L’intelligenza Artificiale Generativa Ci Ha Portati al Punto di Svolta dell’AI

Prima che l’intelligenza artificiale (AI) diventasse popolare grazie all’accessibilità dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), l’integrazione e la gestione dei dati relativi all’apprendimento automatico erano una delle priorità più trendy per le aziende. In passato, le aziende e i consulenti creavano progetti di AI/ML one-off per casi d’uso specifici, ma la fiducia nei risultati era limitata e questi progetti erano mantenuti quasi esclusivamente all’interno dei team IT. Questi primi casi d’uso di AI richiedevano team di scienziati dei dati dedicati, troppo tempo e sforzo per produrre risultati, mancavano di trasparenza e la maggior parte dei progetti non aveva successo.

Da allora, man mano che gli sviluppatori diventavano più confortevoli e fiduciosi nella tecnologia, l’AI e l’apprendimento automatico (ML) sono stati utilizzati più frequentemente, di nuovo principalmente dai team IT a causa della natura complessa della costruzione dei modelli, della pulizia e dell’inserimento dei dati e del test dei risultati. Oggi, con la GenAI che è onnipresente in ambienti professionali e personali in tutto il mondo, la tecnologia AI è diventata accessibile alle masse. Siamo ora al punto di svolta dell’AI, ma come siamo arrivati qui e perché la GenAI ci ha portati all’adozione diffusa?

La Verità sull’AI

Con “OpenAI” e “ChatGPT” che diventano nomi noti, le conversazioni sulla GenAI sono ovunque e spesso inevitabili. Dall’uso aziendale come chatbot, analisi dei dati e riassunti di report all’uso personale come pianificazione di viaggi e creazione di contenuti, la GenAI sta diventando la tecnologia più discussa al mondo e il suo sviluppo rapido sta superando quello che abbiamo visto con altre innovazioni tecnologiche.

Mentre la maggior parte delle persone conosce l’AI, e alcune sanno come funziona e può essere implementata, le organizzazioni pubbliche e private stanno ancora cercando di capire come sbloccare i pieni benefici della tecnologia. Secondo i dati di Alphasense, il 40% delle chiamate di guadagno ha elogiato i benefici e l’eccitazione dell’AI, eppure solo 1 su 6 (16%) delle aziende S&P 500 ha menzionato l’AI nei rapporti trimestrali regolatori. Ciò solleva la domanda: quali sono gli impatti finanziari dell’AI e quante aziende sono realmente impegnate nella sua adozione?

Invece di saltare sul carro dell’AI solo perché è trendy, le aziende devono pensare al valore che l’AI porterà internamente e ai loro clienti e quali problemi può risolvere per gli utenti. I progetti di AI sono generalmente costosi, e se un’azienda salta nell’uso dell’AI senza valutare correttamente i casi d’uso e il ROI, potrebbe essere uno spreco di tempo e fondi. Le anteprime private dei clienti forniscono un modo controllato per confermare la corrispondenza del prodotto con il mercato e convalidare il ROI associato a casi d’uso specifici per convalidare il valore della soluzione AI prima di rilasciarla sul mercato.

Cosa Devono Sapere i Fornitori Prima di Investire in AI

Investire in AI o non investire in AI? Questa è una domanda importante per i fornitori di software come servizio (SaaS) da considerare prima di impegnarsi completamente nello sviluppo di soluzioni AI. Quando si valutano le opzioni, è importante considerare il valore, la velocità, la fiducia e la scala.

Bilanciare il valore con la velocità. È improbabile che i clienti siano impressionati solo dal mero accenno a una soluzione AI; invece, vorranno un valore misurabile. I team di prodotto SaaS dovrebbero iniziare chiedendosi se esiste un reale bisogno aziendale o un problema che desiderano affrontare per i loro clienti, e se l’AI è la soluzione appropriata. Non cercare di adattare un tassello quadrato (AI) in un buco rotondo (le vostre offerte tecnologiche). Senza sapere come l’AI aggiungerà valore agli utenti finali, non c’è garanzia che qualcuno pagherà per quelle capacità.

Costruire la fiducia, poi scalare. Ci vuole molta fiducia per cambiare sistemi. I fornitori dovrebbero dare priorità alla costruzione della fiducia nelle loro soluzioni AI prima di scalarle. La trasparenza e la visibilità nei modelli di dati e nei risultati possono risolvere l’attrito. Lasciare che gli utenti facciano clic sulla fonte del modello in modo che vedano come vengono derivate le informazioni della soluzione. La maggior parte dei fornitori affidabili può anche condividere le migliori pratiche per l’adozione dell’AI per aiutare a ridurre i potenziali punti dolenti.

Comuni Ostacoli per i Fornitori di Tecnologia: Edizione AI

Per le organizzazioni pronte a intraprendere il viaggio dell’AI, ci sono alcune trappole da evitare per assicurare l’impatto ottimale. Evitare il pensiero di gruppo e non seguire la folla senza sapere dove si sta andando. Avere una strategia chiara per l’adozione dell’AI in modo da poter riflettere sugli obiettivi finali e confermare che la strategia si allinea con la missione e i valori dei clienti dell’organizzazione.

Portare un prodotto AI sul mercato non è un compito facile e i fallimenti superano i successi. I rischi di sicurezza, economici e di talento sono numerosi.

Guardando solo le preoccupazioni relative alla sicurezza, i modelli AI spesso contengono materiali sensibili e dati, che le organizzazioni SaaS devono essere in grado di gestire. Cose da considerare includono:

• Gestione di Materiali Sensibili: Condividere materiali sensibili con modelli linguistici grandi e generici (LLM) crea il rischio che il modello faccia involontariamente trapelare materiali sensibili ad altri utenti. Le aziende dovrebbero delineare le migliori pratiche per gli utenti – sia interni che esterni – per proteggere i materiali sensibili.
• Archiviazione dei Dati e Implicazioni sulla Privacy: Oltre alle preoccupazioni relative alla condivisione, l’archiviazione di materiali sensibili all’interno dei sistemi AI può esporre i dati a potenziali violazioni o accessi non autorizzati. Gli utenti dovrebbero archiviare i dati in luoghi sicuri con salvaguardie per proteggere contro le violazioni dei dati.
• Mitigare le Informazioni Inesatte: I modelli AI raccolgono e sintetizzano grandi quantità di dati e le informazioni inesatte possono essere facilmente diffuse. La sorveglianza, la supervisione e la convalida umana sono necessarie per assicurare che le informazioni corrette e accurate vengano condivise. Il pensiero critico e l’analisi sono fondamentali per evitare la disinformazione.

Oltre alle implicazioni relative alla sicurezza, i programmi AI richiedono risorse e budget significativi. Considerare la quantità di energia e infrastrutture necessarie per lo sviluppo efficiente ed efficace dell’AI. È quindi fondamentale avere una chiara proposta di valore per i clienti, altrimenti il tempo e le risorse impiegate nello sviluppo del prodotto saranno sprecati. Capire se l’organizzazione ha le fondamenta per iniziare con l’AI e, se non è così, identificare il budget necessario per recuperare.

Conclusione

L’AI è qui per restare. Ma, se non si pensa strategicamente prima di unirsi al momentum e finanziare progetti AI, potrebbe fare più male che bene alla vostra organizzazione. Questa nuova era dell’AI è solo all’inizio, e molti dei rischi sono ancora sconosciuti. Mentre valutate lo sviluppo dell’AI per la vostra organizzazione, ottenete una chiara comprensione del valore dell’AI per i vostri clienti interni ed esterni, costruite la fiducia nei modelli AI e capite i rischi.