AI: ecco le principali tendenze per il 2024

 Nel 2023, l’AI generativa, guidata in particolare dalla piattaforma ChatGPT di OpenAI con il supporto di Microsoft, ha segnato un punto di svolta nella storia della tecnologia. Questo progresso ha scatenato una reazione a catena nel settore, con Google che ha introdotto Bard e annunciato Gemini e altri giganti come Meta, Apple, Adobe e Amazon che hanno intensificato la loro ricerca e sviluppo in questo ambito. Anche il settore pubblico ha reagito con nuove regolamentazioni, come l’AI Act europeo. L’integrazione dell’AI generativa nelle attività quotidiane di aziende, professionisti e individui è diventata una tendenza in crescita. Questo rapido accoglimento evidenzia un impatto senza precedenti nella storia delle innovazioni tecnologiche.

L’AI generativa, nonostante le sue “allucinazioni” o dati fuorvianti, continua ad attrarre interesse per la sua versatilità in applicazioni diverse, dalla generazione di testo alla multimodalità con l’analisi e la generazione di immagini, suoni, codici informatici e video. La sua capacità di imparare e imitare quasi ogni aspetto della realtà, insieme al potenziale nell’IoT e nella robotica, amplia ulteriormente le sue applicazioni. Ignorare l’impatto dell’AI generativa sul nostro ambiente sociale e professionale significherebbe sottovalutare l’ampiezza di questa rivoluzione tecnologica, con il 2024 che promette ulteriori sorprese e sfide.

AI e innovazione nel futuro di smartphone e computer

L’industria degli smartphone e dei computer si è rivolta con ottimismo all’intelligenza artificiale come a un catalizzatore di innovazione, in risposta a due anni di calo nelle vendite. Gli esperti prevedono che, entro il 2024, i primi smartphone con AI integrata sui chip potrebbero radicalmente migliorare l’esperienza degli utenti, offrendo assistenti vocali più intelligenti e app capaci di eseguire compiti complessi come l’editing di immagini. Questa potenziale innovazione rappresenta un cambio di passo nel mercato degli smartphone, stagnante da un decennio. Apple, che ha guidato lo sviluppo degli smartphone moderni, ha pubblicato ricerche sui modelli linguistici avanzati, indicando un interesse nell’eseguire queste tecnologie direttamente sui dispositivi con memoria limitata, una svolta rispetto all’attuale approccio basato su cloud. Samsung e altri concorrenti stanno seguendo la stessa direzione, preparandosi a lanciare smartphone basati su AI.

Counterpoint Research stima che entro il 2024 oltre 100 milioni di questi smartphone saranno venduti, con previsioni che indicano che il 40% dei nuovi dispositivi avrà funzionalità basate su AI entro il 2027. Qualcomm prevede che l’AI trasformerà l’esperienza utente e potrebbe invertire il trend di calo nelle vendite di smartphone.Apple, pur adottando un approccio cauto, ha rivelato di essere impegnata nello sviluppo dell’AI generativa e di investire significativamente in questa area. Questa direzione potrebbe portare a un maggiore controllo sulla privacy, poiché i dati rimarrebbero sul dispositivo dell’utente anziché essere inviati al cloud. Questo cambiamento è rilevante non solo per i consumatori, ma anche per le aziende, poiché potrebbe segnare l’inizio di un nuovo ciclo di prodotti e innovazioni.

L’AI sta diventando un elemento fondamentale nell’evoluzione degli smartphone e dei computer, con un impatto significativo sulle funzionalità dei dispositivi, sull’esperienza degli utenti e sulle dinamiche di mercato.

La sfida dei dati nell’AI

Nell’arena sempre più cruciale dell’intelligenza artificiale, i dati rappresentano un elemento chiave, essendo il carburante che alimenta gli algoritmi di apprendimento automatico. La sfida principale, tuttavia, non risiede solo nella quantità o qualità dei dati, ma anche nella loro provenienza, eticità e legalità. È in questo contesto che emerge l’importanza dell’iniziativa portata avanti dal consorzio Data & Trust Alliance.Data & Trust Alliance, un consorzio che raggruppa importanti aziende e startup, si è distinto per l’introduzione di un sistema di etichettatura dei dati innovativo e trasparente. Questo sistema, noto come Data Provenance Standards, è stato annunciato il 30 novembre 2023 e rappresenta il primo del suo genere con applicabilità trasversale a diverse industrie​​​​​​. L’obiettivo di questa iniziativa è rendere chiara e trasparente l’origine dei dati, la loro storia e i diritti legali associati. Tale trasparenza è cruciale per garantire che le applicazioni di AI non solo siano efficienti e sicure, ma anche conformi alle normative vigenti e prive di pregiudizi, assicurando un utilizzo etico dei dati.

Questo progresso nel campo dell’AI mostra quanto sia essenziale avere un quadro chiaro e affidabile dei dati usati per alimentare le tecnologie emergenti. La risposta alla sfida dei dati nell’AI risiede non solo nelle capacità tecniche, ma anche nell’impegno a garantire che tali dati siano trattati con la massima responsabilità, rispettando sia i diritti degli individui sia l’integrità delle applicazioni di AI. In questo modo, si affrontano efficacemente problematiche quali i diritti d’autore e la privacy, promuovendo un’evoluzione tecnologica consapevole e sostenibile.

Intelligenza artificiale spiegabile

Nel 2024, l’obiettivo sarà non solo potenziare i processi di AI, ma anche renderli trasparenti e comprensibili. In questo contesto si inserisce l’Intelligenza artificiale spiegabile (XAI), un’area di ricerca in rapida crescita focalizzata sull’aumentare l’interpretabilità dei modelli di AI, che spesso vengono percepiti come “scatole nere” enigmatiche.Il cuore della XAI risiede nell’abilità di rendere gli algoritmi di AI non solo funzionali, ma anche comprensibili per gli utenti. Questa comprensibilità è cruciale perché genera fiducia e sicurezza, permettendo agli utenti di capire come e perché un sistema AI prende determinate decisioni​​​​. La sfida principale del XAI sta nel trovare un equilibrio tra l’accuratezza dei modelli e la loro interpretabilità, lavorando verso la creazione di sistemi sia precisi che comprensibili.

Iniziative quali il programma XAI della Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), lanciato nel 2016, rappresentano esempi concreti dell’impegno attivo nel superare le sfide poste dall’AI. L’intento di DARPA con questo programma è di abilitare gli utenti finali a una maggiore comprensione, fiducia e gestione efficace dei sistemi di intelligenza artificiale. Secondo IBM, la XAI comprende un insieme di processi e metodi che consentono agli utenti umani di comprendere e fidarsi dei risultati e degli output creati dagli algoritmi di intelligenza artificiale. Ciò include la descrizione di un modello di AI, il suo impatto previsto e i potenziali bias​​.

Questa spinta verso l’intelligenza artificiale spiegabile sottolinea un cambio di paradigma nella tecnologia AI: da sistemi potenti ma opachi a strumenti trasparenti e affidabili, in grado di operare come partner comprensibili e affidabili per l’umanità. In definitiva, la XAI non rappresenta solo un avanzamento tecnico, ma anche un passo avanti verso un futuro in cui la tecnologia lavora in armonia con le esigenze e i valori umani.

L’AI non più solo generativa ma evolutiva: FunSearch

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, si assiste a un’evoluzione significativa che va oltre la semplice generazione di risposte: l’emergere di sistemi AI non solo generativi ma anche evolutivi. Questa transizione è esemplificata brillantemente da FunSearch, una tecnologia sviluppata dal gruppo affiliato a Google DeepMind.

FunSearch rappresenta una svolta nel campo della ricerca matematica e informatica, introducendo un metodo evolutivo alimentato da Large Language Models (LLM). Questo sistema promuove e sviluppa le idee più promettenti, espressi sotto forma di programmi informatici, che possono essere eseguiti e valutati automaticamente​​. L’utente inizia scrivendo una descrizione del problema in forma di codice, e da qui FunSearch prende il via.FunSearch è stato definito come un procedimento evolutivo che accoppia un LLM pre-addestrato con un valutatore sistematico. Questa combinazione consente di superare le limitazioni tipiche degli LLM, utilizzando la loro creatività per affrontare problemi complessi e generare nuove soluzioni in matematica e informatica​​​​.La particolarità di FunSearch sta nel suo approccio iterativo: unisce un’intelligenza artificiale creativa, che produce codice, con un sistema che verifica l’efficacia delle idee proposte. Questo processo di andata e ritorno aiuta a evolvere i pensieri iniziali in scoperte solide.

In altre parole, FunSearch riesce a evolvere programmi inizialmente poco efficaci in soluzioni altamente performanti, combinando vari elementi essenziali per scoprire nuova conoscenza​​​​.Ciò che rende FunSearch così rivoluzionario è la sua capacità di imitare la logica darwiniana nello sviluppo del codice informatico. Si può paragonare il suo funzionamento al processo evolutivo naturale, dove nuove “versioni” di codice informatico emergono e si adattano meglio alla risoluzione del problema, proprio come i codici genetici nella selezione naturale.

FunSearch non è solo un esempio di AI evolutiva, ma rappresenta anche un modello per il futuro dello sviluppo di tecnologie AI. Il suo approccio innovativo permette alle aziende di affrontare sfide sempre nuove e sorprendenti, mantenendo le soluzioni aggiornate, spiegabili e soprattutto efficaci. Questo progresso non solo migliora la capacità di risolvere problemi complessi, ma apre anche la strada a una comprensione più profonda dell’intelligenza artificiale e del suo potenziale per il futuro.

Una nuova era nella robotica

L’evoluzione della robotica è un tema che affascina e stupisce, e uno dei progetti più interessanti in questo ambito è KnowNo. Questo progetto, che integra l’intelligenza artificiale generativa (AI Gen) nel campo della robotica, rappresenta un salto qualitativo nella maniera in cui i robot interagiscono con il mondo fisico e prendono decisioni. KnowNo è un framework che misura e allinea l’incertezza dei piani basati su Large Language Models (LLM), permettendo ai robot di “sapere quando non sanno” e di chiedere aiuto quando necessario. Questo si basa sulla teoria avanzata della previsione conformale, che fornisce garanzie statistiche sul completamento dei compiti riducendo al minimo l’aiuto umano in contesti complessi​​. In pratica, quando viene data un’istruzione linguistica a un robot, l’LLM genera i possibili passaggi successivi e le relative confidenze (o punteggi) in queste opzioni. La previsione conformale fornisce poi un set di predizioni che includono le opzioni con punteggi superiori a un certo quantile, aiutando così il robot a scegliere la migliore linea d’azione​​​​. Il vantaggio di KnowNo risiede nella sua capacità di gestire e allineare l’incertezza nelle strategie decisionali dei robot. Grazie a questo sistema, i robot sono in grado di elaborare e adattare i loro piani d’azione in base all’interpretazione di dati e comandi attraverso LLM, rendendoli più autonomi e capaci di operare in ambienti dinamici e non strutturati. Questo significa che i robot possono interpretare comandi vaghi o generali, riconoscere quando una situazione è incerta e richiedere assistenza, se necessario​​.

La portata di questo sviluppo è immensa. KnowNo non solo supera i metodi tradizionali di programmazione robotica, elevando notevolmente l’efficienza e l’autonomia dei robot, ma rappresenta anche un passo significativo verso un futuro in cui i robot saranno partner affidabili e capaci in una vasta gamma di ambienti operativi. Questa innovazione segna l’inizio di una nuova era nella robotica, un’era in cui i robot non sono solo strumenti passivi, ma partecipanti attivi e intelligenti nel risolvere problemi e nel prendere decisioni.

BYOAI

Nel dinamico panorama del lavoro moderno, emerge una nuova tendenza conosciuta come BYOAI (Bring Your Own Artificial Intelligence), che sta ridefinendo il modo in cui interagiamo con la tecnologia sul posto di lavoro. In questo scenario, i dipendenti utilizzano strumenti e applicazioni AI esterni per svolgere compiti aziendali, indipendentemente dal fatto che tali strumenti siano ufficialmente approvati o meno dall’azienda. Questa tendenza, alimentata dalla disponibilità crescente di strumenti AI a basso costo e facili da usare, solleva questioni importanti sul controllo e la sicurezza. BYOAI offre numerosi vantaggi, tra cui un aumento della produttività e dell’innovazione, una maggiore soddisfazione dei dipendenti e una riduzione dei costi. Tuttavia, presenta anche sfide significative, come la potenziale violazione della privacy e della sicurezza dei dati, e il possibile rischio di violazioni della conformità normativa.

Per affrontare queste sfide, si suggerisce l’implementazione di una politica BYOAI che orienti l’uso di queste tecnologie, evolvendosi in modo empatico rispetto ai dipendenti e includendo il loro feedback. Una tale politica dovrebbe delineare chiaramente i casi d’uso approvati e spiegare ai dipendenti i benefici dell’utilizzo di questi servizi AI. È importante anche una strategia di governance su scala organizzativa per affrontare la BYOAI, con politiche ben definite in tutti gli aspetti dell’organizzazione.

BYOAI rappresenta sia un’opportunità che una sfida per le organizzazioni moderne. La chiave per trarre il massimo da queste tecnologie risiede nell’equilibrio tra innovazione e sicurezza, garantendo che il loro impiego sia contemporaneamente produttivo che sicuro.

Normative sull’AI

AI Act e azioni globali

Il 2023 ha segnato una svolta significativa nella regolamentazione dell’intelligenza artificiale, con passi importanti sia in Europa che negli Stati Uniti. Questi progressi rappresentano un cambiamento cruciale nella governance globale dell’AI, riflettendo una crescente consapevolezza della necessità di un quadro normativo che bilanci le opportunità offerte dall’AI con i potenziali rischi.

In Europa, è stato raggiunto un accordo sull’AI Act, una legge pionieristica che stabilisce standard vincolanti e vieta alcune applicazioni di AI ritenute inaccettabili. Questo atto legislativo mira a garantire che i sistemi AI immessi sul mercato europeo e utilizzati nell’UE siano sicuri e rispettino i diritti fondamentali e i valori dell’UE. Il focus dell’AI Act è su aspetti come la trasparenza, i sistemi ad alto rischio e l’uso governativo, posizionandosi come un modello per altri paesi e regioni​​​​​​​​​​.

Negli Stati Uniti, l’amministrazione Biden ha rilasciato l‘Ordine Esecutivo (E.O.) 14110 sullo sviluppo e l’uso sicuro e affidabile dell’intelligenza artificiale. Questo ordine stabilisce un impegno a livello governativo per guidare uno sviluppo responsabile dell’AI. Il documento richiede al Dipartimento del Commercio di sviluppare linee guida per l’etichettatura dei contenuti generati dall’AI e crea un quadro ampio per l'”uso responsabile dell’AI”, stabilendo politiche che assicurino un uso appropriato dell’AI mitigando danni che potrebbero derivarne​​​​​​​​.Queste evoluzioni normative sono fondamentali per garantire uno sviluppo sostenibile ed etico dell’AI. Mentre ci avviciniamo al 2024, ci aspettiamo che questa tendenza verso una maggiore regolamentazione continui, influenzando profondamente il modo in cui le tecnologie AI vengono sviluppate, implementate e utilizzate nei vari settori. Questo quadro normativo in evoluzione riflette una risposta alla necessità di equilibrare l’innovazione con la protezione dei diritti e la sicurezza, segnando un passo importante verso la creazione di un ambiente di AI più sicuro e responsabile a livello globale.

L’ascesa dell’AI quantistica, è in arrivo una rivoluzione tecnologica

L’AI quantistica, una fusione tra intelligenza artificiale e computazione quantistica, emerge come una delle più promettenti innovazioni tecnologiche per il 2024. Questa tecnologia rivoluzionaria sta aprendo nuove frontiere nella risoluzione di problemi complessi che erano precedentemente inaccessibili o troppo onerosi per i computer tradizionali. La differenza fondamentale tra il calcolo quantistico e quello digitale tradizionale può essere illustrata attraverso l’esempio del calcolo del percorso più breve tra due punti. Mentre gli algoritmi tradizionali esaminano ogni percorso possibile uno alla volta, la computazione quantistica ha la capacità di esplorare simultaneamente tutti i percorsi possibili, riducendo drasticamente il tempo necessario per trovare la soluzione ottimale.

L’integrazione dell’AI con i computer quantistici esalta esponenzialmente le capacità di elaborazione dei dati, permettendo di esplorare soluzioni a problemi nei campi della farmaceutica, della finanza e dell’energia, dove la complessità computazionale è estremamente elevata​​​​.Nonostante il suo grande potenziale, l’AI quantistica si trova ancora in una fase iniziale di sviluppo. Le sfide la stabilità dei qubit, la scalabilità dei sistemi quantistici e la creazione di algoritmi specifici per l’AI che sfruttino appieno le peculiarità della computazione quantistica. Tuttavia, i progressi in questo campo stanno avanzando rapidamente, con le istituzioni di ricerca e le aziende tecnologiche che investono risorse significative per superare questi ostacoli​​.Le implicazioni dell’AI quantistica sono vastissime. Potremmo assistere a progressi significativi in aree come la scoperta di nuovi materiali, la personalizzazione della medicina basata sul DNA e soluzioni innovative per il cambiamento climatico.

Inoltre, la capacità di processare enormi volumi di dati in tempi ridottissimi potrebbe portare a nuove scoperte scientifiche e a un miglioramento sostanziale nelle previsioni e nelle analisi di complessi sistemi naturali ed economici​​.L’AI quantistica rappresenta una rivoluzione tecnologica in arrivo, con un potenziale di trasformazione in molti settori e la promessa di affrontare alcune delle sfide più pressanti dell’umanità.

Opportunità di lavoro nel campo dell’AI

L’intelligenza artificiale si sta rapidamente affermando in vari settori, aprendo una miriade di opportunità di lavoro innovative e dinamiche. Dalle posizioni di gestione ai ruoli tecnici, l’AI sta ridefinendo il panorama lavorativo.

AI product manager: coordinano lo sviluppo e il lancio di prodotti basati sull’intelligenza artificiale. Essi garantiscono che i prodotti soddisfino le esigenze del mercato e siano allineati agli obiettivi aziendali, lavorando a stretto contatto con ingegneri software AI, scienziati dei dati e direttori commerciali​​.

AI sales director: vendita di prodotti e servizi AI alle aziende. I direttori di vendita AI hanno una solida esperienza in vendite e marketing e una conoscenza approfondita delle tecnologie e delle applicazioni AI. Lavorano in stretta collaborazione con i gestori di prodotti AI per comprendere le caratteristiche e i benefici dei prodotti e servizi AI e utilizzare queste conoscenze per venderli ai potenziali clienti​​.

AI consultant: aiutano le aziende a comprendere come l’intelligenza artificiale e le tecnologie di machine learning possono essere applicate alle loro operazioni. Hanno una forte formazione in intelligenza artificiale, operazioni aziendali e gestione dei progetti, lavorando a stretto contatto con le aziende per identificare le aree in cui l’AI può migliorare l’efficienza, ridurre i costi e aumentare i ricavi​​.

Prompt engineer: specializzati nella progettazione e ottimizzazione di prompt per sistemi basati sull’AI, come ChatGPT o altri modelli linguistici. Hanno competenze nella comprensione dei meccanismi di funzionamento dell’AI e nella creazione di input che massimizzano l’efficacia del modello.

AI integration specialist: responsabili dell’integrazione dell’AI nelle operazioni aziendali esistenti. Lavorano a stretto contatto con i team di management per assicurare che le soluzioni AI siano implementate in modo fluido e coerente con le strategie aziendali.

AI business analyst: utilizzano dati e insight generati dall’AI per supportare decisioni aziendali. Combinano competenze analitiche con una conoscenza approfondita dei sistemi AI per tradurre i risultati dell’AI in strategie e piani di azione efficaci.

AI ethical compliance officer: assicurano che l’uso dell’AI nell’azienda rispetti i principi etici e le normative. Sono responsabili della valutazione e del monitoraggio dell’impatto etico delle tecnologie AI adottate, garantendo conformità e responsabilità.

AI data analyst: lavorano nell’analisi e interpretazione di grandi dataset per fornire informazioni sul comportamento dei clienti, le tendenze di mercato e altre informazioni importanti. Hanno esperienza con strumenti di analisi dei dati come SQL e Python e una formazione in statistica, machine learning o scienza dei dati​​.

User Experience specialist: sviluppano interfacce utente amichevoli per applicazioni AI. Hanno una formazione in design, interazione uomo-macchina o user experience ed esperienza con strumenti di design UX come Sketch e Adobe XD​​.

NLP Processing specialist: specializzati in elaborazione del linguaggio naturale, sviluppano e implementano modelli AI che possono analizzare e comprendere il linguaggio naturale. Hanno una formazione in linguistica, informatica o intelligenza artificiale ed esperienza con linguaggi di programmazione come Python e Java​​.Machine Learning engineer: sviluppano, testano e distribuiscono modelli di machine learning che possono analizzare grandi dataset e fare previsioni. Hanno esperienza con linguaggi di programmazione come Python, R e Scala e una solida formazione in algoritmi di machine learning, statistica e analisi dei dati​​.

AI Software engineer: responsabili della progettazione e dello sviluppo di applicazioni software che utilizzano tecniche di intelligenza artificiale e machine learning. Hanno una formazione in informatica o ingegneria ed esperienza con linguaggi di programmazione come Python, Java e C++​​.

AI Research scientist: responsabili dello sviluppo e dell’implementazione di algoritmi e modelli AI. Tendono a possedere titoli avanzati in informatica, ingegneria o matematica e una solida formazione in machine learning, deep learning e statistica​​.

AI Wrangler: gestiscono grandi dataset, preparandoli per l’analisi e assicurandosi che i dati siano puliti, organizzati e pronti per l’uso. Lavorano a stretto contatto con scienziati dei dati, ingegneri del machine learning e ricercatori AI​​.Ognuno di questi ruoli rappresenta un aspetto cruciale del crescente campo dell’intelligenza artificiale, offrendo opportunità uniche per coloro che cercano di entrare o avanzare in questo settore entusiasmante e in rapida evoluzione.

Ricerca online potenziata dall’intelligenza artificiale

L’AI sta rivoluzionando il mondo della ricerca online, offrendo esperienze più personalizzate, contestuali e predittive. Ecco come.

Adattamento dei risultati alle preferenze degli utenti: gli algoritmi AI personalizzano i risultati di ricerca in base alle preferenze individuali degli utenti, fornendo informazioni più pertinenti e tempestive​​.

Comprensione del contesto: grazie a tecniche come il Natural Language Processing (NLP), i motori di ricerca AI interpretano e comprendono il linguaggio umano, fornendo risultati più accurati per ricerche complesse​​.

Ricerca conversazionale: l’elaborazione del linguaggio naturale consente interazioni più naturali con i motori di ricerca, migliorando l’esperienza utente grazie a una comunicazione più fluida e intuitiva​​.

Ricerca visuale: la ricerca AI permette agli utenti di cercare utilizzando immagini o video, ampliando le modalità con cui possono essere trovate informazioni pertinenti​​.

SEO e creazione di contenuti: l’AI ha un impatto significativo nella SEO e nella creazione di contenuti, aiutando a ottimizzare i siti web per una migliore visibilità e pertinenza nei risultati di ricerca​​.

Data mining e analisi: i motori di ricerca AI raccolgono e analizzano grandi volumi di dati strutturati e non strutturati per riconoscere modelli, tendenze e ottenere nuove intuizioni, affinando continuamente i loro algoritmi per risultati più precisi​​.

Applicazioni nell’eCommerce: i motori di ricerca AI abilitano raccomandazioni di prodotti personalizzate in base alle preferenze degli utenti, alla storia degli acquisti e al comportamento di navigazione, migliorando l’esperienza di shopping e la soddisfazione del cliente​​.

Gestione della conoscenza: in un’era di sovraccarico informativo, i motori di ricerca AI aiutano gli utenti a recuperare informazioni specifiche rapidamente, facilitando una gestione efficiente della conoscenza​​.Mentre l’AI continua a migliorare la ricerca online, rimane essenziale affrontare le sfide etiche e di sicurezza associate al suo uso, assicurando che la tecnologia venga impiegata in modo responsabile e benefico per la società.

L’AI e l’assistenza clienti

L’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo sempre più importante nel settore dell’assistenza clienti, catalizzando l’attenzione e gli investimenti da parte dei responsabili di questo ambito. La tendenza è chiara: si prevede un aumento sostanziale degli investimenti in AI per migliorare i servizi di assistenza. Infatti, il 69% dei responsabili dell’assistenza afferma che investirà di più nell’AI nel 2024​​.Il ruolo dell’AI nell’assistenza clienti non è quello di sostituire i dipendenti umani, ma di potenziare e migliorare le loro capacità. Più di tre quarti (78%) dei responsabili dell’assistenza prevedono che l’intelligenza artificiale cambierà profondamente le carriere nell’assistenza clienti nei prossimi cinque anni, aprendo nuove opportunità e creando nuovi ruoli lavorativi. L’impiego dell’AI può aiutare le aziende a risparmiare denaro e ad aumentare l’efficienza, offrendo al contempo un servizio clienti migliore e guadagnando così un vantaggio competitivo​​.Tuttavia, esiste una “lacuna di prontezza all’AI” tra i leader del settore e i praticanti. Mentre più dei due terzi dei leader sono fiduciosi che i clienti siano pronti a interagire con un chatbot AI, meno della metà dei praticanti condivide questa opinione.

Questo suggerisce che c’è un’opportunità per i leader di condividere il loro entusiasmo per l’AI nel servizio clienti con i loro team e di assicurarsi di coinvolgerli in questo percorso innovativo​​.L’AI sta trasformando radicalmente il settore dell’assistenza clienti, offrendo nuove modalità per migliorare l’efficienza e l’esperienza del cliente, ma richiede anche una comprensione e un’adozione strategica da parte dei professionisti del settore.

Conclusioni

Nel 2024, il campo dell’intelligenza artificiale generativa (AI Gen) si prevede che evolva verso applicazioni sempre più personalizzate e spiegabili, indipendentemente dal contesto in cui vengono impiegate, sia esso aziendale, professionale o personale. Questo sviluppo si caratterizza per una crescente comprensione e tracciabilità dei dati utilizzati per addestrare le piattaforme AI, nonché per una maggiore chiarezza nella “logica algoritmica” che guida le risposte dell’AI Gen​​.In conclusione, il 2024 sarà un anno cruciale per l’AI Gen, con la promessa di trasformazioni radicali nelle pratiche aziendali, professionali e personali quotidiane, guidate da un’evoluzione tecnologica che mira a unire l’innovazione con la responsabilità sociale ed etica.