IA generativa per le aziende: 3 realizzazioni per le aziende

L'IA generativa è una delle tecnologie più discusse e sviluppate degli ultimi anni. Dalle aziende locali a quelle che operano in tutto il mondo, la maggior parte delle imprese sta cercando un modo per integrare l'IA nel proprio carico di lavoro e utilizzarla in modo efficace. Sebbene l'IA sia stata resa popolare da un chatbot in grado di generare risultati simili a quelli umani, le aziende e gli utenti hanno visto in essa un potenziale maggiore. Questo porta all'utilizzo dell'IA in diversi aspetti delle aziende di oggi, dallo snellimento del flusso di lavoro alla gestione delle conoscenze. Se hai una conoscenza limitata della Gen AI e vuoi saperne di più, sei nel posto giusto!

In questo articolo esamineremo lo sviluppo, il futuro e gli investimenti della Gen AI e ci occuperemo di come iniziare a utilizzarla!

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TL: DR

• Hype e realtà dell'IA generativa: Nonostante l'attenzione dei media e le reazioni dei mercati finanziari, l'impatto tangibile dell'IA generativa sugli utenti finali e sui margini di profitto rimane limitato, sollevando dubbi sulla sua traduzione in valore aziendale.
• Incertezza e panorama in evoluzione: L'imprevedibilità dell'evoluzione tecnologica, i cambiamenti del panorama aziendale e le preoccupazioni relative alla privacy e alla conformità dei dati rendono difficile per le aziende impegnarsi in investimenti di Gen AI a lungo termine.
• Sfide legate ai costi e all'integrazione: Gli elevati costi di investimento iniziali, il ROI ritardato e la complessità dell'integrazione dell'IA di nuova generazione con i sistemi preesistenti rappresentano ostacoli significativi all'adozione, spesso complicati da responsabilità di finanziamento poco chiare tra i dirigenti.
• Migliori pratiche per l'adozione: Le aziende dovrebbero sviluppare un approccio metodico per superare le incertezze e le sfide, partendo da una piattaforma tecnologica perfettamente integrabile, concentrandosi su problemi piccoli e tangibili con utenti esperti di tecnologia e dando priorità a cicli di feedback rapidi ed economici per determinare il valore aziendale.

Il clamore intorno all'IA generativa

L'intelligenza artificiale è stata l'argomento di punta dell'innovazione negli ultimi 1,5 anni. Il tema ha dominato i mercati azionari, le discussioni all'interno dei consigli di amministrazione e le riunioni dei dirigenti. Grandi aziende come Google e Meta stanno facendo scommesse CAPEX senza precedenti in questo spazio, insieme a un'ondata di nuove startup e all'emergere di un gruppo crescente di esperti di IA. Nonostante la grande attenzione dei media e le notevoli reazioni dei mercati finanziari, l'impatto tangibile sugli utenti finali e sui margini di profitto rimane limitato. Questo solleva una domanda cruciale: perché i progressi dell'IA della Gen non si traducono in un valore aziendale tangibile?

La direzione futura dell'IA generativa

Sicuramente l'imprevedibilità dell'evoluzione tecnologica gioca un ruolo importante in questo panorama dinamico. Con il progredire dello sviluppo dei modelli e l'emergere di nuove applicazioni, l'ambiente di business continua a cambiare. Molte aziende (tra cui Microsoft) hanno già investito molto nella tecnologia e nell'infrastruttura. La maggior parte ha anche sperimentato il livello applicativo, ma sono emersi pochi casi d'uso scalabili che possano essere adottati in modo uniforme in tutti i settori. La situazione è ulteriormente complicata dall'afflusso di nuovi potenziali partner di alleanza e dalla sfida di tenere il passo con i fornitori consolidati. L'assenza di chiari leader di mercato rende difficile per le aziende impegnarsi in investimenti a lungo termine. Inoltre, le preoccupazioni e la mancanza di comprensione dei problemi di privacy e conformità dei dati aggiungono un ulteriore livello di incertezza al processo decisionale.

Investimenti Gen AI

La tecnologia Gen AI è l'astro nascente del mondo di oggi e la chiave per l'inizio di una nuova era. L'IA di nuova generazione rappresenterà uno sviluppo significativo del livello di contributo all'umanità che i telefoni touch e gli home computer hanno fornito in passato. Aziende di fama mondiale come Microsoft, Apple e Nvidia sono consapevoli di questi sviluppi e ogni giorno seguono da vicino l'evoluzione dell'IA e la integrano nei loro prodotti. Ad esempio, Nvidia, un produttore di GPU, ha sviluppato la tecnologia DLSS che genera fotogrammi utilizzando l'IA e le funzionalità di Gen AI.

Le aziende sono sempre più consapevoli del contributo che la tecnologia Gen AI fornirà ai loro prodotti e mercati. Secondo un'indiscrezione che si è diffusa di recente, Nvidia, Microsoft e Apple hanno intenzione di investire 100 miliardi di dollari in OpenAI, il più grande sviluppatore di AI.

Costi della Gen AI

I costi sono un secondo ostacolo significativo. L'adozione dell'intelligenza artificiale è associata a elevati investimenti iniziali, sia per lo sviluppo di capacità interne che per l'acquisizione di competenze e soluzioni tecnologiche esterne. Ciò richiede una spesa iniziale significativa con un ritorno sull'investimento ritardato, che può dissuadere le aziende dall'impegnarsi in questi progetti. La responsabilità di finanziare le iniziative di intelligenza artificiale spesso ricade in una zona grigia tra i dirigenti di alto livello come il CEO, il CTO o il COO. Questo complica e rallenta ulteriormente il processo decisionale strategico.

Da dove iniziare con l'IA generativa?

Inoltre, la complessità dell'integrazione e della revisione dei sistemi preesistenti con la nuova tecnologia rappresenta una sfida enorme. Per questo motivo, molte aziende faticano a individuare un punto di partenza o un percorso chiaro verso un'integrazione significativa. La mancanza di conoscenze, competenze e consenso interno aggrava ulteriormente il problema, rendendo le aziende vulnerabili all'inazione. La sfida è esacerbata da problemi di dati interni, come quelli bloccati o isolati. Ciò impedisce alle aziende di scalare la Gen AI e le fa rischiare di rimanere indietro rispetto a concorrenti più agili e decisi. 

Migliori pratiche di Gen AI

Per mantenere un vantaggio competitivo, le aziende devono sviluppare un approccio metodico per superare le incertezze, i costi elevati e le complesse sfide di integrazione poste dall'implementazione dell'IA su larga scala.

Questo spesso implica l'utilizzo di una piattaforma tecnologica che si integri perfettamente con lo stack tecnologico esistente e che consenta una rapida implementazione senza significative spese iniziali di integrazione o di consulenza. Le aziende dovrebbero iniziare il loro viaggio nell'intelligenza artificiale sperimentando problemi piccoli, tangibili e ben definiti, coinvolgendo un gruppo selezionato di utenti esperti di tecnologia. Questo approccio facilita cicli di feedback rapidi e convenienti, consentendo una chiara verifica del valore aziendale.

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• La fiducia dei dipendenti nell'utilizzo e nel lavoro con l'IA è aumentata del 60%.‍
• L'implementazione ha portato a un ritorno sull'investimento (ROI) pari a 28 volte.

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