Anche la tecnologia Generative AI entra nel mondo delle imprese, portando una diversa forma di originalità per la creazione di testi e immagini, cambiando il modo in cui creiamo contenuti per applicazioni come design, intrattenimento, eCommerce, ricerca scientifica e HR. Si tratta di una forma avanzata di machine learning, sull’onda del successo in questo momento grazie al software ChatGPT di OpenAI. 

Il potenziale di questa tecnologia risiede nella possibilità di migliorare le prestazioni di diverse attività aziendali, ad esempio la produzione di immagini e di codice software, rendendoli più veloci e a loro modo creativi grazie al mix di grandi quantità di fonti e di dati utilizzati.

Di cosa si tratta

I sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa rientrano nell’ampia categoria della General Artificial Intelligence (AGI) e nell’apprendimento automatico o Machine Learning (ML). 

La Generative AI, attraverso gli algoritmi permette di creare nuovi contenuti, tra cui audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video. Infatti, i software di AI generativa partono dalle richieste o descrizioni (prompt) formulate in linguaggio naturale dall’utente (umano o software) per generare testi da testi (Text-to-Text), immagini da testi (Text-to-Image) o anche immagini da immagini (Image-to-Image). Una sorta di rielaborazione che arriva ad essere etichettata come creativa, perché la grande quantità di dati utilizzata per l’addestramento/apprendimento del software è massiccia.

Come migliora le performance delle aziende

L’AI Generativa migliora le performance aziendali in quanto può generare in maniera istantanea codici e testi, può inoltre supportare le organizzazioni nella progettazione di prodotti di design e fotografici. Al momento la sua massima efficacia sta nella produzione di contenuti standard, come email, CV o manuali.

L’AI Generativa migliora le performance:

• ottimizzando i processi: può infatti essere utilizzata per ottimizzare i processi aziendali, come la pianificazione della produzione o della distribuzione;
• creando nuovi progetti: può essere utilizzata per generare nuovi prodotti o per creare nuovi design di prodotto;
• migliorando la Customer Experience: può essere utilizzata anche per generare contenuti personalizzati per i clienti, come raccomandazioni di prodotto o risposte automatizzate ai messaggi;
• analizzando i dati: è possibile utilizzarla per analizzare grandi quantità di dati e generare insight che possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate;
• riducendo i costi: infatti può aiutare le aziende a ridurre i costi automatizzando alcuni processi manuali.

Procuramdo all’azienda tutti questi vantaggi, si comprende come si stia parlando di un modello di intelligenza artificiale cd. generativo che richiede una grande quantità sia di dati sia di capitale per essere realizzato. Tratti che, attualmente, precludono il concreto utilizzo ai più, rendendolo esclusivo ad aziende con grandi disponibilità su entrambi i fronti. 

Mentre, le aziende che vogliono impiegare la Generative AI possono o ricorrere alla tecnologia così com’è, off-the-shelf, oppure addestrarla inserendo propri dati e modelli da cui il software può imparare.

Alcune applicazioni e opportunità

Essendo gli algoritmi generativi addestrabili su una grande quantità di dati, può tornare utile alle aziende di design, poiché si tratta di un’AI che aiuta a velocizzare e efficientare la creazione e la modifica di progetti. In questo caso l’algoritmo andrà ad analizzare immagini di prodotti esistenti generando nuovi modelli nel rispetto di criteri stabiliti oppure modificando e personalizzando progetti esistenti. Le applicazioni vanno dal Fashion design al design automobilistico alla progettazione di edifici e altre opere di architettura.

Per quanto riguarda il settore di e-commerce e Retail, l’AI Generativa torna utile per la personalizzazione di prodotti e contenuti. Ad esempio, per consigli di prodotto o contenuti promozionali, progettazione di siti web e applicazioni. Ma anche per l’ottimizzazione dei prodotti, attraverso l’analisi dei dati sulle prestazioni dei prodotti stessi, proponendo modifiche progettuali per migliorarli. Non solo. La modifica delle caratteristiche visive dei prodotti o la loro descrizione in video offre un’altra possibile applicazione: parliamo di video di rendering automatici con una grande variabilità di parametri, dall’angolazione alla dimensione, dai colori alle ambientazioni.

Riflessione finale

È evidente come le tecnologie di intelligenza artificiale e di machine learning possano essere molto interessanti per elaborare strategie costruite su informazioni essenziali. Offrendo un nuovo modo di pensare e pianificare.

Sicuramente questa tecnologia porterà alla nascita di nuove posizioni lavorative, dando un valore aggiunto al business.