Come avrai notato, l’AI generativa \u00e8 ovunque. <\/p>\n\n\n\n
Le domande sull\u2019AI che le aziende devono porsi su tecnologia, competenze, privacy, dati e requisiti organizzativi, per citarne alcune, sono infinite. Sapere da dove iniziare e capire quali sono le domande pi\u00f9 pertinenti sull\u2019AI da porsi prima di iniziare pu\u00f2 essere un compito difficile.<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u201cPer molti dei nostri clienti, l\u2019AI \u00e8 una novit\u00e0 assoluta\u201d<\/em>, afferma Marc Benioff<\/a>, CEO di Salesforce. \u201cPotrebbero aver utilizzato l\u2019AI predittiva, il machine learning o addirittura il deep learning. Ora stanno esplorando la prossima generazione di AI per capire come come possa dare un\u2019ulteriore spinta alla produttivit\u00e0\u201d. <\/em><\/p>\n\n\n\n C\u2019\u00e8 molta domanda e il potenziale \u00e8 grande. Ma i rischi non mancano. Noi siamo qui per darti una mano. <\/p>\n\n\n\n Il nostro AI Hub \u00e8 ricco di contenuti che ti aiutano a capire meglio l\u2019intelligenza artificiale. Include glossari, storie di clienti, casi d\u2019uso, istruzioni per l\u2019uso e molto altro ancora.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t L\u2019intelligenza artificiale generativa promette di cambiare in modo significativo il modo in cui si gestiscono le relazioni con i clienti<\/a>, ma per farlo ha bisogno di dati precisi, aggiornati, accessibili e completi.<\/strong> Perch\u00e9 \u00e8 importante? In questo trimestre potresti fare qualcosa di diverso rispetto al trimestre precedente, in base ai dati pi\u00f9 recenti. Ma se i tuoi dati sono obsoleti o non corretti, l\u2019intelligenza artificiale li utilizzer\u00e0 comunque. <\/p>\n\n\n\n Quando addestri i modelli per l\u2019AI generativa, devi innanzitutto garantire l\u2019eccellenza dei dati<\/strong>. Per sistemare i dati, rimuovi i duplicati, gli outlier, gli errori e altri elementi che possono influenzare negativamente il modo in cui prendi le decisioni. Quindi collega le tue fonti di dati<\/a>, come marketing, vendite, assistenza e commercio, in un unico record, aggiornato in tempo reale, in modo che l\u2019AI possa dare i consigli giusti.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Di recente, McKinsey ha scritto<\/a>: \u201cLe aziende che non hanno ancora trovato il modo di armonizzare i propri dati e fornirvi accesso immediatonon saranno in grado di sfruttare gran parte del potere potenzialmente trasformativo dell\u2019AI generativa\u201d. <\/em><\/p>\n\n\n\n La fiducia, ovvero garantire la protezione dei dati dei clienti e l\u2019uso etico dell\u2019AI, \u00e8 il fulcro della diffusione e del successo dell\u2019AI generativa sia tra le aziende che tra i clienti.<\/p>\n\n\n\n Chiediti se il tuo partner tecnologico sta integrando le protezioni per l\u2019AI nei suoi sistemi e nelle sue applicazioni. <\/strong>I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i programmi informatici su cui si basano gli algoritmi di intelligenza artificiale, contengono enormi quantit\u00e0 di dati ma mancano di salvaguardie, controlli e funzionalit\u00e0 per la privacy. Le aziende possono sfruttare gli incrementi di produttivit\u00e0 dell\u2019AI senza cedere i dati. <\/p>\n\n\n\n La fiducia nella privacy dei dati dell\u2019AI richiede protezioni speciali<\/a> che includono il mascheramento dei dati, il rilevamento della tossicit\u00e0, il grounding dei dati, la zero retention<\/strong> e altro ancora. Queste misure permettono di proteggere i dati e aiutano a garantirne un uso etico, aumentando le possibilit\u00e0 di successo dell\u2019AI.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Una ricerca<\/a> pubblicata su Harvard Business Review ha rilevato che le iniziative di AI devono affrontare enormi barriere culturali e organizzative e che le aziende devono allineare la loro cultura, la loro struttura e i loro metodi di lavoro per supportare e scalare l\u2019AI.<\/strong> Chiediti se tutti i tuoi stakeholder condividono questa responsabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n L\u2019intelligenza artificiale generativa rappresenta un cambiamento cos\u00ec grande che alcune aziende stanno costituendo task force interfunzionali<\/a> per stabilire come procedere. Secondo gli esperti<\/a>, \u00e8 consigliabile istituire un comitato di governance dell\u2019AI per guidare i team di sviluppo e stabilire gli standard di spiegabilit\u00e0<\/strong>, tra le altre cose. Ovvero, determinare come e perch\u00e9 l\u2019AI d\u00e0 determinati consigli e raccomandazioni. <\/p>\n\n\n\n Schneider Electric, ad esempio, ha formalizzato un programma di AI<\/a> sotto la guida di un Chief AI Officer e lo ha esteso a ogni parte dell\u2019azienda. Ha implementato un modello operativo globale di AI davvero personalizzato. Ogni funzione aziendale, tra cui marketing, vendite, assistenza, ecc., ha un AI Product Owner e una persona responsabile del cambiamento che collabora con il centro di competenza tecnologica, ovvero l\u2019hub, per trovare nuovi usi dell\u2019AI, fornire la tecnologia e garantire l\u2019adozione da parte dei dipendenti. <\/p>\n\n\n\n \u201cOgni caso d\u2019uso dell\u2019AI, e ce ne sono in quasi tutte le funzioni, vede la partecipazione di persone sia dell\u2019Hub che dell\u2019azienda\u201d<\/em>, afferma Madhu Hosadurga, Global Vice President of Enterprise AI di Schneider.<\/strong><\/p>\n\n\n\n L\u2019AI si sta evolvendo a un ritmo cos\u00ec rapido che la risposta a questa domanda (per la maggior parte delle aziende) \u00e8 probabilmente no. Un recente sondaggio<\/a> ha rilevato che il 67% dei leader aziendali a livello globale sta prendendo in considerazione l\u2019utilizzo dell\u2019AI generativa<\/strong>, ma circa lo stesso numero di leader IT afferma che i propri dipendenti non hanno le competenze necessarie per utilizzarla.<\/p>\n\n\n\n Essere un\u2019azienda AI-first<\/strong> (come lo erano prima le aziende digital-first o mobile-first) richiede un\u2019attenta valutazione dei talenti a disposizione<\/strong>. Per prima cosa, occorre determinare le capacit\u00e0 attuali rispetto a ci\u00f2 che si intende realizzare. Poi bisogna identificare le lacune, quindi dare priorit\u00e0 alla creazione di queste competenze di intelligenza artificiale. Ovviamente, queste variano in base al settore e alle esigenze specifiche dell\u2019azienda. <\/p>\n\n\n\n Probabilmente sar\u00e0 necessario sviluppare un piano di assunzioni per acquisire talenti e formare i lavoratori all\u2019uso dell\u2019AI generativa. Quest\u2019ultimo obiettivo pu\u00f2 essere raggiunto fornendo l\u2019accesso alla formazione on-demand<\/a> per le competenze critiche, incentivando i lavoratori ad apprendere nuove competenze e dando priorit\u00e0 all\u2019aggiornamento professionale come parte integrante del lavoro. <\/p>\n\n\n\nIl punto di vista dei dipendenti<\/h5>\n\n\n\n
\n
Un riepilogo veloce<\/h5>\n\n\n\n
\n
Tutto quello che devi sapere sull\u2019<\/strong>AI<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t
![\"\"](\"https:\/\/www.salesforce.com\/it\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-one.png\")
\n\n\t\t\n\t\t\t\t\t![\"\"](\"https:\/\/www.salesforce.com\/it\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-accent-layout-one.png\")
\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\t![\"\"](\"https:\/\/www.salesforce.com\/it\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-cloud-layout-one.png\")
\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\nLa tua prossima mossa<\/h5>\n\n\n\n
\n
Quanto sono validi i nostri dati?<\/h5>\n\n\n\n
Come si stabilisce la fiducia?<\/h5>\n\n\n\n
Dobbiamo riorganizzare la nostra azienda intorno all’AI?<\/h5>\n\n\n\n
Abbiamo le competenze giuste?<\/h5>\n\n\n\n