L’Intelligenza Artificiale generativa si distacca dal modello classico, essendo un modello di apprendimento automatico addestrato per creare nuovi dati, anziché fare una previsione su uno specifico dataset. Un sistema di Intelligenza Artificiale generativa è, in altre parole, un sistema che impara a generare altri oggetti che assomigliano ai dati su cui è stato addestrato.[1]
In precedenza, in genere si faceva riferimento a modelli di apprendimento automatico (Machine learning) che possono imparare a fare una previsione sulla base dei dati sui quali si addestrano (i cosiddetti “training data”). È il caso di quei modelli addestrati utilizzando milioni di esempi, come quando si vuole prevedere se una certa radiografia mostri o meno i segni di un tumore, oppure se un debitore abbia probabilità o meno di pagare un certo prestito.
L’impatto dell’adozione dell’AI Gen sulle imprese
L’Intelligenza Artificiale generativa, conosciuta soprattutto per ChatGPT, potrebbe provocare cambiamenti anche nel settore business. Il problema è, tuttavia, che a livello economico ci vogliono anni per ottenere i frutti sperati. Il “lavoratore medio di un’azienda media” ha bisogno di tempo per abituarsi ai nuovi metodi di lavoro e, quindi, alle nuove tecnologie impiegate. I guadagni di produttività del personal computer, ad esempio, sono arrivati solo dopo almeno un decennio dalla sua diffusione. E, finora non ci sono prove di un’impennata della produttività indotta dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale (generativa o meno) nell’economia globale in generale.
A oggi, la maggior parte delle aziende non utilizza ChatGPT o i suoi concorrenti come Gemini di Google e Copilot di Microsoft (né, tantomeno, altri strumenti del genere) in modo sistematico. È quasi inutile scriverlo, ma attualmente sono le grandi imprese a essere più propense a utilizzare tale tecnologia (generativa e non), anche perché le grandi realtà possono permettersi di arruolare team dedicati e di pagare gli investimenti necessari. Alcuni giganti industriali stanno sperimentando diverse soluzioni per vedere cosa può funzionare e cosa no con l’utilizzo della tecnologia in esame, come l’assunzione di diversi esperti del settore e l’introduzione di diverse novità.
Ad esempio, vi sono università che inseriscono nuovi corsi in materia di Intelligenza Artificiale generativa e ristoranti che inseriscono la figura dell’assistente virtuale per le ordinazioni al drive-through. Ma si possono implementare anche strumenti per i lavoratori meno qualificati, come alcune semplici applicazioni per l’assistenza ai clienti che prevedono l’utilizzo di una Intelligenza Artificiale “pronta all’uso”. La maggior parte delle domande dei clienti sono semplici e riguardano un numero ridotto di argomenti, il che rende facile per le aziende addestrare modelli generativi che possano interagire con i clienti.
L’impatto dell’AI gen sui professionisti
Per quanto riguarda i professionisti che si occupano di questioni complesse, l’Intelligenza Artificiale generativa sembra meno utilizzata. Tuttavia a poca quantità non corrisponde poca qualità. In campo legale alcuni grandi studi americani hanno messo in campo soluzioni generative atte a sviluppare un sistema per aiutare gli avvocati in tutte le attività “di routine”, dalla due diligence all’analisi dei contratti. Saltando sul ramo bancario, invece, possiamo dire che le banche d’investimento utilizzano l’intelligenza artificiale per automatizzare parte del loro processo di ricerca, come “l’elaborazione notturna” dei dati per gli analisti che prenderanno servizio la mattina seguente. Alcune aziende stanno utilizzando la tecnologia in esame per costruire software, come Copilot di Microsoft, uno strumento di scrittura basato sull’intelligenza artificiale, e Gemini di Google. Apple, invece, ci starebbe lavorando su.
Nel mondo dei social media, Pinterest ha affermato di aver migliorato la rilevanza dei risultati di ricerca degli utenti grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale generativa. Mentre lato cosmetici, L’Oréal ha attirato l’attenzione degli investitori per il miglioramento di Betiq, uno strumento interno per misurare e migliorare la pubblicità e la promozione dell’azienda grazie all’Intelligenza Artificiale generativa.
L’impatto dell’AI generativa sul mondo del lavoro
Nel mondo del lavoro, guardando il bicchiere mezzo pieno possiamo dire che, al momento, non si intravedono “apocalissi occupazionali”. Finora la tecnologia in esame sembra creare più posti di lavoro di quanti ne elimini. In particolare, l’Intelligenza Artificiale generativa sta generando nuovi tipi di lavoro “da ufficio”. Aziende come la multinazionale Nestlé e la società di consulenza KPMG, stanno assumendo degli ingegneri esperti nell’ottenere risposte utili dai chatbot alimentati dall’intelligenza artificiale. Così come aziende produttrici di beni di consumo introducono “sales-bot manager” per “tenere d’occhio” le macchine.
Tuttavia, guardando il bicchiere mezzo vuoto la situazione cambia. Lato costi, è stato rilevato che molti datori di lavoro spendono più soldi per l’intelligenza artificiale di quanti ne ottengano in termini di aumento della produttività. L’impatto sulle dimensioni della forza lavoro rimane una sorta di problema. Alcune aziende affermano che non licenzieranno i dipendenti esistenti, ma che in futuro potrebbero non avere bisogno di assumere in modo così significativo se un software è in grado di svolgere più lavoro a costi minori. Il risultato è lo stesso: meno posti di lavoro.
Molti lavoratori temono che l’intelligenza artificiale possa eliminare il loro posto di lavoro. L’altro lato della medaglia potrebbe essere il considerare che l’intelligenza artificiale possa creare, in futuro, più ruoli di quanti ne sostituisca. I lavori, però, potrebbero essere diversi. D’altronde, l’intelligenza artificiale può consentire ai lavoratori di essere aggiornati più rapidamente su nuove mansioni. Questo, a sua volta, influisce sul modo in cui le aziende potrebbero assumere in futuro nuovi lavoratori.
L’amministratore delegato dell’azienda statunitense Tome, una piattaforma di presentazione e narrazione generativa basata sull’intelligenza artificiale, ha affermato di aver iniziato a cercare di assumere quelli che definisce generalisti pieni di risorse, piuttosto che specialisti con l’esperienza esatta di cui potrebbe aver bisogno, sapendo che i professionisti intelligenti – ma generalisti – possono utilizzare i software di intelligenza artificiale per amplificare le loro conoscenze e risolvere i nuovi problemi che emergono di volta in volta.
Il produttore di chip Qualcomm, invece, sta cercando di creare più contenuti di marketing per piattaforme di social media come TikTok facendo affidamento sull’intelligenza artificiale. Il colosso statunitense nel campo delle telecomunicazioni ha deciso di costruire un nuovo studio creativo di Intelligenza Artificiale generativa a Città del Messico, a breve distanza dalla sede centrale di Qualcomm a San Diego, ma con un costo della vita inferiore e un’ampia disponibilità di talenti creativi.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale consente alle aziende di digitalizzare e sistematizzare i dati interni, dalle valutazioni delle prestazioni alle registrazioni delle riunioni, che prima rimanevano dispersi. La sua adozione può anche avere (ma questo lo sappiamo già) alcune conseguenze imprevedibili. Sebbene gli strumenti di scrittura del codice aiutino i programmatori a svolgere il loro lavoro, è stato scoperto che tali professionisti, in realtà, utilizzano l’intelligenza artificiale per produrre una prima bozza, per poi scoprire che è piena di bug o manca di corrispondenza con la realtà. Di conseguenza, i programmatori potrebbero passare meno tempo a scrivere codici, ma più tempo a rivederli e modificarli.
Un sondaggio condotto dal colosso statunitense IBM suggerisce che molte aziende sono restie ad adottare l’AI perché non hanno competenze interne in materia. Altre aziende temono che i loro dati siano troppo isolati e complessi per essere riuniti. Così come diverse aziende vietano del tutto l’uso dell’AI generativa sul posto di lavoro (per fini “non di lavoro”). Per far sì che un maggior numero di aziende la consideri positivamente, l’AI generativa deve ancora migliorare. E, probabilmente, non manca molto affinché venga ritenuta più affidabile e “pronta al decollo”.[2][3]
Note
- Explained: Generative AI – How do powerful generative AI systems like ChatGPT work, and what makes them different from other types of artificial intelligence? MIT. https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109 ↑
- How businesses are actually using generative AI. The Economist. https://www.economist.com/business/2024/02/29/how-businesses-are-actually-using-generative-ai ↑
- Artificial Intelligence AI Is Taking On New Work. But Change Will Be Hard—and Expensive. WSJ. https://www.wsj.com/tech/ai/office-workers-artificial-intelligence-changes-86d8d4ab ↑
