La fiducia è essenziale nell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa

Perché LLM (Grandi modelli linguistici) rappresenta soprattutto una tecnologia di trasformazione. Non si limita a migliorare la tecnologia esistente, né a soddisfare un’esigenza preesistente. L’intelligenza artificiale generativa, infatti, ha il potenziale non solo di arricchire i prodotti di un’azienda e generare nuovi bisogni, ma soprattutto di cambiare radicalmente il modo in cui le persone lavorano come collaboratori e interagiscono come clienti.

Reinventare i concetti di produttività e organizzazione

Nel classico processo aziendale, l’approccio consiste nell’individuare i punti deboli e quindi proporre la soluzione adeguata. Tuttavia, con la profonda trasformazione dell’intelligenza artificiale generativa, questo metodo tradizionale è sottoposto a un crescente controllo. Gli LLM non sono un prodotto in sé, ma piuttosto un motore di trasformazione e innovazione. L’intelligenza artificiale generativa rappresenta uno strumento e una capacità adattabile a numerosi prodotti, servizi e applicazioni con l’obiettivo di migliorarli, personalizzarli e renderli più efficienti. Ad esempio, possono essere integrati nei chatbot per rendere le interazioni più naturali, nei sistemi di raccomandazione per fornire suggerimenti più pertinenti o negli strumenti di analisi dei dati per generare insight accurati.

In breve, è una tecnologia che richiede un’attenta integrazione e adattamento a contesti specifici per sfruttare tutto il suo potenziale. In un certo senso, non esistono casi d’uso predefiniti, poiché quasi ogni aspetto dell’azienda e dell’organizzazione aziendale può essere interessato. Inoltre, quando si tratta di automazione basata sui contenuti, le differenze tra i settori diventano meno importanti. Tuttavia, è importante notare che questo rigore non significa che i LLM possano fare tutto, che tutti i clienti siano uguali o che non siano necessari aggiustamenti.

anzi. I titolari di LLM generali dimostrano la loro notevole capacità di assorbire e creare tutti i tipi di contenuti. Tuttavia, l’opportunità sta nella personalizzazione di questi modelli per risolvere problemi all’avanguardia. Dal reporting finanziario automatizzato alla creazione di descrizioni di prodotto per piattaforme di e-commerce, ogni lavoro ha esigenze uniche specifiche per l'organizzazione per cui lavori.

Adattarsi alle aspettative aziendali e rispondere ai loro usi

Anche se OpenAI o Anthropic LLM sono molto potenti, ciò non significa che siano la soluzione migliore per un caso d'uso specifico. In realtà è necessario adattare l'LLM e le sue dimensioni al caso d'uso. Pertanto, le tecniche adattive RAG (Retrieval Augmented Generation) consentono di risolvere questo problema addestrando il modello sui dati che gli forniscono il contesto. Otteniamo quindi un LLM più efficiente del modello generale pur essendo più compatto ed economico. Questa personalizzazione consente ai modelli di affrontare sfide complesse come il rilevamento di frodi, la gestione delle relazioni con i clienti o la lettura di un contratto complesso. Il certificato LLM ottimizzato può essere combinato con un certificato LLM generico per soddisfare diversi casi d'uso. Ad esempio, il progetto TheLLMa incarna un’iniziativa pionieristica nel campo della modellazione linguistica su larga scala (LLM) specificatamente adattata all’ecosistema industriale francese.

In definitiva, ci sono buone probabilità che iniziative simili proliferino nei prossimi mesi e anni. Il successo della trasformazione attraverso l’intelligenza artificiale dipenderà dalla capacità delle organizzazioni di identificare e utilizzare modelli comuni e perfezionati, ma anche dalle catene del valore ad essi associate.