Raccogliere, analizzare e utilizzare dati in modo efficace è tra le principali leve competitive per le aziende. Bisogna attivarsi però pensando a come integrare tecnologie avanzate, strategia aziendale e innovazione. Aspetto strategico per approdare a decisioni informate e creare valore e vantaggio competitivo. Così, la trasformazione digitale, spinta dall’evoluzione tecnologica, porta all’emergere di nuove opportunità e sfide nel campo dei dati, favorendo l’evoluzione degli strumenti e delle competenze necessarie per gestirli in modo efficiente.
L’intelligenza artificiale generativa è tecnologia che utilizza modelli avanzati di machine learning e algoritmi per imparare dai dati esistenti e creare nuovi contenuti come immagini, video, musica e testi. Questa innovazione segna una svolta rispetto alla programmazione tradizionale, in cui le macchine venivano istruite dagli esseri umani attraverso una sequenza di comandi, spostandosi verso una generazione di contenuti guidata dai dati anche con un approccio multimodale.
L’importanza dell‘intelligenza artificiale generativa sta nella sua capacità pervasiva di impattare nella vita quotidiana come nelle attività professionali e sui processi. Mentre l’intelligenza artificiale, gli algoritmi e i processi decisionali basati sui dati sono ormai ampiamente diffusi, l’AI Generativa raggiunge un livello più profondo: è contigua ad aree di elaborazione tipicamente associate alla creatività umana, e per questo genera incertezze e dibattiti riguardo il suo impatto. Da un lato è quindi vista come una grande opportunità ma contemporaneamente rappresenta una potenziale sfida per l’attuale stato delle cose.
AI generativa conversazionale
Un ambito di particolare interesse è quello dell’AI generativa conversazionale, che ha cambiato il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti. Tramite assistenti virtuali, la GenAI può comprendere e rispondere a conversazioni umane basate sulla voce o sul testo, imitando le interazioni umane. Offre vantaggi significativi, migliorando l’esperienza del cliente con supporto 24/7 e, grazie all’immediatezza delle risposte, incrementa così la soddisfazione e l’engagement. Tra i benefici però anche la possibilità di semplificare i flussi di lavoro del servizio clienti rispondendo alle domande più frequenti e liberando il personale dai compiti più ripetitivi, per cui le competenze disponibili e preziose possono essere valorizzate per i compiti più articolati e complessi.
L’AI generativa conversazionale sfrutta i Large Language Model (LLM) che hanno visto una notevole crescita negli ultimi anni. Sono modelli generati dopo un lungo addestramento con enormi quantità di dati per comprenderne schemi, strutture e caratteristiche. Una volta addestrati, questi modelli sono in grado di generare nuovi contenuti che rispecchiano le caratteristiche dei dati originali e possono generare contenuti simili a quelli appresi, ma diversificandoli, con creatività. E’ dalla qualità dei dati disponibili quindi che dipendono le qualità delle GenAI.
Alcune delle più importanti soluzioni di Generative AI basate sui LLMs attualmente disponibili includono i modelli GPT di OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, solo per citarne alcune. Solo nel 2023, più di 200 aziende italiane [fonte: Statista] hanno implementato soluzioni di Generative AI basate, fra le varie, sui modelli GPT per migliorare l’interazione con i clienti, evidenziando l’adozione rapida e l’efficacia di queste tecnologie.
AI generativa privata
Quando si adottano tecnologie di AI generativa conversazionale, rivestono particolare importanza la possibilità di sviluppare una soluzione personalizzata adeguata a scenario e i requisiti del caso d’uso, ma anche i temi legati alla sicurezza e alla protezione dei dati utilizzati. È quindi fondamentale comprendere che oltre all’AI generativa ‘pubblica’ degli hyperscaler, è possibile sviluppare soluzioni basate sull’AI generativa privata, che garantisce livelli più elevati di privacy e sicurezza ad esempio per istituzioni finanziarie o legali, ma anche altre aziende private. L’approccio di AI generativa privata consente alle aziende di adattare il modello linguistico al proprio settore di riferimento, addestrandolo su dati specifici e creando così un’AI generativa più efficace, efficiente e precisa per gli obiettivi aziendali. Inoltre, offre un controllo completo sull’utilizzo, l’accesso e l’aggiornamento dei modelli, consentendo all’azienda di differenziarsi dalla concorrenza e di garantire maggiore sicurezza e privacy rispetto alle soluzioni pubbliche, senza limitazioni di scalabilità dovute alle risorse cloud disponibili.
Lo scenario di mercato
Entro il 2025, ci si prospetta un panorama di mercato in cui i settori dei Virtual Assistant, dell’AI Conversazionale ed AI generativa evidenzieranno una crescita significativa, con un notevole aumento sia nell’uso che nell’adozione. Attualmente, l’adozione dell’AI Conversazionale è al 33% a livello mondiale, e si prevede un valore di mercato globale dell’AI generativa che potrebbe superare i 4,31 trilioni di dollari entro il 2030. Il mercato dei Virtual Assistant sta crescendo rapidamente, passando da 190,8 milioni di dollari nel 2016 a una stima di 1,25 miliardi di dollari entro il 2025 proprio perché sempre più aziende riconoscono i benefici di un servizio clienti automatizzato e altamente personalizzato.
L’AI generativa ha dimostrato di incrementare l’efficienza del lavoro umano del 56,67%, riducendo significativamente i tempi di completamento delle attività. I leader aziendali stanno sempre più considerando l’adozione di soluzioni di AI Generativa per ottimizzare la produttività dei dipendenti, mostrando un’impostazione strategica volta all’ottimizzazione delle risorse umane attraverso tecnologie avanzate.
L’importanza del partner: perché Engineering
A fronte di molteplici possibilità ed opportunità di implementazione dell’AI nei processi di business, ma anche delle profonde differenze tra AI generative private e pubbliche, è facile intuire l’importanza del partner nella scelta delle diverse proposte. Engineering si distingue nel campo degli analytics grazie alla capacità di sviluppare soluzioni customizzate end-to-end con un approccio fortemente orientato ai risultati, cross market (dal finance, alla pubblica amministrazione fino al mondo dell’enterprise con l’automotive, l’industria manifatturiera, l’energy & utilities, telco, media…). Mettendo a fattor comune esperienze e best practice dalle varie industry, Engineering adotta un approccio consulenziale che guida i clienti nella definizione del problema, nell’identificazione della migliore soluzione e nell’implementazione su larga scala.
Engineering lavora continuamente per innovare le proprie soluzioni anche tramite un laboratorio interno dedicato a temi di frontiera nell’ambito del Data & Analytics. Infatti, da oltre trent’anni, Engineering è all’avanguardia nell’innovazione tecnologica, con una presenza consolidata nel mercato dell’AI e delle soluzioni digitali. Il primo centro di ricerca sull’AI è stato fondato nel 1987 nel Nord Italia. Questa lunga tradizione di ricerca e sviluppo ha permesso di offrire soluzioni all’avanguardia e testate. Il Laboratorio R&I si occupa della ricerca e dello sviluppo di nuove metodologie, algoritmi e tecnologie per ecosistemi basati su dati e AI, sviluppando soluzioni avanzate in diversi settori come sicurezza e difesa, industria, agroalimentare, infrastrutture critiche, trasporti e salute. Attraverso un approccio interdisciplinare e innovativo, nel contesto di programmi nazionali ed europei, vengono realizzati progetti ambiziosi e di alto impatto per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità in un mondo sempre più interconnesso e data-driven. Con oltre 60 progetti di ricerca in ambito data, analytics ed AI, Engineering è una delle realtà più attive nel panorama europeo della ricerca.
Engineering investe e crede nel capitale umano, attraverso la propria IT & Management Academy che prevede percorsi continui di upskilling e reskilling per i dipendenti. Grazie a questi percorsi di formazione e aggiornamento, su un totale di oltre 380 professionisti dedicati all’area AI, Data & Analytics, può contare su 80 risorse certificate in ambito AI e più di 300 certificazioni nell’ambito del data management.
L’approccio di Engineering
Caratterizzante la proposta Engineering è prima di tutto l’approccio che gestisce l’intera filiera del dato fornendo al cliente sia l’advisory che implementazione delle soluzioni tecnologiche attraverso un portafoglio di offerta di data & analytics che è organizzato in due aree:
- La prima è quella di Data Architecture & Management con un supporto alle aziende a partire dalla Data Strategy and Governance che assicura che i dati siano gestiti adeguatamente all’interno delle organizzazioni, in accordo con policy e best practice. Poi la gestione del dato a supporto della produttività dell’efficienza del processo decisionale attraverso le piattaforme di Data Management, sia Mainstream Data Platform che Advanced Data Platforms, che costituiscono un nuovo paradigma alla gestione dei dati, che crei accountability nella gestione del dato e che semplifichi la complessità tecnologica con automazione e architetture decentralizzate. Infine, le piattaforme di Analytics e Business Intelligence per rendere le informazioni facilmente accessibili e interpretabili attraverso la generazione automatica di insight e funzionalità di Embedded Analytics.
- La seconda è legata proprio all’Artificial Intelligence attraverso la creazione di soluzioni altamente personalizzate per i clienti anziché far leva su piattaforme e algoritmi pre-configurati. Viene creato valore in un numero potenzialmente infinito di aree grazie all’analisi del suono, del testo, di immagini e video, di serie storiche di dati utilizzando tecniche di Machine Learning, Deep Learning, AI fino alla tecnologia più emergente, la Generative AI, che sfrutta modelli avanzati di apprendimento automatico e algoritmi, per apprendere dai dati esistenti e generare nuovi contenuti. E a proposito di questo, come risposta alle sfide sfruttando le opportunità offerte dall’AI generativa, Engineering ha sviluppato il proprio Large Language Model proprietario, EngGPT che costituisce il cuore pulsante delle soluzioni di AI generativa sviluppate per i clienti.
EngGpt Suite: la soluzione di Private AI di Engineering
EngGPT è il Large Language Model di Engineering, esclusivamente costruito da tecnologia proprietaria, costruito utilizzando la migliore tecnologia open-source e con le tecniche che rappresentano, ad oggi, lo stato dell’arte per la Generative AI, come le architetture dei Transformers, il RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) e la DPO (Direct Preference Optimization). EngGPT è installabile interamente On-premise su un hardware dedicato del cliente, in modo che i suoi dati non lascino mai il perimetro aziendale secondo il principio della Private Generative AI. EngGPT può essere specializzato sui dati del cliente tramite approccio RAG (Retrieval Augmented Generation), ma anche tramite fine-tuning, ovvero un nuovo riaddestramento del motore dedicato unicamente al cliente.
Questa soluzione di Private generative AI garantisce maggiore sicurezza e privacy rispetto all’AI pubblica, poiché non è esposta agli stessi rischi di hacking o di violazione dei dati, e a una più ampia scalabilità. Consente inoltre accuratezza e pertinenza ovvero è possibile personalizzare la propria AI Generativa per soddisfare esigenze specifiche. È possibile avere il controllo sulla propria AI Generativa, decidendo come utilizzarla, chi vi ha accesso, come aggiornarla e con quali dati alimentarla creando un forte vantaggio competitivo. Infine, si può utilizzare la propria AI Generativa per differenziarsi dai concorrenti, per creare prodotti oppure servizi unici o per fornire una migliore esperienza ai clienti.
EngGPT è costituito da una library di 7 use cases chiamata EngGPT Suite che consente una vasta gamma di attività per semplificare task e ottimizzare l’esperienza dell’utente. Per scoprire tutte le applicazioni possibili vi invitiamo a scaricare l’infografica [Link] d’approfondimento su EngGPT Suite.
Le aree di applicazione di EngGPT Suite
EngGPT Suite offre una vasta gamma di applicazioni pratiche, adattabili a vari settori industriali.
È possibile, ad esempio, utilizzare EngGPT per migliorare il servizio clienti, utilizzando l’AI per comprendere e rispondere in modo efficace e preciso alle richieste degli utenti. Una applicazione concreta è quella rappresentata quindi da un assistente virtuale per il Customer Care di una banca creando un sistema di interazione e classificazione delle richieste degli utenti più efficiente. Il sistema è in grado di comunicare con i clienti in modo simile a un’interazione umana, analizza il contenuto delle conversazioni, identifica le intenzioni degli utenti e classifica le richieste in base alle informazioni specifiche del settore bancario, grazie al fine-tuning sulla knowledge base specifica. Questa soluzione migliora la qualità delle conversazioni, l’efficacia nel risolvere i problemi, l’accuratezza del routing e la pertinenza delle risposte fornite dai bot esistenti. Come risultato, aumenta il tasso di deflessione (riducendo la necessità di interventi umani), migliora i punteggi di sentiment per l’assistenza clienti e garantisce un supporto disponibile 24/7, contribuendo a migliorare le valutazioni dell’app della banca.
Un’altra applicazione può essere rappresentata da un assistente virtuale che sfrutta l’AI generativa per supportare le analisi di dati. In questo caso si elimina la necessità di utilizzare fogli di calcolo, report o dashboard. Grazie a un’interazione basata sul linguaggio naturale con un agente conversazionale, è possibile accedere rapidamente ed efficacemente a una vasta gamma di dati provenienti da diverse fonti. L’assistente virtuale è in grado di comprendere le richieste dell’utente, recuperare informazioni specifiche che vengono richieste direttamente dai database, interpretare i risultati e fornire risposte utili attraverso anche statistiche descrittive. Grazie a questa soluzione vengono migliorati significativamente i tempi di produzione dei report e la formazione degli analisti.
Engineering, utilizzo responsabile dell’AI
Abbiamo visto come l’AI generativa rappresenta un notevole passo avanti nel mondo dell’Artificial Intelligence e della tecnologia, potenziando la produttività in molti settori. Tuttavia, è essenziale affrontare questioni critiche come la trasparenza, i pregiudizi e l’etica, per garantire un utilizzo responsabile ed equo, perché in un’era caratterizzata da un costante avanzamento delle capacità digitali, l’AI generativa sta diventando una parte essenziale dei toolkit quotidiani.
L’impegno di Engineering va infatti oltre l’ottimizzazione dei processi esistenti e lo sviluppo di soluzioni e servizi innovativi, promuovendo una cultura digitale che sia realmente etica, responsabile e consapevole, attraverso la partecipazione, la collaborazione e il dialogo tra i diversi attori coinvolti nel processo di trasformazione digitale.
Per saperne di più scarica l’infografica: EngGPT, la nostra soluzione di Private GenAI
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