L’IA generativa ci ha spinto al punto di svolta dell’IA

Il potere della generative AI ci ha portato a un punto di svolta nell'ambito dell'IA

Prima che l’intelligenza artificiale (AI) diventasse popolare a livello mainstream grazie all’accessibilità di Generative AI (GenAI), l’integrazione dei dati e la messa in scena legate all’apprendimento automatico (Machine Learning) erano tra le priorità aziendali più di tendenza. In passato, le aziende e i consulenti creavano progetti AI/ML su misura per casi d’uso specifici, ma la fiducia nei risultati era limitata e questi progetti erano mantenuti quasi esclusivamente tra i team IT. Questi primi casi d’uso di AI richiedevano team di scienziati dei dati dedicati, troppo tempo e sforzo per produrre risultati, mancavano trasparenza e la maggior parte dei progetti non aveva successo.

Da lì, man mano che gli sviluppatori diventavano più comodi e sicuri con la tecnologia, l’IA e l’apprendimento automatico (ML) venivano utilizzati più frequentemente, ancora una volta, principalmente dai team IT a causa della complessità nel costruire i modelli, pulire e inserire i dati e testare i risultati. Oggi, con GenAI che è diventato onnipresente sia in contesti professionali che personali in tutto il mondo, la tecnologia dell’IA è diventata accessibile alle masse. Siamo ora al punto di svolta dell’IA, ma come siamo arrivati ​​qui e perché GenAI ci ha spinto all’adozione diffusa?

La verità sull’IA

Con “OpenAI” e “ChatGPT” che diventano nomi familiari, le conversazioni su GenAI sono ovunque e spesso inevitabili. Dai casi d’uso aziendali come chatbot, analisi dei dati e riassunti dei report ai casi d’uso personali come la pianificazione dei viaggi e la creazione di contenuti, GenAI sta diventando rapidamente la tecnologia più discussa al mondo e il suo sviluppo rapido supera quello che abbiamo visto con altre innovazioni tecnologiche.

Anche se molte persone conoscono l’IA e alcune sanno come funziona e come può essere implementata, le organizzazioni del settore pubblico e privato devono ancora recuperare quando si tratta di sbloccare tutti i vantaggi della tecnologia. Secondo i dati di Alphasense, il 40% delle chiamate agli investitori ha evidenziato i vantaggi e l’eccitazione dell’IA, ma solo 1 su 6 (il 16%) delle aziende S&P 500 ha menzionato l’IA nelle comunicazioni trimestrali agli organi di regolamentazione. Ciò solleva la domanda: quali sono gli impatti finanziari dell’IA e quante aziende sono veramente interessate alla sua adozione?

• .I nomi di dominio .AI schizzano in valore con le recenti vendite record
• Consigli per aumentare la produttività, approfondimenti sulla carriera nel campo dei dati e altri articoli di recente lettura imperdibili.
• Boomi CEO Illustra la Visione per la Piattaforma di Integrazione e Automazione

Piuttosto che seguire ciecamente la moda dell’IA solo perché è di tendenza, le aziende devono pensare al valore che l’IA porterà internamente e ai propri clienti e a quali problemi può risolvere per gli utenti. I progetti di IA sono generalmente costosi e se un’azienda si lancia nell’uso dell’IA senza valutare adeguatamente i casi d’uso e il ROI, potrebbe essere uno spreco di tempo e fondi. Le anteprime private per i clienti forniscono un modo controllato per confermare l’idoneità del prodotto al mercato e convalidare il ROI associato a casi d’uso specifici per convalidare la proposta di valore di una soluzione di IA prima di rilasciarla sul mercato.

Cosa devono sapere i fornitori prima di investire nell’IA

Investire nell’IA, o non investire nell’IA? Questa è una domanda importante che i fornitori di SaaS devono considerare prima di impegnarsi nello sviluppo di soluzioni di IA. Quando valutate le vostre opzioni, considerate con attenzione il valore, la velocità, la fiducia e la scala.

Bilanciate il valore con la velocità. È improbabile che i vostri clienti si impressionino semplicemente dalla menzione di una soluzione di IA; al contrario, vorranno un valore misurabile. I team dei prodotti SaaS dovrebbero iniziare chiedendosi se esiste effettivamente una reale necessità aziendale o un problema che desiderano affrontare per i propri clienti, e se l’IA è la soluzione adeguata. Non cercate di adattare una soluzione quadrata (IA) a un foro tondo (le vostre offerte tecnologiche). Senza sapere come l’IA aggiungerà valore agli utenti finali, non c’è garanzia che qualcuno pagherà per quelle capacità.

Costruite fiducia, poi scalate. Cambiare sistemi richiede molta fiducia. I fornitori dovrebbero dare priorità alla costruzione della fiducia nelle loro soluzioni di IA prima di ampliarle. La trasparenza e la visibilità dei modelli e dei risultati dei dati possono risolvere le frizioni. Consentite agli utenti di accedere alla fonte del modello per mostrare come vengono derivati gli insights della soluzione. La maggior parte dei fornitori affidabili può condividere anche le migliori pratiche per l’adozione dell’IA per aiutare a ridurre eventuali punti critici.

Ostacoli comuni per i fornitori tecnologici: edizione IA

Per le organizzazioni pronte ad intraprendere il percorso dell’IA, ci sono alcune insidie da evitare per assicurare un impatto ottimale. Evitate il conformismo e non seguite la folla senza sapere dove state andando. Avere una strategia chiara per l’adozione dell’IA vi permetterà di riflettere sui vostri obiettivi finali e confermare che la strategia sia in linea con la missione e i valori del vostro organizzazione.

Portare un prodotto di intelligenza artificiale sul mercato non è un compito facile e i fallimenti superano i successi. I rischi relativi alla sicurezza, all’economia e ai talenti sono numerosi.

Guardando solo alle preoccupazioni di sicurezza, i modelli di intelligenza artificiale spesso contengono materiali e dati sensibili, che le organizzazioni SaaS devono essere in grado di gestire. Cose da considerare includono:

• Gestione dei Materiali Sensibili: Condividere materiali sensibili con modelli di linguaggio generale a grandi dimensioni crea il rischio che il modello divulghi involontariamente materiali sensibili ad altri utenti. Le aziende dovrebbero definire le migliori pratiche per gli utenti, sia interni che esterni, per proteggere i materiali sensibili.
• Archiviazione Dati e Implicazioni sulla Privacy: Oltre alle preoccupazioni di condivisione, archiviare materiali sensibili all’interno dei sistemi di intelligenza artificiale può esporre i dati a possibili violazioni o accessi non autorizzati. Gli utenti dovrebbero archiviare i dati in luoghi sicuri con misure di protezione per prevenire violazioni dei dati.
• Mitigazione delle Informazioni Inaccurate: I modelli di intelligenza artificiale raccolgono e sintetizzano grandi quantità di dati e le informazioni inaccurate possono facilmente diffondersi. È necessario monitoraggio, supervisione e convalida umana per assicurare che le informazioni corrette e accurate vengano condivise. Il pensiero critico e l’analisi sono fondamentali per evitare disinformazione.

Oltre alle implicazioni per la sicurezza, i programmi di intelligenza artificiale richiedono risorse e budget significativi. Considerate la quantità di energia e infrastruttura necessarie per uno sviluppo efficiente ed efficace dell’intelligenza artificiale. Per questo motivo, è fondamentale avere una chiara proposta di valore per i clienti, altrimenti il tempo e le risorse impiegate nello sviluppo del prodotto sono sprecati. Capite se la vostra organizzazione ha le basi per iniziare con l’intelligenza artificiale e, in caso contrario, identificate il budget necessario per rimanere al passo.

Infine, non si possono ignorare i rischi legati al talento e al livello di competenze. Lo sviluppo generale dell’intelligenza artificiale coinvolge un gruppo dedicato di scienziati dei dati, sviluppatori e ingegneri dei dati, nonché analisti aziendali funzionali e gestione dei prodotti. Tuttavia, quando si lavora con l’Intelligenza Artificiale Generale, le organizzazioni hanno bisogno di una maggiore supervisione della sicurezza e della conformità a causa dei rischi di sicurezza precedentemente segnalati. Se l’intelligenza artificiale non è un obiettivo di business a lungo termine, i costi per reclutare e riqualificare i talenti sono probabilmente eccessivamente elevati e non daranno un buon ritorno sull’investimento.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale è qui per restare. Ma se non si sta pensando in modo strategico prima di unirsi all’onda e finanziare progetti di intelligenza artificiale, può potenzialmente fare più danni che bene alla vostra organizzazione. Questa nuova era dell’intelligenza artificiale è appena iniziata e molti dei rischi sono ancora sconosciuti. Mentre valutate lo sviluppo dell’intelligenza artificiale per la vostra organizzazione, ottenete una chiara comprensione del valore dell’intelligenza artificiale per i vostri clienti interni ed esterni, create fiducia nei modelli di intelligenza artificiale e comprendete i rischi.