Ci troviamo in una fase di transizione verso una nuova era, quella dell’intelligenza artificiale generativa.
Tutti ne parlano, molti ne temono gli sviluppi, chiedendosi se siamo pronti a gestirla: l’IA generativa, infatti, utilizza una mole enorme di dati personali e oggi non è facile capire davvero quali ne saranno le implicazioni, sullo stesso sviluppo di chi, per questioni generazionali, si troverà a interagire con tale tecnologia dalla nascita.
Intelligenza Artificiale generativa: di cosa si tratta?
Ma che cos’è la Generative AI? L’IA generativa è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di machine learning con l’obiettivo di creare nuovi contenuti, indistinguibili rispetto a contenuti generati dagli esseri umani. Con l’IA di tipo generativo, le macchine sono in grado di generare contenuti nuovi sganciati da logiche e “template” pre-esistenti.
Ma come possono le macchine generare nuovi contenuti? Questo è possibile se dispongono di una base imponente di dati e sfruttando modelli di deep learning. Quest’ultimo è un approccio all’apprendimento automatico che si ispira alla struttura del cervello, il quale prevede l’interconnessione tra i vari neuroni. Grazie a tale approccio, l’intelligenza artificiale di tipo generativo è in grado di elaborare nuove immagini, testi etc. differenziandosi così dall’intelligenza artificiale “tradizionale”, che invece tende a migliorare qualcosa di già esistente.
Cos’è una rete neurale e il suo legame con l’IA generativa
Una rete neurale è un modello matematico in cui i dati di addestramento vengono suddivisi in due insiemi: uno con i dati di ingresso e uno con i dati di uscita; a ogni dato in ingresso deve corrispondere almeno un dato in uscita. Possiamo osservare reti neurali semplici, con un unico strato di input e uno di output, e reti multistrato, con nodi intermedi in virtù dell’esistenza di “livelli nascosti“.
Nelle reti neurali, ogni nodo è connesso ad altri nodi e, ancora, ognuno di tali nodi ha un suo “peso” nell’influenzare gli output: durante il training, la rete neurale adatta i pesi dei vai nodi per ridurre al minimo la differenza tra l’output reale e quello desiderato.
Terminato, peraltro, l’addestramento di un modello, potremo immettere nel sistema nuovi dati, assimilabili a quelli con cui il suddetto modello è stato addestrato ma per cui ancora non disponiamo del relativo insieme di dati attesi.
Applicazioni della “generative AI” nelle aziende
L’IA generativa ha un potenziale enorme e può avere un ruolo importante in vari settori.
Una delle applicazioni più note della generative AI è quella della generazione di contenuti testuali, contenuti che – nonostante realizzati da macchine – risultano davvero indistinguibili da quanto potrebbe essere stato creato da una persona. Ricordiamo, a tal proposito, la popolarissima ChatGPT ma anche l’opensource di Meta, Llama2.
Non è però solo nel contesto della generazione di testi e immagini che l’artificial intelligence si sta facendo sempre più strada: in particolare, la Generative AI è infatti sempre più a supporto del lavoro in ambito finanziario, manifatturiero e nel mondo della sanità. Tutti contesti dove i dati sono tantissimi, e i dataset enormi: così, c’è un particolare beneficio nell’addestrare modelli e creare soluzioni efficienti che incentivino la produttività. L’IA generativa è comunque applicabile davvero ovunque, dal mondo delle telecomunicazioni sino a quello dell’arte e della moda.
Alcuni casi d’uso:
- analisi del traffico di rete nell’ambito delle Telecom al fine di ottimizzare la rete, migliorandone le prestazioni, anche in virtù del suo utilizzo per instradare traffico e raggiungere aree della rete soggette a congestione;
- sempre nell’ambito delle Telecom, l’IA generativa può essere usata per perseguire un approccio di manutenzione preventiva, monitorando le apparecchiature di rete e identificando componenti a rischio di surriscaldamento;
- l’IA può fungere da assistente virtuale per i clienti esonerando gli operatori dal rispondere a domande più di routine, rispondendo a quesiti relativi fatturazione e problematiche tecniche non troppo complesse;
- tramite la generative AI si possono tradurre testi, creare video e immagini, comporre nuovi brani musicali;
- con l’IA è possibile creare stringhe di codice software sulla base delle richieste degli sviluppatori;
- gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per aumentare la sicurezza dei prodotti alimentari e la sostenibilità dell’agricoltura.
IA generativa e vantaggi per la PA
L’intelligenza artificiale generativa sarà sempre più in grado di avere un ruolo non solo di facilitazione del business, sebbene creando al contempo nuove complessità, ma anche nel mondo della Pubblica Amministrazione.
Uno dei risvolti più positivi dell’IA generativa può essere migliorare i servizi ai cittadini e il lavoro dei dipendenti PA: pensiamo per esempio all’opportunità, da parte della popolazione, di chiedere chiarimenti su aspetti burocratici e informarsi su procedure utili a sbrigare determinate pratiche senza passare per gli uffici; pensiamo all’opportunità di chi lavora nella PA di chiedere ausilio su normative e processi a una chatbot IA.
Peraltro, quello della pubblica amministrazione è un mondo dove lavorare con efficienza è difficile perché la quantità di dati storici a disposizione è elevatissima, e utilizzare l’automazione per migliorare i servizi ai cittadini può non solo migliorare la vita di questi ultimi e la loro fiducia verso le amministrazioni, ma anche ridurre i costi.
In linea di massima, i benefici principali potrebbero quindi essere:
- supportare i cittadini in tempo reale rispondendo ai loro quesiti senza che passino per file agli sportelli o richiedano appuntamenti;
- supportare il personale della PA a orientarsi nel quadro normativo evitando le complessità di dataset e archivi troppo importanti per essere gestiti appieno da un lavoro “umano”;
- supportare nella compilazione di modelli e documenti, velocizzando le pratiche.
IA generativa e ruolo di Seeweb
L’intelligenza artificiale generativa è un trend ormai inarrestabile e un’opportunità per le imprese ma anche per il mondo della pubblica amministrazione, che dall’esperienza delle aziende può prendere spunto per individuare quali problemi e inefficienze questa tecnologia può aiutare a risolvere.
Una tecnologia su cui l’Italia e l’Europa possono investire puntando su know-how e risorse proprie, ma anche su infrastrutture di cloud computing europee. Per addestrare modelli e far sì che l’IA generativa supporti aziende e mondo pubblico, è fondamentale adottare infrastrutture potenti, in grado di processare task paralleli massivi e continui con le massime prestazioni: tutto questo è possibile con il GPU Computing. Con i Cloud Server GPU Seeweb, si può integrare all’esigenza di innovazione ed efficientamento quella di protezione del codice e dei dati, di cui l’IA è particolarmente vorace.
