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La nuova era dell’AI generativa
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22 marzo 2023
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L’ascesa di ChatGPT ha attirato l'attenzione del mondo sul potere dell'AI generativa. In questi mesi, infatti, ci siamo resi conto del potenziale realmente rivoluzionario e straordinario di questa tecnologia.
I modelli linguistici (LLM, Large Language Models), addestrati con enormi quantità di dati che alimentano il cuore tecnologico dell’AI generativa, rappresentano un punto di svolta significativo. Non solo hanno permesso di decifrare la complessità del linguaggio, consentendo agli algoritmi di comprendere il contesto di una richiesta e dedurne l’intento per creare in autonomia contenuti pertinenti, ma possono anche essere rapidamente ottimizzati per una vasta gamma di diverse attività.
L’AI generativa è destinata a trasformare radicalmente molti ambiti, dalla scienza al business e alla sanità, fino all'organizzazione della società stessa. L'impatto positivo sulla creatività e sulla produttività umana sarà enorme.
Le aziende possono utilizzare questi modelli per riprogettare completamente le abitudini e le modalità di lavoro.
Ogni ruolo, in ogni azienda, può potenzialmente essere ripensato grazie all’AI generativa, che si candida ad assumere il ruolo di vero e proprio co-pilota della produttività e della creatività, amplificando le potenzialità di ciascun individuo.
L'AI generativa avrà un impatto rilevante su molte attività attualmente svolte dalle persone, ma non sull’occupazione complessiva. Alcune attività saranno automatizzate, altre invece saranno trasformate.
Nasceranno nuove figure professionali, in particolare con ruoli di supervisione, responsabili di garantire un uso accurato e responsabile dei sistemi di AI generativa. Ecco perché le organizzazioni che investono nella formazione specifica del proprio personale su queste tecnologie godranno di un vantaggio competitivo rilevante.
ChatGPT ha risvegliato l'attenzione del mondo sul potenziale trasformativo dell'AI generativa, catturando interesse su scala globale e favorendo un'ondata di creatività senza precedenti.
Immaginate se ogni dipendente potesse avere al proprio fianco un assistente che "conosce” alla perfezione tutto ciò che riguarda l’azienda - la storia, le diverse sfaccettature del business, i flussi di lavoro - e potesse rielaborare queste informazioni nell’arco di pochi secondi e in modi infinitamente diversi.
Siamo in una fase iniziale del ciclo di adozione dell’AI generativa: la maggior parte delle organizzazioni sta iniziando a sperimentare, utilizzando modelli già universalmente disponibili e pronti all'uso. Tuttavia, i vantaggi principali per le aziende arriveranno nel momento in cui le organizzazioni inizieranno a personalizzare i modelli alla base dei sistemi di AI generativa utilizzando i propri dati per soddisfare le proprie specifiche esigenze.
Le applicazioni di AI generativa e LLM sono già pronte per essere utilizzate da qualsiasi individuo, anche senza nessuna conoscenza informatica. Le aziende possono integrarle rapidamente nei propri sistemi tramite le interfacce di programmazione (API) e personalizzarle attraverso tecniche di ingegneria e coding come il prompt tuning o il prefix learning, che migliorano le prestazioni del modello e i risultati su compiti specifici.
Per massimizzare il valore delle applicazioni di AI generativa e dei foundation model su casi d'uso particolari, le aziende dovranno personalizzare progressivamente i modelli pre-addestrati, alimentandoli con i propri dati per ottenere col tempo risultati sempre più precisi.
98%
degli executive delle aziende globali concorda sul fatto che i foundation model AI avranno un ruolo chiave nelle strategie organizzative nei prossimi 3-5 anni.
40%
delle ore lavorative sarà supportato o potenziato dall’impiego dei Large Language Model (LLM) come GPT-4.
Nei prossimi anni assisteremo a investimenti consistenti nell'AI generativa e nei Large Language Model. Quello che veramente contraddistingue questa ondata di innovazione dalle precedenti è che il progresso tecnologico, l’impianto normativo e la diffusione delle applicazioni in azienda stanno evolvendo in parallelo e allo stesso ritmo.
Ogni aspetto strutturale dell’AI generativa (applicazioni, fine-tuning degli algoritmi, foundation model, dati e infrastrutture) è destinato a evolvere rapidamente: nel tempo in cui la tecnologia si consolida, le necessità di rielaborazione intelligente crescono esponenzialmente. I costi e le emissioni di CO2 derivanti dalle applicazioni di AI generativa sono aspetti chiave da tenere in considerazione.
ChatGPT solleva importanti questioni sull'uso responsabile dell'AI. La velocità di evoluzione e diffusione della tecnologia richiede alle aziende di prestare attenzione a qualsiasi implicazione di carattere legale, etico e reputazionale del suo utilizzo. Gli uffici legali delle aziende devono dimostrare di saper rispondere a tutti gli interrogativi che riguardano aspetti fondamentali di tutela della proprietà intellettuale, della privacy, della fiducia dei consumatori, della gestione delle identità e della sicurezza dei dati.
Le aziende devono reinventare le modalità di lavoro e pianificare da subito il proprio percorso per generare valore dall'AI generativa. Ai leader aziendali è affidato il compito di guidare il cambiamento attraverso la riassegnazione di compiti e incarichi, il ridisegno dell’organizzazione e la riqualificazione delle persone. Ogni singolo ruolo può potenzialmente essere ripensato una volta scomposto nei suoi elementi fondamentali che, a seconda dei casi, potranno essere automatizzati, supportati o potenziati grazie alla collaborazione Human + Machine.
63%
dei Large Language Model si rifletterà in ogni settore, con un impatto variabile da un minimo del 9% a un massimo del 63% delle ore lavorate.
Le aziende hanno molti modi per applicare l’AI generativa e i modelli che ne sono alla base per diventare più efficienti e ottenere un vantaggio competitivo rilevante. Ma dovranno reinventare completamente le modalità di lavoro per ottenere valore di business dall'applicazione di questa tecnologia. I leader aziendali devono guidare da subito il cambiamento, ridisegnando i flussi e le attività e fornendo alle persone le nuove competenze indispensabili a far fronte ai rapidi cambiamenti tecnologici.
Per avviare il proprio percorso è utile considerare alcuni elementi essenziali.
Nella sperimentazione e adozione dell'AI generativa, le organizzazioni dovrebbero adottare un approccio a due livelli. Il primo è quello che si focalizza sulle opportunità che derivano dall’impiego di applicazioni e modelli pronti all’uso, in grado di garantire risultati rapidi. Il secondo livello, invece, si sviluppa a partire dalla reinvenzione dei modelli operativi attraverso l’uso di modelli AI personalizzati con i dati dell’azienda adottando una mentalità orientata al business.
Le aziende devono comprendere fin da subito l’importanza di concentrarsi sulle persone, così come sulla tecnologia. Sarà necessario procedere a un aumento rilevante degli investimenti indirizzati alla formazione sull’AI generativa. Oltre a garantire lo sviluppo di competenze tecniche specifiche – di ingegneria, data science, architettura IT – bisognerà assicurarsi che le persone sviluppino la capacità di operare all’interno di flussi di lavoro e processi potenziati dall'AI.
I modelli su larga scala hanno bisogno di enormi quantità di dati per imparare a risolvere le sfide prioritarie per ciascuna azienda. Ecco perché è importante adottare un approccio strategico all’AI, per riuscire ad acquisire, perfezionare e distribuire i dati nell’ambito di questi sistemi, garantendone anche un’adeguata protezione. È necessario integrare queste applicazioni all'interno di una cloud data platform che disponga di dati sicuri, di qualità e riutilizzabili.
Nel definire i requisiti alla base dell'infrastruttura, dell'architettura, del modello operativo e della governance delle applicazioni di AI generativa, è importante pensare alla sostenibilità ambientale, in particolare agli aspetti economici ed energetici.
Poter accedere alle risorse e alle esperienze condivise dai partner del proprio ecosistema - vendor di tecnologia, start-up, società di servizi professionali, università e centri di ricerca - permette di accelerare la scalabilità delle applicazioni AI generativa in azienda riducendo al minimo i rischi associati.
Prima di affrontare un percorso di adozione su larga scala delle applicazioni di AI generativa, è importante predisporre un solido impianto di governance. I potenziali rischi vanno valutati fin prime fasi di progettazione, così da diffondere un approccio responsabile all'AI in tutto il business.
51%
delle ore lavoro complessive dei dipendenti sono riconducibili ad attività legate al linguaggio.
42%
delle aziende intende investire in maniera consistente su ChatGPT nel 2023.
Momenti come quello che stiamo vivendo non accadono spesso. Siamo all'inizio di un’epoca incredibilmente dinamica e ricca di innovazioni che cambieranno radicalmente il modo in cui le persone accedono alle informazioni, gestiscono attività, creano contenuti, progettano nuovi prodotti e servizi.
Nell’ambito di questo processo evolutivo, una volta incorporati nel "digital core" dell'azienda, i sistemi di AI generativa permetteranno di reinventare moltissime attività e aree di business, potenziare le capacità umane e favorire nuovi modelli di crescita. Lungo il percorso, queste tecnologie contribuiranno a definire un modello completamente nuovo per reinventare l'azienda e il suo business.
Reinventare il modo in cui il lavoro viene svolto e aiutare le persone a stare al passo con il cambiamento guidato dalla tecnologia sarà essenziale per realizzare il pieno potenziale dell’AI generativa.
Le aziende dovranno ripensare radicalmente il lavoro e la sua organizzazione, concentrandosi sulle operations e sulla formazione delle persone, così come sulla tecnologia.
Per le aziende è giunto il momento di cogliere i benefici dei progressi rivoluzionari dell'intelligenza artificiale per stabilire nuovi livelli di prestazioni, ridefinire se stesse e la propria mission e, in alcuni casi, arrivare a trasformare completamente i settori in cui operano.
Il Tecnology Quotient (TQ) è il modo in cui realizziamo e dimostriamo la nostra volontà di combinare tecnologia e ingegno umano per creare valore a 360°. Dalla leadership ai dipendenti, sviluppiamo il quoziente tecnologico a tutti i livelli per guidare al meglio la reinvenzione del business.
In Accenture investiamo nella formazione continua e ogni dipendente riceve un punteggio TQ individuale. Il programma di e-learning TQ di Accenture è un modo semplice ed efficace per garantire che ogni membro del team acquisisca competenze avanzate sulle nuove tecnologie.