Rivoluzione tecnologica: come l’IA generativa e il machine learning stanno trasformando il mondo aziendale

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il nostro mondo, e tra le sue branche più promettenti troviamo l’intelligenza artificiale generativa (IA generativa) e il machine learning (ML). Spesso confusi, questi due campi presentano differenze fondamentali che è importante comprendere per sfruttarne appieno il potenziale.

Il machine learning si basa sulla capacità delle macchine di apprendere da grandi quantità di dati. Attraverso algoritmi complessi, i sistemi identificano pattern, fanno previsioni e prendono decisioni autonome. Pensiamo ai sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti su e-commerce o film su piattaforme di streaming: il machine learning analizza gli acquisti e le visualizzazioni passate per offrire contenuti personalizzati.

L’intelligenza artificiale generativa, invece, non si limita ad analizzare i dati, ma li usa come base per creare contenuti nuovi. Immaginiamo chatbot che sostengono conversazioni fluide e realistiche, o strumenti che generano immagini, musica e video originali. L’IA generativa apre porte a possibilità creative senza precedenti.

Il Ruolo del Machine Learning nell’IA Generativa

Il machine learning è il gigante su cui si regge l’IA generativa. Come spiegato da Everest Group, l’IA generativa è una tecnologia emergente con il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Utilizza algoritmi di ML e deep learning per generare output nuovi e unici, come testi, immagini e musica, sulla base di una serie di input su cui il modello è stato addestrato.

Per comprendere meglio la relazione tra IA generativa e machine learning, possiamo pensare all’IA come a un’espressione generica che racchiude tutti i tipi di IA, compresa l’IA generativa. Il machine learning è il modo in cui qualsiasi intelligenza artificiale apprende. Esistono molti tipi di IA e molti modelli di machine learning, inclusi modelli di trasformazione, di diffusione e reti generative avversarie (GAN).

Un esempio pratico di come l’IA generativa e il machine learning possano lavorare insieme è l’elaborazione della corrispondenza e-mail. Le organizzazioni ricevono un flusso costante di corrispondenza da clienti, potenziali clienti, partner e fornitori. Questo lavoro minuzioso è un aspetto importante dell’operazione aziendale e un ottimo candidato per l’automazione tramite IA.

Per iniziare a elaborare le e-mail con l’IA, l’organizzazione deve prima classificarle. Qui entra in gioco il machine learning. Utilizzando l’oggetto Appian AI Skill Designer, uno sviluppatore può creare un modello di IA per la classificazione delle e-mail. Dopo aver caricato un set di e-mail per addestrare il modello, il machine learning entra in azione, apprendendo dai dati e-mail e classificando le e-mail in categorie come assistenza clienti, vendite e richieste di informazioni alla stampa.

Una volta completata la classificazione, l’IA generativa può intervenire per scrivere le risposte. Collegando l’applicazione al plug-in Appian OpenAI, lo sviluppatore può generare contenuti per le e-mail. Il plug-in inserisce una copia dell’e-mail del mittente nello strumento di IA generativa, che fornisce suggerimenti su come rispondere e consente di generare una risposta iniziale. Il dipendente può quindi modificare l’e-mail generata secondo le proprie esigenze.

Le Differenze Fondamentali tra IA Generativa e Machine Learning

L’intelligenza artificiale generativa e il machine learning sono entrambi sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale, ma presentano differenze significative. Il machine learning è un ramo specifico dell’IA che si occupa di sviluppare sistemi in grado di imparare dai dati, identificare pattern nei dataset e prendere decisioni con il minimo intervento umano. Gli algoritmi di machine learning funzionano analizzando grandi set di dati rilevanti e addestrati, con professionisti umani che validano il funzionamento dei modelli per garantirne l’efficacia anche con dati nuovi.

I modelli di IA generativa, invece, non si limitano ad analizzare i dati e a estrarre pattern significativi, ma sfruttano questa conoscenza per generare nuovi contenuti (testi, immagini, musica, video) e nuovi dati che non facevano parte del set iniziale. L’IA generativa utilizza reti neurali, reti generative avversarie (GAN), autocodificatori variazionali (VAE) e modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, LLAMA e Gemini.

Le differenze tra IA generativa e machine learning sono importanti da conoscere per capire quando utilizzare una o l’altra tecnologia. Il machine learning è pensato per comprendere i dati esistenti e generare previsioni basate su quella conoscenza, mentre l’IA generativa mira a creare nuovi contenuti simili a quelli umani. Questa differenza fondamentale si riflette anche negli output: il machine learning genera decisioni e previsioni, mentre l’IA generativa produce testi e diversi media, rendendola adatta a domini applicativi più creativi.

Applicazioni e Sinergie tra IA Generativa e Machine Learning

L’intelligenza artificiale generativa e il machine learning possono essere usati in combinazione per creare applicazioni e modelli potenti. Gli algoritmi di machine learning possono migliorare le performance dell’IA generativa creando dati di training di qualità elevata, mentre la generazione di IA può potenziare il machine learning creando dati sintetici relativi a scenari in cui le informazioni scarseggiano. Conoscendo i punti di forza e le mancanze delle due tecnologie, è possibile scegliere la migliore per scopi specifici e sostenere il passo dell’innovazione.

Nel contesto aziendale, l’utilizzo congiunto di IA e ML consente di ottenere benefici in vari ambiti applicativi. Ad esempio, nella gestione documentale, le e-mail che entrano nei sistemi aziendali possono essere automaticamente classificate e archiviate, rendendole disponibili per applicazioni in diverse linee di business. Le tecniche di NLP (natural language processing) possono riconoscere i contenuti testuali, mentre i modelli di ML apprendono dai dati processati per attribuire metadati in modo efficace e preciso.

Le applicazioni basate su IA e ML sviluppano sinergie per effettuare analisi predittive e supportare decisioni, migliorando le esperienze dei dipendenti e dei clienti. In vari settori di business, le applicazioni dell’intelligenza artificiale e del machine learning sono innumerevoli:

– *Manifattura: monitoraggio e manutenzione predittiva secondo il paradigma Industry 4.0 (smart factory); gestione della supply chain per ottimizzare le forniture di materie prime e componenti di produzione; logistica.
– Retail (e-commerce e in-store): ottimizzazione della supply chain, analisi predittiva della domanda, motori di raccomandazione per suggerire soluzioni di acquisto, campagne di marketing personalizzate.
– Servizi finanziari (fintech): rilevamento automatico delle frodi, automazione dei processi di trading, valutazione e analisi dei rischi per il rilascio di mutui e finanziamenti.
– Healthcare: diagnostica avanzata su computer vision, analisi delle cartelle cliniche, terapie farmacologiche personalizzate, monitoraggio dei pazienti e previsioni sull’andamento dei parametri fisiologici.

Bullet Executive Summary

L’intelligenza artificiale generativa e il machine learning rappresentano due facce della stessa medaglia, offrendo opportunità uniche per innovare e migliorare i processi aziendali e le esperienze dei clienti. Mentre il machine learning si concentra sull’apprendimento dai dati esistenti per fare previsioni e prendere decisioni, l’IA generativa va oltre, creando nuovi contenuti che non esistevano prima.

Nozione base di intelligenza artificiale correlata: L’IA generativa utilizza modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4 per generare testi naturali, dimostrando la capacità di comprendere e creare contenuti simili a quelli umani.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale correlata*: Le reti generative avversarie (GAN) sono un tipo di IA generativa che utilizza due reti neurali in competizione per creare nuovi dati. Una rete genera nuovi contenuti mentre l’altra valuta la loro autenticità, migliorando continuamente la qualità dei dati generati.

In conclusione, l’integrazione di IA generativa e machine learning può portare a soluzioni innovative e potenti, trasformando il modo in cui le aziende operano e interagiscono con i loro clienti. Conoscere e comprendere le differenze tra queste tecnologie è fondamentale per sfruttarne appieno il potenziale e rimanere al passo con l’innovazione.