I 7 principali casi d’uso dell’AI generativa per le aziende

Il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 ha dato il via a una corsa all’oro dell’AI generativa, con le imprese che si affrettano ad adottare la tecnologia e a dimostrare l’innovazione che apporta al loro interno.

Molti dei casi d’uso dell’intelligenza artificiale [in inglese] oggi radicati nelle aziende utilizzano forme di AI più vecchie e consolidate, come l’apprendimento automatico, o non sfruttano le sue capacità “generative” per generare testo, immagini e altri dati e chatbot tradizionali, i motori di recommendation di prodotti e molti altri strumenti utili possono basarsi solo su forme precedenti di AI.

Alcuni settori, come quello biotecnologico, stanno trovando il modo di utilizzare l’intelligenza artificiale generativa, ma molte aziende che sperimentano la tecnologia hanno trovato finora un numero limitato di casi d’uso, afferma Kjell Carlsson, responsabile della strategia AI di Domino Data Lab, fornitore di una piattaforma AI aziendale. Per molte aziende, il ritorno sull’investimento per l’IA gen è ancora poco chiaro [in inglese], sottolinea.

“La realtà per molti utenti è che non hanno abbastanza informazioni per mettere a punto una strategia di AI sfruttando i casi d’uso del suo sottoinsieme generativo, e non arriveranno a una sufficiente generazione di valore in tempi brevi”, aggiunge. “Magari hanno un paio di situazioni di utilizzo innovativo concreto su cui stanno spingendo molto, ma stanno anche continuando ad alimentare il loro portafoglio di esperienze tradizionali di apprendimento automatico e di AI ‘predittiva’”.

Molti esperti di intelligenza artificiale rilevano che le attuali applicazioni dell’AI generativa sono solo la punta dell’iceberg e che se ne presenteranno altri via via che le AI generative diventeranno più potenti e gli utenti saranno più creativi con i loro esperimenti.”

Tuttavia, una manciata di ottimi esempi sta già prendendo piede. Ecco una panoramica dei più popolari e promettenti.

I chatbot avanzati

Mentre i chatbot più semplici [in inglese] che utilizzano il riconoscimento di parole e frasi sono in circolazione da decenni, le loro più recenti evoluzioni dotate di capacità di gen AI possono far sembrare le conversazioni più naturali e gestire molte richieste contemporanee dei clienti.

La società specializzata nelle analisi IT Forrester ha elencato la gen AI per il linguaggio, e gli agenti AI come due delle 10 tecnologie emergenti [in inglese] per il 2024. Il servizio europeo di ridesharing e di delivery Bolt, per esempio, ha implementato un chatbot intelligente[in inglese] per gestire la maggior parte dei reclami dei clienti, ottenendo un enorme risparmio sui costi.

Molte aziende che sperimentano la gen AI sono preoccupate delle hallucination, ma per i reclami dei clienti di basso livello, qualche errore non è la fine del mondo, osserva Carlsson. “Il rischio è molto basso se, per sbaglio, il credito per un pasto viene regalato invece che negato”, aggiunge.

In un altro esempio, Deutsche Telekom ha utilizzato la gen AI [in inglese] per migliorare il suo assistente Frag Magenta AI, e l’azienda prevede che il chatbot sarà in grado di gestire 38 milioni di interazioni con i clienti ogni anno.

Gli assistenti digitali

Diverse grandi aziende IT, tra cui Microsoft e Google, hanno pubblicizzato gli assistenti digitali AI, o copilot, anche se i CIO potrebbero non essere del tutto convinti del loro ROI [in inglese]. Questi strumenti possono cercare informazioni negli angoli bui dell’azienda, creare documenti e presentazioni di diapositive e riassumere catene di e-mail e videoconferenze. I copilot AI possono anche generare documenti relativi alla supply chain, così come le richieste di preventivo da sottoporre ai fornitori.

Alcune applicazioni di videoconferenza generano ora trascrizioni e riassunti, come nel caso dell’applicazione autonoma Otter.ai. Strumenti come Grammarly correggono gli errori di grammatica, ortografia e punteggiatura.

Gli assistenti digitali possono anche essere specializzati per soddisfare esigenze specifiche, evidenzia Nick Rioux, co-fondatore e CTO di Labviva, che produce una soluzione di acquisto assistita dall’intelligenza artificiale. Per esempio, se un’azienda compra regolarmente agenti chimici o composti biologici, l’AI può aggiungere all’ordine di acquisto istruzioni speciali per la loro gestione.

“I casi d’uso più promettenti per l’AI generativa aziendale sono quelli che semplificano le attività di origine umana incrementando la generazione di contenuti, i suggerimenti e l’automazione di attività manuali”, rileva.

Gli assistenti per la creazione di codice

Uno dei casi d’uso per l’AI generativa che si presenta più frequentemente è quello che ha a che fare con gli l’assistenti per la codifica software. La gen AI può scrivere codice di base, permettendo ai programmatori umani di concentrarsi su compiti più complicati.

Questi copilot possono anche aiutare i programmatori nel risolvere un problema, e potranno essere interpellati al posto dei motori di ricerca o di altre risorse per trovare le risposte, dice Julian LaNeve, CTO della startup di data orchestration Astronomer.

“Possono, per esempio scrivere un commento sul codice e lasciare che un LLM completi la codifica al posto loro”, aggiunge riferendosi ai modelli linguistici di grandi dimensioni. “Ciò mantiene gli sviluppatori all’interno di quello che noi chiamiamo ‘flusso’ o ‘zona’, invece di interrompere la loro concentrazione per le ricerche”.

La Gen AI è particolarmente utile per lo sviluppo web, aggiunge Natalie Lambert, fondatrice e managing partner di GenEdge Consulting, una società di consulenza AI. Creando il codice del sito web, la tecnologia può ridurre significativamente i tempi e i costi necessari per aggiornare la sua struttura, i suoi elementi e i suoi contenuti.

“Sfruttando strumenti come ChatGPT, anche gli utenti senza competenze tecniche approfondite possono sviluppare e implementare il codice direttamente sui loro siti”, aggiunge. “Questo democratizza il processo di sviluppo, consentendo agli specialisti del web di realizzare la loro visione con l’assistenza dell’AI”.

Molte aziende che hanno implementato la gen AI nel ciclo di vita dello sviluppo software stanno attualmente analizzando i limiti della tecnologia e gli impatti sui team, oltre alle lezioni apprese [in inglese].

Il supporto al marketing

Diversi esperti di AI, ma anche utenti, indicano il supporto al marketing come uno dei punti di forza dell’intelligenza artificiale generativa, la quale può creare materiali personalizzati, analizzare i dati dei clienti e aiutare nella creazione di contenuti, sostiene Stefan Chekanov, co-fondatore e CEO di Brosix, vendor di un tool di messaggistica istantanea che punta sulla sicurezza.

“Secondo la mia esperienza, la creazione di contenuti e la gestione dei social media sono molto più efficienti con l’aiuto dell’intelligenza artificiale”, dichiara. “La riduzione del tempo dedicato alla programmazione, all’ottimizzazione e all’editing permette agli esperti di concentrarsi su compiti di alto valore, con il conseguente risparmio sui costi”.

La gen AI può anche condurre analisi di mercato basate sulle recensioni dei prodotti e può prevedere i problemi dei clienti ancora prima che questi li riconoscano, sostengono altri esperti.

“Per le aziende del mondo consumer, la comprensione del feedback dei clienti è fondamentale”, indica Aswini Thota, direttore dell’AI e della data science del fornitore di servizi bancari e assicurativi USAA. “Devono sapere che cosa piace o non piace alla loro customer base, le tendenze emergenti, le preferenze locali e come la loro clientela valuterà i nuovi prodotti”.

L’intelligenza artificiale generativa può estrarre le indicazioni dei clienti dalle recensioni, invece di richiedere alle aziende di commissionare sondaggi, aggiunge. Prima della gen AI, i data scientist costruivano modelli personalizzati di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) [in inglese] per l’analisi del sentiment e per l’estrazione delle intenzioni di acquisto, e ora, a questi processi, si è aggiunta anche la gen AI.

“Ci permette di creare più richieste sullo stesso set di dati e, con la sola pressione di un pulsante, le aziende possono estrarre il sentiment, gli argomenti di discussione e le indicazioni su come utilizzarli”, aggiunge Thota.

La scoperta di nuovi farmaci

La gen AI viene utilizzata anche nella scoperta di nuovi farmaci [in inglese], modellando molecole complesse e prevedendo le loro interazioni “a velocità che farebbero sembrare i metodi tradizionali fermi ai tempi della connessione Internet di tipo dial-up”, racconta Lars Nyman, CMO di CUDO Compute, una piattaforma di infrastruttura AI. L’intelligenza artificiale generativa può ridurre significativamente il tempo necessario per portare nuovi farmaci sul mercato, dichiara.

La gen AI può aiutare le aziende farmaceutiche a prevedere le interazioni farmacologiche [in inglese], a riutilizzare i farmaci esistenti e a creare terapie personalizzate basate sulla composizione genetica del paziente, secondo MSRcosmos, un vendor globale di servizi IT.

All’inizio del 2024, NVIDIA ha annunciato [in inglese] Clara, la sua piattaforma di AI-driven computing rivolta al settore sanitario, e BioNeMo, un’infrastruttura per l’intelligenza artificiale genetica per la scoperta di nuovi farmaci.

Alcune aziende biotecnologiche e farmaceutiche, tra cui Johnson & Johnson [in inglese], stanno promuovendo la gen AI come la prossima grande novità nella scoperta di farmaci.

La cybersecurity e il rilevamento delle frodi

Diverse aziende di cybersicurezza stanno utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per migliorare gli strumenti che cercano comportamenti sospetti o insoliti nella rete e nell’infrastruttura informatica di un cliente. I sistemi di AI possono essere utilizzati anche per il rilevamento avanzato delle frodi, le cui attività possono essere previste con grande precisione analizzando i modelli di transazione e i comportamenti degli utenti, afferma Jim Kaskade, CEO di Conversica, un produttore di soluzioni di automazione conversazionale.

Per esempio, Palo Alto Networks offre Cortex XSIAM [in inglese], una piattaforma operativa per la security che combina l’esperienza dell’azienda nei modelli ML e il suo archivio dati con il collettore di dati aziendali BigQuery di Google e il suo modello Gemini AI. L’obiettivo è allertare gli analisti della sicurezza sulle minacce in tempo reale, mentre la piattaforma apprende continuamente le eventualità che se ne verifichino di nuove.

Il miglioramento dei processi aziendali

L’AI generativa sta trovando un altro suo punto di forza nel miglioramento dei processi aziendali. In questo caso, le aziende stanno esplorando l’uso della gen AI per aumentare l’efficienza dei flussi di lavoro che l’impresa considera critici, e che spesso hanno caratteri di unicità per i rispettivi settori verticali.

Per esempio, alcune aziende del settore finanziario e assicurativo stanno utilizzando la gen AI per la valutazione di potenziali clienti. Credibly, una piattaforma che opera nell’ambito dei prestiti alle piccole imprese, utilizza la gen AI abbinata all’apprendimento automatico per valutare il rischio e per accelerare il processo che porta alla concessione del prestito, riferisce Ryan Rosett, co-CEO e fondatore dell’azienda.

“La Gen AI in Credibly viene utilizzata per dare ai nostri operatori dei superpoteri”, dice. “Per chi come noi si occupa di prestiti fintech, il successo dipende da una rapida e accurata valutazione del rischio e degli imprenditori in cerca di finanziamenti”.

Già lo scorso anno, quasi tutte le compagnie assicurative dichiaravano di aver adottato l’intelligenza artificiale generativa o di essere interessate a farlo, secondo un sondaggio di EY [in inglese] che sottolinea anche come circa il 42% delle realtà assicurative abbia già investito nella gen AI e che circa i due terzi prevedano un aumento dei ricavi superiore al 10% grazie al suo utilizzo.

Nel contesto legale, il colosso dei servizi di informazione LexisNexis sta abbracciando l’AI generativa per stare davanti a quella che l’EVP e CTO Jeff Reihl vede come una minaccia dirompente nel settore di pertinenza dell’azienda.

“Eravamo tutti con le mani in mano”, ha detto Reihl a CIO.com [in inglese]. “Abbiamo fatto un importante cambio di rotta, perché si trattava di una novità assoluta in termini di capacità interattive, oltre che di completezza delle risposte e di opportunità nella generazione dei dati, semplicemente sbalorditivo”.

LexisNexis ha poi rilasciato la propria soluzione di AI generativa, Lexis+ AI, per fornire citazioni collegate, e garantire agli avvocati l’accesso a precedenti legali più accurati e aggiornati.