Cosa sono i modelli di intelligenza artificiale?

Un modello di intelligenza artificiale è un programma software addestrato mediante grandi quantità di dati allo scopo di identificare schemi, prevedere risultati e prendere decisioni in varie attività, con un intervento umano minimo o assente.

Il modello guida il comportamento intelligente dei sistemi AI. È addestrato su enormi set di dati, permettendo così di gestire compiti complessi e offrire insight utili agli utenti.

I modelli AI offrono grandissime potenzialità e notevoli vantaggi alle imprese di qualsiasi dimensione e settore.

In generale, possiamo suddividere gli usi dei modelli di intelligenza artificiale in due categorie:

1. Automazione delle attività ripetitive.
2. Analisi di insiemi di dati complessi.

A loro volta, questi due utilizzi comportano due vantaggi chiave per qualsiasi tipologia di azienda:

1. I team diventano più efficienti.
2. I team prendono decisioni migliori.

Possiamo tuttavia analizzare le sfaccettature di questi aspetti, in modo da comprendere esattamente come le aziende possono trarre vantaggio da questi modelli.

Ad esempio, l’automazione basata sull’AI può gestire le attività di routine: pensa a mansioni come l’aggiornamento dei record dei clienti, l’elaborazione degli ordini o il monitoraggio dell’inventario.

Le ore che prima i team dedicavano a questi compiti diventano tempo a disposizione per le attività di maggior valore. Inoltre, nello svolgimento di mansioni ordinarie gli esseri umani possono commettere errori, mentre i modelli di intelligenza artificiale risultano più affidabili.

Al contempo, le funzionalità di analisi dei dati consentono alle aziende di individuare trend e anticipare le esigenze della clientela. La capacità dei modelli di intelligenza artificiale di vagliare i dati alla ricerca di informazioni preziose ha raggiunto un livello senza precedenti. Di conseguenza, le imprese hanno un'idea più chiara di cosa motiva ogni singolo cliente e possono personalizzare maggiormente le offerte.

Un maggiore accesso alle informazioni e la capacità di analizzarle rapidamente permettono alle aziende di prendere decisioni più informate.

• Ottimizza la tua strategia di prezzo.
• Adatta le campagne di marketing a segmenti specifici della clientela.
• Perfeziona i tuoi funnel di vendita.

Quando vengono associati, tutti questi potenziali miglioramenti si traducono in funzioni operative aziendali più efficienti e in una customer experience ottimizzata. In altre parole, si tratta di una strategia ben definita per la crescita lungo termine.

Riassumendo in una frase i vantaggi dei modelli di intelligenza artificiale, essi permettono al tuo team di lavorare in modo più intelligente e di ottenere risultati migliori.

Cosa imparerai:

• Come funzionano i modelli di intelligenza artificiale?
• Quali sono le tipologie di modelli AI?
• In che modo vengono utilizzati i modelli di intelligenza artificiale?
• Come potrebbero cambiare i modelli AI in futuro?
• FAQ

Immagina un modello di intelligenza artificiale come un tirocinante che sta apprendendo una competenza. All'inizio, gli vengono mostrati (dagli umani, i "trainer") molti esempi (dati) e gli vengono comunicate le risposte corrette. Nel tempo, confronta i propri tentativi con le risposte e aggiorna le proprie conoscenze (knowledge) a ogni ciclo di feedback, al fine di migliorare continuamente.

Proprio come un tirocinante migliora con la pratica, il modello AI affina i suoi schemi e le sue previsioni grazie al monitoraggio umano, fino a diventare capace di gestire nuovi compiti autonomamente e con precisione.

La qualità dei dati è fondamentale in questo processo di addestramento.

I modelli apprendono da set di dati, spesso costituiti da grandi volumi di dati non strutturati, per identificare schemi, riconoscere parole o immagini e comprendere il linguaggio.

Questo tipo di apprendimento si suddivide in tre categorie generali:

• Apprendimento supervisionato (utilizzando dati etichettati).
• Apprendimento non supervisionato (in cui il modello AI è in grado di individuare autonomamente schemi nascosti).
• Apprendimento per rinforzo (migliorando attraverso i cicli di feedback).

I ricercatori AI possono utilizzare una combinazione di questi metodi per addestrare i modelli di intelligenza artificiale e perfezionarne le capacità.

Guidate da algoritmi di apprendimento complessi, le reti neurali profonde e le architetture avanzate, come i trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) e i modelli di diffusione, potenziano ulteriormente le competenze nel gestire compiti difficili.

Nel tempo, le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale migliorano progressivamente con l'esposizione a una quantità crescente di dati e il perfezionamento dei suoi parametri. Analizziamo alcuni di questi modelli per individuarne gli utilizzi specifici.

Le aziende non dovrebbero scegliere un martello quando avrebbero invece bisogno di una chiave inglese. Immagina di avere una cassetta degli attrezzi piena di strumenti diversi, ognuno concepito per una precisa funzione. I modelli AI funzionano in modo simile: ciascuno è progettato per gestire compiti specifici.

Il termine “supervisionato” indica che questi modelli utilizzano dati etichettati. Ogni esempio include sia l'input di dati sia l'output corretto: il modello apprende da questa relazione ben definita per riconoscere quale output ci si aspetta da determinati input.

Tecniche come la regressione lineare, la regressione logistica e gli alberi decisionali aiutano a prevedere i risultati o a classificare gli input. I modelli supervisionati sono generalmente utilizzati per attività come la valutazione del credito, la previsione delle vendite o il rilevamento dello spam.

Come si può facilmente intuire, questi modelli di apprendimento si basano su dati non etichettati. Ciò significa che individuano schemi e cercano di raggruppare gli elementi senza disporre di categorie predefinite.

In che modo? Tramite algoritmi di clustering e tecniche di riduzione della dimensionalità che vengono attivati in grandi set di dati. Ai fini di questo blog, ci basta sapere che il modello è in grado di identificare segmenti, rilevare anomalie e trovare relazioni nascoste all’interno dei dati che gli forniamo.

Ad esempio, un rivenditore online può utilizzare un modello non supervisionato per analizzare la cronologia degli acquisti: il modello raggruppa i clienti in segmenti basati su abitudini di acquisto simili (che il cervello umano non riuscirebbe a identificare facilmente).

Ciò consente al retailer di personalizzare i messaggi di marketing, suggerire prodotti e migliorare la soddisfazione complessiva dei clienti, senza dover pensare a specifiche categorie.

I modelli di apprendimento per rinforzo imparano attraverso tentativi ed errori. Il team allena il modello fornendogli dei feedback (premi o penalità) ogni volta che esso completa un'attività. Il modello è programmato per adattare le proprie strategie allo scopo di ottenere ricompense anziché penalità.

Questo approccio è particolarmente adatto a compiti dinamici come l'ottimizzazione delle supply chian e la gestione dell'inventario. Inoltre, viene utilizzato nel tentativo di perfezionare i più recenti veicoli autonomi.

I modelli di apprendimento profondo apprendono con un sistema a più livelli, in cui a ogni livello corrispondono maggiori dettagli e complessità dei dati da analizzare.

È come se tu avessi un team di esperti e ognuno si concentrasse su diversi aspetti di un problema, per poi unire i vari insight e comprendere meglio il quadro complessivo.

Ad esempio, la rete neurale convoluzionale, un tipo di modello di apprendimento profondo, funziona come un “occhio digitale” che scansiona un’immagine. Riconosce pattern e oggetti senza la necessità di pre-etichettare i dati.

Un'altra tipologia, chiamata rete neurale ricorrente, è in grado di leggere le informazioni in sequenza, ad esempio analizzare una frase parola per parola. Questa funzione aiuta nella comprensione della lingua, ma significa anche poter prevedere le tendenze future in base all'analisi di una sequenza.

Questi tipi di modello consentono:

• Accurati consigli sui prodotti basati sulle immagini.
• Previsioni precise delle serie temporali per vendita o inventario.
• Assistenti vocali che comprendono le richieste vocali.

L'apprendimento profondo aiuta le aziende a gestire informazioni complesse in modo più intuitivo, permettendo previsioni più intelligenti e un'esperienza cliente migliore.

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare nuovi contenuti come immagini, testo o codice, basandosi su schemi appresi dai dataset di addestramento. Lavorano alla pari di abili creator che, dopo aver studiato innumerevoli esempi, riescono a ottenere risultati "originali" ispirati a ciò che hanno osservato in precedenza.

Le tipologie più comuni sono le generative adversarial network (GAN) e i large language model (LLM).

Una GAN può “immaginare” immagini o progettazioni realistiche comprendendo i modelli presenti nei dati visivi utilizzati per il suo addestramento. Un LLM è come uno scrittore che abbia letto un'enorme quantità di testi. Queste basi permettono di:

• Creare nuove frasi (generazione di testo).
• Riassumere documenti lunghi.
• Rispondere a domande.
• Generare codice.

Entrambi questi modelli non si limitano alla semplice identificazione di schemi all'interno dei dati. Usano tali schemi come base per fornire contenuti nuovi.

Le aziende possono utilizzare l’AI generativa per:

• Offrire contenuti di marketing personalizzati: è possibile generare facilmente e rapidamente contenuti personalizzati su larga scala, come descrizioni di prodotti, newsletter e altro materiale promozionale.
• Migliorare l'assistenza clienti: i chatbot avanzati o gli assistenti virtuali comprendono il contesto di una domanda, per poter rispondere a richieste complesse degli utenti e risolvere i problemi.
• Ideazione creativa: possono fornire nuove idee ai team creativi e accelerarne il lavoro con concetti originali per il branding o prototipi di prodotti.

Gli agenti AI rientrano in tutte e quattro le categorie di modelli che abbiamo elencato; questo aspetto può dipendere da come un agente AI viene utilizzato o addestrato. Ad esempio:

• Apprendimento supervisionato: un agente AI può essere addestrato etichettando i dati.
• Apprendimento non supervisionato: gli agenti AI possono rilevare schemi nei dati non etichettati.
• Apprendimento per rinforzo: gli agenti AI possono interagire con l'ambiente di apprendimento e ricevere feedback.
• Apprendimento profondo: gli agenti AI possono anche utilizzare reti neurali complesse per elaborare grandi quantità di dati e sfruttare tali informazioni.

Ecco alcuni esempi che spiegano come varie aziende australiane di settori differenti stanno già utilizzando i modelli di intelligenza artificiale.

Presso il Centro oncologico Peter MacCallum➚ di Melbourne, i ricercatori utilizzano modelli di machine learning per analizzare immagini mediche➚ . Hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale per rilevare schemi utili a individuare i tumori nelle fasi iniziali.

Il principio alla base è che un modello AI può analizzare enormi quantità di dati medici e ricavarne informazioni preziose a una velocità che per qualsiasi essere umano sarebbe impossibile.

Nell'ambito della ricerca, questi modelli rappresentano degli alleati grazie alla loro potenza di calcolo. Applicando tecniche di apprendimento profondo sono in grado di individuare segnali lievi di malattie come il melanoma. Si tratta di una tecnologia che può aiutare i medici a migliorare la velocità e l'accuratezza delle diagnosi.

La Commonwealth Bank of Australia (CBA) utilizza modelli di rilevamento delle frodi basati sull’AI➚ che monitorano le transazioni in tempo reale.

La CBA elabora e analizza più di 20 milioni di pagamenti al giorno. Grazie all'investimento nell'AI generativa, la banca segnala le transazioni sospette e invia automaticamente avvisi proattivi ai clienti tramite la sua app.

Questa iniziativa ha avuto un ruolo determinante nel ridurre del 30% le frodi segnalate dalla clientela.

I modelli di questo tipo riconoscono rapidamente attività insolite (qualsiasi cosa che non rientri nei parametri predefiniti di attività "normale"). È un potenziamento in termini di sicurezza che protegge i dati dei clienti e contemporaneamente riduce eventuali perdite finanziarie causate da comportamenti fraudolenti. Di conseguenza aumenta anche la fiducia della clientela.

I rivenditori come Woolworths stanno sfruttando i modelli AI➚ per migliorare il servizio clienti, prevedere le vendite e ottimizzare i livelli di inventario.

Woolworths ha implementato uno strumento di gestione del personale basato su AI ➚ per ottimizzare la pianificazione dei dipendenti. Il sistema utilizza l'AI per prevedere l'affluenza di clienti nei suoi negozi.

A quale scopo? Affiché i responsabili possano garantire una quantità sufficiente di personale all'interno dei negozi e gestire efficacemente la domanda dei clienti. Woolworths utilizza i modelli di intelligenza artificiale anche per le previsioni della domanda.

Essi possono infatti prevedere la domanda di prodotti per assicurare che gli scaffali siano sempre riforniti in modo adeguato. Pensa ai periodi più impegnativi, ad esempio dicembre con le festività natalizie. In passato, i responsabili di zona dovevano fare una stima ragionata su quanta merce fosse necessaria e, di conseguenza, ordinarla. Ora possono analizzare i dati dei clienti e i precedenti periodi natalizi affidandosi all'AI, in modo da prendere decisioni migliori riguardo alle scorte.

Inoltre, l'AI può aiutare ad adeguare i prezzi in modo dinamico➚ in base al comportamento dei clienti e alle condizioni di mercato. L'azienda sta persino programmando di implementare più "carrelli intelligenti➚" all'interno dei suoi punti vendita. Sono strumenti in grado di tracciare gli acquirenti nei negozi e inviare loro annunci mirati e personalizzati tramite uno schermo sul carrello stesso. Compariranno anche consigli personalizzati su schermo in base a ciò che il cliente ha inserito nel carrello.

L'obiettivo, in questo caso, è duplice:

1. il cliente vive un’esperienza di acquisto superiore: personalizzata, efficiente, con personale a disposizione e una quantità di scorte adeguata all'interno del negozio.
2. Woolworths aumenta i suoi profitti grazie a una migliore esperienza cliente.

Le aziende continueranno a implementare modelli di intelligenza artificiale tramite modalità innovative. Quelle che non lo faranno rischieranno di essere superate dai concorrenti, che utilizzano tali modelli per ridurre i costi e offrire esperienze cliente di maggior qualità.

L'implementazione dell'AI non è esente da pericoli. Le organizzazioni devono prestare attenzione al modo in cui utilizzano questa tecnologia, che ha ormai raggiunto un alto livello di fruibilità da parte del pubblico. Ecco quattro aspetti da tenere presenti:

Dato che l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale avviene sulla base di dati esistenti, è possibile che essi acquisiscano eventuali imperfezioni presenti negli input iniziali. Sono dati che potrebbero contenere un bias storico. Senza un'attenta supervisione e solidi framework di AI responsabile, questi bias (o distorsioni) possono influenzare le previsioni e le decisioni del modello, portando a risultati non corretti.

Ad esempio, se un modello AI è stato addestrato su dati storici di assunzione in cui i candidati venivano selezionati prevalentemente in base agli aspetti demografici o psicografici, potrebbe tendere a preferire candidati simili anche in futuro. Ciò porterebbe a escludere candidati qualificati provenienti da background differenti.

Come abbiamo già spiegato, i modelli di intelligenza artificiale si basano sulla raccolta dei dati. Garantire che queste informazioni vengano raccolte, conservate ed elaborate in modo sicuro è un'importante sfida a cui le aziende devono saper rispondere.

È fondamentale prevenire violazioni dei dati che possono causare danni e comportare una perdita di fiducia.

È importante comprendere come i modelli giungono alle loro conclusioni. Molti di noi sono comprensibilmente scettici riguardo ai rischi di delegare decisioni importanti a programmi gestiti da algoritmi, invece che a esseri senzienti e dotati di senso etico.

Fornire spiegazioni chiare aiuta a creare fiducia nei clienti e negli stakeholder, soprattutto per quanto riguarda gli usi dell'AI in contesti delicati come le valutazioni del credito o le diagnosi mediche.

Pur essendo un passo indietro rispetto ai progressi tecnologici, i governi di tutto il mondo stanno lavorando per definire le best practice per la governance dell'AI. È un'iniziativa collettiva che mira a garantire l'uso etico di questa tecnologia.

In Australia, ad esempio, non esiste una regolamentazione ufficiale sull'intelligenza artificiale. Il governo considera i limiti di azione "volontari" attualmente in vigore come "inadeguati allo scopo" e propone di introdurre linee guida obbligatorie➚ che affrontino i rischi specifici posti dall’AI.

È necessario che tutte le organizzazioni rispettino questi standard normativi in fase di sviluppo, per garantire che la clientela sia giustamente protetta da pratiche dannose.

È altrettanto importante non temere di implementare l'intelligenza artificiale per il miglioramento delle prestazioni aziendali.

Occorre invece essere consapevoli delle potenziali criticità, che vanno affrontate per assicurare che i modelli AI offrano un valore aggiunto senza compromettere l’integrità.

Con il continuo progresso dell’AI, è verosimile pensare che i modelli diventeranno sempre più efficienti, interpretabili e accessibili. Il vaso di Pandora è ormai scoperchiato: il futuro dell'AI dipenderà da quanto sapremo sfruttare la sua potenza limitando e prevenendo al contempo i rischi ad essa correlati.

I trend emergenti indicano modelli più efficienti dal punto di vista energetico➚ e di dimensioni ridotte, che possano essere utilizzati su dispositivi mobili. Questa evoluzione ridurrebbe la dipendenza da ingenti risorse di calcolo➚ .

Nuove tecniche di addestramento e architetture migliorate possono contribuire a gestire le questioni etiche, integrando la governance dei rischi dell’AI nel processo di addestramento stesso.

A sostegno di ciò, possiamo aspettarci che i governi stiano al passo e impongano sistemi di governance➚ che aumenteranno la trasparenza e la tutela della privacy, allo scopo di affrontare i fattori di rischio precedentemente descritti.

Queste premesse dovrebbero creare un ambiente sicuro e responsabile in cui poter esplorare le potenzialità dei modelli di intelligenza artificiale, man mano che essi evolvono in linea con gli obiettivi umani.

Nel futuro immediato, i modelli AI continueranno ad aiutare le aziende a ottimizzare le proprie operazioni, favorire innovazioni in diversi settori e migliorare l’esperienza umana, mantenendo al contempo la fiducia, la sicurezza e un utilizzo responsabile.

I modelli di intelligenza artificiale sono il fulcro delle trasformazioni che stanno avvenendo nelle aziende di tutto il mondo.

Stanno contribuendo a convertire i dati grezzi in insight fruibili da parte delle imprese, facilitando il processo decisionale e migliorando le esperienze dei clienti.

• Ottimizzando le pipeline di vendita.
• Prevedendo i trend del mercato.
• Migliorando la responsività del servizio clienti.
• Creando nuovi contenuti o supportando il processo creativo.
• Promuovendo l'innovazione al fianco di medici e ricercatori.
• Migliorando l’efficienza tra i team di lavoro.

Attraverso un'ampia gamma di applicazioni AI, i modelli di intelligenza artificiale offrono alle organizzazioni la possibilità di competere, crescere e fornire servizi migliori.

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