Applicazioni generative di AI per le aziende

In breve: i modelli di IA generativa creano nuovi contenuti sulla base dei modelli presenti nei dati di addestramento, e le aziende li stanno implementando in quattro aree principali: personalizzazione, creazione di contenuti, progettazione di prodotti e traduzione. Questa tecnologia offre reali aumenti di produttività, ma comporta rischi in termini di conformità e sicurezza che richiedono una governance ben ponderata. TextCortex ai team aziendali un'infrastruttura IA multimodello sicura, con integrazione delle conoscenze, flussi di lavoro degli agenti e oltre 30.000 integrations.

Le applicazioni di IA generativa stanno diventando parte integrante delle operazioni aziendali. La capacità di automatizzare attività complesse, generare contenuti su larga scala ed estrarre informazioni utili da vaste basi di conoscenza è passata dalla fase sperimentale a quella operativa per un numero sempre maggiore di aziende.

Questo articolo spiega cos'è l'IA generativa, come funziona, quali sono i rischi da gestire e quali strumenti offrono oggi un reale valore aggiunto alle aziende.

Generativo AI

Generative AI è un tipo di intelligenza artificiale che prevede la creazione di modelli in grado di generare nuovi dati o contenuti simili ai dati di input su cui sono stati addestrati.

Come funzionano i modelli di IA generativa?

I modelli di IA generativa utilizzano tecniche di deep learning per individuare schemi e relazioni nei dati di input, per poi generare nuovi dati simili per stile o contenuto.

L'addestramento consiste nell'alimentare il modello con grandi quantità di dati sotto forma di immagini, testo o altri contenuti. Il modello apprende gli schemi e crea una rappresentazione matematica di tali conoscenze. Una volta addestrato, genera nuovi risultati in risposta a determinati input.

Vantaggi principali per le aziende

L'IA generativa crea valore commerciale diretto in 4 aree.

Personalizzazione. L'IA generativa crea contenuti e consigli personalizzati per ogni singolo cliente sulla base dei comportamenti e delle preferenze passati. Un modello addestrato sulla cronologia degli acquisti dei clienti è in grado di generare consigli su misura su larga scala, senza bisogno di un intervento manuale.

Creazione di contenuti. Le aziende generano automaticamente contenuti per siti web, social media, descrizioni dei prodotti e materiali di marketing, riducendo in modo significativo i tempi e i costi di produzione dei contenuti.

Progettazione di prodotti. L'IA generativa crea nuovi progetti sulla base di parametri di input quali dimensioni, forma, materiali e vincoli. Ciò risulta particolarmente utile in settori quali l'architettura, la produzione e lo sviluppo di prodotti.

Traduzione. L'IA generativa traduce i contenuti in oltre 25 lingue, rendendo più facile raggiungere i clienti in diversi mercati senza dover gestire team di traduzione separati.

Rischi da gestire

L'implementazione dell'IA generativa negli ambienti aziendali richiede una gestione attenta dei rischi. I modelli possono riflettere i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, generando risultati inequi o imprecisi. I risultati che assomigliano a materiale protetto da copyright sollevano questioni relative alla proprietà intellettuale. I modelli richiedono grandi quantità di dati di addestramento, il che comporta rischi per la privacy e la sicurezza se non adeguatamente gestiti.

Le aziende devono disporre di un'infrastruttura di sicurezza prima di implementare l'IA su larga scala. Scegliere una piattaforma certificata ISO 27001, SOC 2 e GDPR elimina in anticipo gran parte dei rischi legati alla conformità.

AI Applicazioni per le imprese

Ecco 4 degli strumenti di IA generativa più diffusi oggi negli ambienti aziendali.

ChatGPT (GPT-4o)

ChatGPT di OpenAI, basato su GPT-4o, è l'assistente AI più diffuso nel mercato aziendale. Si occupa di generazione di testi, revisione del codice, analisi dei dati, sintesi di documenti e ragionamenti complessi. I piani Team ed Enterprise di ChatGPT includono controlli sui dati che impediscono che gli input vengano utilizzati per l'addestramento dei modelli.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot si integra direttamente in Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams. Genera bozze, riassume le riunioni, crea presentazioni sulla base di suggerimenti e analizza i dati all'interno delle applicazioni che il tuo team utilizza già. Per le organizzazioni che fanno ampio uso dei prodotti Microsoft, rappresenta in genere il punto di accesso più semplice all'IA aziendale.

Google Gemini Workspace

Google Gemini Workspace porta le funzionalità di intelligenza artificiale su Docs, Sheets, Gmail e Meet. Si occupa di sintesi, stesura e analisi all'interno della suite di produttività di Google. Per le organizzazioni che già utilizzano Google Workspace, l'integrazione avviene senza bisogno di configurare infrastrutture aggiuntive.

UiPath

UiPath è la piattaforma leader nel settore della Robotic Process Automation (RPA) per l'automazione delle attività ripetitive nei sistemi aziendali. È particolarmente efficace nell'automazione strutturata e basata su regole. Grazie alle funzionalità di intelligenza artificiale integrate, ora è in grado di gestire flussi di lavoro più complessi relativi all'elaborazione dei documenti e all'automazione delle decisioni.

TextCortex: Infrastruttura AI aziendale

TextCortex è un'infrastruttura AI aziendale con sede nell'UE che permette alle organizzazioni di implementare e gestire agenti AI sui propri dati aziendali in modo sicuro. È utilizzata da aziende Fortune 500 e DAX 40 ed è certificata ISO 27001 e SOC 2, conforme al GDPR e all'EU AI Act.

Integrazione delle conoscenze

TextCortex a Notion, Google Drive, SharePoint, OneDrive e archivi di documenti personalizzati. I dipendenti possono effettuare ricerche in tutto il patrimonio di conoscenze dell'azienda utilizzando il linguaggio naturale e ottenere risposte immediate, senza bisogno di caricare manualmente i file o di ricorrere all'intervento del reparto IT.

Flussi e agenti di IA

TextCortex consentono ai team di automatizzare flussi di lavoro in più fasi su diversi sistemi. I processi ripetitivi che prima richiedevano un intervento umano vengono ora gestiti da agenti che operano in modo affidabile senza bisogno di intervento manuale.

Accesso multimodello

GPT-4o, Claude, Gemini e altri modelli sono tutti accessibili da un'unica piattaforma. I team assegnano le attività al modello più adatto senza dover cambiare strumento o gestire abbonamenti separati.

Templates personalizzabili

Templates personalizzati Templates ai team Templates creare prompt riutilizzabili per attività specifiche, con campi di inserimento dinamici che vengono compilati automaticamente ad ogni nuova interazione. Il Il Marketplace offre inoltre l'accesso a templates creati dalla community.

Risultati comprovati

Dal caso di studio di Atares: il team risparmia 20 ore alla settimana in tutti i suoi flussi di lavoro dopo aver implementato TextCortex piattaforma AI aziendale, automatizzando le attività di creazione di contenuti, ricerca e recupero delle conoscenze che prima richiedevano un intervento manuale.

Domande frequenti

Cos'è l'IA generativa e in cosa si differenzia dall'IA tradizionale?

L'IA tradizionale classifica, prevede o prende decisioni sulla base dei dati esistenti. L'IA generativa crea nuovi contenuti: testi, immagini, codice, audio o video. Impara schemi dai dati di addestramento e li utilizza per generare nuovi risultati in risposta a dei prompt.

Quali sono i principali casi d'uso dell'IA generativa nelle aziende?

I 4 casi d'uso più comuni in ambito aziendale sono la personalizzazione, la creazione di contenuti, la progettazione di prodotti e la traduzione. Le aziende utilizzano inoltre l'IA generativa per la gestione delle conoscenze, l'automazione degli agenti, il servizio clienti e la generazione di codice.

Quali sono i rischi maggiori legati all'implementazione dell'IA generativa in un'azienda?

Distorsioni nei risultati dei modelli, esposizione in materia di proprietà intellettuale, problemi relativi alla privacy dei dati e rischi per la sicurezza se la piattaforma non è adeguatamente certificata. Scegliere una piattaforma conforme alle norme ISO 27001, SOC 2 e al GDPR riduce notevolmente questi rischi.

In che modo TextCortex si TextCortex da ChatGPT o Microsoft Copilot?

TextCortex progettato specificamente per la governance delle conoscenze aziendali e l'accesso multimodello. Permette ai team di creare agenti di IA basati sui dati della propria azienda, di implementarli su tutti gli strumenti tramite extension del browser e di scegliere tra GPT-4o, Claude e Gemini su un'unica piattaforma. La sua sede nell'UE e le quattro certificazioni (ISO 27001, SOC 2, GDPR, EU AI Act) lo rendono particolarmente adatto alle imprese europee e ai settori regolamentati.

Quali certificazioni di sicurezza dovrebbe avere uno strumento di IA aziendale?

ISO 27001 e SOC 2 sono i requisiti minimi. Per le organizzazioni con sede in Europa o che trattano i dati dei cittadini dell'UE, sono inoltre richieste la conformità al GDPR e la preparazione alla legge UE sull'IA.

Quanto tempo ci vuole per implementare TextCortex un team aziendale?

L'implementazione iniziale richiede alcune ore. L'adozione completa a livello aziendale, che comprende la configurazione della knowledge base, l'inserimento del team e la certificazione, richiede alcune settimane grazie al programma strutturato TextCortex della durata di 3 mesi, che prevede 4 workshop e un account manager dedicato.