzazione del Machine Learning.

Scopri come ottimizzare processi e decisioni con il Machine Learning

Le funzioni aziendali coinvolte

Recruiting

Public Tenders

Customer Service

Marketing & Communication

Coding, Development & IT

Product Design

R&D

Produzione

Controllo qualità

Vuoi approfondire gli aspetti di sicurezza legati alla GenAI?
Scarica gratuitamente la ricerca Gartner
"4 Ways Generative AI Will Impact CISOs and Their Teams"

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