L’Intelligenza artificiale (AI) generativa è diventata oggetto di crescente interesse in diversi settori e, recentemente, ChatGPT ha ottenuto una vasta consapevolezza pubblica. Sebbene questa tecnologia esista in varie forme da almeno tre anni, negli ultimi mesi ha attirato molta attenzione.

Un rapporto recente di Capgemini ha fornito nuove informazioni significative sull’argomento. Secondo la ricerca, la maggioranza delle 1000 organizzazioni intervistate (60 delle quali si trovano in Italia), pari al 67%, non crede che l’AI generativa avrà un impatto significativo sui propri modelli di business. Tuttavia, oltre la metà di queste aziende, il 60%, ritiene che rivoluzionerà completamente il loro modo di lavorare.

Se un matematico “medaglia Fields” giudica ChatGPT

Secondo McKinsey, questa nuova tecnologia ha il potenziale per aggiungere fino a 4,4 trilioni di dollari alla produzione globale. Inoltre, ben sette dirigenti su dieci coinvolti nella ricerca di Capgemini ritengono che l’IA generativa contribuirà a migliorare l’esperienza dei clienti.

Questi dati riflettono la varietà di opinioni e prospettive sulle implicazioni dell’IA generativa nell’ambito aziendale. Mentre alcune organizzazioni sono scettiche riguardo a un cambiamento significativo, altre vedono in questa tecnologia l’opportunità di trasformare radicalmente il modo in cui operano e offrono servizi ai clienti.

A questo proposito, condividiamo con voi il commento di Massimo Giovannetti, Country Manager Italia di Spitch, tra le aziende leader nel campo delle piattaforme conversazionali omnichannel e della communication automation.
 
L’intelligenza artificiale agirà sempre di più come supporto imprescindibile alla qualità lavorativa in diversi campi, ma in particolar modo nel customer care e nella gestione dei contatti con la clientela.
Oggi è possibile mettere in campo servizi di intelligenza artificiale al contempo diversificati e senza soluzione di continuità tra l’uno e l’altro, permettendo all’azienda di beneficiare dei vantaggi simultanei dell’automazione, della speech analytics e della sicurezza biometrica. Le piattaforme conversazionali possono aiutare gli agenti dei contact center a convertire i dati non strutturati in insight e azioni, a comprendere il sentiment dei clienti, a determinare l’intento dei clienti da una conversazione verbale o scritta e a rilevare le anomalie nei dati.
Prendiamo ad esempio una Knowledge Base (KB): oggi può essere potenziata da uno strumento IA di generazione contenuti che si basa su conversazioni passate, ponendosi come strumento di supporto a valore aggiunto per la gestione delle conoscenze e dei dati fattuali, integrandosi perfettamente con gli altri componenti della piattaforma conversazionale e ampliando le opportunità di automazione e di servizio di qualità. Le potenzialità sono davvero enormi
”.
 

Che cos’è l’Intelligenza Artificiale generativa 

L’AI generativa, o intelligenza artificiale generativa, è una classe di algoritmi e modelli di intelligenza artificiale progettati per creare dati, testi, immagini, suoni o altro contenuto in modo autonomo. A differenza dei modelli di intelligenza artificiale “discriminativi”, che sono progettati per classificare o categorizzare dati esistenti, l’IA generativa è in grado di generare nuovi dati in modo creativo e realistico.

Uno dei sottotipi più noti dell’IA generativa è il Generative Adversarial Network (GAN), introdotto da Ian Goodfellow e colleghi nel 2014. Un GAN è composto da due reti neurali profonde: un generatore e un discriminatore. Il generatore crea dati sintetici, come immagini o testi, cercando di ingannare il discriminatore affinché pensi che i dati siano reali. Nel frattempo, il discriminatore cerca di distinguere tra i dati reali e quelli generati dal generatore. Con il tempo, il generatore diventa sempre più abile nel creare dati realistici poiché impara dai feedback del discriminatore.

Oltre ai GAN, ci sono altri modelli di IA generativa, come i modelli di linguaggio generativi, come il famoso GPT (Generative Pre-trained Transformer), che ha una vasta gamma di applicazioni nel campo del linguaggio naturale, come chatbot conversazionali e generazione di testi.

L’AI generativa ha dimostrato il suo potenziale in molti campi, inclusi l’arte generativa, la creazione di contenuti multimediali, la progettazione assistita dall’intelligenza artificiale, la generazione di musica e altro ancora. Tuttavia, poiché l’IA generativa può creare dati falsi realistici, sorge anche la preoccupazione riguardo all’uso improprio, come la produzione di notizie false o contenuti ingannevoli. Pertanto, è importante utilizzare questa tecnologia in modo etico e responsabile.

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