Cos’è l’AI generativa e come funziona

27 Novembre 2024

Nel 2024, l’AI generativa si conferma una delle tecnologie che maggiormente sta rivoluzionando il mondo.

L’AI generativa è un ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare contenuti nuovi e originali, come testi, immagini, musica o persino codice software. A differenza di altre tecnologie basate sull’AI che si limitano a riconoscere pattern o a rispondere a input specifici, l’AI generativa può produrre contenuti che sembrano creati da esseri umani. Le applicazioni di questa tecnologia sono numerose e includono la creazione di opere d’arte digitali, la scrittura di articoli, la generazione di prototipi di design e molto altro.

Nel 2024, l’AI generativa si conferma una delle tecnologie che maggiormente sta rivoluzionando il mondo. Secondo un sondaggio condotto da Gartner nel terzo trimestre del 2023, il 45% delle organizzazioni sta pilotando o sperimentando l’AI generativa, mentre un ulteriore 10% ha già adottato soluzioni basate su questa tecnologia.

Prima di capire cos’è e come funziona approfondiamo anlcune definizioni essenziali, prese da Microsoft:

AI (intelligenza artificiale) (anni ’50)
Teoria e sviluppo dei sistemi informatici che sono in grado di eseguire attività
che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come la percezione visiva,
il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione da una lingua
all’altra

Apprendimento automatico (anni ’90)
Sottoinsieme di AI e informatica in cui i modelli algoritmici vengono sottoposti
ad addestramento per apprendere dai dati esistenti per prendere decisioni
o fare previsioni

Deep Learning (anni ’10)
Tecnica di apprendimento automatico che utilizza livelli di reti neurali per
elaborare i dati e prendere decisioni

AI generativa (anno ’20)
Tipo di tecnologia dell’intelligenza artificiale che usa modelli algoritmici per
creare nuovi contenuti scritti, visivi e uditivi in caso di determinati prompt
o dati esistenti

Cos’è l’AI Generativa

Entro il 2025, l’AI generativa sarà integrata nell’80% delle offerte di AI conversazionale – Gartner

L’AI generativa utilizza modelli avanzati come i Large Language Models (LLM) per creare contenuti testuali, rispondere a domande e generare insight, ha a disposizione una quantità di dati numerosissima che gli ha permesso non solo di comprendere le richieste ma anche di formulare delle risposte sensate andando ad aggregare le informazioni per restituire una risposta coerente e (quasi del tutto) realistica.

Come Funziona l’AI Generativa?

L’AI generativa funziona attraverso l’addestramento su immense quantità di dati, utilizzando tecniche di apprendimento automatico avanzato. Durante questa fase, i modelli imparano a riconoscere schemi, relazioni e strutture nei dati. Una volta addestrati, questi modelli possono generare nuovi contenuti che sembrano essere stati creati da un essere umano.

Il processo può essere suddiviso in tre fasi principali:

Input: L’utente fornisce un prompt o una richiesta.
Elaborazione: Il modello analizza l’input e utilizza le informazioni apprese durante l’addestramento per elaborare una risposta o creare un contenuto.
Output: L’AI restituisce il risultato, che può essere un testo articolato, un’immagine, una musica o persino un video.

Un esempio pratico di applicazione potrebbe essere la creazione automatica di contenuti per una campagna di marketing, dove l’AI generativa produce testi accattivanti o visual accattivanti su misura per il pubblico di riferimento.

Quali Sono le Opportunità e le Sfide dell’AI Generativa?

Opportunità

L’AI generativa offre numerosi vantaggi per le imprese. Può ridurre i tempi di lavoro automatizzando attività complesse, come la creazione di contenuti personalizzati o la gestione di dati. Inoltre, migliora l’esperienza del cliente con risposte rapide e su misura, aumentando la fidelizzazione e il valore percepito.

La sua versatilità la rende adatta a settori diversi, dal retail al settore sanitario, dal marketing al customer service. Grazie alla possibilità di lavorare in più lingue, può supportare aziende globali con facilità.

Secondo un sondaggio condotto da Gartner nel terzo trimestre del 2023, il 45% delle organizzazioni sta pilotando o sperimentando l’AI generativa, mentre un ulteriore 10% ha già adottato soluzioni basate su questa tecnologia

Sfide

Nonostante il suo potenziale, l’AI generativa presenta alcune sfide. Una delle principali è il controllo delle risposte: poiché opera su base probabilistica, può generare contenuti non sempre precisi o adeguati. Inoltre, l’addestramento richiede enormi quantità di dati e risorse computazionali, rendendola una tecnologia costosa e non sempre accessibile.

Gartner prevede che entro la fine del 2025, il 30% dei progetti di AI generativa sarà abbandonato dopo la fase di proof of concept a causa di costi elevati, scarsa qualità dei dati e rischi di implementazione.

La sicurezza dei dati è un altro punto critico, soprattutto per garantire la conformità con regolamenti come la GDPR, fondamentale per proteggere la privacy degli utenti.

Un altro limite riguarda la difficoltà di contestualizzare le risposte in ambiti molto specializzati. L’AI generativa eccelle nella creazione di contenuti generici o creativi, ma quando si tratta di interagire con knowledge base strutturate o di eseguire operazioni specifiche, necessita del supporto di tecnologie più mirate, come l’AI conversazionale.

Come fa l’AI generativa a collaborare con l’AI conversazionale?

La generative AI è però una tecnologia “incontrollabile” e circoscriverla ad obiettivi, argomenti o servizi e prodotti specifici non è così intuitivo come usarlo per supporto.

Pensa, ad esempio, di chiedere a chatGPT di prenotare un appuntamento presso l’ufficio anagrafe del tuo Comune. Potrà aiutarti? Riuscirà a prenotare l’appuntamento in maniera automatica?

La risposta è no. ChatGPT non riesce a compiere azioni specifiche su enti o aziende mirate, non può accedere alle agende e prenotare in autonomia. La sua risposta sarà generica, indicandoti le modalità consuete di prenotazione di un appuntamento ma non potrà aiutarti a prenotarlo.

D’altro canto se chiedessimo ad un Assistente Virtuale all’interno di un e-commerce di generare un testo per un post che converte sulle nuove tecnologie, non riuscirebbe a farlo perché la sua base di conoscenza non possiede informazioni così generiche su un argomento che si discosta completamente dal suo “mondo“.

Queste due tecnologie unite, però, possono evitare vuoti, buchi, errori e non risposte.

AI Generativa: come usarla per realizzare assistenti virtuali personalizzati

L’AI generativa è particolarmente utile nella creazione di assistenti virtuali personalizzati. Grazie alla sua capacità di generare contenuti coerenti e naturali, un assistente virtuale può essere progettato per adattarsi alle preferenze dell’utente, rispondere in modo empatico e fornire consigli personalizzati. Questo è molto utile in ambiti come il customer service, dove gli utenti si aspettano risposte rapide e rilevanti. Inoltre, l’AI generativa può essere utilizzata per migliorare le risposte degli assistenti virtuali, rendendole più naturali e coinvolgenti.

Algho e l’AI Generativa

Algho integra le funzionalità dell’AI generativa e conversazionale per creare assistenti virtuali sempre più avanzati. Grazie all’uso combinato di queste due tecnologie, Algho permette alle aziende di automatizzare la gestione delle richieste, personalizzare le interazioni con i clienti e migliorare la qualità dei servizi offerti, creando esperienze utente che sono al contempo efficienti e coinvolgenti.

Algho difatti integra questa tecnologia per:

Rispondere a domande non previste: per generare risposte accurate anche in assenza di informazioni nella base di conoscenza, attingendo da dati dei modelli generativi o estraendo le informazioni da documenti e costruendo in automatico un risposta adatta
Riformulare risposte in tempo reale: comprende il contesto grazie all’elaborazione multimodale (verbale, non verbale, paraverbale).

Ottimizzare la conoscenza aziendale: utilizza tecnologie di document understanding o continuos learning per aggiornare dinamicamente la sua base di conoscenza tramite fonti aziendali o grazie alle conversazioni con gli utenti.

All’interno di Algho ci sono diverse sezioni dedicate all’integrazione con l’AI generativa

Riformulazione di domande e riposte in un click

Stai scrivendo le domande e le risposte per costruire la base di conoscenza del tuo assistente virtuale? Puoi prevedere diverse tipologie della stessa domanda cliccando su riformulazioni, che in pochi secondi genererà diverse domande e risposte che il tuo AI agent considererà nell’interazione con i clienti.

Genera la conoscenza di base con l’AI generativa

Creare la base di conoscenza degli assistenti virtuali non è mai stato così semplice. In algho abbiamo inserito due modalità di generazione intelligente delle knowledge-base

tramite i tuoi documenti e il modulo Smart document Access. Carica i tuoi documenti aziendali, crea delle cartelle e collegale al tuo assistente virtuali, in pochi secondi le informazioni contenute nei tuoi documenti diventeranno la conoscenza del tuo AI agent personalizzato
tramite Large Language Models. Hai creato un tuo LLM? importalo in Algho e il tuo assistente virtuale sarà pronto in un attimo.

AI e form conversazionali

L’AI generativa nei form serve a potenziare Algho nel riconoscimento ed elaborazione delle risposte degli utenti, oltre che a semplificare il processo di creazione degli assistenti virtuali tramite prompt ad hoc.
Ad esempio, volendo acquisire informazioni circa l’età dell’utente, questo potrà rispondere anche con la sua data di nascita e l’AI generativa calcolerà in automatico l’età.
Oppure, volendo chiedere all’utente di descrivere la sua condizione fisica, l’AI generativa permetterà di comprendere più facilmente i vari parametri da controllare, senza il bisogno di complessi flussi di domande specifiche.