IA generativa: come utilizzarla oggi nelle applicazioni aziendali

I rapidi progressi dell'intelligenza artificiale (IA) hanno radicalmente trasformato il panorama dell'innovazione aziendale. La notevole crescita in termini di capacità di elaborazione, storage dei dati e algoritmi ha portato allo sviluppo di sistemi di IA sempre più sofisticati. E il miglioramento dei processi di deployment del software, con tecniche come la containerizzazione e l'orchestrazione, aumenterà ancora di più la portata e le capacità delle applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning (ML). Ad esempio, oggi gli sviluppatori possono creare, distribuire e gestire i carichi di lavoro AI/ML in modo scalabile ed efficiente con soluzioni disponibili al grande pubblico come Red Hat OpenShift AI e NVIDIA AI-ready Enterprise Platform.

Tutti questi progressi tecnologici hanno reso l'intelligenza artificiale più accessibile e funzionale in diversi campi. Tra le discipline dell'IA, l'IA generativa è un catalizzatore che applicato in contesti aziendali consente di creare, iterare e ottimizzare le soluzioni a problemi complessi. Il crescente interesse per l'IA generativa ci offre un'ottima opportunità per esplorare il suo potenziale ed esaminare i suoi vantaggi per le applicazioni aziendali trasformative.

Cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa è una branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di creare contenuti originali, come immagini, testi e musica. A differenza dei sistemi di IA tradizionali che si basano su regole predefinite o modelli di dati espliciti, l'IA generativa sfrutta reti neurali complesse per apprendere da vasti set di dati e generare output in modo autonomo.

Cosa può fare l'IA generativa per le applicazioni aziendali?

L'IA generativa ha delle potenzialità enormi in moltissimi settori. Le aziende possono sfruttare l'IA generativa per aumentare la creatività umana e accelerare l'innovazione migliorando l'efficienza operativa, creando campagne pubblicitarie accattivanti, rilevando le frodi o generando agenti virtuali realistici. Con le applicazioni di IA generativa e i dati corretti, le aziende possono esplorare più possibilità, ridurre al minimo i rischi, ottimizzare la produzione, automatizzare le attività, sviluppare soluzioni innovative e risparmiare sui costi.

Personalizzare l'esperienza dei clienti

La personalizzazione dell'esperienza dei clienti è un elemento indispensabile per il successo aziendale. In questo caso l'IA generativa può offrire un contributo fondamentale perché analizzando grandi volumi di dati relativi ai clienti è in grado di aiutare i leader aziendali a comprendere le preferenze, i comportamenti e le tendenze. In base a queste informazioni, le aziende possono poi creare in modo dinamico consigli personalizzati, pubblicità mirate ed esperienze su misura per coinvolgere e fidelizzare i clienti.

L'IA generativa viene comunemente utilizzata per sviluppare assistenti virtuali e chatbot in grado di interagire in modo autonomo con i clienti, gestire le richieste e fornire supporto. L'applicazione di assistenti virtuali in azienda non è una novità. Ad esempio, Watson Assistant è stato rilasciato a luglio del 2016 e viene utilizzato ancora oggi per l'assistenza clienti, per il marketing e per le risorse umane. Gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale permettono di migliorare il servizio clienti, automatizzare le attività di routine e migliorare l'esperienza dell'utente.

Semplificare le operazioni e incrementare l'efficienza

L'IA generativa aiuta a incrementare l'efficienza operativa automatizzando le attività lunghe e ripetitive. Dalla generazione automatizzata di report all'ottimizzazione della gestione della catena di distribuzione fino alla manutenzione predittiva e al rilevamento delle anomalie, le aziende possono sfruttare l'IA generativa per semplificare le operazioni, ridurre i costi e migliorare l'efficienza generale. 

Ad esempio, Ansible Lightspeed (anteprima tecnica) aiuta gli sviluppatori a creare Ansible Playbook in modo più efficiente utilizzando l'IA generativa con IBM Watson Code Assistant. L'automazione delle attività di routine permette ai dipendenti di concentrarsi su attività strategiche che favoriscono la produttività e l'innovazione aziendali.

Migliorare i processi decisionali

L'IA generativa è uno strumento prezioso per l'ottimizzazione dei processi decisionali basati sui dati. Le aziende possono generare scenari alternativi, testare ipotesi e fare previsioni sfruttando i dati storici ed eseguendo simulazioni. L'IA generativa è in grado di analizzare grandi volumi di dati, identificare modelli e generare previsioni o simulazioni a supporto dei processi decisionali. Può fornire informazioni preziose, ottimizzare le operazioni e supportare la pianificazione strategica. 

Ad esempio, Atomiton è in grado di prevedere la domanda di energia negli stabilimenti industriali e proporre delle soluzioni per ottimizzare il consumo di energia in produzione e ridurre i costi. Grazie a questa capacità decisionale, i leader aziendali possono esaminare diversi scenari, valutare i rischi e ottimizzare le strategie.

Tutelare la privacy e la sicurezza

La privacy e la sicurezza dei dati sono aspetti fondamentali per tutte le aziende, in particolare per quelle che operano nel settore sanitario e finanziario. L'IA generativa offre un approccio che tutela la privacy perché prevede di generare dati sintetici che mantengono le proprietà statistiche del set di dati originale e garantiscono al contempo la privacy individuale. In questo modo si favoriscono la condivisione dei dati e la collaborazione e si salvaguardano le informazioni sensibili. 

Rilevare le frodi e garantire la sicurezza informatica

L'IA generativa aiuta a identificare e prevenire le attività fraudolente analizzando modelli di dati, anomalie e potenziali minacce, e permette di migliorare i sistemi di sicurezza, rilevare le vulnerabilità e ridurre i rischi. Gli operatori certificati sviluppati dai partner di Red Hat, come Dynatrace, CrowdStrike e molti altri, sfruttano l'intelligenza artificiale, anche se in modi diversi, per rilevare le frodi e garantire la sicurezza delle operazioni nel cloud.

L'IA generativa ha portato a un cambiamento delle applicazioni aziendali in chiave trasformativa. Adottando l'IA generativa, le aziende possono sfruttare una creatività senza precedenti, offrire esperienze personalizzate, semplificare e proteggere le operazioni, migliorare i processi decisionali e promuovere l'innovazione.

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