Economia e AI: la Generative AI è davvero rivoluzionaria? Come sfruttare la GenAI in azienda

Il mondo del business è stato travolto dall'entusiasmo per la Generative AI (GenAI) negli ultimi 18 mesi.

Articoli e report dipingevano scenari di sconvolgimenti epocali, con l'IA pronta a stravolgere intere filiere e automatizzare il lavoro umano a ritmi vertiginosi. Oggi, la frenesia iniziale sembra essersi placata, lasciando spazio a domande concrete: come sfruttare la GenAI in azienda? In realtà, molte imprese si trovano in difficoltà.

Perché la GenAI è difficile da integrare

Anzitutto, molte aziende faticano ancora a sfruttare al meglio l'Intelligenza Artificiale 'tradizionale', basata su algoritmi e machine learning.
Un recente studio rivela che oltre il 70% delle grandi imprese non riesce a cogliere appieno i benefici dell'AI. La GenAI, che pure è in grado di scrivere report di migliaia di parole in pochi istanti, non può sostituire attività basilari come l'estrazione di dati da patenti di guida, gestite agevolmente dall'AI 'classica'. È come passare da una nave all'avanguardia ma ingombrante a un transatlantico potentissimo ma ancor più difficile da governare in mezzo al mare in tempesta. Un'azienda che non padroneggia la prima tecnologia sarà inevitabilmente in difficoltà con la seconda.

La GenAI è un investimento sicuro?

Inoltre, i costi a lungo termine e le implicazioni normative della GenAI restano incerti. La situazione attuale ricorda l'alba di internet: le aziende capivano l'importanza di avere un sito web, ma non potevano ancora immaginare il ruolo decisivo che il web avrebbe assunto nell'era dell'omnicanalità e della diffusione degli smartphone.

Qualche consiglio per le aziende

Come possono le aziende orientarsi in questo scenario? Ecco alcuni suggerimenti:

Scegliere le performance al posto delle novità

Non lasciatevi abbagliare dalle capacità di conversazione umana o dalla mole di dati processati. Valutate se la GenAI è davvero lo strumento adatto per il vostro obiettivo. Ad esempio, ChatGPT eccelle nel linguaggio, mentre i modelli di deep learning tradizionali sono più performanti con le immagini. In un nostro prodotto, ChatGPT-4 ha dimostrato una migliore 'comprensione' delle richieste degli utenti, mentre la versione 3.5 è più veloce ed efficace nel convertire l'output in risposte. È fondamentale individuare i punti di forza e di debolezza di ogni soluzione per scegliere quella più adatta alle vostre esigenze.