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- Kolmogorov–Arnold Networks (KAN): Nuove frontiere nell'apprendimento automatico per la scienza e l'industria
Una ricerca condotta da Ziming Liu et al. ha introdotto le Reti Kolmogorov-Arnold (KAN) come alternativa ai Multi-Layer Perceptrons (MLP). Questo approccio potrebbe avere un impatto significativo sullo sviluppo dell'intelligenza artificiale, in quanto le KAN, grazie all'uso di funzioni di attivazione apprendibili sui collegamenti, offrono maggiore flessibilità e precisione rispetto agli MLP. Le KAN migliorano la precisione e la capacità di adattamento dei modelli di intelligenza artificiale, facilitando la risoluzione di problemi complessi e aprendo la strada a nuove applicazioni innovative. Nel dettaglio, le KAN si basano sul teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold e combinano l'efficacia degli MLP nel gestire dati complessi con la precisione delle spline per funzioni univariate. Ideali per applicazioni scientifiche e industriali, le KAN superano gli MLP in termini di accuratezza e interpretabilità, risultando particolarmente efficaci in compiti come la soluzione di equazioni differenziali parziali e la scoperta scientifica. Nel campo dell'apprendimento automatico, una recente ricerca condotta da Ziming Liu, Yixuan Wang, Sachin Vaidya, Fabian Ruehle, James Halverson, Marin Soljačić, Thomas Y. Hou e Max Tegmark ha presentato una promettente alternativa ai Multi-Layer Perceptrons (MLP), le Reti Kolmogorov-Arnold (KAN) . Questo studio, basato sul teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold, propone un'innovativa architettura di rete neurale che impiega funzioni di attivazione apprendibili sui collegamenti anziché sui nodi. Le reti neurali a più livelli, note anche come percettroni multistrato (MLP) , sono una componente fondamentale nel deep learning. Queste strutture, grazie al teorema di approssimazione universale, possono approssimare funzioni matematiche complesse, permettendo di modellare relazioni intricate tra i dati d'ingresso e i risultati desiderati. Gli MLP sono strettamente collegati a piattaforme di intelligenza artificiale come ChatGPT e Gemini . Pur essendo una delle forme più semplici di reti neurali, gli MLP costituiscono le fondamenta di architetture più complesse impiegate da questi avanzati modelli di linguaggio. ChatGPT, ad esempio, utilizza un tipo di rete neurale chiamata Transformer, che incorpora concetti di MLP per l'elaborazione non lineare dei dati attraverso strati di neuroni completamente connessi. I Transformers utilizzano strati di MLP insieme a meccanismi di attenzione per analizzare e generare testo. Mentre i MLP tradizionali applicano semplicemente trasformazioni non lineari ai dati, i Transformers li espandono con l'autoattenzione, che consente di pesare dinamicamente l'importanza delle diverse parti dell'input durante l'elaborazione. Pertanto, le reti MLP non solo sono cruciali nel deep learning in generale, ma anche nel supportare e migliorare le architetture avanzate utilizzate nelle moderne piattaforme di AI come ChatGPT e Gemini, contribuendo alla loro capacità di comprendere e generare testo in modo efficiente e accurato. Le Reti Kolmogorov-Arnold (KAN) rappresentano un'alternativa agli MLP; queste reti si basano su un principio matematico noto come teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold. A differenza degli MLP, in cui ogni nodo nella rete ha una funzione di attivazione predefinita, le KAN introducono un'innovazione significativa utilizzando funzioni di attivazione che possono essere apprese e sono applicate non sui singoli nodi ma sui collegamenti tra i nodi. In pratica, ogni collegamento nella rete può adattarsi e migliorare specificamente in base ai dati trattati, grazie all'uso di funzioni specializzate denominate spline. Questo approccio rende le reti KAN un modello molto più flessibile e potenzialmente più efficace rispetto ai percettroni multistrato (MLP) per determinate applicazioni. Ad esempio, gli MLP sono efficienti nel gestire set di dati che comprendono molteplici variabili e nel rilevare correlazioni intricate tra di esse. Tuttavia, questi modelli possono perdere precisione quando si tratta di approssimare funzioni univariate, ovvero funzioni matematiche che dipendono da una sola variabile indipendente. Le KAN, al contrario, uniscono le capacità degli MLP di elaborare dati complessi e multidimensionali con la specificità delle spline per trattare funzioni più semplici e mirate. Le "spline" sono particolari tipi di funzioni matematiche usate prevalentemente per approssimare e interpolare dati. Sono composte da segmenti di curve polinomiali, che sono collegate tra loro in modo fluido e continuo. Questo rende le spline particolarmente utili per modellare e adattare curve a dati che variano in modo non lineare, offrendo una grande precisione locale nelle approssimazioni e nelle predizioni. Grazie all'impiego delle spline, le KAN possono quindi affrontare con maggiore efficacia compiti in cui è necessaria una fine regolazione nei dettagli o una specifica trattazione di funzioni definite su poche variabili, migliorando così la loro applicabilità e performance in vari scenari di uso pratico. Immaginiamo, per esempio, che un'azienda voglia ottimizzare la propria rete logistica. Le KAN potrebbero apprendere dalle variazioni dei dati logistici e, allo stesso tempo, ottimizzare singole parti della rete per massimizzare l'efficienza complessiva. Questo rende le KAN particolarmente adatte per applicazioni che richiedono sia un alto grado di personalizzazione sia un'elevata accuratezza. Tali caratteristiche sono cruciali nelle applicazioni di intelligenza artificiale e nel campo scientifico, dove la precisione e l'interpretabilità sono fondamentali. I test condotti mostrano che le KAN superano gli MLP in termini di accuratezza e capacità di interpretazione dei dati. Questi miglioramenti sono il risultato dell'implementazione di tecniche che semplificano e ottimizzano la rete, rendendo le KAN estremamente efficaci anche in compiti complessi come la soluzione di equazioni differenziali parziali o nella scoperta scientifica. Ad esempio, in studi sulla teoria dei nodi e sulla fisica, le KAN hanno dimostrato una grande capacità di analizzare e risolvere problemi che prima erano appannaggio di metodi computazionali molto più dispendiosi. I Kolmogorov–Arnold Networks (KAN) e i Multi-Layer Perceptrons (MLP) I Kolmogorov–Arnold Networks (KAN) e i Multi-Layer Perceptrons (MLP) sono entrambe architetture di reti neurali che traggono origine dal teorema dell'approssimazione universale. Tuttavia, le KAN si basano specificamente sul teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold, offrendo una nuova prospettiva sul design delle reti neurali. Per capire meglio, immaginate una città dove le strade rappresentano le connessioni tra i diversi punti di interesse (i dati) e gli edifici rappresentano le funzioni che elaborano questi dati. Il teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold afferma che qualsiasi funzione complessa, come un percorso che attraversa tutta la città, può essere scomposta in tanti percorsi più semplici che, messi insieme, ricostruiscono il percorso originale. Questi percorsi più semplici sono le funzioni univariate, ovvero funzioni che dipendono da una sola variabile alla volta. Storicamente, questa idea sembrava poco pratica per il machine learning, perché le funzioni univariate risultanti erano spesso troppo complesse da elaborare per i modelli, rendendo il processo di apprendimento molto difficile, come se si dovessero percorrere strade molto tortuose e complicate. Tuttavia, le KAN sono progettate per superare queste limitazioni, rendendo più gestibili queste funzioni complesse attraverso una struttura più flessibile e adattabile. Nella progettazione delle KAN, si estende la formulazione originale del teorema per includere reti con larghezze e profondità arbitrarie. Immaginate che le strade della città possano essere allargate e prolungate a piacimento, creando un sistema stradale molto più efficiente e facile da navigare. Questo rende le KAN più flessibili e potenti, in grado di rappresentare e apprendere modelli complessi in modo più efficace. Le KAN offrono quindi una nuova frontiera per il machine learning, combinando la robustezza teorica del teorema di Kolmogorov-Arnold con pratiche di progettazione adattive. Ad esempio, la tecnica di estensione della griglia consente di raffinare continuamente la precisione delle KAN, mentre le tecniche di semplificazione rendono queste reti più interpretabili, facilitando la comprensione del modello da parte degli utenti finali. Architettura KAN Nell'ambito dell'apprendimento automatico supervisionato, il compito principale è identificare una funzione in grado di approssimare un insieme di coppie di dati input-output. È come delineare il percorso più efficace tra diversi luoghi di interesse in una città, mirando a raggiungere ogni destinazione nel modo più diretto ed efficiente. L'architettura KAN affronta questa sfida attraverso un metodo unico che adotta curve B-spline per rappresentare funzioni univariate. Queste curve agiscono similmente a tratti stradali modificabili e adattabili alle necessità. Possiamo immaginare la KAN come una rete stradale a due livelli, dove invece di avere funzioni di attivazione situate nei nodi (gli incroci), queste funzioni sono distribuite lungo le connessioni (le strade) tra i nodi. Questo permette alla rete di adeguarsi dinamicamente a variabili esigenze, similmente a una città con vie modificabili in base al flusso di traffico. Tuttavia, una rete di base non può gestire percorsi altamente complessi con la necessaria precisione, quindi per migliorare la sua efficacia, è essenziale espandere la KAN con livelli aggiuntivi. Ogni livello della KAN può essere paragonato a una griglia di strade che connettono diversi quartieri, in cui ogni collegamento è rappresentato da una funzione personalizzabile. L'aggiunta di più livelli arricchisce la rete con strade più specializzate e sofisticate, migliorando così l'apprendimento e l'adattabilità. Quindi, la struttura della KAN è costituita da una serie di livelli, ciascuno contenente nodi interconnessi da funzioni di attivazione personalizzabili. Il risultato della rete emerge dalla combinazione delle diverse attivazioni ricevute, come se si unissero percorsi individuali in un tragitto ottimizzato. L'addestramento delle reti KAN avviene tramite retropropagazione, un processo che facilita l'apprendimento e l'aggiustamento progressivo dei percorsi, comparabile a un navigatore satellitare che aggiorna continuamente le sue mappe in relazione al traffico. Rispetto ai tradizionali perceptroni multi-strato (MLP), le KAN integrano trasformazioni lineari e non lineari in una singola funzione, rendendo la struttura computazionale più efficiente. Per rendere i livelli KAN ancora più efficienti, vengono adottate diverse strategie. Una di queste è l'uso delle funzioni di attivazione residue. In parole semplici, queste funzioni aiutano la rete a imparare meglio combinando una funzione principale con piccoli aggiustamenti. Immagina una strada principale con deviazioni flessibili che possono essere aggiunte per migliorare il flusso del traffico. Allo stesso modo, le funzioni di attivazione residue permettono alla rete di fare aggiustamenti fini per migliorare le prestazioni complessive. Inoltre, per garantire la stabilità della rete, è fondamentale partire con una buona configurazione iniziale, proprio come una pianificazione urbana ben progettata aiuta a prevenire ingorghi. Nonostante le reti KAN possano apparire meno efficienti in termini di parametri rispetto agli MLP, richiedono generalmente meno nodi, migliorando la loro capacità di generalizzazione e interpretazione del modello. Questo concetto è analogo a sviluppare una rete stradale più snella ma ben organizzata, che gestisce il traffico in modo più efficace rispetto a una rete più estesa ma meno ottimizzata. Per applicazioni semplici che coinvolgono solo una variabile, una rete KAN può essere ridotta a una semplice curva spline, rappresentando un unico percorso ottimizzato. In situazioni più complesse, la rete mantiene la sua efficienza migliorando al contempo la sua capacità di adattarsi a vari scenari grazie a una struttura più profonda e complessa, paragonabile a una città con un sistema stradale altamente evoluto e dinamico. Capacità di approssimazione e leggi di scaling delle KAN Immaginiamo una città che mira a ottimizzare il flusso del traffico. Le reti Kolmogorov-Arnold modellano una rappresentazione dettagliata e agile di tutti i percorsi possibili, migliorando continuamente in base alle condizioni. Con livelli più profondi, la mappa si arricchisce di vie secondarie, aumentando la precisione nella rappresentazione dei percorsi. Il teorema di approssimazione KAT suggerisce che una funzione può essere rappresentata sempre più accuratamente con l'aggiunta di dettagli. Le KAN, operando con griglie finite e specializzate, evitano problemi di dimensionalità, rappresentando funzioni complesse più efficacemente. Le leggi di scaling indicano che l'errore di previsione diminuisce con l'incremento dei parametri, simile a una mappa cittadina che diventa sempre più dettagliata. Le KAN utilizzano un approccio dimensionale ridotto, superando gli MLP in termini di gestione della complessità e migliorando la precisione. Estensione della griglia nelle KAN Consideriamo gli urbanisti che progettano una città. Partendo da una mappa basilare con solo le strade principali, aggiungere dettagli significa inserire sempre più strade secondarie, migliorando il dettaglio della mappa cittadina. Similmente, nelle KAN, una spline può essere affinata con una griglia sempre più dettagliata, consentendo un'approssimazione dei dati più precisa rispetto ai tradizionali percettroni multistrato. Le KAN possono essere migliorate raffinando la struttura delle loro reti, ottimizzando la rappresentazione senza dover ripartire da zero. In pratica, si tratta di ottimizzare le connessioni per rendere il sistema più efficiente, come aggiungere nuove fermate a una linea di trasporto pubblico per servire meglio i passeggeri. In questo modo, le KAN non solo apprendono efficacemente la struttura generale dei dati, ma anche i dettagli specifici, rendendole strumenti potenti per affrontare problemi complessi e variabili. Per l'interpretabilità: Semplificare i KAN e renderli interattivi Semplificare le KAN e renderle più comprensibili è cruciale per sfruttarne pienamente le capacità. Selezionare la struttura più adatta per un KAN rappresenta una sfida, specialmente quando non si dispone della formula matematica che descrive i dati in esame. Una tecnica efficace consiste nell'utilizzare KAN di grandi dimensioni, formati attraverso strategie che incoraggiano una minor complessità, seguiti da un processo di eliminazione delle parti superflue per ottenere modelli più snelli e facili da comprendere. Nel contesto dei MLP, si utilizzano spesso tecniche per eliminare le componenti non necessarie, riducendo così il carico di lavoro del sistema. Queste stesse tecniche sono state adattate anche ai KAN. Nei MLP, i "pesi lineari" sono valori numerici che determinano l'importanza di ciascun input. Nei KAN, invece, si utilizzano "funzioni di attivazione" al posto di questi pesi. Le funzioni di attivazione sono regole che decidono come rispondere agli input ricevuti. Per ottimizzare le reti KAN, si può analizzare come queste funzioni di attivazione rispondono agli input, misurando quanto forte o debole è la loro reazione e valutando quanto questa reazione varia con diversi input. Se la funzione di attivazione reagisce in modo significativo o minimo a un dato input e se risponde in modo diverso a input diversi, si può determinare la loro utilità. Analizzando questi aspetti, si può capire quali funzioni di attivazione sono più efficaci e quali possono essere semplificate o rimosse. Questo processo di ottimizzazione rende le reti KAN più efficienti, eliminando le parti inutili o ridondanti, e semplifica la loro struttura complessiva, rendendole più facili da comprendere. Per migliorare ulteriormente la comprensione delle reti KAN, è possibile regolare la visibilità delle funzioni di attivazione in base alla loro importanza, facilitando così l'identificazione degli elementi più influenti. Un passaggio successivo prevede l'eliminazione delle parti meno critiche, basata su valutazioni quantitative, rendendo la rete ancora più compatta e comprensibile. Per rendere l'interpretazione più chiara, è possibile trasformare le funzioni di attivazione in simboli. Questo significa adattare i parametri affinché le funzioni corrispondano a formule matematiche conosciute, come quelle trigonometriche o logaritmiche. Strumenti come "fix_symbolic" e "suggest_symbolic" facilitano questo processo, rendendo le funzioni più comprensibili. Un esempio concreto di interazione con un KAN può iniziare con un addestramento iniziale che enfatizza la riduzione della complessità, seguito da una fase di potatura automatica e dalla trasformazione simbolica delle funzioni di attivazione. Proseguendo nella regolazione dei parametri fino al raggiungimento di un'accuratezza ottimale, si può ottenere una rappresentazione simbolica precisa del modello. Questo approccio garantisce un maggior controllo e una trasparenza superiore rispetto ai metodi convenzionali di regressione simbolica, che possono essere soggetti a errori e difficili da perfezionare. Le reti KAN, grazie alla loro continua esplorazione nello spazio delle funzioni e alla possibilità di interventi interattivi, forniscono soluzioni più solide e interpretabili, essenziali per le decisioni strategiche basate su dati complessi. KAN: Il ponte tra intelligenza artificiale e scoperta scientifica L’interpretabilità e interattività delle reti KAN le rendono particolarmente utili nella ricerca scientifica, come nella teoria dei nodi e nella fisica della materia condensata. Grazie alla loro precisione e alla capacità di analizzare dati complessi, le KAN rappresentano un ponte tra l'intelligenza artificiale e la scienza. Esaminiamo sei esempi pratici che illustrano come queste reti siano in grado di rilevare le strutture compositive nelle formule simboliche e di apprendere le corrette funzioni. Moltiplicazione: Immaginate una funzione che moltiplica due variabili, come il prezzo di un prodotto per la quantità venduta. Una KAN può svelare questa operazione utilizzando semplici funzioni di attivazione che rappresentano la moltiplicazione. Divisione: Consideriamo una funzione che divide due numeri, ad esempio dividere i ricavi totali per il numero di prodotti venduti per ottenere il prezzo medio. Una KAN può rappresentare questa operazione utilizzando funzioni che semplificano il processo di divisione, mostrando chiaramente come si ottiene il risultato. Conversione numerica: Supponiamo di voler convertire un numero reale nella sua prima cifra decimale, come convertire 3,14 a 3. Una KAN può apprendere questa conversione utilizzando funzioni che creano picchi attorno alle cifre decimali corrispondenti, facilitando l'interpretazione. Funzione speciale: Le KAN possono anche apprendere funzioni speciali, come quelle utilizzate per descrivere fenomeni fisici complessi. Ad esempio, potrebbero rappresentare una funzione che descrive il comportamento di un materiale sotto determinate condizioni. Transizione di fase: Immaginate una funzione che simula una transizione di fase, come il passaggio dall'acqua liquida al ghiaccio. Le KAN possono identificare i parametri chiave di questa transizione e rappresentare accuratamente il cambiamento. Composizioni profonde: Una funzione che richiede la somma dei quadrati delle differenze può essere appresa da una KAN che identifica le necessarie operazioni di somma e quadratura, facilitando la comprensione di operazioni matematiche complesse. Nel contesto dell'apprendimento non supervisionato, le KAN possono scoprire relazioni strutturali tra variabili senza la necessità di specificare input e output. Ad esempio, in un dataset con variabili dipendenti, le KAN possono identificare queste dipendenze e rivelare le strutture compositive. Nella teoria dei nodi, le KAN sono utilizzate per studiare proprietà topologiche. Questo significa che possono ottenere risultati più accurati con meno parametri rispetto alle MLP, offrendo un modello più efficiente e interpretabile. Inoltre, le KAN possono riscoprire relazioni matematiche note e suggerire nuove intuizioni. Infine, nella fisica della materia condensata, le reti KAN possono essere impiegate per analizzare dati complessi. In questo campo, i ricercatori studiano le proprietà di materiali come i solidi e i liquidi. Le KAN possono aiutare a esaminare e interpretare questi dati intricati. Ad esempio, possono identificare i bordi di mobilità, che sono limiti entro i quali le particelle possono muoversi in un materiale, all'interno di modelli matematici specifici. Questa capacità delle KAN di trovare parametri critici e spiegare cosa significano questi dati complessi facilita notevolmente la scoperta scientifica. Grazie alla loro precisione e alla capacità di rendere i dati più comprensibili e gestibili, le KAN permettono agli scienziati di interagire direttamente con i dati e di fare nuove scoperte in modo più efficace. Criticità Dal punto di vista matematico , la comprensione dei KAN è ancora limitata, nonostante il teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold fornisca una base solida. Questo teorema descrive solo una sottoclasse ristretta di KAN, una sorta di modello base con una struttura specifica. Tuttavia, il successo empirico di KAN più profondi suggerisce la possibilità di teoremi generalizzati che potrebbero definire rappresentazioni più complesse e profonde. L'idea è che esistano funzioni non rappresentabili con le strutture originali ma che potrebbero esserlo con una maggiore profondità. Sul fronte algoritmico , diverse aree richiedono esplorazione. La precisione potrebbe essere migliorata esplorando alternative nelle funzioni di attivazione, come funzioni più flessibili o strategie di griglia adattativa. Attualmente, le KAN sono poco efficienti perché le funzioni di attivazione non sfruttano il calcolo parallelo. Questo potrebbe essere migliorato raggruppando le funzioni in gruppi o "multi-head". Inoltre, un'ibridazione tra KAN e MLP, mantenendo le funzioni di attivazione apprendibili ma collocate sui nodi, potrebbe aiutare a determinare quale modifica sia più cruciale per migliorare le KAN. Dal punto di vista applicativo , i KAN hanno mostrato efficacia in compiti scientifici, come l'adattamento di equazioni fisiche e la risoluzione di problemi complessi. Ad esempio, applicare i KAN per risolvere equazioni complesse nella fisica dei fluidi o nella chimica quantistica potrebbe offrire nuovi insight. Anche l'integrazione dei KAN nelle attuali architetture di apprendimento automatico, come nei transformer, potrebbe portare a nuovi sviluppi, creando una sorta di “kansformer” che sostituisce i MLP nei transformer. Il concetto di KAN come modello linguistico per AI e scienza introduce l'idea che le reti KAN, con le loro funzioni interpretabili, possano facilitare la comunicazione tra AI e scienziati. Questo approccio promuove una collaborazione più stretta e intuitiva tra AI e scienziati, in cui l'AI supporta la ricerca nei diversi campi scientifici. Infine, la decisione tra KAN e MLP dipende dalle esigenze specifiche. I KAN attualmente soffrono di un addestramento più lento, ma offrono vantaggi in termini di interpretabilità e precisione. Pertanto, sono consigliabili quando la velocità di addestramento non è una priorità, soprattutto per problemi di AI e scienza su scala ridotta. Conclusioni La ricerca di Ziming Liu et al. sulle Reti Kolmogorov-Arnold (KAN) segna una svolta nel campo dell'apprendimento automatico, proponendo un'alternativa flessibile e precisa ai tradizionali Multi-Layer Perceptrons (MLP). Le KAN, grazie all'uso di funzioni di attivazione apprendibili sui collegamenti, offrono miglioramenti significativi nella precisione e adattabilità, ideali per applicazioni scientifiche e industriali complesse come la soluzione di equazioni differenziali parziali e la scoperta scientifica. Questo approccio, basato sul teorema di rappresentazione di Kolmogorov-Arnold, combina la gestione di dati complessi tipica degli MLP con la precisione delle spline per funzioni univariate, superando gli MLP in termini di accuratezza e interpretabilità. "Le KAN superano gli MLP in termini di accuratezza e capacità di interpretazione dei dati", evidenziando una promettente capacità di risolvere problemi complessi con meno parametri, migliorando al contempo la capacità di generalizzazione e comprensione del modello. La vera innovazione delle KAN risiede nella loro struttura, dove le funzioni di attivazione apprendibili sui collegamenti permettono una personalizzazione e precisione senza precedenti. Questo rende le KAN estremamente efficaci in campi dove la precisione è cruciale, come nell'ottimizzazione logistica o nella modellazione fisica. Tuttavia, la sfida principale rimane nella comprensione e ottimizzazione delle KAN, sia dal punto di vista matematico che algoritmico. La loro complessità richiede ulteriori ricerche per migliorarne l'efficienza e l'implementazione pratica, potenzialmente esplorando ibridazioni con MLP o integrazioni in architetture di apprendimento automatico esistenti. In sintesi, le KAN rappresentano una promettente frontiera nell'AI, aprendo la strada a nuove applicazioni e miglioramenti nella precisione e interpretabilità dei modelli, pur richiedendo ulteriori sviluppi per massimizzare il loro potenziale.
- Come l'intelligenza artificiale sta ridisegnando i ruoli dirigenziali
L'intelligenza artificiale sta trasformando il panorama lavorativo, influenzando ruoli a tutti i livelli, inclusi i CEO. Con la capacità di analizzare mercati e tendenze rapidamente e senza pregiudizi, l'AI può migliorare l'efficienza e ridurre costi, assumendo anche compiti amministrativi grazie a tecnologie avanzate. L'adozione dell'AI in ruoli dirigenziali, già sperimentata da alcune aziende, potrebbe aumentare l'efficacia nelle decisioni e democratizzare la leadership. Nonostante ciò, competenze come visione strategica e negoziazione rimangono uniche agli umani, sollevando questioni di responsabilità e adattabilità nelle situazioni impreviste. I dirigenti aziendali sono sempre più esposti agli impatti dell'intelligenza artificiale, che sta trasformando il panorama lavorativo e minacciando non solo i ruoli operativi, ma anche quelli dirigenziali, inclusi i CEO. La leadership, sebbene fondamentale, deve bilanciare l'efficienza e il contenimento dei costi. L'intelligenza artificiale ha il potenziale di superare gli esseri umani nell'analisi di nuovi mercati e nell'individuazione di tendenze. Grazie alla sua capacità di processare dati rapidamente e con grande precisione, l'AI riduce significativamente il tempo e le risorse necessari per queste attività. Inoltre, compiti amministrativi e di coordinamento, spesso onerosi, possono essere automatizzati mediante tecnologie avanzate come i generatori di voce e immagini. Un'altra area in cui l'AI potrebbe eccellere è nella presa di decisioni difficili. Le macchine, essendo prive di pregiudizi, possono teoricamente prendere decisioni più obiettive, il che è particolarmente vantaggioso in contesti dove l'imparzialità è cruciale per il successo aziendale. Questa non è solo una speculazione teorica. Diverse aziende stanno già sperimentando l'idea di leader AI. Sebbene al momento possa sembrare più un'operazione di marketing, l'impiego dell'AI in ruoli dirigenziali sta guadagnando terreno. Aziende innovative vedono nell'AI una soluzione per aumentare l'efficienza e ridurre i costi, soprattutto in assenza di una leadership forte o in settori particolarmente turbolenti. AI e ruoli dirigenziali tra opportunità e sfide per il management La Silicon Valley ha investito massicciamente nell'AI generativa, con 29 miliardi di dollari spesi solo l'anno scorso, promuovendo vigorosamente questa tecnologia come una soluzione per molti problemi aziendali. Nonostante l'AI sia ancora in una fase iniziale, molte aziende prevedono già benefici tangibili e stanno adottando questi strumenti per ottenere un vantaggio competitivo. L'AI sta portando un cambiamento epocale nel mondo del lavoro, impattando non solo i lavoratori di basso livello, ma ogni livello organizzativo, fino ai vertici aziendali. I CEO devono prepararsi a un futuro in cui potrebbero dover condividere, se non cedere, parte del loro potere decisionale alle macchine. Nei casi di aziende in difficoltà, la gestione operativa potrebbe essere la prima ad essere sostituita, mantenendo alcuni lavoratori per pensare oltre le capacità delle macchine, ha affermato Saul J. Berman, ex partner senior di consulenza presso IBM. Complessivamente, ha detto, "il cambiamento portato dall'AI nelle aziende sarà grande o più grande ai livelli strategici superiori della gestione rispetto ai ranghi inferiori." I CEO stessi sembrano entusiasti della prospettiva dell'automazione o forse semplicemente fatalisti. EdX , la piattaforma di apprendimento online creata da amministratori di Harvard e MIT , ora parte della società quotata 2U Inc. , ha intervistato centinaia di CEO e altri dirigenti sull'argomento la scorsa estate, offrendo ai partecipanti un "piccolo incentivo monetario" per partecipare. La risposta è stata sorprendente: quasi la metà, il 47%, dei dirigenti intervistati ha affermato di credere che "la maggior parte" o "tutto" il ruolo del CEO dovrebbe essere completamente automatizzato o sostituito dall'AI. Anche i dirigenti riconoscono che i loro stessi ruoli potrebbero essere superflui nell'era digitale avanzata. Quando Anant Agarwal , fondatore di edX ed ex direttore del laboratorio di Computer Science e AI del MIT , ha visto per la prima volta il 47%, la sua reazione iniziale è stata di sorpresa: La mia prima reazione istintiva è stata pensare che avrebbero detto, "Sostituite tutti i dipendenti, ma non me"'. Dopo una riflessione più approfondita, Agarwal ha osservato che in realtà, l'80% delle mansioni di un CEO, che includono attività come scrivere, sintetizzare informazioni ed esortare i dipendenti, può essere gestito dall'AI. Se anche solo una parte delle promesse fatte dagli sviluppatori dell'AI si realizzasse, ciò potrebbe non solo democratizzare il ruolo dirigenziale, ma anche ridimensionarlo in modo significativo. Gli amministratori aziendali stanno sempre più riconoscendo il potenziale dell'AI nel gestire molte delle loro responsabilità, consentendo agli esseri umani di concentrarsi su compiti più creativi e strategici. Tuttavia, questa transizione comporta dei rischi. L'automazione dei ruoli dirigenziali potrebbe causare un disallineamento delle competenze e rendere necessaria una formazione continua per garantire la rilevanza delle abilità umane nell'era dell'AI. Jack Ma, fondatore di Alibaba, ha previsto che nei prossimi 30 anni un robot potrebbe diventare il miglior CEO , evidenziando come la razionalità e l'efficienza delle macchine possano superare le capacità umane in ambito decisionale. Durante una conferenza sull'imprenditorialità in Cina, Ma ha anche avvertito che i rapidi sviluppi tecnologici porteranno a grandi sconvolgimenti, sottolineando la necessità di riformare i sistemi educativi per preparare le future generazioni a queste trasformazioni. L'idea di un CEO robotico non è più relegata alla fantascienza. La società cinese di giochi online NetDragon Websoft ha introdotto nel 2022 un "CEO guidato dall'AI" chiamato Tang Yu, come parte della sua transizione verso una "comunità di lavoro basata sul metaverso" . Questo rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui le aziende percepiscono la leadership e la gestione, con l'AI che assume un ruolo sempre più centrale. Le argomentazioni a favore di un CEO robotico includono la capacità delle macchine di prendere decisioni rapide e prive di emozioni, evitando errori derivanti dalle passioni umane come la rabbia o l'avidità. Tuttavia, non tutti sono convinti che l'automazione possa sostituire completamente i leader aziendali. Secondo l'OCSE, i ruoli di alto livello come quelli dei CEO richiedono competenze legate alla rappresentanza, alla visione strategica e alla negoziazione, che attualmente non possono essere replicate dalle macchine . Nonostante queste sfide, l'integrazione dell'AI nei processi decisionali aziendali è già in corso. McKinsey ha stimato che circa il 25% delle attività di un CEO potrebbe essere automatizzato , suggerendo che l'uso dell'AI per compiti come l'analisi delle performance finanziarie e la previsione dei trend è destinato a crescere. Sebbene la visione di un CEO robotico possa ancora sembrare lontano, le aziende stanno già sperimentando l'automazione e l'AI per migliorare l'efficienza e la razionalità nelle decisioni aziendali. La visione di Jack Ma di un futuro in cui i robot saranno leader aziendali potrebbe diventare realtà prima di quanto immaginiamo. Premi e successi per i CEO virtuali Tang Yu e Mika Tang Yu, l'intelligenza artificiale nominata CEO da NetDragon Websoft, ha recentemente ottenuto il prestigioso titolo di " Miglior dipendente virtuale dell'anno in Cina " al China Digital Human Industry Forum . Questo riconoscimento testimonia il crescente impatto dell'AI nella gestione aziendale. Nonostante Tang Yu non compaia negli organigrammi tradizionali, la sua influenza è evidente poiché ha contribuito a un incremento del 10% delle azioni di NetDragon, superando l'indice Hang Seng di Hong Kong e portando la valutazione dell'azienda oltre il miliardo di dollari . Nel frattempo, in Polonia, Dictador ha introdotto Mika, un CEO umanoide AI. Annunciata come priva di pregiudizi personali, Mika promette decisioni strategiche imparziali, focalizzate sugli interessi aziendali. La sua nomina ha suscitato notevole interesse su LinkedIn, rappresentando un passo verso una gestione aziendale più tecnologica e meno influenzata da bias umani. Questi esempi illustrano una tendenza emergente nel panorama globale della gestione aziendale: l'integrazione dell'intelligenza artificiale in ruoli di leadership. L'adozione di AI come Tang Yu e Mika non solo promette maggiore efficienza e imparzialità, ma potrebbe anche ridurre i rischi di gestione e migliorare la qualità delle decisioni strategiche attraverso l'analisi in tempo reale e la gestione dei dati. Gli esperti di intelligenza artificiale sottolineano che siamo solo all'inizio di una transizione naturale e inevitabile. Vinay Menon di Korn Ferry, leader globale della pratica AI, ha osservato: "Abbiamo sempre esternalizzato gli sforzi, ora stiamo esternalizzando l'intelligenza" . Tuttavia, Menon ha avvertito che, sebbene possa ridursi il numero di leader necessari, la leadership umana resta fondamentale. Responsabilità e autonomia in un'era di leadership automatizzata Un aspetto cruciale riguarda il fatto che gli esseri umani offrono un livello di responsabilità che le macchine non possono garantire. Sean Earley di Teneo, una società di consulenza globale, ha evidenziato che l'AI potrebbe essere utilizzata per evitare responsabilità fiduciaria, sollevando il problema di chi sia responsabile in caso di errore. Ad esempio, in un recente caso legale, Air Canada è stata ritenuta responsabile per informazioni errate fornite da un chatbot, dimostrando che le aziende non possono eludere la responsabilità tramite l'uso dell'AI. Il dibattito sull'AI nel contesto lavorativo ha spesso riguardato i rischi per i lavoratori, a meno che non integrino la nuova tecnologia nei loro ruoli, mantenendo però l'importanza delle capacità umane per garantire l'efficacia della leadership e la responsabilità fiduciaria. Storicamente, l'automazione ha minacciato i posti di lavoro ma ha anche portato benefici a investitori e manager. Tuttavia, l'automazione esecutiva potrebbe persino aiutare i lavoratori di livello inferiore, bilanciando così i vantaggi economici e le responsabilità umane nel processo decisionale. Phoebe V. Moore, professore di gestione e futuro del lavoro presso la Essex Business School, afferma che un lavoratore con un percorso di carriera avanzato e altamente motivato potrebbe non necessitare più di un capo umano. Moore evidenzia che i software per l'autogestione possono aumentare l'autonomia dei lavoratori, soprattutto in un contesto post-pandemico, dove molti hanno già sperimentato il lavoro da remoto e la comunicazione digitale. La pandemia ha accelerato l'adozione di nuovi strumenti tecnologici, favorendo una maggiore accettazione dei sistemi di gestione automatizzati. Durante il 2020, numerosi impiegati hanno lavorato da casa, interagendo con colleghi e dirigenti tramite piattaforme digitali. Questo ha facilitato la transizione verso interazioni completamente automatizzate, minimizzando la necessità di una presenza umana. Moore evidenzia che, sebbene alcuni possano apprezzare gli aspetti sociali di avere un capo umano, molti, dopo il Covid, si sentono a proprio agio senza questa figura. La capacità di autogestirsi, supportata da software avanzati, non solo aumenta l'autonomia ma può anche portare a una maggiore soddisfazione lavorativa e a una riduzione dello stress legato alla supervisione diretta. Conclusioni L'intelligenza artificiale sta sfidando la leadership aziendale tradizionale, proponendo un cambiamento radicale. I CEO deve affrontare la possibilità che l'AI non solo ottimizzi le operazioni ma assuma ruoli decisionali cruciali. "Quasi la metà dei dirigenti intervistati crede che il ruolo del CEO possa essere automatizzato," un dato che solleva domande fondamentali sulla natura stessa della leadership. Ma un'AI può davvero sostituire un leader umano? La capacità dell'AI di analizzare rapidamente enormi quantità di dati è indiscutibile, ma le decisioni strategiche richiedono molto più della semplice elaborazione di informazioni. Richiedono visione, empatia e negoziazione, competenze che le macchine non sono ancora in grado di replicare pienamente. La previsione di Jack Ma, secondo cui un robot potrebbe diventare il miglior CEO, è provocatoria, ma dobbiamo chiederci: siamo davvero in grado di sviluppare un’AI senza pregiudizi e imperfezioni? Inoltre, l'automazione dei ruoli dirigenziali solleva il problema della responsabilità. Chi risponde in caso di errore? Gli esempi di AI dirigenziale già in uso, come il CEO Tang Yu, dimostrano i vantaggi, ma anche i rischi di affidare compiti cruciali alle macchine. La responsabilità fiduciaria e la capacità di adattarsi alle situazioni impreviste restano competenze umane essenziali. Dobbiamo quindi riflettere attentamente sull'integrazione dell'AI nella leadership e se essa possa realmente migliorare l'efficienza senza compromettere la qualità delle decisioni. Da un lato, l'idea di un futuro con CEO robotici suscita entusiasmo, poiché dimostrerebbe la capacità umana di replicare la leadership. Dall'altro lato, evoca visioni distopiche inquietanti. La domanda cruciale è se sia davvero possibile e praticabile. Questa trasformazione richiederà una profonda riconsiderazione del ruolo della leadership e delle competenze necessarie per guidare con successo un'azienda nell'era digitale.
- Come l'AI generativa cambia il mondo dell'editoria e delle imprese
L'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il mondo del lavoro e i modelli di business. Nell'editoria, consente la creazione di contenuti in modo rapido e a costi ridotti, mettendo però a rischio la sostenibilità economica degli editori a causa dei riassunti prodotti dall'AI, che riducono il traffico verso i loro siti. Questo fenomeno si estende oltre l'editoria, influenzando le operazioni aziendali e trasformando i modelli di business tradizionali. Le imprese devono quindi considerare un'adozione strategica dell'AI, bilanciando l'innovazione tecnologica con le esigenze aziendali, e richiedendo una visione strategica ai vertici per gestire l'impatto dell’AI sia internamente che esternamente. Il settore dell'editoria globale rappresenta una prima anticipazione di come l'intelligenza artificiale generativa impatterà sul mondo delle imprese nei prossimi anni. Da un lato, l'editoria è attratta dall'uso dell'AI generativa per sostituire i giornalisti, poiché può generare articoli più rapidamente e a un costo inferiore rispetto ai contributi umani. Dall'altro, gli editori si sentono minacciati dalle piattaforme di AI capaci di sintetizzare i contenuti delle loro testate, temendo una riduzione del traffico sui loro siti web e, di conseguenza, un impatto negativo sui loro modelli di business. Un esempio significativo è descritto nell'articolo del New York Times " Google’s A.I. Search Leaves Publishers Scrambling ". Quando Google ha introdotto i riassunti generati dall'AI, che compilano contenuti da vari siti di notizie e blog, molti editori hanno temuto per i loro modelli di business già fragili. Questi riassunti potrebbero infatti ridurre drasticamente il traffico verso i loro siti, privandoli delle visite web cruciali per la loro sopravvivenza economica. Sebbene Google sostenga che i siti presenti nei riassunti ottengano più traffico rispetto ai tradizionali link, gli editori sono preoccupati che l'AI possa soffocare i creatori originali dei contenuti. Questo scenario illustra un doppio impatto dell'AI generativa sulle imprese. Da una parte, migliora l'efficienza e la velocità delle operazioni aziendali, soprattutto quelle routinarie. Dall'altra, altera profondamente i modelli di business esistenti, come evidenziato nel settore editoriale. Per esempio, le aziende editoriali si trovano di fronte a una contraddizione: da un lato, promuovono l'uso dell'AI per ottimizzare le risorse; dall'altro, cercano di proteggere il loro modello di business chiedendo interventi governativi. Questa doppia trasformazione, interna ed esterna, si estenderà inevitabilmente ad altri settori, dalla produzione di beni ai servizi. Le imprese devono quindi affrontare due tipi di reazione: un uso impulsivo dell'AI per non restare indietro rispetto alla concorrenza, o un approccio più ponderato, volto a comprendere le reali potenzialità dell'AI generativa e riorganizzare di conseguenza la propria struttura aziendale. Per affrontare questa evoluzione, le aziende devono sviluppare una consapevolezza strategica ai vertici, non solo nei reparti tecnologici. L'AI generativa non è una semplice tecnologia settoriale, ma un cambiamento con potenziali impatti su tutte le attività umane. Gli imprenditori, amministratori delegati e dirigenti aziendali devono essere consapevoli delle potenzialità attuali e future dell'AI per poter gestire efficacemente questo doppio impatto. Questa rivoluzione non è teorica, ma è già in atto da decenni e presente nella nostra quotidianità. Di conseguenza, le decisioni strategiche riguardanti l'uso dell'AI all'interno delle aziende e il suo impatto sui modelli di business devono essere gestite ai vertici aziendali. Solo così le imprese potranno affrontare con successo questa trasformazione globale. Google AI Overviews: Una minaccia per i modelli di business degli editori Il motore di ricerca di Google, nella sua versione USA, ha introdotto AI Overviews , una funzione che genera riepiloghi automatici con contenuti estratti da vari siti web, suscitando preoccupazione tra gli editori. Questo strumento, pensato per fornire risposte dirette agli utenti senza che debbano cliccare sui link, rischia di ridurre significativamente il traffico verso i siti di notizie, mettendo in crisi i modelli di business già fragili di molti editori. Frank Pine, direttore esecutivo di Media News Group e Tribune Publishing , ha sperimentato in prima persona le conseguenze dell'ultimo aggiornamento del motore di ricerca di Google. Durante una ricerca su Google per trovare un articolo giornalistico, Pine ha notato che in cima ai risultati di ricerca comparivano paragrafi generati dall'intelligenza artificiale che riassumevano l'argomento. Ciò lo ha costretto a scorrere più in basso per trovare il link effettivo all'articolo desiderato. Pine ha manifestato la sua preoccupazione, evidenziando come questa funzionalità possa "soffocare i creatori originali di contenuti". Ha interpretato gli AI Overviews come un ulteriore passo verso l'uso crescente dell'intelligenza artificiale per generare contenuti, a scapito delle pubblicazioni che, a suo avviso, vengono "cannibalizzate". I responsabili dei media devono ora affrontare una situazione difficile. Da un lato, vogliono mantenere i loro siti visibili nei risultati di ricerca di Google, che costituiscono una fonte importante di traffico per le loro pagine web. Dall'altro, questo significa permettere a Google di utilizzare i loro contenuti nei riepiloghi generati dall'AI. Bloccare i crawler di Google, ovvero i programmi automatici che esplorano il web per indicizzare i contenuti delle pagine, aiutandole a comparire nei risultati di ricerca, significherebbe che le pagine non verrebbero indicizzate correttamente. Questo comporterebbe la perdita di descrizioni nei risultati di ricerca, rendendo i link meno attraenti per gli utenti. Escludersi completamente dall'indicizzazione di Google non è una soluzione praticabile per la maggior parte degli editori. Liz Reid, vicepresidente di Google Search , ha dichiarato che, in base ai test condotti, i siti menzionati nei riepiloghi generati dall'intelligenza artificiale (AI Overviews) tendono a ricevere un maggior traffico rispetto ai tradizionali link blu. Questi riepiloghi sono progettati per fornire una panoramica comprensiva dell'argomento ricercato, aggregando contenuti da diverse fonti online e presentandoli in forma di paragrafi sintetici direttamente nella pagina dei risultati di ricerca. Reid ha sottolineato che, sebbene l'innovazione fosse promettente, alcuni errori di rilievo durante l'implementazione hanno portato Google a decidere di ridurre la presenza di AI Overviews a una porzione più limitata dei risultati di ricerca, mantenendo comunque un impegno verso il miglioramento continuo del sistema. L'allarme degli editori non si limita agli AI Overviews di Google. L'uso di contenuti giornalistici da parte delle intelligenze artificiali ha infatti innescato battaglie legali significative. Ad esempio, il New York Times ha citato in giudizio OpenAI e Microsoft per violazione del diritto d'autore, una causa supportata anche da sette quotidiani del Media News Group e del Tribune Publishing . Nonostante OpenAI e Microsoft abbiano respinto le accuse, la questione legale rimane irrisolta. Nonostante le preoccupazioni, alcune testate hanno iniziato a negoziare accordi con OpenAI per consentire l'accesso ai loro contenuti, mentre Google non ha ancora adottato misure simili, sostenendo che tali pagamenti comprometterebbero la natura aperta del web. Per affrontare queste sfide, molti editori stanno cercando di rafforzare i rapporti diretti con i lettori, promuovendo abbonamenti digitali e migliorando la fidelizzazione attraverso newsletter ed altre iniziative. Ad esempio, il New York Times ha visto un notevole incremento degli abbonamenti digitali, grazie ad una strategia mirata che include contenuti esclusivi per gli abbonati e offerte personalizzate. Roger Lynch, CEO di Condé Nast , una delle principali case editrici a livello globale, nota per pubblicazioni di prestigio come "Vogue", "The New Yorker" e "Wired" , ha recentemente sottolineato la necessità di un intervento legislativo mirato a proteggere i creatori di contenuti. Lynch propone l'introduzione di una normativa che richieda l'ottenimento di una licenza per l'utilizzo dei contenuti nella formazione delle intelligenze artificiali, argomentando che tale uso non dovrebbe essere automaticamente considerato come "fair use". Questa posizione è condivisa anche da altre figure di spicco del settore editoriale, che vedono nella legislazione un mezzo per garantire una retribuzione equa agli autori e mantenere la sostenibilità del giornalismo di qualità. Il futuro del rapporto tra editori e tecnologie di intelligenza artificiale rimane incerto, evidenziando la necessità di trovare un equilibrio che tuteli i creatori di contenuti senza compromettere l'innovazione tecnologica. L'AI generativa cambia i modelli di business Quello che sta accadendo nel settore dell'editoria negli Stati Uniti è emblematico dell'impatto che l'intelligenza artificiale generativa avrà sul mondo del lavoro nei prossimi anni. Da un lato, l’AI contribuirà a migliorare i modelli organizzativi e produttivi delle aziende, rendendo più rapide e meno costose molte operazioni routinarie. Dall'altro, però, colpirà inevitabilmente molti modelli di business. Attualmente, l'intelligenza artificiale generativa è percepita principalmente come legata al lavoro concettuale piuttosto che a quello fisico, con un impatto evidente nel settore degli uffici e del commercio. Tuttavia, sta diventando sempre più evidente il suo effetto sul lavoro manuale grazie a una nuova generazione di robot capaci di gestire dubbi e interagire con supervisori umani per trovare soluzioni lavorative. Questo cambiamento rappresenta non solo un'evoluzione delle capacità robotiche, ma una trasformazione strutturale che consentirà ai robot di svolgere molte delle mansioni fisiche attualmente affidate agli esseri umani. Siamo quindi di fronte a una nuova rivoluzione industriale che ha due impatti principali: un impatto interno alle aziende, che tende a riorganizzare le attività produttive sia nel campo della produzione di beni che in quello dell’offerta di servizi. Il secondo impatto riguarda il modello di business, poiché l'intelligenza artificiale in generale, e quella generativa in particolare, hanno la capacità di modificare il modello esterno dell'azienda, ovvero il modello che la interfaccia con il mercato e quindi con l'offerta dei propri beni e servizi. Pertanto, per il mondo imprenditoriale, questo rappresenta un momento storico di grande rilevanza. Le aziende possono rispondere in due modi: adottare impulsivamente l'intelligenza artificiale generativa per non perdere terreno rispetto alla concorrenza, oppure scegliere un approccio più prudente, comprendendo cosa può offrire l'intelligenza artificiale generativa ora e in futuro. Per affrontare in modo logico e pragmatico questa evoluzione, il primo passo, apparentemente semplice ma fondamentale, è la consapevolezza. Tale consapevolezza non deve limitarsi ai reparti tecnologici aziendali, poiché si presume che questi siano già al corrente delle potenzialità immediate e future dell'intelligenza artificiale generativa. La vera consapevolezza deve risiedere ai vertici aziendali, in particolare nell'imprenditore, nell'amministratore delegato e nel consiglio di amministrazione, ovvero in coloro che detengono la visione strategica dell'azienda. L'intelligenza artificiale generativa non è una tecnologia di nicchia, né una semplice nuova versione di un software più potente, ma è un elemento destinato ad avere un impatto complessivo su tutta l'azienda. Questa affermazione si basa su considerazioni sia tecnologiche sia logiche. Facciamo un passo indietro per comprendere l'obiettivo dell'intelligenza artificiale. Il suo scopo è simulare le capacità del cervello umano. Dal punto di vista logico, questo significa replicare tutte le funzioni svolte dal cervello umano. Partendo da questo principio fondamentale, possiamo intuire che l'intelligenza artificiale possiede il potenziale di influenzare qualsiasi tipo di attività umana. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale non avrà un impatto limitato a specifici settori, ma la sua evoluzione porterà inevitabilmente a un effetto generale e strutturale sulla società nel suo complesso. Quindi, se l'intento alla base dell'AI è simulare le capacità intellettuali del genere umano, ciò significa che, in prospettiva, l'intelligenza artificiale sarà in grado di supportare le attività umane e, potenzialmente, sostituirle. Non è rilevante discutere filosoficamente se sarà o meno in grado di sostituire tutte le attività umane, intellettuali o meno; questo lo scopriremo nel tempo, poiché attualmente è difficile prevedere i limiti di questa tecnologia. È fondamentale, però, essere consapevoli che questa rivoluzione non è teorica, ma è già in atto e presente tra di noi da molti decenni. Basti pensare allo smistamento della posta in Italia, che dagli anni '90 utilizza sistemi di intelligenza artificiale per riconoscere gli indirizzi su buste e pacchi. Questa è una forma "primordiale" di AI, specificamente il riconoscimento ottico. Pertanto, ci rendiamo conto che questa rivoluzione non è iniziata pochi mesi fa, ma è parte integrante del nostro quotidiano da molti anni, molto più di quanto possiamo immaginare. Per gli imprenditori e gli amministratori, l'avvento dell'intelligenza artificiale solleva due questioni fondamentali: come può l'intelligenza artificiale essere utilizzata all'interno dell'azienda e come influenzerà il modello di business del settore e, in particolare, quello della propria azienda. Consapevoli di questo doppio impatto, sia interno che esterno, è chiaro che le aziende non possono delegare queste decisioni strategiche esclusivamente al reparto tecnologico. È necessario che la gestione di tali questioni avvenga ai massimi livelli aziendali, con il supporto operativo dei reparti tecnologici. L'Impatto dell'AI generativa su Google Esaminiamo un caso emblematico di una multinazionale leader nel proprio settore che sta affrontando con difficoltà il doppio ciclo di cambiamento. Stiamo parlando di Google, uno dei principali leader mondiali nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Per quanto riguarda il ciclo interno, che risponde alla domanda "Come possiamo utilizzare l'intelligenza artificiale all'interno della nostra azienda?" , Google è senza dubbio una delle poche aziende al mondo in grado di condurre un'analisi precisa e di definire chiaramente come e in quali settori impiegare l'intelligenza artificiale generativa all'interno della propria organizzazione. Per quanto riguarda il ciclo esterno, che risponde alla domanda "Come cambierà il modello di business del mio settore e della mia azienda a causa dell'intelligenza artificiale, in particolare quella generativa?" , Google è ancora alla ricerca di una risposta che le consenta di mantenere i risultati economici del suo attuale modello di business, che la pone ai vertici mondiali nella ricerca online e nella pubblicità online. Come discusso all'inizio di questo articolo, Google sta cercando di integrare l'intelligenza artificiale generativa nel suo motore di ricerca, ma si scontra con resistenze e difficoltà, in particolare dovute al legame tra il suo attuale modello di business e quello del settore editoriale. Perché Google sta affrontando ora questo cambiamento? La risposta è evidente: OpenAI, Microsoft e varie startup stanno sviluppando piattaforme di intelligenza artificiale generativa capaci di effettuare ricerche sul web, trasformando la ricerca online in un nuovo modo di ottenere informazioni nel mondo digitale. Questo minaccia il ruolo dominante di Google nel settore. Oltre alla curiosità di comprendere le dinamiche di Google, la lezione cruciale è che anche un'azienda con tutte le competenze necessarie per utilizzare l'intelligenza artificiale generativa non ha ancora trovato il modo di integrarla nel proprio modello di business. Se questo vale per Google, dominatore quasi incontrastato nel settore della ricerca e della pubblicità online, lo sarà inevitabilmente per ogni azienda che vedrà il proprio settore trasformato, più o meno profondamente, dall’avvento dell’AI generativa. Questo solleva una questione cruciale: il vero problema non è solo tecnologico, ma riguarda la visione strategica e l'implementazione del modello di business. Guardando alle aziende italiane, ci rendiamo conto che una profonda conoscenza delle potenzialità dell'AI generativa non è sufficiente. Immaginando una bilancia con la tecnologia da una parte e il modello di business dall'altra, trovare un equilibrio tra capacità tecnologiche e modello di business non è immediato . Questo equilibrio è particolarmente complesso da raggiungere perché il modello di business della maggior parte delle aziende è spesso determinato dal settore in cui operano, piuttosto che dalle aziende stesse. Questa analisi evidenzia un aspetto che ho cercato di sottolineare fin dall'inizio del mio contributo: un'azienda non può affidare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale aziendale a una persona solo perché è un esperto IT. La figura ideale deve essere sia un esperto IT sia un conoscitore approfondito del modello di business dell'azienda. Tuttavia, nella realtà aziendale, a meno che non si tratti di aziende strettamente tecnologiche, è raro trovare una persona che combini una profonda conoscenza tecnologica con una comprensione altrettanto approfondita delle dinamiche aziendali e del modello di business. In quest'ottica, diventa naturale che qualsiasi progetto di introduzione in azienda dell'intelligenza artificiale, in particolare quella generativa, sia auspicabilmente sotto la direzione della parte dirigenziale. In particolare, la gestione del progetto dovrebbe essere affidata a chi ha una profonda conoscenza del modello di business e della struttura aziendale, incluse le aree produttiva, amministrativa, operativa, commerciale e comunicativa. Nelle aziende italiane, questa figura si concretizza normalmente nell'imprenditore che ha fondato l'azienda e la gestisce, o in figure come il CEO o i presidenti operativi, ossia persone che conoscono profondamente la realtà aziendale. Conclusioni L'impatto dell'intelligenza artificiale generativa sui modelli organizzativi e di business è profondo e duplice. Da un lato, migliora l'efficienza operativa riducendo tempi e costi, come osservato nell'editoria dove l'AI può generare articoli rapidamente e a basso costo. Dall'altro, minaccia i modelli di business esistenti, come evidenziato dal timore degli editori per i riassunti generati da AI di Google che riducono il traffico verso i loro siti. Questo doppio ciclo di cambiamento richiede alle aziende di bilanciare l'adozione impulsiva dell'AI con un approccio strategico ponderato. La consapevolezza deve partire dai vertici aziendali, riconoscendo che l'AI non è solo una tecnologia settoriale, ma un fattore trasformativo per tutte le attività umane. L'esempio di Google, che fatica a integrare l'AI generativa nel suo modello di business nonostante le competenze tecniche, dimostra che il vero problema è strategico, non solo tecnologico. Questo solleva una domanda cruciale: come possono le aziende bilanciare le capacità tecnologiche con il modello di business per affrontare questa trasformazione globale? In sintesi, le imprese devono sviluppare una strategia chiara ai vertici, comprendendo le reali potenzialità dell'AI generativa per riorganizzare la propria struttura aziendale e affrontare le sfide future.
- OpenAI acquisisce Rockset: Una rivoluzione nel processing dei dati per le applicazioni AI
Il 21 giugno 2024, OpenAI ha annunciato l'acquisizione di Rockset, leader nei database di analisi in tempo reale. Questa mossa strategica consentirà a OpenAI di migliorare notevolmente la gestione e il recupero dei dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale, potenziando l'accesso ai dati aziendali e web per la sua piattaforma ChatGPT. L'integrazione delle tecnologie avanzate di Rockset permetterà a OpenAI di sviluppare applicazioni AI più sofisticate e reattive, rispondendo in modo più preciso e rapido alle esigenze degli utenti. Rockset: Leader nei database di analisi in tempo reale Rockset si distingue nel panorama dei database di analisi in tempo reale per la sua capacità di gestire e analizzare dati semi-strutturati e non strutturati con latenza estremamente bassa. Questo rende la piattaforma ideale per applicazioni che richiedono risposte rapide su grandi volumi di dati. La sua architettura, denominata Aggregator-Leaf-Tailer (ALT), consente di eseguire query complesse senza dover ricorrere a pipeline di dati elaborate. Questa struttura innovativa separa l'elemento di ingestione dei dati dalla componente di esecuzione delle query, permettendo una scalabilità indipendente e flessibile. Un aspetto fondamentale che differenzia Rockset è il Converged Index™. Questo sistema indicizza automaticamente tutti i dati in tre modi - colonna, riga e ricerca - al momento dell'ingestione, ottimizzando così le prestazioni delle query. Grazie a questo approccio, le query possono essere eseguite in millisecondi anche su dati appena inseriti, caratteristica cruciale per applicazioni che necessitano di velocità e reattività elevate. Un esempio pratico dell'efficacia di Rockset è il caso di Bosch. Prima di implementare Rockset, Bosch aveva difficoltà a monitorare in tempo reale le performance operative dei suoi impianti di produzione a causa delle latenze elevate e della complessità delle pipeline di dati esistenti. Con Rockset, Bosch è riuscita a ridurre significativamente la latenza delle sue analisi, permettendo ai responsabili di stabilimento di prendere decisioni tempestive basate su dati aggiornati in tempo reale, migliorando così l'efficienza produttiva e riducendo i tempi di inattività non pianificati. Rockset offre una serie di collegamenti integrati che permettono di connettersi a diverse fonti di dati, come flussi di eventi (simili a canali di notizie in tempo reale) da servizi come Kafka e Kinesis, database che memorizzano informazioni continuamente aggiornate come MongoDB e DynamoDB, e grandi archivi di dati come Amazon S3. Questa compatibilità rende facile integrare e sincronizzare continuamente i dati, eliminando la necessità di strumenti complessi per trasferire e trasformare i dati, rendendo il processo più semplice e meno dispendioso in termini di tempo e risorse. L'architettura di Rockset è come una macchina molto potente e flessibile, progettata per rendere l'analisi dei dati in tempo reale semplice e veloce. Immagina di avere un motore che può ordinare e cercare diversi tipi di dati, come testi, mappe, immagini e strutture complesse, in modo rapido e preciso. Questo permette di ottenere risultati in pochi millisecondi, il che è essenziale per applicazioni che necessitano di aggiornamenti continui e risposte immediate, come i sistemi che suggeriscono prodotti o quelli che rilevano anomalie. Inoltre, la struttura di Rockset è progettata in modo tale che le operazioni di caricamento dei dati e le richieste di ricerca possano funzionare indipendentemente l'una dall'altra, evitando intoppi e garantendo alte prestazioni anche quando ci sono molti dati da gestire. La compatibilità di Rockset con sistemi come Kafka, MongoDB, DynamoDB e S3 la rende una scelta versatile e facilmente adottabile dalle aziende. Questa flessibilità, unita alle sue elevate prestazioni, fa di Rockset una soluzione di punta per le imprese che necessitano di analisi dati in tempo reale, migliorando la capacità decisionale e ottimizzando le operazioni aziendali. OpenAI acquisisce Rockset: Implicazioni per ChatGPT L'acquisizione di Rockset ha un grande impatto su OpenAI, migliorando la sua capacità di gestire enormi quantità di dati in tempo reale. Questo significa che le soluzioni di intelligenza artificiale offerte da OpenAI saranno più efficienti. Integrando le tecnologie avanzate di Rockset, OpenAI può sviluppare applicazioni AI più sofisticate e veloci, rispondendo con maggiore precisione alle richieste degli utenti. Nel settore tecnologico, è comune vedere grandi aziende acquisire competenze specializzate per accelerare l'innovazione e mantenere un vantaggio competitivo. Per OpenAI, l'acquisizione di Rockset è un passo importante per migliorare continuamente i suoi modelli linguistici, come ChatGPT. Grazie a Rockset, ChatGPT sarà in grado di interagire con dati in tempo reale, fornendo risposte più accurate e pertinenti. Un esempio pratico di come questa integrazione possa fare la differenza è nel settore bancario. Immaginiamo una banca che utilizza ChatGPT per offrire consulenze personalizzate ai clienti. Prima dell'integrazione con Rockset, l'assistente AI della banca poteva analizzare solo dati storici, rispondendo con un certo ritardo alle variazioni di mercato. Con le tecnologie di Rockset, ChatGPT può accedere e processare dati finanziari in tempo reale, come variazioni nei tassi di interesse o fluttuazioni di mercato. Questo permette ai clienti di ricevere consigli finanziari aggiornati istantaneamente, aumentando la precisione delle risposte e la fiducia nella piattaforma. Inoltre, l'integrazione di queste tecnologie migliorerà l'accesso ai dati web per ChatGPT, permettendo alla piattaforma di fornire informazioni aggiornate e dettagliate con maggiore rapidità. Questo significa che ChatGPT potrà accedere e processare dati web quasi istantaneamente, rendendo le sue interazioni con gli utenti più precise e affidabili. Conclusioni L'acquisizione di Rockset da parte di OpenAI segna una svolta fondamentale nella gestione dei dati per le applicazioni di intelligenza artificiale. Rockset, con il suo innovativo sistema di indicizzazione Converged Index™, permette di gestire e analizzare dati in tempo reale con una latenza minima. In parole semplici, questo significa che è in grado di fornire risposte quasi istantanee, anche quando si tratta di grandi quantità di dati appena inseriti. Immaginate di chiedere qualcosa al vostro assistente virtuale e ottenere una risposta in pochi millisecondi, anche se l'informazione è stata appena aggiornata. Questo è ciò che Rockset rende possibile. La sua capacità di indicizzare efficientemente vari tipi di dati, come dati vettoriali, testuali e geospaziali, porta a un significativo miglioramento delle prestazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale. Un esempio concreto è l'esperienza di Bosch, che con Rockset ha ridotto notevolmente il tempo necessario per le sue analisi. Che impatto avrà questa tecnologia sui modelli linguistici di OpenAI? I modelli linguistici come ChatGPT saranno in grado di rispondere in tempo reale con maggiore precisione, integrando aggiornamenti immediati. Per esempio, un assistente virtuale in una banca potrebbe fornire consulenze finanziarie basate su fluttuazioni di mercato recentissime, migliorando la precisione e aumentando la fiducia dei clienti. Quali sono le implicazioni per la gestione dei dati su larga scala? L'integrazione di Rockset permette a OpenAI di gestire grandi quantità di dati in modo più efficiente, rivoluzionando l'accesso ai dati web e migliorando la reattività delle applicazioni AI. La capacità di elaborare e indicizzare rapidamente una vasta gamma di dati significa che le applicazioni AI possono adattarsi e rispondere a cambiamenti in tempo reale, offrendo un vantaggio competitivo significativo. Come cambieranno le aspettative degli utenti nei confronti delle applicazioni AI? Gli utenti si aspetteranno risposte rapide e accurate, basate su dati freschi e rilevanti. Questa aspettativa aumenterà la pressione sulle aziende per adottare tecnologie simili e rimanere competitive nel mercato. Le aziende dovranno investire in infrastrutture di dati avanzate e in tecnologie di indicizzazione in tempo reale per soddisfare queste nuove esigenze. Come sfrutteranno le aziende questa tecnologia per rimanere competitive? Le aziende che adotteranno queste tecnologie potranno offrire servizi più avanzati e reattivi, migliorando l'esperienza del cliente e aumentando la loro quota di mercato. La capacità di fornire informazioni in tempo reale permetterà di prendere decisioni più informate e tempestive, rendendo le operazioni aziendali più efficienti e dinamiche.
- Guida all'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa per dirigenti e imprenditori
Negli ultimi due anni, l'intelligenza artificiale generativa ha avuto una crescita esponenziale, trasformando radicalmente le attività aziendali. Questa tecnologia supporta l'analisi dei dati e il lavoro concettuale e manuale, attraverso chatbot specializzati e robot avanzati. È cruciale che dirigenti e imprenditori comprendano come integrare l'AI nella loro visione aziendale. L'approccio consigliato è agile e progressivo, partendo da aree come marketing e comunicazione. La formazione continua del personale e la gestione efficiente dei dati sono essenziali per un'implementazione efficace. Negli ultimi due anni, l'intelligenza artificiale, in particolare quella generativa, ha conosciuto una crescita esponenziale, con sviluppi tecnologici settimanali e l'introduzione delle prime soluzioni pratiche per il contesto aziendale. Questa tecnologia rappresenta una vera e propria "rivoluzione industriale", poiché non si limita a offrire innovazioni isolate, ma ha il potenziale di riorganizzare completamente le attività produttive, sia concettuali che manuali. In ambito aziendale, l'intelligenza artificiale supporta le aziende nell'analisi dei dati, che spaziano dal settore finanziario alla manutenzione, mentre quella generativa facilita il lavoro concettuale tramite chatbot specializzati nelle esigenze aziendali. Inoltre, contribuisce al lavoro manuale attraverso una nuova generazione di robot, che non solo eseguono operazioni ripetitive con precisione, ma interagiscono anche con gli operatori umani, svolgendo attività che richiedono ragionamento e risposte a comandi verbali. Di fronte a questa complessità e alle potenziali ripercussioni immediate e future, è fondamentale che le aziende affrontino questa fase di transizione con consapevolezza. La consapevolezza deve partire dal management, dagli amministratori delegati e dagli imprenditori, che devono comprendere come questa nuova tecnologia possa essere integrata nella loro visione aziendale e nel loro modello produttivo. Nel mio ruolo di consulente aziendale, mi dedico a sensibilizzare dirigenti, imprenditori e amministratori delegati sulle potenzialità dell'intelligenza artificiale generativa. A tal fine, ho sviluppato un approccio che spiega in modo chiaro e significativo la struttura di un modello di linguaggio naturale (LLM), il cuore di piattaforme di AI generativa come ChatGPT o Gemini. Per rendere il concetto più accessibile, paragono il funzionamento di questi modelli a quello di un'azienda, facilitando così la comprensione delle loro dinamiche e potenzialità. Immaginiamo dunque che un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sia un'azienda specializzata nell'elaborazione di testi. Questa azienda, che chiameremo "Language Leaders Inc.", è composta da vari dipartimenti e ruoli specifici, ognuno con compiti ben definiti. Tutti collaborano sinergicamente per trasformare gli input testuali in output coerenti e utili. Azienda di elaborazione testi: "Language Leaders Inc." Language Leaders Inc. è organizzata in due comparti interdipendenti. Il primo comparto si dedica alla formazione e all'addestramento del personale, un aspetto fondamentale per assicurare produttività ed efficienza aziendale. Il secondo comparto si focalizza sulla produzione vera e propria, applicando le competenze acquisite dai collaboratori per raggiungere gli obiettivi aziendali. Dipartimento Formazione e Sviluppo di "Language Leaders Inc." All'interno dell'azienda "Language Leaders Inc.", il Dipartimento Formazione e Sviluppo svolge un ruolo imprescindibile. Qui, un dedicato gruppo di professionisti si occupa di preparare e formare la squadra aziendale, garantendo che ogni dipendente, sia esso un " Token " o un " Neurone ", sia adeguatamente informato ed equipaggiato sin dal primo giorno. La formazione inizia nel settore di Archiviazione Dati , dove gli " Archivisti della Conoscenza " raccolgono e catalogano informazioni da una moltitudine di fonti diverse, come biblioteche digitali, database di articoli e repertori web. Questi dati formano il nucleo fondamentale di risorse che i Token utilizzeranno nel loro lavoro quotidiano, mentre i Neuroni impareranno a elaborare e interpretare queste informazioni per eseguire analisi complesse e generare risposte accuratamente calibrate. Passando al team di Analisi Testuale , troviamo gli " Analisti dei Testi ", veri maestri nell'arte di destrutturare i documenti in elementi base quali parole, frasi o singoli caratteri. Ogni elemento viene meticolosamente assegnato a un Token, permettendo a quest'ultimo di acquisire e specializzarsi in specifiche porzioni di conoscenza. Analogamente, i Neuroni sono addestrati per raffinare la loro capacità di processare le informazioni in base alle loro specializzazioni, assicurando una sinergia perfetta tra analisi e generazione di testo. Al centro dell'azione operativa, i " Tecnici di Configurazione " svolgono il ruolo di formatori sia per i Token che per i Neuroni. Questi tecnici dedicano il loro tempo a perfezionare le abilità di entrambe le figure, assicurandosi che siano sempre più precisi e affidabili nel loro lavoro di elaborazione dati. Attraverso programmi di addestramento progressivi, i Neuroni e i Token vengono costantemente guidati verso un miglioramento continuo, similmente a come un team leader sviluppa le capacità del proprio gruppo. I " Coordinatori di Attenzione ", veri strategisti aziendali, valutano e prioritizzano le informazioni processate dai Token, mentre stabiliscono compiti e obiettivi per i Neuroni basati sulla rilevanza dei dati per i progetti in corso. Questi coordinatori assicurano che ogni membro del team operi in maniera ottimale e in linea con gli obiettivi aziendali. Infine, incontriamo gli " Esperti di Ottimizzazione ", i consulenti di alto livello che affinano ulteriormente le competenze dei Token e dei Neuroni. Attraverso un processo intensivo chiamato fine-tuning, questi professionisti specializzano ulteriormente i collaboratori su set di dati mirati, migliorando la loro capacità di rispondere in maniera efficace e precisa a scenari specifici. Ad esempio, consideriamo che "Language Leaders Inc." abbia preparato i suoi Token e Neuroni con frasi come "Il gatto è sul tappeto" e "Il cane gioca con la palla". Durante la loro formazione, i Token e i Neuroni hanno appreso le caratteristiche essenziali degli animali e degli oggetti e hanno assimilato come queste entità interagiscano tra loro. Grazie a questa preparazione, sono in grado di generare nuovi contenuti testuali che sono non solo grammaticalmente corretti, ma anche logicamente coerenti e significativi. In "Language Leaders Inc.", il Dipartimento Formazione e Sviluppo è fondamentale per garantire che ogni Token e Neurone possa svolgere efficacemente il proprio ruolo, contribuendo così al successo complessivo dell'azienda nel campo della generazione di testo. Comparto produttivo Pre-elaborazione del materiale grezzo Nel contesto dell'elaborazione del linguaggio naturale, i testi rappresentano la materia prima essenziale per il processo di analisi e generazione del linguaggio, analogamente alle materie prime utilizzate nella produzione industriale. Nell'azienda immaginaria Language Leaders Inc., i testi arrivano come materie prime grezze. La prima fase è la tokenizzazione, che scompone il testo in unità più piccole. Ad esempio, la tokenizzazione della frase “Elaborazione del linguaggio naturale” suddivide il testo nelle sue componenti: " Elaborazione ", " del ", " linguaggio ", " naturale ". Ogni parola o simbolo rappresenta un componente della materia prima, che viene assegnato a un lavoratore Token all'interno dell'azienda, addestrato specificamente per quel tipo di segmento di testo. Questo lavoratore è in grado di abbinare al segmento di testo un piccolo pacchetto di informazioni apprese durante l'addestramento nel Dipartimento Formazione e Sviluppo. Una volta abbinato il segmento di testo ai lavoratori Token, questi trasmettono le loro informazioni al reparto successivo, composto da un team di analisti specialisti chiamate Teste di Attenzione. Teste di Attenzione: Team di Analisti Specializzati Ogni testa di attenzione funziona come un team di analisti specializzati che esamina vari aspetti delle informazioni fornite dai token, assicurando una valutazione accurata e multidimensionale dei dettagli. Ogni team analizza i dati da prospettive uniche e specifiche, come il contesto temporale, le relazioni tra significati e le connessioni grammaticali, contribuendo a una comprensione più profonda e dettagliata delle informazioni. L'Ufficio Domande (Matrice WQ) Questo sotto-team all'interno di ogni testa di attenzione è responsabile della formulazione di domande rilevanti dai dati forniti dai Token. In pratica, trasforma queste informazioni in domande pertinenti che guidano il processo di analisi. L'Ufficio Chiave (Matrice WK) L'Ufficio Chiave individua le informazioni che rispondono ai quesiti posti dall'Ufficio Domande. Questo consente di filtrare e selezionare i dati cruciali per una comprensione approfondita del contesto. L'Ufficio Valori (Matrice WV) Questo sotto-team trasforma le informazioni chiave in dati pronti per ulteriori elaborazioni, generando valori che rappresentano informazioni utili e sintetizzate. L'Ufficio di Sintesi (Matrice WO) L'Ufficio di Sintesi raccoglie e combina i risultati dai vari team delle teste di attenzione, assicurando che le informazioni unificate siano coerenti e pronte per ulteriori elaborazioni. Questo team integra le diverse analisi in un'unica visione coesa, risolvendo eventuali contraddizioni e garantendo la complementarità delle informazioni. William Enhancer - Specialista in espansione delle informazioni (Matrice W1) William Enhancer, in qualità di specialista nell'espansione delle informazioni, si occupa di analizzare i report combinati forniti dall'Ufficio di Sintesi. Il suo compito principale consiste nell'individuare le sezioni che necessitano di un approfondimento maggiore e di ulteriori dettagli, con l'obiettivo di trasformare il report iniziale in una risorsa informativa più completa e preziosa per le analisi successive. La prima fase del processo prevede un'attenta valutazione del report di sintesi, durante la quale William determina come ampliare le informazioni presenti. Utilizza tecniche avanzate per espandere le caratteristiche dei dati, identificando relazioni più complesse e aggiungendo nuove dimensioni per ottenere una rappresentazione più dettagliata delle informazioni. Durante l'integrazione e la trasformazione dei dati, William raffina ulteriormente le caratteristiche, applicando tecniche avanzate che migliorano la rappresentazione delle relazioni complesse tra le informazioni. Una volta completato l'arricchimento, William prepara un report dettagliato destinato agli altri dipartimenti per ulteriori elaborazioni. Questo report, strutturato in modo chiaro e organizzato, facilita la comprensione e l'utilizzo delle informazioni arricchite. Il lavoro di William Enhancer è essenziale per l'arricchimento delle informazioni all'interno dell'azienda. Senza il suo intervento, i report combinati potrebbero mancare della profondità necessaria per una comprensione completa. William assicura che tutte le informazioni siano dettagliate e strutturate, pronte per supportare le fasi successive del processo decisionale, contribuendo così all'efficienza operativa dell'intera azienda. Simon Reducer – Esperto in sintesi e semplificazione delle informazioni (Matrice W2) Simon Reducer è uno specialista nella sintesi e riduzione delle informazioni. Lavorando per Language Leaders Inc., il suo compito cruciale è quello di trasformare le informazioni già elaborate da William Enhancer, suo collega specializzato nell'arricchimento dei dati, in output ancora più raffinati e concisi. Questa operazione permette di presentare solo gli elementi essenziali, indispensabili per un'efficace gestione decisionale. Una volta ricevute le informazioni migliorate da William, Simon inizia un'attenta valutazione mirata a identificare gli elementi chiave del contenuto. Questo passaggio è strategico per separare i dettagli rilevanti da quelli superflui, un processo necessario per la realizzazione di un prodotto finale pulito e incisivo. Dopo questa selezione, Simon procede con la condensazione del materiale informativo. Egli elimina qualsiasi dettaglio ridondante, concentrandosi esclusivamente sui punti cardine. Durante questo processo, assicura che la rilevanza e il significato delle informazioni non vengano mai sacrificati o snaturati. Accanto alla riduzione delle informazioni, Simon effettua una minuziosa formattazione dei dati. Ristruttura e organizza le informazioni in modo tale da massimizzare la loro efficacia e facilità d'uso. Attraverso questo riordinamento, i dati vengono ottimizzati per garantire un processo decisionale veloce e fluido, privo di complicazioni. Il prodotto finale di questo scrupoloso lavoro è un report snello, coerente e pronto per essere facilmente consultato, rappresentando un valore aggiunto per ulteriori analisi e decisioni. Da Neurone a Neurone: Cicli di elaborazione e raffinamento continuo Nell'ecosistema di Language Leaders Inc., i Neuroni sono un'equipe di lavoratori altamente specializzati, suddivisi in gruppi di lavoro noti come layer di decodifica. Ogni Neurone all'interno di un gruppo riceve il report “ Simon Reducer ” e lo trasforma attraverso elaborazioni precise, generando output utili e contestualizzati. Questo processo iterativo garantisce che le informazioni siano continuamente migliorate e raffinate. Le elaborazioni effettuate dai Neuroni includono principalmente operazioni lineari, come il trattamento delle informazioni ricevute con parametri specifici. Questo processo genera nuove rappresentazioni delle informazioni, che vengono poi ulteriormente elaborate da Alice the Activator . Alice aggiunge elaborazioni più complesse e sofisticate, che sono essenziali per riconoscere schemi complessi, selezionando e potenziando le informazioni importanti. Il processo si ripete attraverso diversi gruppi di Neuroni, ricominciando quando le Teste di Attenzione del gruppo successivo analizzano il risultato del gruppo precedente. Successivamente, un collega di William Enhancer perfeziona ulteriormente queste informazioni, che vengono poi sintetizzate da un collega di Simon Reducer all'interno dello stesso gruppo. L'output del collega di Simon Reducer viene infine elaborato nello stesso gruppo di Neuroni, completando il ciclo di elaborazione a quel livello. Una volta terminato questo ciclo, l'elaborazione risultante viene trasferita al gruppo successivo di Neuroni, dove il ciclo si ripete. Questo processo continua sequenzialmente gruppo dopo gruppo. L'output di ogni gruppo diventa l'input per il successivo, creando una catena di trasformazioni che perfeziona continuamente le informazioni. L'importanza dei Neuroni risiede nella loro capacità di eseguire trasformazioni accurate e valorizzanti, migliorando costantemente la qualità e la precisione delle informazioni. La loro efficienza contribuisce a mantenere un flusso di lavoro fluido e riduce la probabilità di errori, garantendo che le informazioni finali siano di alta qualità e pronte per ulteriori elaborazioni e decisioni. Finalizzazione del prodotto e distribuzione In "Language Leaders Inc.", il " Comparto di Finalizzazione del Prodotto e Distribuzione " gioca un ruolo cruciale nel garantire che i risultati finali siano pronti per l'uso e comprensibili. Pensate a loro come agli artigiani che trasformano dati grezzi in informazioni preziose e utilizzabili. Questo comparto prende le informazioni elaborate dall’ultimo gruppo di Neuroni e li converte in testi chiari, report dettagliati, grafici intuitivi, tabelle ben organizzate e altre visualizzazioni che semplificano la comprensione. Non è solo questione di presentare le informazioni, ma di renderle accessibili e utili per chiunque le utilizzi. Una delle funzioni chiave del Comparto è la personalizzazione dell'output. Ogni risultato viene adattato per soddisfare le specifiche esigenze dei vari utenti o dipartimenti, assicurando che l'informazione sia sempre rilevante e mirata. La qualità dell'output è un altro aspetto fondamentale. Prima che qualsiasi informazione venga distribuita, viene sottoposta a rigorosi controlli per garantirne l'accuratezza e la conformità agli standard aziendali. E non finisce qui. Dopo la distribuzione, il comparto raccoglie feedback dagli utenti per migliorare ulteriormente la qualità dell'output. Questo ciclo continuo di miglioramento assicura che l'azienda non smetta mai di progredire. Il Comparto di Finalizzazione del Prodotto e Distribuzione in "Language Leaders Inc." è essenziale per la presentazione efficace e di alta qualità delle informazioni. Questo reparto chiude il ciclo di elaborazione, garantendo che ogni risultato sia pronto per fare la differenza. Criticità nel contesto aziendale di "Language Leaders Inc.". Una delle potenziali criticità riguarda l'addestramento insufficiente dei dipendenti di "Language Leaders Inc.". Consideriamo un esempio in cui l'azienda riceve della materia prima, nel nostro caso un testo, il cui argomento non è trattato o è trattato in modo generico nell’addestramento dei dipendenti aziendali. Supponiamo che una richiesta chieda dettagli specifici sull'applicazione di nuove normative legislative sulle criptovalute in un paese, come il Liechtenstein o Malta. Queste normative potrebbero essere state appena rilasciate o aggiornate e contengono dettagli molto tecnici riguardanti aspetti fiscali, di compliance o di tecnologia blockchain che non sono presenti nell’addestramento del Dipartimento Formazione e Sviluppo di "Language Leaders Inc." Di conseguenza, il prodotto finale rilasciato dal "Comparto di Finalizzazione del Prodotto e Distribuzione" di "Language Leaders Inc." potrebbe fornire una risposta generica sulle normative delle criptovalute, basandosi su informazioni comunemente discusse o disponibili nei grandi dataset forniti dagli "Archivisti della Conoscenza" aziendali. Questo potrebbe non riuscire a cogliere le sfumature o i dettagli tecnici delle nuove leggi o delle leggi specifiche di un paese, portando a una risposta che, sebbene grammaticalmente corretta, risulta inadeguata dal punto di vista informativo o addirittura fuorviante. Il problema emergerà dopo la distribuzione del prodotto finito, poiché durante la raccolta dei feedback dei clienti risulteranno evidenti le problematiche legate alla qualità del prodotto fornito dall’azienda. In questo caso, "Language Leaders Inc." può affrontare e risolvere il problema chiedendo al proprio Dipartimento Formazione e Sviluppo di acquisire la documentazione mancante relativa alle nuove normative legislative sulle criptovalute e di integrarla nei programmi di formazione del dipartimento. Problemi analoghi emergono quando gli "Archivisti della Conoscenza" gestiscono fonti che nascondono imprecisioni, informazioni false o aspetti culturali distintivi di popolazioni o etnie che, per loro natura, si differenziano, potendo creare contrasti culturali. Ovviamente, questi sono solo due esempi delle criticità tipiche di aziende come "Language Leaders Inc." e, come in tutte le aziende, le criticità sono molte di più. Tuttavia, queste due criticità sono quelle che incidono con maggiore forza sulla qualità dei prodotti della produzione aziendale. Implementazione e gestione dell'intelligenza artificiale generativa nelle aziende: Strategie e sfide Nel nostro viaggio "virtuale" all'interno del funzionamento dell'azienda "Language Leaders Inc.", una metafora per spiegare il funzionamento dei modelli di linguaggio come ChatGPT o Gemini, abbiamo esplorato solo alcuni aspetti di questi sistemi. L'elemento fondamentale da comprendere è che all'interno di queste piattaforme di intelligenza artificiale generativa non c'è un genio della lampada o un oracolo capace di rispondere a qualsiasi domanda. Al contrario, esiste una struttura logico-matematica estremamente complessa, così intricata che alcune sue funzionalità rimangono misteriose persino per gli sviluppatori stessi. L'approccio di "Language Leaders Inc." è chiaramente di tipo statistico . Traslando questo aspetto nell'esperienza umana quotidiana, potremmo considerarlo come un approccio basato sull'esperienza. Non esistono strutture matematiche in grado di fornire risposte certe alle domande poste agli LLM. Le risposte che forniscono dipendono dall'organizzazione dell'algoritmo e dal suo addestramento, ovvero dall'"esperienza" dell'LLM che interroghiamo. Questo aspetto ci aiuta a capire perché, quando poniamo la stessa domanda alle piattaforme di intelligenza artificiale generativa, le risposte che otteniamo sono sempre diverse: a volte solo leggermente, altre volte in modo sostanziale. Questo avviene perché l'approccio statistico adottato da "Language Leaders Inc." non è deterministico. Per chiarire, se dobbiamo prevedere la caduta di una mela da un ramo, possiamo utilizzare l'equazione di Newton, che ci permette di prevedere esattamente la posizione della mela secondo per secondo. Tuttavia, nel mondo della conoscenza non esiste una formula deterministica come quella di Newton per la caduta dei corpi. Quindi, l'approccio statistico, che possiamo paragonare a un approccio basato sull'esperienza, è matematicamente rigoroso e scientifico, ma rimane sempre probabilistico. Quando decidiamo di adottare una piattaforma di intelligenza artificiale generativa all'interno dell'azienda, la prima domanda da porci è se questa piattaforma possiede l'”esperienza” necessaria e sufficiente per rispondere alle esigenze aziendali. Se vogliamo fornire una prima valutazione sull'adeguatezza di una piattaforma di intelligenza artificiale generativa con un addestramento generico, come quella di ChatGPT di OpenAI o Gemini di Google, scopriremo che per compiti semplici di supporto all'interno delle aziende, l'addestramento potrebbe essere già sufficiente. Tuttavia, man mano che ci addentriamo in compiti specifici e altamente professionali, emerge che il supporto offerto dalle piattaforme con un addestramento generico non è sempre in grado di soddisfare completamente le esigenze aziendali. Questo è legato principalmente alla natura dell'addestramento di queste piattaforme e quindi alla loro "esperienza". Pertanto, per le aziende che intendono adottare piattaforme di intelligenza artificiale generativa, è indispensabile considerare fin da subito l'ulteriore addestramento di queste piattaforme con le informazioni e le specificità della propria organizzazione. Questo passaggio, che può sembrare relativamente semplice, è in realtà uno dei più complessi, a causa della natura spesso distribuita e compartimentata (a silos) dei dati e delle informazioni aziendali. Per poter applicare in modo strutturale l'intelligenza artificiale generativa all'interno delle aziende, è indispensabile aggiornare la gestione dei dati aziendali. Questo aspetto rappresenta uno dei costi maggiori, sia in termini economici che di tempo. Un'altra domanda cruciale per un'azienda che intende adottare piattaforme di intelligenza artificiale generativa è chi mettere a capo del progetto. Naturalmente, si tende a vedere nelle professionalità IT i candidati più idonei per questo ruolo. Tuttavia, analizzando le esperienze delle aziende che hanno già intrapreso questo percorso, emerge che la figura più indicata per gestire l'introduzione di queste tecnologie è chi ha una conoscenza approfondita dell'organizzazione aziendale. Questo dipende dalla caratteristica principale dell'intelligenza artificiale, in particolare di quella generativa, di essere una tecnologia trasversale che, inevitabilmente, interesserà tutti i comparti aziendali, anche se non immediatamente. Quindi, solo chi ha una visione olistica dell'azienda è in grado di comprendere come questa tecnologia possa contribuire allo sviluppo e al miglioramento dell'organizzazione aziendale. Un altro aspetto importante riguarda l'obiettivo delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa, che non è strettamente tecnologico. A differenza delle università, dove l'obiettivo è dimostrare che una certa tecnologia o visione scientifica funziona, nelle aziende è necessario implementare queste tecnologie in modo da garantire i migliori risultati economici possibili. Per questo motivo, la visione globale e gli interessi dell'azienda rimangono centrali. Quindi, per gestire efficacemente l'adozione di piattaforme di intelligenza artificiale generativa, è fondamentale affidare il progetto a chi possiede una comprensione approfondita della struttura e delle esigenze aziendali, oltre che una visione complessiva delle potenzialità trasversali di queste tecnologie. Un altro aspetto cruciale è come procedere per implementare l'intelligenza artificiale generativa all'interno delle aziende. Dalle esperienze delle aziende che hanno già intrapreso questo percorso, emerge chiaramente che l'approccio consigliato è quello agile. Questo implica un progetto che si evolve lungo il percorso, ma che deve essere visto come un progetto complessivo e non parziale. È consigliabile iniziare dalle aree più facilmente implementabili, che tipicamente per le aziende sono le attività di marketing e comunicazione. In queste aree, l'esperienza delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa è già sufficientemente avanzata per fornire un supporto efficace. Nonostante si inizi dalle aree in cui è più immediato l'utilizzo di queste piattaforme e dove il ritorno economico è già misurabile, è fondamentale adottare un approccio generale che impari dalle esperienze precedenti. Se l'azienda inizia dal reparto marketing, tutte le conoscenze acquisite devono essere capitalizzate per ridisegnare il progetto complessivo di introduzione dell'intelligenza artificiale. Utilizzando un metodo ricorsivo, simile a quello degli LLM, l'implementazione del progetto di intelligenza artificiale generativa in azienda diventa più efficiente. Se pensate che esista una soluzione unica e preconfezionata per introdurre l'intelligenza artificiale generativa nella vostra azienda, la probabilità di errore è molto alta. Un altro errore potrebbe essere quello di aspettare l'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa nelle piattaforme software già in uso in azienda. Questo approccio è valido solo per le aziende che utilizzano un'unica piattaforma software per gestire tutte le attività aziendali, rendendo naturale attendere le nuove versioni del software. Tuttavia, se la vostra azienda gestisce diverse piattaforme software dedicate a varie attività, l'introduzione dell'intelligenza artificiale generativa offre il vantaggio di unificare i dati elaborati dalle diverse piattaforme sotto un'unica interfaccia per determinati tipi di operazioni. Tuttavia, è importante notare che in questo caso riemerge il problema della gestione dei dati, già citato in precedenza. Deciso come introdurre l'intelligenza artificiale generativa all'interno della propria organizzazione, uno degli aspetti più importanti da considerare è la formazione del personale. Le competenze necessarie per utilizzare le piattaforme di intelligenza artificiale generativa si suddividono principalmente in due categorie. La prima competenza è di tipo computazionale, che si traduce nella capacità di suddividere un problema complesso in vari passaggi. Questa abilità non è esclusiva dei programmatori o di chi svolge lavori concettuali, ma è applicabile anche a compiti più pratici. Ad esempio, nella gestione di un orto, bisogna preparare il terreno, individuare le aree di semina o trapianto, irrigare, eliminare le erbacce e aiutare le piante a crescere. Questi semplici passaggi permettono di ottenere un orto funzionale. Allo stesso modo, la capacità computazionale consente di scomporre un obiettivo complesso in passaggi più piccoli e gestibili, facilitando l'uso delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa. La seconda competenza è quella critica, ovvero la conoscenza del dominio specifico in cui si opera. Poiché le risposte fornite dalle piattaforme di intelligenza artificiale generativa non sono deterministiche, ma probabilistiche e basate sull'esperienza della piattaforma stessa, è inevitabile che alcune risposte non siano perfettamente allineate con gli obiettivi prefissati. Pertanto, è essenziale che gli utenti abbiano una buona comprensione del contesto specifico in cui applicano l'intelligenza artificiale, per poter valutare criticamente le risposte e adattarle alle proprie esigenze. Iniziata l'implementazione dell'intelligenza artificiale all'interno delle aziende, è fondamentale comprendere che si tratta di un lavoro che non terminerà mai. Per chiarire il concetto, consideriamo la differenza tra l'acquisizione di un software o di una tecnologia standard e l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa. Mentre una tecnologia standard, una volta installata e avviata, richiede principalmente manutenzione tecnologica e formazione del nuovo personale, l'intelligenza artificiale generativa è un'entità in continua evoluzione. Come discusso nelle parti precedenti di questo articolo, l'intelligenza artificiale generativa è in continua evoluzione, sia nella sua formazione che negli algoritmi che elaborano le informazioni. La sua natura statistica e non deterministica rende indispensabile un monitoraggio costante della qualità e della pertinenza delle risposte fornite dalle piattaforme ai compiti assegnati. Per quanto riguarda la gestione dei costi, le esperienze delle aziende pionieristiche nel settore mostrano che per ogni euro investito nell'implementazione iniziale della piattaforma, tre euro saranno necessari per la sua manutenzione e aggiornamento continui. Questo significa che l'investimento in intelligenza artificiale generativa non si esaurisce con la sua adozione iniziale, ma richiede un impegno costante per garantire che la tecnologia rimanga efficace e pertinente nel tempo. Esempi di a cosa servono gli LLM nelle aziende Vediamo ora alcuni esempi concreti di come le aziende stiano implementando l'AI e in particolare l'AI generativa nelle loro organizzazioni, sia nei lavori concettuali che in quelli manuali tramite la robotica intelligente. Utilizzi degli LLM nei lavori concettuali Analisi e gestione dei dati Azienda: JPMorgan Chase JPMorgan Chase è una delle principali istituzioni finanziarie globali, operante in oltre 100 paesi. Offre servizi bancari, finanziari, d'investimento e di gestione patrimoniale a clienti privati, aziende e governi. JPMorgan Chase sta adottando strumenti di intelligenza artificiale generativa con un approccio prudente e disciplinato. L'azienda ha richiesto la registrazione del marchio "IndexGPT", un progetto che impiega l'intelligenza artificiale generativa per diverse finalità aziendali, inclusa la consulenza e i software finanziari. Tuttavia, JPMorgan ha precisato che non adotterà completamente questi strumenti fino a quando non saranno risolte tutte le questioni relative alla sicurezza dei dati e all'etica. Inoltre, la società ha già oltre 300 casi d'uso di intelligenza artificiale in produzione, impiegati per attività come la gestione del rischio, il marketing e la prevenzione delle frodi. Questo riflette un notevole impegno verso l'adozione dell'AI, mantenendo comunque un'attenzione particolare all'implementazione responsabile e sicura della tecnologia. Assistenza clienti automatizzata Azienda: American Express American Express è una multinazionale finanziaria leader nei servizi di pagamento e nelle soluzioni di viaggio. Offre carte di credito, prodotti bancari e gestione delle spese aziendali per clienti in tutto il mondo. American Express sta adottando l'intelligenza artificiale generativa per migliorare il servizio clienti. L'azienda ha identificato circa 500 potenziali applicazioni per questa tecnologia e ha già avviato alcune sperimentazioni promettenti. Ad esempio, American Express ha testato un copilota generativo per i consulenti di viaggio, che riduce il tempo di gestione delle chiamate di circa 60 secondi, permettendo risposte più rapide alle richieste dei clienti. Questo strumento verrà esteso a più paesi entro la fine del 2024. Inoltre, American Express sta esplorando l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa per supportare i propri ingegneri del software, migliorando la loro efficienza e soddisfazione. Per questi esperimenti, l'azienda utilizza sia modelli proprietari che open-source. Pertanto, American Express sta implementando chatbot basati su LLM e altre forme di intelligenza artificiale generativa per aumentare l'efficienza e la soddisfazione dei clienti, mantenendo un approccio cauto e controllato per mitigare i rischi associati a questa tecnologia. Gestione delle risorse umane Azienda: Unilever Unilever è una multinazionale anglo-olandese specializzata in beni di consumo. Fondata nel 1929, opera in oltre 190 paesi, producendo alimenti, bevande, prodotti per la cura della casa e della persona. Unilever sta utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per automatizzare il processo di screening iniziale dei candidati nel settore delle risorse umane. L'azienda ha collaborato con Accenture per accelerare e scalare le soluzioni di AI generativa attraverso l'AI Horizon3 Lab situato a Toronto. Questo laboratorio si concentra su vari progetti di AI, tra cui la gestione delle risorse umane, dove l'AI viene utilizzata per analizzare e selezionare curriculum, migliorando l'efficienza del processo di selezione. Unilever utilizza anche l'intelligenza artificiale per altri scopi aziendali, come la previsione di tendenze e la modellazione di dati complessi, dimostrando un impegno continuo nell'integrazione di tecnologie avanzate per ottimizzare diverse operazioni aziendali. L'integrazione dell'AI nel processo di reclutamento ha portato a significativi miglioramenti, come la riduzione del tempo di assunzione e un aumento della diversità tra i nuovi assunti. Inoltre, Unilever ha risparmiato oltre 50.000 ore in tempi di intervista grazie all'automazione del processo di screening. Supporto legale Azienda: Baker McKenzie Baker McKenzie è uno studio legale globale che offre consulenza legale e commerciale a livello internazionale. Fondata nel 1949, ha una presenza in oltre 40 paesi e si distingue per la sua esperienza multinazionale. Nel 2024, Baker McKenzie continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per migliorare i propri processi legali, inclusa la revisione e la generazione di documentazione legale. La società ha implementato tecnologie avanzate di AI per aumentare l'efficienza nella fornitura di servizi legali e per sviluppare nuovi servizi. Un esempio notevole è la collaborazione con la piattaforma AI SparkBeyond, che ha portato Baker McKenzie a vincere l'AI Innovation Award nel 2022 per l'uso innovativo dell'AI nel settore legale. Inoltre, Baker McKenzie ha istituito una pratica dedicata all'apprendimento automatico, BakerML, che pilota modelli personalizzati e flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale per i clienti. Questo include l'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per accelerare i processi di revisione dei documenti legali e ridurre gli errori. La società continua a sfruttare le capacità dell'AI per migliorare l'efficienza e la qualità dei servizi legali offerti ai propri clienti, consolidando la propria posizione di leader nell'innovazione legale. Traduzione automatica Azienda: Netflix Netflix è una piattaforma di streaming globale che offre film, serie TV e contenuti originali. Fondata nel 1997, è diventata leader nel settore dell'intrattenimento on-demand, disponibile in oltre 190 paesi. Nel 2024, Netflix continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per la traduzione e la localizzazione dei suoi contenuti in diverse lingue, implementando vari progetti di AI. Questi includono la traduzione automatica di materiali video, rendendo i contenuti più accessibili a un pubblico globale e diversificato. La strategia di localizzazione di Netflix non si limita alla semplice traduzione, ma comprende anche la transcreazione, adattando i contenuti per risuonare con il contesto culturale del pubblico target. Questi sforzi dimostrano l'impegno di Netflix nell'utilizzare tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per ampliare la portata del mercato globale, migliorando l'esperienza degli utenti attraverso traduzioni e localizzazioni più efficienti e accurate. Ricerca e sviluppo Azienda: Pfizer Pfizer è una delle principali aziende biofarmaceutiche globali, impegnata nello sviluppo, produzione e distribuzione di farmaci e vaccini innovativi per migliorare la salute e il benessere delle persone. Nel 2024, Pfizer continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per accelerare e ottimizzare i processi di ricerca e sviluppo nel campo biomedico. L'azienda collabora con AWS, sfruttando piattaforme di intelligenza artificiale come Amazon Bedrock e Amazon SageMaker per numerosi casi d'uso, tra cui la generazione di contenuti scientifici e medici, la creazione di prime bozze di applicazioni per brevetti e l'identificazione di nuovi target terapeutici in oncologia. Questo approccio consente di risparmiare tempo e risorse, migliorando l'efficienza complessiva nella ricerca e nello sviluppo di nuovi farmaci. Pfizer sta inoltre impiegando supercalcolo e modelli di apprendimento automatico per lo screening di milioni di composti nella ricerca di nuovi farmaci. Un esempio significativo è lo sviluppo del trattamento orale per COVID-19, PAXLOVID™, dove l'uso di queste tecnologie ha permesso di ridurre significativamente i tempi necessari per portare nuovi farmaci sul mercato, migliorando al contempo la qualità e l'accuratezza delle previsioni sugli effetti dei farmaci. In sintesi, l'utilizzo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e altre tecnologie di intelligenza artificiale generativa da parte di Pfizer sta trasformando il modo in cui l'azienda conduce la ricerca biomedica. Questo consente di generare nuove ipotesi scientifiche e accelerare il processo di sviluppo dei farmaci, contribuendo a migliorare l'efficienza operativa e la qualità dei trattamenti offerti. Ottimizzazione delle supply chain Azienda: DHL DHL è una multinazionale leader nella logistica, specializzata in spedizioni internazionali, corrieri espresso e gestione della supply chain, con una vasta rete globale e soluzioni innovative per le aziende. Nel 2024, DHL sta implementando l'intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione dei flussi di magazzino e distribuzione. L'azienda ha avviato progetti pilota che utilizzano modelli predittivi e algoritmi di ottimizzazione per migliorare i tassi di riempimento degli ordini e prevenire errori. Questi modelli sfruttano l'AI per automatizzare i flussi di lavoro e allocare risorse in modo più efficiente, aumentando la resilienza e riducendo i costi operativi. DHL sta anche utilizzando l'AI per l'ottimizzazione delle rotte di consegna dell'ultimo miglio, migliorando la precisione delle previsioni di arrivo delle spedizioni e ottimizzando le rotte dei corrieri in tempo reale. Inoltre, DHL sta esplorando tecnologie di picking visivo e robotica collaborativa per aumentare la produttività e ridurre gli errori nei magazzini. L'azienda ha collaborato con Robust.AI per sviluppare e implementare una flotta innovativa di robot di magazzino, come "Carter," un robot mobile collaborativo progettato per migliorare la gestione dei materiali nei magazzini. Queste iniziative dimostrano l'impegno di DHL nell'integrare tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza e l'affidabilità della supply chain. Inoltre, DHL ha aggiornato la piattaforma myDHLi con un assistente virtuale basato su AI generativa, migliorando la visibilità, il controllo e l'efficienza delle operazioni logistiche per i suoi clienti. Content marketing Azienda: HubSpot HubSpot è un'azienda leader nel settore del software per marketing, vendite e servizio clienti, che offre una piattaforma all-in-one per aiutare le aziende a crescere e gestire le relazioni con i clienti. Nel 2024, HubSpot continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare contenuti di marketing personalizzati basati sulle preferenze degli utenti. L'azienda ha sviluppato strumenti di AI, come il Content Assistant, che aiutano a generare idee per post di blog, email di marketing e contenuti per i social media, migliorando l'efficienza e la qualità dei contenuti prodotti. Questi strumenti permettono di creare contenuti su misura per specifici segmenti di pubblico, ottimizzando così l'engagement e la conversione. Un rapporto del 2024 sullo stato del marketing di HubSpot rivela che il 77% dei marketer che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa ritiene che essa aiuti a creare contenuti più personalizzati. Inoltre, il 79% dei marketer afferma che i contenuti creati con l'ausilio dell'AI performano meglio rispetto a quelli creati senza. L'intelligenza artificiale generativa viene utilizzata anche per prevedere il comportamento dei clienti e ottimizzare le strategie di marketing basate sui dati storici e sulle tendenze attuali. Questo approccio permette a HubSpot di offrire soluzioni di marketing più mirate ed efficaci, rispondendo meglio alle esigenze specifiche dei clienti. Valutazione delle opinioni dei clienti Azienda: X Azienda X, precedentemente nota come Twitter, è una piattaforma di social media che consente agli utenti di inviare e leggere brevi messaggi chiamati "tweet". Fondata nel 2006, è famosa per la sua rapidità e interattività. Nel 2024, la piattaforma X utilizza l'intelligenza artificiale generativa per l'analisi del sentiment. L'azienda impiega modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per analizzare e classificare i sentimenti espressi dagli utenti nei tweet, identificando se sono positivi, negativi o neutrali. Questo processo aiuta a monitorare le tendenze delle discussioni online e a fornire insight preziosi su come viene percepito un determinato argomento o brand. X utilizza queste tecnologie per migliorare la propria capacità di rilevare cambiamenti nei sentiment degli utenti nel tempo, permettendo di identificare rapidamente eventuali cambiamenti significativi nell'opinione pubblica. Ad esempio, la piattaforma di social listening di Sprout Social, integrata con X, permette di visualizzare riassunti dei sentiment e trend nel tempo, aiutando le aziende a comprendere meglio le dinamiche delle conversazioni online e a reagire prontamente alle opinioni degli utenti. Inoltre, l'analisi del sentiment tramite AI generativa non solo permette di comprendere se un tweet è positivo o negativo, ma anche di analizzare il contesto e l'intento dietro le espressioni degli utenti, distinguendo tra feedback genuino, sarcasmo, lamentele o domande. Questo approccio fornisce alle aziende insights più dettagliati e azionabili per adattare le loro strategie di marketing e comunicazione. Pertanto, X sta utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per l'analisi del sentiment e il monitoraggio delle tendenze nelle discussioni online, fornendo strumenti avanzati per l'interpretazione delle emozioni e delle opinioni degli utenti. Formazione e sviluppo Azienda: Coursera Coursera è una piattaforma di apprendimento online che offre corsi, specializzazioni e certificazioni su vari argomenti, sviluppati in collaborazione con università e aziende leader a livello mondiale. Nel 2024, Coursera continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per migliorare l'esperienza di apprendimento dei propri utenti. La piattaforma ha introdotto il "Coursera Coach," un assistente virtuale alimentato da AI generativa, che risponde alle domande degli studenti e fornisce feedback personalizzati. Questo coach può riassumere rapidamente le lezioni video e suggerire risorse specifiche per aiutare gli studenti a comprendere meglio i concetti trattati nei corsi. Inoltre, Coursera sta implementando funzionalità di creazione di corsi assistita da AI generativa. Questi strumenti possono auto-generare contenuti per i corsi, come la struttura generale, le letture, gli incarichi e i glossari, basandosi su semplici input forniti dagli autori umani. Questo riduce significativamente il tempo e i costi necessari per produrre contenuti di alta qualità. Queste innovazioni dimostrano l'impegno di Coursera nell'utilizzare l'AI per migliorare l'esperienza di apprendimento, rendendo i corsi più accessibili e personalizzati per gli studenti di tutto il mondo. Utilizzi della robotica intelligente nei lavori manuali Automazione flessibile in produzione Azienda: Fanuc Fanuc è una multinazionale giapponese leader nella produzione di robot industriali, controlli numerici (CNC) e macchine utensili. Fondata nel 1956, è rinomata per l'innovazione e l'automazione avanzata. Nel 2024, Fanuc continua a utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare le sue soluzioni robotiche, specialmente nella gestione di oggetti non uniformi sulla linea di assemblaggio. La collaborazione con NVIDIA ha portato allo sviluppo di sistemi robotici avanzati che sfruttano la visione artificiale e l'apprendimento automatico per l'identificazione e la manipolazione di oggetti di diverse dimensioni e forme senza necessità di programmazione predefinita. Questo approccio permette ai robot di adattarsi in tempo reale alle variazioni nel processo produttivo, migliorando la flessibilità e l'efficienza operativa. Fanuc ha dimostrato queste capacità in vari eventi e fiere del settore, come Automate 2024 e CES 2024, evidenziando come i loro robot siano in grado di eseguire compiti complessi come il riconoscimento e la manipolazione di parti miste utilizzando sensori di visione 3D e algoritmi di intelligenza artificiale. Questi robot possono identificare e prelevare oggetti in condizioni di luce difficili, migliorando così la produttività e riducendo i tempi di inattività. In sintesi, Fanuc integra l'AI nei suoi sistemi robotici per offrire soluzioni di automazione flessibili che migliorano la produttività e si adattano dinamicamente alle esigenze variabili della produzione senza necessità di riprogrammazione manuale. Gestione autonoma del magazzino Azienda: Ocado Ocado è un'azienda britannica specializzata nella vendita al dettaglio online di generi alimentari. Utilizza una tecnologia avanzata di automazione e robotica per gestire i suoi magazzini e le consegne ai clienti. Nel 2024, Ocado continua a utilizzare l'intelligenza artificiale e sistemi di visione avanzati per gestire autonomamente i propri magazzini. L'azienda ha sviluppato robot altamente sofisticati in grado di navigare, raccogliere e smistare prodotti autonomamente all'interno dei loro centri di distribuzione. Questi robot operano in un sistema a griglia 3D chiamato "Hive", dove comunicano tra loro per ottimizzare la movimentazione e il prelievo degli articoli, riducendo significativamente i tempi di gestione degli ordini. Ocado utilizza anche bracci robotici equipaggiati con sistemi di visione e intelligenza artificiale, capaci di manipolare una vasta gamma di prodotti indipendentemente dalla loro forma e dimensione. Questi robot possono identificare e gestire gli articoli senza necessità di programmazione predefinita, adattandosi dinamicamente alle variazioni nei compiti assegnati. L'approccio innovativo di Ocado all'automazione dei magazzini utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa, permettendo ai robot di operare con un alto grado di autonomia e flessibilità. Inoltre, Ocado ha introdotto nuove tecnologie come il bot della serie 600, che è più leggero ed efficiente, e sistemi di carico automatizzato che riducono i costi del lavoro e aumentano la produttività. Queste innovazioni non solo migliorano la produttività e riducono i tempi di inattività, ma rendono anche più facile la scalabilità e l'installazione delle tecnologie in magazzini più piccoli e più vicini ai clienti, migliorando l'efficienza complessiva della catena di distribuzione. Agricoltura di precisione avanzata Azienda: Blue River Technology Blue River Technology, una divisione di John Deere, sviluppa soluzioni di agricoltura di precisione basate sull'intelligenza artificiale. Utilizza visione artificiale e machine learning per ottimizzare la gestione delle colture. Nel 2024, Blue River Technology continua a utilizzare intelligenza artificiale avanzata e visione computerizzata nei suoi robot per migliorare l'efficienza agricola e ridurre l'uso di sostanze chimiche. La loro piattaforma See & Spray, sviluppata in collaborazione con John Deere, impiega telecamere ad alta risoluzione e moduli di calcolo avanzato per identificare e spruzzare erbicidi solo sulle infestanti, risparmiando così fino al 90% di erbicidi rispetto ai metodi tradizionali. Questo sistema sfrutta reti neurali convoluzionali addestrate su milioni di immagini per distinguere rapidamente tra piante coltivate ed erbacce. La tecnologia sviluppata da Blue River è altamente precisa e adattabile, riducendo l'uso di erbicidi e aumentando la resa delle colture. I robot sono in grado di adattarsi dinamicamente alle variazioni delle condizioni del campo senza necessità di programmazione predefinita, garantendo un approccio sostenibile ed efficiente all'agricoltura di precisione. Robotica collaborativa avanzata (Cobots) Azienda: Universal Robots Universal Robots è un'azienda leader nella produzione di robot collaborativi (cobot). Fondata nel 2005, sviluppa soluzioni innovative per l'automazione industriale, migliorando produttività e sicurezza. Nel 2024, Universal Robots continua a integrare l'intelligenza artificiale nei suoi robot collaborativi (cobots) per migliorare la pianificazione dei percorsi e le soluzioni di picking 3D. Grazie alla collaborazione con NVIDIA, Universal Robots ha sviluppato cobots che possono adattare i loro movimenti e azioni in base al comportamento e alla posizione degli operatori umani, aumentando l'efficienza e la sicurezza nelle applicazioni industriali. L'integrazione della piattaforma NVIDIA Isaac e del modulo Jetson AGX Orin ha permesso a Universal Robots di ottenere una pianificazione del percorso 50-80 volte più veloce rispetto alle soluzioni tradizionali. Questi cobots possono ora eseguire compiti complessi come l'ispezione autonoma e il picking di pezzi senza necessità di programmazione predefinita, rendendo i processi industriali più flessibili e adattabili. Queste innovazioni riflettono l'impegno di Universal Robots nel trasformare i cobots da semplici strumenti a partner intelligenti che migliorano la produttività e la creatività sul posto di lavoro, permettendo un'interazione più naturale e sicura con gli operatori umani. Robot per interventi chirurgici con capacità decisionali Azienda: CMR Surgical CMR Surgical, con sede a Cambridge, Regno Unito, sviluppa sistemi robotici chirurgici, tra cui il Versius Surgical Robotic System. La missione dell'azienda è rendere la chirurgia minimamente invasiva accessibile a tutti i pazienti, migliorando l'efficacia e la versatilità delle procedure chirurgiche. Fondata nel 2014, CMR Surgical ha ottenuto un'ampia adozione globale, collaborando con ospedali in Europa, America Latina, AMEA e Australia. Nel 2024, CMR Surgical continua a utilizzare intelligenza artificiale avanzata nei suoi robot chirurgici per ottimizzare e personalizzare le procedure. Il sistema robotico Versius, sviluppato da CMR Surgical, integra capacità di intelligenza artificiale e visione 3D ad alta definizione per migliorare la precisione e l'efficacia delle operazioni. Questo sistema consente ai chirurghi di adattare in tempo reale le procedure in base alle condizioni specifiche del paziente, migliorando i risultati clinici e riducendo i tempi di recupero. Versius è progettato per essere modulare e portatile, rendendolo facilmente integrabile in vari ambienti ospedalieri e applicabile in diverse specialità chirurgiche. L'uso dell'AI nel sistema Versius include la raccolta e l'analisi di dati clinici, che supportano lo sviluppo del prodotto e la ricerca clinica continua, migliorando ulteriormente le pratiche chirurgiche. Queste innovazioni dimostrano l'impegno di CMR Surgical nell'utilizzare tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per offrire un approccio più personalizzato e adattabile alle procedure chirurgiche, apportando significativi benefici sia per i chirurghi che per i pazienti. Sorveglianza automatizzata avanzata Azienda: Knightscope Knightscope è un'azienda statunitense che sviluppa robot autonomi per la sicurezza pubblica. Utilizza tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale per fornire soluzioni di sorveglianza e monitoraggio in tempo reale. Nel 2024, Knightscope continua a utilizzare l'intelligenza artificiale avanzata nei suoi robot di sicurezza autonomi per pattugliare e monitorare le aree designate. I robot, come il modello K5, operano senza intervento umano, utilizzando una combinazione di sensori, telecamere ad alta definizione, riconoscimento facciale e di targhe. Knightscope ha implementato diverse tecnologie di AI nei suoi robot per migliorare l'interazione con l'ambiente e la risposta alle situazioni di emergenza. Ad esempio, i robot possono effettuare annunci automatici, riconoscere persone e oggetti sospetti e rilevare colpi di arma da fuoco con il sistema Automated Gunshot Detection. Questi robot sono utilizzati in una varietà di ambienti, inclusi parcheggi, centri commerciali, ospedali e campus universitari, dimostrando un'ampia applicabilità ed efficacia nella sicurezza pubblica. Pertanto, l'uso di AI avanzata nei robot di sicurezza di Knightscope rappresenta un esempio avanzato di applicazione dell'intelligenza artificiale nella sorveglianza automatizzata, contribuendo a migliorare significativamente la sicurezza delle aree monitorate. Assistenza personalizzata a persone con disabilità Azienda: Intuition Robotics Intuition Robotics è un'azienda fondata nel 2016 che sviluppa tecnologie di compagnia digitale per migliorare la qualità della vita degli anziani. Il loro prodotto principale, ElliQ, è un assistente proattivo ed empatico progettato per alleviare la solitudine e promuovere una vita più sana e indipendente per gli anziani, utilizzando algoritmi proprietari per anticipare e rispondere ai bisogni degli utenti. Nel 2024, Intuition Robotics continua a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa nei suoi robot di compagnia, in particolare nel modello ElliQ 3, per interagire e supportare le persone anziane o con disabilità. ElliQ 3 integra tecnologie avanzate di AI generativa che permettono una conversazione più naturale e personalizzata con gli utenti. Questi robot sono progettati per alleviare la solitudine e promuovere il benessere attraverso interazioni proattive, come promemoria per i farmaci, monitoraggio della salute e suggerimenti di attività sociali e fisiche. ElliQ può adattare le sue risposte in base alle conversazioni precedenti e alle preferenze dell'utente, creando un profilo personalizzato per migliorare continuamente le sue interazioni. Inoltre, il robot è in grado di eseguire attività creative come scrivere poesie o dipingere insieme agli utenti, contribuendo al loro benessere cognitivo e alla creatività. L'adozione di ElliQ è stata ampiamente sostenuta da programmi governativi, come la collaborazione con il New York State Office for the Aging, che ha distribuito unità completamente finanziate a molti anziani. Gli utenti hanno riportato un'interazione media di 30 volte al giorno con il robot e il 90% ha trovato ElliQ utile per ridurre la solitudine. Questa integrazione di AI generativa è stata progettata per migliorare significativamente l'esperienza utente, rendendo ElliQ non solo un assistente pratico, ma anche un compagno empatico che può aiutare a ridurre la solitudine e migliorare la qualità della vita degli anziani. Automazione della raccolta dati ambientali Azienda: Saildrone Saildrone, Inc. è un'azienda statunitense con sede ad Alameda, California, specializzata nella progettazione e operatività di veicoli di superficie senza equipaggio (USV) alimentati da energia eolica e solare. Questi droni marini sono utilizzati per raccogliere dati oceanografici e atmosferici in tempo reale, supportando la ricerca scientifica, la mappatura dei fondali marini e la sicurezza marittima. Fondata nel 2012, Saildrone si distingue per le sue tecnologie a basso impatto ambientale e la capacità di eseguire missioni di lunga durata in condizioni oceaniche estreme. Nel 2024, Saildrone continua a utilizzare droni marini autonomi equipaggiati con intelligenza artificiale avanzata per raccogliere dati oceanografici e atmosferici in condizioni meteorologiche estreme. I droni Saildrone, come il modello Surveyor, sono progettati per eseguire missioni di monitoraggio e mappatura dell'oceano utilizzando una combinazione di sensori avanzati, radar, sistemi di identificazione automatica (AIS) e software di machine learning per fornire una consapevolezza situazionale dettagliata e in tempo reale. Questi droni marini possono operare autonomamente per lunghi periodi, raccogliendo dati essenziali per la previsione di uragani, la mappatura del fondale oceanico e il monitoraggio ambientale. La tecnologia di Saildrone permette di misurare variabili meteorologiche e oceanografiche, rendendoli strumenti preziosi per la ricerca scientifica e la sicurezza marittima. Ad esempio, i droni sono stati utilizzati per tracciare uragani nel Nord Atlantico e per mappare aree oceaniche inesplorate, contribuendo alla comprensione degli ecosistemi marini e alla gestione delle risorse oceaniche. I droni Saildrone sono alimentati da energia solare ed eolica, il che li rende altamente efficienti dal punto di vista energetico. Inoltre, la loro capacità di operare in modo autonomo e continuo li rende ideali per missioni di lunga durata in ambienti estremi. La loro piattaforma di controllo, Saildrone Mission Portal, permette il monitoraggio in tempo reale e la gestione delle missioni, offrendo dati di alta qualità accessibili 24/7 attraverso API dedicate. Saildrone ha anche collaborato con NVIDIA per integrare tecnologie avanzate di AI, migliorando ulteriormente le capacità di raccolta e analisi dei dati dei suoi droni. Questa collaborazione ha permesso lo sviluppo di applicazioni di visione AI per l'analisi delle immagini e il rilevamento degli oggetti, migliorando la navigazione e la raccolta dei dati in tempo reale. In sintesi, Saildrone utilizza tecnologie di AI avanzate per migliorare l'efficienza e la precisione della raccolta dei dati ambientali, contribuendo significativamente alla comprensione degli ecosistemi marini e alla gestione delle risorse oceaniche. Robot da cucina avanzati Azienda: Moley Robotics Moley Robotics è un'azienda che sviluppa robot da cucina autonomi e intelligenti. Il loro prodotto principale, il Moley Robotic Kitchen, può cucinare pasti gourmet in modo autonomo, combinando robotica avanzata e intelligenza artificiale. Nel 2024, Moley Robotics continua a utilizzare l'intelligenza artificiale nei suoi robot da cucina avanzati, come il modello X-AiR. Questo sistema combina robotica di precisione e software AI per preparare pasti da una vasta libreria di ricette, adattandosi alle preferenze degli utenti e migliorando continuamente le tecniche culinarie grazie alla raccolta di dati in tempo reale. I robot da cucina di Moley, inclusi i modelli X-AiR e B-AiR, utilizzano bracci robotici avanzati per eseguire una gamma di compiti culinari complessi, come versare, mescolare, cucinare su fornelli a induzione e pulire dopo la preparazione. Questi sistemi si basano su registrazioni 3D delle preparazioni culinarie di chef professionisti, permettendo ai robot di replicare con precisione i movimenti e le tecniche degli chef. Inoltre, il sistema è user-friendly, con un'interfaccia touchscreen che consente agli utenti di selezionare ricette e personalizzare i pasti in base alle proprie preferenze dietetiche. I robot possono anche essere programmati per seguire ricette personalizzate registrate dagli utenti stessi, rendendo l'esperienza culinaria altamente personalizzata e interattiva. Moley Robotics ha recentemente aperto il primo showroom di cucina robotica di lusso a Londra, offrendo ai visitatori un'esperienza immersiva e interattiva delle capacità avanzate dei suoi robot da cucina. Robot per il riconoscimento e la manipolazione di materiale riciclabile Azienda: AMP Robotics AMP Robotics è un'azienda leader nella tecnologia di intelligenza artificiale applicata al riciclaggio. Utilizza sistemi robotici avanzati per automatizzare la separazione e la classificazione dei rifiuti, migliorando l'efficienza e la sostenibilità nel settore del riciclaggio. Nel 2024, AMP Robotics continua a utilizzare intelligenza artificiale avanzata per ottimizzare il processo di riciclaggio attraverso i suoi robot dotati di visione artificiale. I sistemi robotici di AMP, come il modello AMP Cortex™, sfruttano l'intelligenza artificiale per identificare e separare materiali riciclabili con alta precisione e velocità, riuscendo a gestire fino a 80 oggetti al minuto con un tasso di accuratezza del 99%. La piattaforma AI di AMP, denominata AMP Neuron™, utilizza tecniche di deep learning per migliorare continuamente le capacità di identificazione dei materiali. Questo sistema è in grado di riconoscere e classificare vari materiali riciclabili, come plastica, carta e metalli, in base a colori, dimensioni, forme e altre caratteristiche distintive. Nel corso del tempo, AMP ha esteso la sua offerta per includere soluzioni complete di automazione per i centri di recupero materiali (MRF), come l'AMP Cortex-C, un sistema compatto e facile da installare progettato per adattarsi a spazi limitati e ottimizzare le operazioni di selezione senza richiedere retrofit costosi o tempi di inattività prolungati. Questi robot non solo migliorano l'efficienza del processo di riciclaggio, ma forniscono anche dati in tempo reale per ottimizzare le operazioni dei centri di riciclaggio, aiutando a ridurre i costi operativi e ad aumentare i tassi di recupero dei materiali. AMP Robotics sta anche espandendo la sua presenza globale, collaborando con clienti in Europa e Asia per modernizzare le infrastrutture di riciclaggio con la loro tecnologia AI avanzata. Pertanto, l'uso di AI avanzata e robotica da parte di AMP Robotics conferma il loro impegno nel modernizzare l'infrastruttura globale del riciclaggio e nel rendere il processo più sostenibile ed economicamente vantaggioso. Conclusioni Le aziende moderne devono affrontare una trasformazione tecnologica che può sembrare complessa, ma è essenziale per rimanere competitive nel mercato odierno. L'intelligenza artificiale, e in particolare l'intelligenza artificiale generativa, rappresenta una delle innovazioni più promettenti e potenti a disposizione dei dirigenti e degli imprenditori. Negli ultimi anni, l'AI generativa ha dimostrato di avere un impatto significativo in vari settori, dalla finanza alla logistica, dalla sanità alla produzione. La sua capacità di analizzare enormi quantità di dati, generare contenuti complessi e supportare decisioni strategiche offre alle aziende opportunità senza precedenti per migliorare l'efficienza operativa e la qualità dei prodotti e servizi offerti. Uno degli aspetti fondamentali per adottare con successo l'intelligenza artificiale generativa è la consapevolezza e la preparazione del management. Dirigenti e imprenditori devono comprendere non solo il funzionamento tecnico di queste tecnologie, ma anche il loro potenziale applicativo all'interno dei processi aziendali. È essenziale partire da una visione chiara di come l'AI può essere integrata nella strategia aziendale, identificando le aree in cui può portare i maggiori benefici. Questo richiede un approccio strutturato che parte dalla formazione del personale e si estende alla riorganizzazione dei flussi di lavoro per incorporare le nuove tecnologie. Immaginiamo un'azienda come una grande macchina organizzativa dove ogni ingranaggio deve funzionare perfettamente per ottenere i migliori risultati. In questo contesto, l'intelligenza artificiale generativa può essere vista come un sofisticato sistema di ottimizzazione, capace di migliorare ogni parte del processo produttivo e decisionale. Tuttavia, per sfruttare appieno queste potenzialità, è necessario un impegno costante in termini di addestramento dei modelli e di aggiornamento delle competenze interne. La formazione del personale deve essere continua, con programmi dedicati che permettano a tutti i livelli dell'organizzazione di familiarizzare con le nuove tecnologie e di utilizzarle in modo efficace. Uno degli esempi più emblematici è rappresentato dalle piattaforme di AI generativa utilizzate per l'analisi dei dati e la gestione delle risorse umane. Aziende come JPMorgan Chase e Unilever hanno dimostrato come l'adozione di strumenti di intelligenza artificiale possa migliorare significativamente l'efficienza operativa, ridurre i tempi di gestione e aumentare la precisione delle decisioni. Nel settore della finanza, ad esempio, l'AI viene utilizzata per la gestione del rischio e la prevenzione delle frodi, mentre nelle risorse umane supporta il processo di selezione dei candidati, riducendo il tempo necessario per il reclutamento e migliorando la diversità e l'inclusività. Un altro settore in cui l'intelligenza artificiale generativa sta facendo la differenza è quello della produzione. Aziende come Fanuc e Ocado stanno implementando robot avanzati che utilizzano l'AI per migliorare la precisione e l'efficienza dei processi produttivi. Questi robot sono in grado di adattarsi dinamicamente alle variazioni del processo produttivo, eseguendo compiti complessi come la manipolazione di oggetti non uniformi e la gestione autonoma dei magazzini. Questo non solo aumenta la produttività, ma riduce anche i costi operativi e migliora la qualità dei prodotti finali. Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa trova applicazione anche nei settori della sanità e della sicurezza. CMR Surgical utilizza robot chirurgici avanzati per eseguire operazioni con maggiore precisione e personalizzazione, migliorando i risultati clinici e riducendo i tempi di recupero dei pazienti. Knightscope, invece, ha sviluppato robot di sicurezza autonomi che utilizzano AI per pattugliare e monitorare aree designate, aumentando la sicurezza pubblica e riducendo i rischi associati alla sorveglianza tradizionale. Per implementare efficacemente l'intelligenza artificiale generativa, le aziende devono adottare un approccio agile, iniziando dalle aree più facilmente implementabili e costruendo progressivamente su queste basi. È fondamentale che l'introduzione di queste tecnologie sia guidata da una figura con una conoscenza approfondita dell'organizzazione aziendale, in grado di comprendere come l'AI possa contribuire allo sviluppo e al miglioramento complessivo dell'azienda. Questo implica non solo una visione strategica, ma anche la capacità di gestire i dati aziendali in modo efficace, garantendo che le informazioni siano sempre aggiornate e accessibili. In conclusione, l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa rappresenta un'opportunità unica per le aziende di trasformare i propri processi produttivi e decisionali. Tuttavia, per sfruttare appieno queste potenzialità, è necessario un impegno costante nella formazione del personale, nella gestione dei dati e nella definizione di una strategia chiara e integrata. Solo così le aziende potranno garantire un'implementazione efficace e sostenibile di queste tecnologie, ottenendo vantaggi competitivi significativi nel lungo termine.
- Guide to Implementing Generative Artificial Intelligence for Executives and Entrepreneurs
In the past two years, generative artificial intelligence has experienced exponential growth, radically transforming business activities. This technology supports data analysis, conceptual, and manual work through specialized chatbots and advanced robots. It is crucial for executives and entrepreneurs to understand how to integrate AI into their business vision. The recommended approach is agile and progressive, starting with areas such as marketing and communication. Continuous staff training and efficient data management are essential for effective implementation. In the past two years, artificial intelligence, particularly generative AI, has seen exponential growth, with technological advancements occurring weekly and the introduction of the first practical solutions for the business context. This technology represents a true "industrial revolution" as it not only offers isolated innovations but has the potential to completely reorganize productive activities, both conceptual and manual. In the business realm, artificial intelligence supports companies in data analysis, spanning from the financial sector to maintenance, while generative AI facilitates conceptual work through chatbots specialized in business needs. Additionally, it contributes to manual labor through a new generation of robots that not only perform repetitive operations with precision but also interact with human operators, carrying out tasks that require reasoning and responses to verbal commands. Given this complexity and the potential immediate and future repercussions, it is crucial that companies approach this transition phase with awareness. This awareness must start with management, CEOs, and entrepreneurs, who need to understand how this new technology can be integrated into their business vision and production model. In my role as a business consultant, I dedicate myself to raising awareness among executives, entrepreneurs, and CEOs about the potential of generative artificial intelligence. To this end, I have developed an approach that clearly and meaningfully explains the structure of a large language model (LLM), the core of generative AI platforms like ChatGPT or Gemini. To make the concept more accessible, I compare the operation of these models to that of a company, thus facilitating the understanding of their dynamics and potential. Let us imagine, therefore, that a large language model (LLM) is a company specialized in text processing. This company, which we will call "Language Leaders Inc.", consists of various departments and specific roles, each with well-defined tasks. All work synergistically to transform textual inputs into coherent and useful outputs. Text Processing Company: "Language Leaders Inc." Language Leaders Inc. is organized into two interdependent departments. The first department is dedicated to training and staff development, a fundamental aspect to ensure the company's productivity and efficiency. The second department focuses on actual production, applying the skills acquired by the employees to achieve the company's objectives. Training and Development Department of "Language Leaders Inc." Within the company "Language Leaders Inc.," the Training and Development Department plays an indispensable role. Here, a dedicated group of professionals is responsible for preparing and training the company team, ensuring that every employee, whether a "Token" or a "Neuron," is well-informed and equipped from day one. Training begins in the Data Archiving sector, where the "Knowledge Archivists" gather and catalog information from a multitude of sources, such as digital libraries, article databases, and web directories. This data forms the core set of resources that the Tokens will use in their daily work, while the Neurons learn to process and interpret this information to perform complex analyses and generate accurately calibrated responses. Moving on to the Text Analysis team, we find the "Text Analysts," true masters in the art of deconstructing documents into basic elements such as words, phrases, or individual characters. Each element is meticulously assigned to a Token, allowing it to acquire and specialize in specific portions of knowledge. Similarly, the Neurons are trained to refine their ability to process information based on their specializations, ensuring perfect synergy between analysis and text generation. At the heart of operational action, the "Configuration Technicians" serve as trainers for both Tokens and Neurons. These technicians devote their time to perfecting the skills of both entities, ensuring they become increasingly precise and reliable in their data processing work. Through progressive training programs, Neurons and Tokens are continuously guided towards improvement, much like a team leader develops the capabilities of their group. The "Attention Coordinators," true company strategists, evaluate and prioritize the information processed by the Tokens while setting tasks and goals for the Neurons based on the relevance of the data to ongoing projects. These coordinators ensure that every team member operates optimally and in line with the company's objectives. Lastly, we encounter the "Optimization Experts," high-level consultants who further refine the skills of Tokens and Neurons. Through an intensive process called fine-tuning, these professionals specialize the team members on targeted data sets, enhancing their ability to respond effectively and accurately to specific scenarios. For example, consider that "Language Leaders Inc." has trained its Tokens and Neurons with phrases like "The cat is on the mat" and "The dog plays with the ball." During their training, the Tokens and Neurons have learned the essential characteristics of animals and objects and have assimilated how these entities interact with each other. Thanks to this preparation, they can generate new textual content that is not only grammatically correct but also logically coherent and meaningful. At "Language Leaders Inc.," the Training and Development Department is crucial to ensuring that every Token and Neuron can effectively perform their roles, thus contributing to the overall success of the company in the field of text generation. Productive sector Pre-processing of raw material In the context of natural language processing, texts represent the essential raw material for the process of language analysis and generation, similar to the raw materials used in industrial production. In the imaginary company Language Leaders Inc., texts arrive as raw materials. The first phase is tokenization, which breaks down the text into smaller units. For example, tokenizing the phrase “Elaborazione del linguaggio naturale” divides the text into its components: "Elaborazione", "del", "linguaggio", "naturale". Each word or symbol represents a component of the raw material, which is assigned to a Token worker within the company, specifically trained for that type of text segment. This worker is able to match the text segment with a small package of information learned during training in the Training and Development Department. Once the text segment is matched to the Token workers, they transmit their information to the next department, composed of a team of specialist analysts called Attention Heads. Attention Heads: Team of Specialized Analysts Each attention head functions like a team of specialized analysts who examine various aspects of the information provided by the tokens, ensuring an accurate and multidimensional assessment of the details. Each team analyzes the data from unique and specific perspectives, such as temporal context, relationships between meanings, and grammatical connections, contributing to a deeper and more detailed understanding of the information. Question Office (WQ Matrix) This sub-team within each attention head is responsible for formulating relevant questions from the data provided by the Tokens. In practice, it transforms this information into pertinent questions that guide the analysis process. Key Office (WK Matrix) The Key Office identifies the information that answers the questions posed by the Question Office. This allows for filtering and selecting the crucial data for a deep understanding of the context. Value Office (WV Matrix) This sub-team transforms key information into data ready for further processing, generating values that represent useful and synthesized information. Synthesis Office (WO Matrix) The Synthesis Office collects and combines the results from the various attention head teams, ensuring that the unified information is coherent and ready for further processing. This team integrates the different analyses into a single cohesive view, resolving any contradictions and ensuring the complementarity of the information. William Enhancer - Specialist in Information Expansion (W1 Matrix) William Enhancer, as a specialist in information expansion, is responsible for analyzing the combined reports provided by the Synthesis Office. His main task is to identify sections that require deeper insights and additional details, aiming to transform the initial report into a more comprehensive and valuable informational resource for subsequent analyses. The first phase of the process involves a thorough evaluation of the synthesis report, during which William determines how to expand the existing information. He employs advanced techniques to enhance the data features, identifying more complex relationships and adding new dimensions to achieve a more detailed representation of the information. During the integration and transformation of the data, William further refines the features, applying advanced techniques that improve the representation of complex relationships among the information. Once the enrichment is complete, William prepares a detailed report intended for other departments for further processing. This report, structured clearly and organized methodically, facilitates the understanding and utilization of the enriched information. William Enhancer’s work is essential for information enrichment within the company. Without his intervention, the combined reports might lack the necessary depth for a comprehensive understanding. William ensures that all information is detailed and structured, ready to support the subsequent phases of the decision-making process, thereby contributing to the overall operational efficiency of the company. Simon Reducer – Expert in Information Synthesis and Simplification (W2 Matrix) Simon Reducer is a specialist in the synthesis and reduction of information. Working for Language Leaders Inc., his crucial task is to transform the information already processed by William Enhancer, his colleague specialized in data enrichment, into even more refined and concise outputs. This operation allows for the presentation of only the essential elements, indispensable for effective decision-making. Once he receives the enhanced information from William, Simon begins a careful evaluation aimed at identifying the key elements of the content. This step is strategic for separating relevant details from superfluous ones, a necessary process for creating a clean and incisive final product. After this selection, Simon proceeds with the condensation of the informational material. He eliminates any redundant details, focusing exclusively on the core points. During this process, he ensures that the relevance and meaning of the information are never sacrificed or distorted. Alongside the reduction of information, Simon carries out meticulous data formatting. He restructures and organizes the information in such a way as to maximize its effectiveness and ease of use. Through this reorganization, the data is optimized to ensure a fast and smooth decision-making process, free of complications. The final product of this scrupulous work is a streamlined, coherent report that is ready to be easily consulted, representing an added value for further analysis and decision-making. From Neuron to Neuron: Cycles of Continuous Processing and Refinement In the ecosystem of Language Leaders Inc., Neurons are a team of highly specialized workers, divided into workgroups known as decoding layers. Each Neuron within a group receives the "Simon Reducer" report and transforms it through precise processing, generating useful and contextualized outputs. This iterative process ensures that the information is continuously improved and refined. The processing carried out by the Neurons primarily includes linear operations, such as handling the received information with specific parameters. This process generates new representations of the information, which are then further processed by Alice the Activator. Alice adds more complex and sophisticated processing, which is essential for recognizing intricate patterns, selecting, and enhancing important information. The process repeats through different groups of Neurons, starting again when the Attention Heads of the next group analyze the output of the previous group. Subsequently, a colleague of William Enhancer further refines this information, which is then synthesized by a colleague of Simon Reducer within the same group. The output of Simon Reducer's colleague is finally processed within the same group of Neurons, completing the processing cycle at that level. Once this cycle is completed, the resulting processing is transferred to the next group of Neurons, where the cycle repeats. This process continues sequentially, group after group. The output of each group becomes the input for the next, creating a chain of transformations that continuously refines the information. The importance of the Neurons lies in their ability to perform accurate and value-adding transformations, constantly improving the quality and precision of the information. Their efficiency helps maintain a smooth workflow and reduces the likelihood of errors, ensuring that the final information is of high quality and ready for further processing and decision-making. Product Finalization and Distribution In "Language Leaders Inc.," the "Product Finalization and Distribution Department" plays a crucial role in ensuring that the final outputs are ready for use and comprehensible. Think of them as artisans who transform raw data into valuable and usable information. This department takes the information processed by the last group of Neurons and converts it into clear texts, detailed reports, intuitive graphs, well-organized tables, and other visualizations that simplify understanding. It's not just about presenting the information but making it accessible and useful for anyone who uses it. One of the key functions of the Department is the customization of the output. Each result is tailored to meet the specific needs of various users or departments, ensuring that the information is always relevant and targeted. The quality of the output is another fundamental aspect. Before any information is distributed, it undergoes rigorous checks to ensure its accuracy and compliance with corporate standards. And it doesn't end there. After distribution, the department gathers feedback from users to further improve the quality of the output. This continuous improvement cycle ensures that the company never stops progressing. The Product Finalization and Distribution Department at "Language Leaders Inc." is essential for the effective and high-quality presentation of information. This department closes the processing cycle, ensuring that every result is ready to make a difference. Critical Issues in the Business Context of "Language Leaders Inc." One of the potential critical issues concerns the insufficient training of the employees at "Language Leaders Inc." Let's consider an example where the company receives raw material, in our case a text, whose topic is either not covered or covered in a generic way in the training provided to the company's employees. Suppose a request demands specific details about the application of new legislative regulations on cryptocurrencies in a country like Liechtenstein or Malta. These regulations might have just been released or updated and contain very technical details regarding fiscal aspects, compliance, or blockchain technology that are not present in the Training and Development Department's programs at "Language Leaders Inc." As a result, the final product released by the "Product Finalization and Distribution Division" of "Language Leaders Inc." might provide a generic response about cryptocurrency regulations, based on commonly discussed information or data available in large datasets provided by the company's "Knowledge Archivists." This may fail to capture the nuances or technical details of the new laws or specific laws of a country, leading to a response that, while grammatically correct, is inadequate in terms of information or even misleading. The problem will become apparent after the distribution of the finished product, as customer feedback will highlight issues related to the quality of the product provided by the company. In this case, "Language Leaders Inc." can address and resolve the issue by having its Training and Development Department acquire the missing documentation regarding the new legislative regulations on cryptocurrencies and integrate it into the department's training programs. Similar problems arise when the "Knowledge Archivists" manage sources that contain inaccuracies, false information, or distinctive cultural aspects of populations or ethnicities that, by their nature, differ and can create cultural conflicts. Of course, these are just two examples of the typical critical issues faced by companies like "Language Leaders Inc.," and, as in all companies, there are many more critical issues. However, these two issues are the ones that most significantly impact the quality of the company's production products. Implementation and Management of Generative Artificial Intelligence in Companies: Strategies and Challenges In our "virtual" journey inside the workings of the company "Language Leaders Inc.," a metaphor to explain the operation of language models like ChatGPT or Gemini, we have explored only a few aspects of these systems. The fundamental element to understand is that within these generative artificial intelligence platforms, there is no genie in a bottle or an oracle capable of answering any question. Instead, there exists an extremely complex logical-mathematical structure, so intricate that some of its functionalities remain mysterious even to the developers themselves. The approach of "Language Leaders Inc." is clearly statistical. Translating this aspect into daily human experience, we could consider it an experience-based approach. There are no mathematical structures capable of providing certain answers to questions posed to LLMs. The answers they provide depend on the organization of the algorithm and its training, that is, the "experience" of the LLM we are querying. This aspect helps us understand why, when we ask the same question to generative AI platforms, the answers we get are always different: sometimes only slightly, other times substantially. This happens because the statistical approach adopted by "Language Leaders Inc." is not deterministic. To clarify, if we need to predict the fall of an apple from a branch, we can use Newton's equation, which allows us to predict exactly the position of the apple second by second. However, in the world of knowledge, there is no deterministic formula like Newton's for the fall of bodies. Therefore, the statistical approach, which we can compare to an experience-based approach, is mathematically rigorous and scientific but remains probabilistic. When deciding to adopt a generative AI platform within the company, the first question to ask is whether this platform has the necessary and sufficient "experience" to meet the company's needs. If we want to provide an initial assessment of the adequacy of a generative AI platform with generic training, such as OpenAI's ChatGPT or Google's Gemini, we will discover that for simple support tasks within companies, the training might already be sufficient. However, as we delve into specific and highly professional tasks, it becomes clear that the support offered by platforms with generic training is not always able to fully meet the company's needs. This is mainly related to the nature of the training of these platforms and thus their "experience." Therefore, for companies intending to adopt generative AI platforms, it is essential to consider from the outset the further training of these platforms with the information and specifics of their own organization. This step, which may seem relatively simple, is actually one of the most complex, due to the often distributed and compartmentalized (siloed) nature of corporate data and information. To structurally apply generative AI within companies, it is essential to update the management of corporate data. This aspect represents one of the greatest costs, both in economic terms and time. Another crucial question for a company intending to adopt generative AI platforms is who to put in charge of the project. Naturally, IT professionals are often seen as the most suitable candidates for this role. However, analyzing the experiences of companies that have already embarked on this path, it emerges that the most suitable figure to manage the introduction of these technologies is someone with an in-depth knowledge of the company's organization. This depends on the main characteristic of artificial intelligence, particularly generative AI, of being a transversal technology that will inevitably affect all company departments, even if not immediately. Therefore, only someone with a holistic vision of the company can understand how this technology can contribute to the development and improvement of the organization. Another important aspect concerns the goal of generative AI platforms, which is not strictly technological. Unlike universities, where the goal is to demonstrate that a certain technology or scientific vision works, in companies, it is necessary to implement these technologies to ensure the best possible economic results. For this reason, the overall vision and interests of the company remain central. Therefore, to effectively manage the adoption of generative AI platforms, it is crucial to entrust the project to someone who has a deep understanding of the company's structure and needs, as well as a comprehensive vision of the cross-sectional potential of these technologies. Another crucial aspect is how to proceed to implement generative AI within companies. From the experiences of companies that have already embarked on this path, it clearly emerges that the recommended approach is an agile one. This implies a project that evolves along the way but must be seen as a comprehensive and not partial project. It is advisable to start with the most easily implementable areas, which typically for companies are marketing and communication activities. In these areas, the experience of generative AI platforms is already sufficiently advanced to provide effective support. Despite starting with the areas where the use of these platforms is most immediate and where the economic return is already measurable, it is essential to adopt a general approach that learns from previous experiences. If the company starts with the marketing department, all acquired knowledge must be capitalized to redesign the overall project of AI introduction. Using a recursive method, similar to that of LLMs, the implementation of the generative AI project in the company becomes more efficient. If you think there is a unique and prepackaged solution to introduce generative AI into your company, the likelihood of error is very high. Another mistake could be waiting for the evolution of generative AI in the software platforms already in use in the company. This approach is valid only for companies that use a single software platform to manage all business activities, making it natural to wait for new software versions. However, if your company manages different software platforms dedicated to various activities, the introduction of generative AI offers the advantage of unifying the data processed by the different platforms under a single interface for certain types of operations. However, it is important to note that in this case, the data management issue previously mentioned reemerges. Once decided how to introduce generative AI within the organization, one of the most important aspects to consider is the training of personnel. The skills necessary to use generative AI platforms are mainly divided into two categories. The first competence is computational, which translates into the ability to break down a complex problem into various steps. This skill is not exclusive to programmers or those who perform conceptual work, but is also applicable to more practical tasks. For example, in managing a vegetable garden, one must prepare the soil, identify planting or transplanting areas, irrigate, weed, and help the plants grow. These simple steps allow for a functional garden. Similarly, computational ability allows one to break down a complex goal into smaller, manageable steps, facilitating the use of generative AI platforms. The second competence is critical, which is the knowledge of the specific domain in which one operates. Since the answers provided by generative AI platforms are not deterministic but probabilistic and based on the platform's own experience, it is inevitable that some answers are not perfectly aligned with the set goals. Therefore, it is essential that users have a good understanding of the specific context in which they apply AI, to be able to critically evaluate the answers and adapt them to their needs. Once the implementation of AI within companies has begun, it is crucial to understand that it is a job that will never end. To clarify the concept, consider the difference between acquiring standard software or technology and adopting generative AI. While standard technology, once installed and started, mainly requires technological maintenance and training of new personnel, generative AI is an entity in continuous evolution. As discussed in the previous parts of this article, generative AI is in constant evolution, both in its training and in the algorithms that process the information. Its statistical and non-deterministic nature makes constant monitoring of the quality and relevance of the responses provided by the platforms to the assigned tasks indispensable. Regarding cost management, the experiences of pioneering companies in the sector show that for every euro invested in the initial implementation of the platform, three euros will be necessary for its continuous maintenance and updating. This means that investment in generative AI does not end with its initial adoption, but requires a constant commitment to ensure that the technology remains effective and relevant over time. Examples of what LLMs are used for in companies Let's now look at some concrete examples of how companies are implementing AI, and in particular generative AI, within their organizations, both in conceptual work and in manual work through intelligent robotics. Uses of LLMs in Conceptual Work Data Analysis and Management Company: JPMorgan Chase JPMorgan Chase is one of the leading global financial institutions, operating in over 100 countries. It offers banking, financial, investment, and wealth management services to private clients, businesses, and governments. JPMorgan Chase is adopting generative artificial intelligence tools with a cautious and disciplined approach. The company has filed for the trademark "IndexGPT," a project that employs generative AI for various business purposes, including consultancy and financial software. However, JPMorgan has specified that it will not fully adopt these tools until all issues related to data security and ethics are resolved. Additionally, the company already has over 300 AI use cases in production, employed for activities such as risk management, marketing, and fraud prevention. This reflects a significant commitment to AI adoption, while maintaining a particular focus on responsible and secure implementation of the technology. Automated Customer Service Company: American Express American Express is a leading multinational financial company in payment services and travel solutions. It offers credit cards, banking products, and expense management for customers worldwide. American Express is adopting generative AI to improve customer service. The company has identified around 500 potential applications for this technology and has already initiated some promising trials. For instance, American Express has tested a generative copilot for travel consultants, reducing call handling times by approximately 60 seconds, allowing for faster responses to customer inquiries. This tool will be expanded to more countries by the end of 2024. Moreover, American Express is exploring the use of generative AI models to support their software engineers, enhancing their efficiency and satisfaction. For these experiments, the company uses both proprietary and open-source models. Thus, American Express is implementing LLM-based chatbots and other forms of generative AI to increase efficiency and customer satisfaction, maintaining a cautious and controlled approach to mitigate the risks associated with this technology. Human Resources Management Company: Unilever Unilever is an Anglo-Dutch multinational specializing in consumer goods. Founded in 1929, it operates in over 190 countries, producing food, beverages, home, and personal care products. Unilever is using generative artificial intelligence to automate the initial screening process of candidates in human resources. The company has partnered with Accenture to accelerate and scale generative AI solutions through the AI Horizon3 Lab in Toronto. This lab focuses on various AI projects, including HR management, where AI is used to analyze and select resumes, improving the efficiency of the selection process. Unilever also uses artificial intelligence for other business purposes, such as trend forecasting and complex data modeling, demonstrating a continuous commitment to integrating advanced technologies to optimize various business operations. The integration of AI into the recruitment process has led to significant improvements, such as reduced hiring times and increased diversity among new hires. Additionally, Unilever has saved over 50,000 hours in interview times thanks to the automation of the screening process. Legal Support Company: Baker McKenzie Baker McKenzie is a global law firm offering legal and business consultancy services internationally. Founded in 1949, it has a presence in over 40 countries and is distinguished by its multinational expertise. In 2024, Baker McKenzie continues to use generative artificial intelligence to enhance its legal processes, including the review and generation of legal documentation. The firm has implemented advanced AI technologies to increase efficiency in legal service delivery and develop new services. A notable example is the collaboration with the AI platform SparkBeyond, which led Baker McKenzie to win the AI Innovation Award in 2022 for innovative AI use in the legal sector. Furthermore, Baker McKenzie has established a dedicated machine learning practice, BakerML, which pilots customized models and AI-based workflows for clients. This includes using large language models (LLMs) to accelerate document review processes and reduce errors. The firm continues to leverage AI capabilities to improve the efficiency and quality of legal services offered to its clients, consolidating its position as a leader in legal innovation. Automated Translation Company: Netflix Netflix is a global streaming platform offering movies, TV series, and original content. Founded in 1997, it has become a leader in the on-demand entertainment sector, available in over 190 countries. In 2024, Netflix continues to use generative artificial intelligence for the translation and localization of its content into various languages, implementing several AI projects. These include the automatic translation of video materials, making content more accessible to a global and diverse audience. Netflix's localization strategy goes beyond simple translation and includes transcreation, adapting content to resonate with the cultural context of the target audience. These efforts demonstrate Netflix's commitment to using advanced artificial intelligence technologies to expand its global market reach, improving user experience through more efficient and accurate translations and localizations. Research and Development Company: Pfizer Pfizer is one of the leading global biopharmaceutical companies, committed to the development, production, and distribution of innovative drugs and vaccines to improve health and well-being. In 2024, Pfizer continues to use generative artificial intelligence to accelerate and optimize research and development processes in the biomedical field. The company collaborates with AWS, leveraging AI platforms such as Amazon Bedrock and Amazon SageMaker for numerous use cases, including the generation of scientific and medical content, the creation of initial drafts of patent applications, and the identification of new therapeutic targets in oncology. This approach saves time and resources, improving overall efficiency in the research and development of new drugs. Pfizer is also employing supercomputing and machine learning models to screen millions of compounds in the search for new drugs. A significant example is the development of the oral treatment for COVID-19, PAXLOVID™, where the use of these technologies has significantly reduced the time required to bring new drugs to market, while improving the quality and accuracy of drug effect predictions. In summary, Pfizer's use of large language models (LLMs) and other generative AI technologies is transforming the way the company conducts biomedical research. This allows for the generation of new scientific hypotheses and accelerates the drug development process, contributing to improved operational efficiency and the quality of treatments offered. Supply Chain Optimization Company: DHL DHL is a multinational leader in logistics, specializing in international shipping, express couriers, and supply chain management, with a vast global network and innovative solutions for businesses. In 2024, DHL is implementing artificial intelligence to optimize warehouse and distribution flow management. The company has launched pilot projects using predictive models and optimization algorithms to improve order fulfillment rates and prevent errors. These models leverage AI to automate workflows and allocate resources more efficiently, increasing resilience and reducing operational costs. DHL is also using AI for last-mile delivery route optimization, improving the accuracy of shipment arrival forecasts and optimizing courier routes in real-time. Additionally, DHL is exploring visual picking technologies and collaborative robotics to increase productivity and reduce errors in warehouses. The company has partnered with Robust.AI to develop and implement an innovative fleet of warehouse robots, such as "Carter," a collaborative mobile robot designed to improve material handling in warehouses. These initiatives demonstrate DHL's commitment to integrating advanced artificial intelligence technologies to improve the efficiency and reliability of the supply chain. Additionally, DHL has updated the myDHLi platform with a virtual assistant based on generative AI, improving visibility, control, and operational efficiency for its customers. Content Marketing Company: HubSpot HubSpot is a leading company in marketing, sales, and customer service software, offering an all-in-one platform to help businesses grow and manage customer relationships. In 2024, HubSpot continues to use generative artificial intelligence to create personalized marketing content based on user preferences. The company has developed AI tools, such as the Content Assistant, that help generate ideas for blog posts, marketing emails, and social media content, improving the efficiency and quality of the content produced. These tools allow for the creation of tailor-made content for specific audience segments, optimizing engagement and conversion. A 2024 report on the state of marketing by HubSpot reveals that 77% of marketers using generative artificial intelligence believe it helps create more personalized content. Additionally, 79% of marketers state that content created with AI performs better than content created without it. Generative artificial intelligence is also used to predict customer behavior and optimize marketing strategies based on historical data and current trends. This approach enables HubSpot to offer more targeted and effective marketing solutions, better responding to the specific needs of customers. Customer Sentiment Analysis Company: X Company X, formerly known as Twitter, is a social media platform that allows users to send and read short messages called "tweets." Founded in 2006, it is famous for its speed and interactivity. In 2024, the platform X uses generative artificial intelligence for sentiment analysis. The company employs large language models (LLMs) to analyze and classify the sentiments expressed by users in tweets, identifying whether they are positive, negative, or neutral. This process helps monitor trends in online discussions and provides valuable insights into how a particular topic or brand is perceived. X uses these technologies to improve its ability to detect changes in user sentiment over time, allowing for the quick identification of significant shifts in public opinion. For instance, the Sprout Social listening platform, integrated with X, allows for the visualization of sentiment summaries and trends over time, helping companies better understand the dynamics of online conversations and respond promptly to user opinions. Additionally, sentiment analysis via generative AI not only allows understanding if a tweet is positive or negative but also analyzes the context and intent behind user expressions, distinguishing between genuine feedback, sarcasm, complaints, or questions. This approach provides companies with more detailed and actionable insights to adapt their marketing and communication strategies. Thus, X is using generative artificial intelligence for sentiment analysis and monitoring trends in online discussions, providing advanced tools for interpreting user emotions and opinions. Training and Development Company: Coursera Coursera is an online learning platform that offers courses, specializations, and certifications on various topics, developed in collaboration with leading universities and companies worldwide. In 2024, Coursera continues to use generative artificial intelligence to enhance the learning experience for its users. The platform has introduced the "Coursera Coach," a virtual assistant powered by generative AI, which answers students' questions and provides personalized feedback. This coach can quickly summarize video lessons and suggest specific resources to help students better understand the concepts covered in the courses. Additionally, Coursera is implementing AI-assisted course creation functionalities. These tools can auto-generate course content, such as the overall structure, readings, assignments, and glossaries, based on simple inputs provided by human authors. This significantly reduces the time and costs required to produce high-quality content. These innovations demonstrate Coursera's commitment to using AI to improve the learning experience, making courses more accessible and personalized for students worldwide. Uses of Intelligent Robotics in Manual Labor Flexible Automation in Production Company: Fanuc Fanuc is a Japanese multinational company and a leader in the production of industrial robots, numerical controls (CNC), and machine tools. Founded in 1956, it is renowned for its innovation and advanced automation. In 2024, Fanuc continues to leverage artificial intelligence to enhance its robotic solutions, especially in handling non-uniform objects on the assembly line. The collaboration with NVIDIA has led to the development of advanced robotic systems that utilize artificial vision and machine learning for the identification and manipulation of objects of various sizes and shapes without the need for predefined programming. This approach allows the robots to adapt in real time to variations in the production process, improving flexibility and operational efficiency. Fanuc has demonstrated these capabilities at various industry events and trade shows, such as Automate 2024 and CES 2024, showcasing how their robots can perform complex tasks like recognizing and handling mixed parts using 3D vision sensors and AI algorithms. These robots can identify and pick up objects in challenging lighting conditions, thereby enhancing productivity and reducing downtime. In summary, Fanuc integrates AI into its robotic systems to offer flexible automation solutions that improve productivity and dynamically adapt to the variable needs of production without the need for manual reprogramming. Autonomous Warehouse Management Company: Ocado Ocado is a British company specializing in online grocery retail. It employs advanced automation and robotics technology to manage its warehouses and customer deliveries. In 2024, Ocado continues to use artificial intelligence and advanced vision systems to autonomously manage its warehouses. The company has developed highly sophisticated robots capable of navigating, collecting, and sorting products autonomously within their distribution centers. These robots operate in a 3D grid system called the "Hive," where they communicate with each other to optimize the movement and picking of items, significantly reducing order processing times. Ocado also utilizes robotic arms equipped with vision systems and artificial intelligence, capable of handling a wide range of products regardless of their shape and size. These robots can identify and manage items without the need for predefined programming, dynamically adapting to the variations in assigned tasks. Ocado's innovative approach to warehouse automation leverages artificial intelligence to improve operational efficiency, allowing robots to operate with a high degree of autonomy and flexibility. Furthermore, Ocado has introduced new technologies such as the series 600 bot, which is lighter and more efficient, and automated loading systems that reduce labor costs and increase productivity. These innovations not only enhance productivity and reduce downtime but also facilitate the scalability and installation of technologies in smaller warehouses closer to customers, improving the overall efficiency of the supply chain. Advanced Precision Agriculture Company: Blue River Technology Blue River Technology, a division of John Deere, develops precision agriculture solutions based on artificial intelligence. It utilizes computer vision and machine learning to optimize crop management. In 2024, Blue River Technology continues to use advanced artificial intelligence and computer vision in its robots to improve agricultural efficiency and reduce the use of chemicals. Their See & Spray platform, developed in collaboration with John Deere, employs high-resolution cameras and advanced computing modules to identify and spray herbicides only on weeds, thereby saving up to 90% of herbicides compared to traditional methods. This system leverages convolutional neural networks trained on millions of images to quickly distinguish between crops and weeds. The technology developed by Blue River is highly precise and adaptable, reducing herbicide usage and increasing crop yields. The robots can dynamically adjust to changing field conditions without the need for predefined programming, ensuring a sustainable and efficient approach to precision agriculture. Advanced Collaborative Robotics (Cobots) Company: Universal Robots Universal Robots is a leading company in the production of collaborative robots (cobots). Founded in 2005, it develops innovative solutions for industrial automation, enhancing productivity and safety. In 2024, Universal Robots continues to integrate artificial intelligence into its collaborative robots (cobots) to improve path planning and 3D picking solutions. Through collaboration with NVIDIA, Universal Robots has developed cobots that can adapt their movements and actions based on the behavior and position of human operators, increasing efficiency and safety in industrial applications. The integration of the NVIDIA Isaac platform and the Jetson AGX Orin module has enabled Universal Robots to achieve path planning 50-80 times faster than traditional solutions. These cobots can now perform complex tasks such as autonomous inspection and piece picking without the need for predefined programming, making industrial processes more flexible and adaptable. These innovations reflect Universal Robots' commitment to transforming cobots from simple tools into intelligent partners that enhance productivity and creativity in the workplace, allowing for more natural and safer interaction with human operators. Environmental Data Collection Automation Company: Saildrone Saildrone, Inc. is a US-based company headquartered in Alameda, California, specializing in the design and operation of unmanned surface vehicles (USVs) powered by wind and solar energy. These marine drones are used to collect real-time oceanographic and atmospheric data, supporting scientific research, seafloor mapping, and maritime safety. Founded in 2012, Saildrone is known for its environmentally friendly technologies and ability to perform long-duration missions in extreme ocean conditions. In 2024, Saildrone continues to use autonomous marine drones equipped with advanced artificial intelligence to collect oceanographic and atmospheric data in extreme weather conditions. Saildrone’s drones, such as the Surveyor model, are designed to conduct ocean monitoring and mapping missions using a combination of advanced sensors, radar, automatic identification systems (AIS), and machine learning software to provide detailed and real-time situational awareness. These marine drones can operate autonomously for extended periods, collecting essential data for hurricane forecasting, ocean floor mapping, and environmental monitoring. Saildrone’s technology enables the measurement of various meteorological and oceanographic variables, making them valuable tools for scientific research and maritime safety. For instance, the drones have been used to track hurricanes in the North Atlantic and to map unexplored ocean areas, contributing to the understanding of marine ecosystems and the management of ocean resources. Saildrone drones are powered by solar and wind energy, making them highly energy-efficient. Additionally, their ability to operate autonomously and continuously makes them ideal for long-duration missions in extreme environments. The Saildrone Mission Portal control platform allows for real-time monitoring and mission management, providing high-quality data accessible 24/7 through dedicated APIs. Saildrone has also collaborated with NVIDIA to integrate advanced AI technologies, further enhancing the data collection and analysis capabilities of its drones. This collaboration has led to the development of AI vision applications for image analysis and object detection, improving navigation and real-time data collection. In summary, Saildrone uses advanced AI technologies to enhance the efficiency and accuracy of environmental data collection, significantly contributing to the understanding of marine ecosystems and the management of ocean resources. Advanced Kitchen Robots Company: Moley Robotics Moley Robotics is a company that develops autonomous and intelligent kitchen robots. Their flagship product, the Moley Robotic Kitchen, can autonomously cook gourmet meals, combining advanced robotics and artificial intelligence. In 2024, Moley Robotics continues to use artificial intelligence in its advanced kitchen robots, such as the X-AiR model. This system combines precision robotics and AI software to prepare meals from an extensive library of recipes, adapting to user preferences and continuously improving culinary techniques through real-time data collection. Moley's kitchen robots, including the X-AiR and B-AiR models, use advanced robotic arms to perform a range of complex culinary tasks, such as pouring, mixing, cooking on induction stoves, and cleaning up after preparation. These systems rely on 3D recordings of professional chefs' culinary preparations, allowing the robots to precisely replicate the movements and techniques of chefs. Additionally, the system is user-friendly, featuring a touchscreen interface that allows users to select recipes and customize meals according to their dietary preferences. The robots can also be programmed to follow custom recipes recorded by the users themselves, making the culinary experience highly personalized and interactive. Moley Robotics recently opened the first luxury robotic kitchen showroom in London, offering visitors an immersive and interactive experience of the advanced capabilities of their kitchen robots. Robots for Recognition and Handling of Recyclable Materials Company: AMP Robotics AMP Robotics is a leader in applying artificial intelligence to recycling technology. It uses advanced robotic systems to automate the sorting and classification of waste, enhancing efficiency and sustainability in the recycling industry. In 2024, AMP Robotics continues to utilize advanced artificial intelligence to optimize the recycling process through its robots equipped with computer vision. AMP's robotic systems, such as the AMP Cortex™ model, leverage AI to identify and separate recyclable materials with high precision and speed, capable of handling up to 80 items per minute with a 99% accuracy rate. AMP's AI platform, known as AMP Neuron™, employs deep learning techniques to continuously improve material identification capabilities. This system can recognize and classify various recyclable materials, such as plastics, paper, and metals, based on colors, sizes, shapes, and other distinctive features. Over time, AMP has expanded its offerings to include complete automation solutions for material recovery facilities (MRFs), such as the AMP Cortex-C, a compact and easy-to-install system designed to fit into limited spaces and optimize sorting operations without requiring costly retrofits or extended downtime. These robots not only enhance the efficiency of the recycling process but also provide real-time data to optimize recycling center operations, helping to reduce operational costs and increase material recovery rates. AMP Robotics is also expanding its global presence, partnering with clients in Europe and Asia to modernize recycling infrastructure with their advanced AI technology. Therefore, the use of advanced AI and robotics by AMP Robotics underscores their commitment to modernizing global recycling infrastructure and making the process more sustainable and economically beneficial. Conclusion Modern companies must navigate a technological transformation that may seem complex but is essential for staying competitive in today’s market. Artificial intelligence, particularly generative AI, represents one of the most promising and powerful innovations available to executives and entrepreneurs. In recent years, generative AI has demonstrated significant impacts across various sectors, from finance to logistics, healthcare to manufacturing. Its ability to analyze vast amounts of data, generate complex content, and support strategic decisions offers companies unprecedented opportunities to improve operational efficiency and the quality of their products and services. One fundamental aspect of successfully adopting generative AI is the awareness and preparedness of management. Executives and entrepreneurs must understand not only the technical workings of these technologies but also their potential applications within business processes. It is crucial to start with a clear vision of how AI can be integrated into the business strategy, identifying areas where it can bring the most benefits. This requires a structured approach that begins with staff training and extends to the reorganization of workflows to incorporate new technologies. Imagine a company as a large organizational machine where every gear must function perfectly to achieve the best results. In this context, generative AI can be seen as a sophisticated optimization system, capable of improving every part of the production and decision-making process. However, to fully exploit these potentials, continuous commitment is needed in terms of model training and updating internal skills. Staff training must be ongoing, with dedicated programs that allow all levels of the organization to familiarize themselves with new technologies and use them effectively. One of the most emblematic examples is represented by generative AI platforms used for data analysis and human resource management. Companies like JPMorgan Chase and Unilever have shown how adopting AI tools can significantly improve operational efficiency, reduce management times, and increase decision-making accuracy. In the finance sector, for example, AI is used for risk management and fraud prevention, while in human resources, it supports the candidate selection process, reducing the time needed for recruitment and improving diversity and inclusion. Another sector where generative AI is making a difference is production. Companies like Fanuc and Ocado are implementing advanced robots that use AI to improve the precision and efficiency of production processes. These robots can dynamically adapt to variations in the production process, performing complex tasks such as handling non-uniform objects and autonomous warehouse management. This not only increases productivity but also reduces operating costs and improves the quality of the final products. Furthermore, generative AI also finds applications in healthcare and security sectors. CMR Surgical uses advanced surgical robots to perform operations with greater precision and customization, improving clinical outcomes and reducing patient recovery times. Knightscope, on the other hand, has developed autonomous security robots that use AI to patrol and monitor designated areas, enhancing public safety and reducing the risks associated with traditional surveillance. To effectively implement generative AI, companies must adopt an agile approach, starting with the most easily implementable areas and progressively building on these foundations. It is crucial that the introduction of these technologies is led by someone with an in-depth understanding of the corporate organization, capable of comprehending how AI can contribute to the development and overall improvement of the company. This implies not only a strategic vision but also the ability to manage corporate data effectively, ensuring that information is always up-to-date and accessible. In conclusion, the adoption of generative AI represents a unique opportunity for companies to transform their production and decision-making processes. However, to fully exploit these potentials, constant commitment to staff training, data management, and the definition of a clear and integrated strategy is necessary. Only in this way can companies ensure the effective and sustainable implementation of these technologies, gaining significant competitive advantages in the long term.
- Il ruolo dei k-sparse autoencoders in GPT-4: Verso un'intelligenza artificiale più interpretabile
I ricercatori di OpenAI hanno studiato l'uso dei k-sparse autoencoders per estrarre funzionalità interpretabili dai modelli linguistici come GPT-4. Questi autoencoders, tramite una rappresentazione compressa, migliorano la comprensione dei dati. Gli autoencoders k-sparse, che mantengono solo le attivazioni più significative, bilanciano la qualità della ricostruzione con la sparsità, riducendo il problema dei latenti morti. Inoltre, sviluppano nuove metriche per valutare l'efficacia delle funzionalità estratte e migliorare la comprensione e l'efficienza dei modelli di IA. Leo Gao, Tom Dupré la Tour, Henk Tillman, Gabriel Goh, Rajan Troll, Alec Radford, Ilya Sutskever, Jan Leike e Jeffrey Wu di OpenAI hanno esplorato l'uso degli autoencoders sparsi per estrarre funzionalità interpretabili dai modelli linguistici. Questi autoencoders sono tecniche di apprendimento automatico che cercano di ricostruire i dati di input attraverso una rappresentazione compressa, chiamata livello di strozzatura, mantenendo solo una parte delle informazioni. Questo approccio è particolarmente promettente perché permette di identificare schemi utili e interpretabili all'interno dei dati, rendendo i modelli più comprensibili e utili. Quando si parla di modelli linguistici come GPT-4 o Gemini, ci si riferisce a sofisticati sistemi di intelligenza artificiale capaci di apprendere da vastissime quantità di testo per generare risposte, tradurre lingue, e svolgere altre attività legate al linguaggio. Questi modelli apprendono tantissimi concetti diversi, quindi per raccogliere tutte le informazioni necessarie servono autoencoders molto grandi. Gli autoencoders sono strumenti che aiutano a semplificare e a comprimere i dati mantenendo solo le parti più importanti. Tuttavia, uno dei problemi principali con autoencoders così grandi è trovare un equilibrio tra la qualità della ricostruzione dei dati e la necessità di mantenerli compressi. Inoltre, c'è la difficoltà di gestire le "unità latenti morte", cioè quelle parti del sistema che non contribuiscono attivamente a ricostruire le informazioni. Immagina di voler imparare una nuova lingua utilizzando un'enorme libreria di libri e articoli. Ogni libro contiene migliaia di parole e frasi, molte delle quali si ripetono o sono meno importanti. Un modello linguistico come GPT-4 è come uno studente straordinariamente intelligente che legge tutti questi libri e impara a rispondere a domande, tradurre testi e fare altre cose basate su ciò che ha letto. Gli autoencoders, in questo scenario, sono come un taccuino dove lo studente annota solo le informazioni più utili e significative. Tuttavia, se il taccuino è troppo piccolo, lo studente non può prendere appunti abbastanza dettagliati per ricordare tutto. D'altra parte, se il taccuino è troppo grande, potrebbe essere difficile trovare le informazioni rilevanti quando servono. Il problema delle "unità latenti morte" è simile a prendere appunti che poi non vengono mai riletti o usati. Sono nel taccuino, ma non contribuiscono realmente a ricordare o ricostruire le informazioni apprese. Gli autori dello studio hanno cercato di risolvere questi problemi trovando un equilibrio tra la qualità delle note (ricostruzione dei dati) e la quantità di informazioni davvero utili (sparsità), assicurandosi che ogni appunto nel taccuino sia utile e rilevante. Per affrontare queste sfide, gli autori propongono l'uso degli autoencoders k-sparse, che permettono di controllare direttamente il livello di sparsità (ossia, la quantità di informazioni davvero utili che viene mantenuta), facilitando così la calibrazione del modello. Questo approccio migliora il bilanciamento tra la ricostruzione dei dati e la sparsità: in altre parole, aiuta a mantenere un equilibrio ottimale tra la capacità del modello di ricostruire accuratamente i dati originali e la necessità di comprimere le informazioni, mantenendo solo le più rilevanti. Inoltre, i ricercatori hanno introdotto alcune modifiche che riducono significativamente il problema dei latenti morti, anche quando il modello viene utilizzato su larga scala. Grazie a queste tecniche, i ricercatori hanno osservato leggi di scaling chiare, cioè regole prevedibili su come l'aumento della dimensione degli autoencoders e il livello di sparsità influenzino le prestazioni del modello. Inoltre, hanno sviluppato nuove metriche per valutare la qualità delle funzionalità estratte dagli autoencoders. Le "funzionalità estratte" si riferiscono ai concetti e alle informazioni significative che il modello riesce a identificare e isolare dai dati grezzi. Queste metriche si basano su diversi fattori: quanto bene il modello riesce a recuperare le funzionalità ipotizzate, quanto sono comprensibili le attivazioni generate e sulla sparsità degli effetti a valle, ovvero l'impatto che le modifiche alle rappresentazioni compresse hanno su altre operazioni del modello. In generale, queste metriche mostrano un miglioramento con l'aumento della dimensione degli autoencoders. Immagina un archivio digitale di fotografie. Un autoencoder è come un sistema che, guardando tutte le foto, cerca di comprendere quali sono le caratteristiche più importanti, come i colori dominanti, le forme o i soggetti principali. Ad esempio, se l'archivio contiene molte foto di gatti, l'autoencoder imparerà a riconoscere e comprimere le informazioni relative ai gatti, come la forma delle orecchie e il colore del pelo. Ora, se questo autoencoder diventa più grande e sofisticato, sarà in grado di identificare e memorizzare una maggiore varietà di caratteristiche, come le razze specifiche dei gatti o le espressioni facciali. Le nuove metriche sviluppate dai ricercatori aiutano a valutare quanto bene l'autoencoder riesce a ricostruire queste caratteristiche riconosciute (funzionalità ipotizzate) e quanto queste informazioni siano utili e comprensibili per altri compiti, come la classificazione delle foto. Ad esempio, una metrica potrebbe valutare se il sistema riesce a distinguere correttamente tra un gatto e un cane (recupero delle funzionalità ipotizzate), mentre un'altra potrebbe misurare se le informazioni memorizzate dal sistema sono facili da capire per un altro programma che cerca di descrivere le foto (spiegabilità delle attivazioni). Infine, una metrica sulla "sparsità degli effetti a valle" potrebbe valutare se le rappresentazioni compresse delle foto influenzano positivamente altri processi, come la ricerca di immagini simili. In sostanza, queste tecniche e metriche permettono di migliorare continuamente il modo in cui gli autoencoders estraggono e utilizzano le informazioni importanti dai dati, rendendo i modelli di intelligenza artificiale più efficaci e comprensibili. Per dimostrare la scalabilità del loro approccio, i ricercatori hanno addestrato un autoencoder con 16 milioni di unità latenti sulle attivazioni di GPT-4, elaborando ben 40 miliardi di token. In termini semplici, significa che hanno creato un sistema estremamente potente in grado di gestire e analizzare una quantità enorme di dati testuali. Questo lavoro non solo dimostra che la loro soluzione è tecnicamente fattibile, ma mette anche a disposizione di tutti il codice sorgente e gli autoencoders, rendendoli accessibili come modelli open-source. Inoltre, hanno sviluppato un visualizzatore che permette di esplorare e comprendere le funzionalità estratte dal modello. Immagina di avere un programma che non solo può leggere e comprendere un'enorme quantità di libri, ma che può anche spiegarti in dettaglio come ha estratto le informazioni più rilevanti da questi libri. Questo visualizzatore agisce come una lente d'ingrandimento che permette di vedere esattamente come il modello analizza e processa i dati, rendendo più trasparente e comprensibile il funzionamento di questi complessi sistemi di intelligenza artificiale. Potenziale degli sparse autoencoders nei modelli linguistici L'addestramento degli autoencoder viene eseguito sui flussi residui sia di GPT-2 small che di modelli di dimensioni crescenti fino a GPT-4. Si sceglie di usare i flussi residui su uno strato che si trova in fondo alla rete, perché ha la capacità di avere molte funzionalità senza essere particolarmente adatto a prevedere i token seguenti. Per i modelli della serie GPT-4, viene selezionato uno strato a 5/6 della profondità totale della rete, mentre per GPT-2 small viene utilizzato lo strato 8, corrispondente a 3/4 della profondità. Tutti gli esperimenti utilizzano una lunghezza del contesto di 64 token. Gli strati finali della rete vengono scelti perché accumulano informazioni da tutte le fasi precedenti del modello, offrendo una rappresentazione complessa e dettagliata del contesto. Tale profondità di informazione è cruciale per un autoencoder, che deve essere in grado di catturare e ricostruire efficacemente queste intricate rappresentazioni. Prima di passare gli input all'autoencoder o di calcolare gli errori di ricostruzione, viene sottratta la media sulla dimensione del modello e gli input vengono normalizzati a norma unitaria. Questa fase di normalizzazione è essenziale per garantire che l'autoencoder lavori con dati standardizzati, migliorando così la stabilità e l'efficacia dell'addestramento. La sottrazione della media e la normalizzazione a norma unitaria aiutano a prevenire problemi di scalabilità e facilitano una più rapida convergenza del modello. La valutazione degli autoencoder post-addestramento si basa su due metriche principali: la sparsità (L0) e l'errore quadratico medio di ricostruzione (MSE). La sparsità misura il numero di elementi non nulli nei dati, riflettendo la capacità del modello di rappresentare informazioni in modo compatto. L'MSE, invece, fornisce una misura della qualità della ricostruzione, con valori di MSE normalizzati dividendo per un errore di ricostruzione di riferimento ottenuto predicendo costantemente le attivazioni medie. Questa normalizzazione permette di avere un punto di confronto stabile per valutare le performance del modello. Per quanto riguarda gli iperparametri, che sono parametri regolabili usati durante l'addestramento di un modello di machine learning, l'analisi viene semplificata non considerando il "warmup" o il "decay" del tasso di apprendimento, a meno che non sia specificato diversamente. Gli iperparametri sono come manopole che si possono girare per vedere come cambiano i risultati. Ad esempio, il tasso di apprendimento è un iperparametro che determina quanto velocemente il modello si aggiorna con ogni nuovo dato. "Warmup" significa aumentare lentamente questo tasso all'inizio, mentre "decay" significa ridurlo lentamente col tempo. Ignorando "warmup" e "decay", ci si concentra direttamente sui tassi di apprendimento. Si provano diversi tassi di apprendimento su un modello più piccolo per vedere quale funziona meglio. Ad esempio, si potrebbe testare un tasso di apprendimento di 0.01, 0.001, e 0.0001 su un modello piccolo e osservare quale produce i migliori risultati. Una volta individuato il tasso migliore, questo viene utilizzato su un modello più grande. Questo metodo iterativo aiuta a trovare i valori ottimali per addestrare il modello in modo efficace. Ad esempio, se il tasso di apprendimento di 0.01 funziona bene su un modello piccolo, si prova lo stesso tasso su un modello più grande. Questo approccio assicura che si usino le risorse computazionali nel modo più efficiente possibile, ottimizzando il processo di addestramento. Autoencoders ReLU Per un vettore di input proveniente dal flusso residuo e con un certo numero di dimensioni latenti, vengono utilizzati autoencoder ReLU come descritto da Bricken e colleghi nel 2023. L'encoder riceve l'input, sottrae un valore predefinito e lo trasforma con una funzione che passa solo i valori positivi. Questa trasformazione utilizza una combinazione pesata dell'input tramite un insieme di pesi specifici dell'encoder, insieme a un valore di aggiustamento specifico. L'encoder funge da filtro iniziale, riducendo la complessità dell'input tramite una trasformazione lineare seguita dalla funzione ReLU (Rectified Linear Unit). Sottraendo un valore predefinito, l'encoder normalizza l'input, facilitando l'applicazione dei pesi specifici. Questo processo di normalizzazione e trasformazione selettiva enfatizza le caratteristiche salienti dell'input, scartando le informazioni meno rilevanti. Il decoder ricostruisce l'input originale utilizzando una combinazione pesata delle dimensioni trasformate e riaggiungendo il valore predefinito. Invertendo il processo dell'encoder, il decoder utilizza una nuova combinazione pesata per trasformare le dimensioni latenti e ripristinare il contesto originale dell'input. La ricostruzione deve essere il più fedele possibile all'input originale per garantire l'efficacia dell'autoencoder. La perdita di addestramento è composta da due parti principali: l'errore di ricostruzione e una penalità sulle attivazioni latenti. L'errore di ricostruzione misura la differenza tra l'output dell'autoencoder e l'input originale. La penalità sulle attivazioni latenti, nota anche come sparsity regularization, promuove la parsimonia nel modello, spingendo la rete a utilizzare solo le dimensioni latenti più significative. Questo evita sovraccarichi di informazioni superflue, migliorando la generalizzazione e l'efficienza computazionale. Le attivazioni latenti sono i valori generati durante la trasformazione dell'input in output, rappresentando una sorta di linguaggio interno della rete. In un autoencoder addestrato su immagini di volti, queste attivazioni potrebbero corrispondere a caratteristiche come la forma del viso o l'espressione facciale. La penalità sulla sparsità delle attivazioni latenti spinge la rete a utilizzare solo le caratteristiche più rilevanti, riducendo quelle non necessarie. Una rappresentazione sparsa rende il modello meno suscettibile al rumore e alle variazioni insignificanti nell'input, migliorando la robustezza e la capacità di generalizzare a nuovi dati. Ad esempio, un autoencoder che lavora con un'immagine descritta da 100 caratteristiche latenti, grazie alla penalità sulla sparsità, cercherà di usarne il meno possibile, mantenendo solo quelle essenziali. Un parametro specifico viene ottimizzato per bilanciare l'accuratezza della ricostruzione e la riduzione delle attivazioni latenti non necessarie. Questo compromesso, ben gestito attraverso tecniche di validazione e tuning, permette di ottenere un autoencoder capace di riprodurre fedelmente l'input originale senza diventare eccessivamente complesso o specializzato. Funzione di attivazione TopK (k-sparse autoencoders) Un autoencoder k-sparse, come descritto da Makhzani e Frey nel 2013, controlla direttamente il numero di attivazioni latenti mantenendo solo le k più alte e azzerando le altre. L'encoder funziona in questo modo: L'encoder trasforma l'input utilizzando una funzione di attivazione chiamata TopK, che seleziona solo le k attivazioni più significative, eliminando tutte le altre. Il decoder rimane invariato rispetto alla versione standard. La perdita di addestramento si basa esclusivamente sull'errore di ricostruzione, misurando quanto l'output differisce dall'input originale. Cosa sono esattamente "TopK" e "k" in questo contesto? TopK è una funzione che seleziona le k attivazioni più alte da un insieme di valori, azzerando tutte le altre. La "k" rappresenta il numero di attivazioni significative da mantenere. L'uso degli autoencoder k-sparse offre numerosi vantaggi: - Elimina la necessità della penalità L1, che è un'approssimazione imperfetta della penalità L0 e introduce un bias riducendo tutte le attivazioni positive verso zero. Per chiarire, una penalità L1 cerca di ridurre il numero di attivazioni inutili, ma può anche diminuire l'intensità di quelle utili. Ad esempio, immagina di addestrare un modello che deve comprimere e ricostruire immagini di animali. Senza l'uso di k-sparse, il modello potrebbe tendere a ridurre alcune caratteristiche importanti, come il colore del pelo, rendendo l'immagine ricostruita meno accurata. - Permette di impostare direttamente la sparsità desiderata, semplificando il confronto tra modelli e accelerando il processo di iterazione. La sparsità si riferisce alla proporzione di attivazioni azzerate rispetto al totale. Ad esempio, se si sviluppa un'applicazione per il riconoscimento facciale, è possibile testare facilmente diverse configurazioni del modello per vedere quale offre il miglior equilibrio tra precisione e velocità. - Supera empiricamente gli autoencoder ReLU di riferimento in termini di rapporto tra sparsità e qualità di ricostruzione, con un divario che aumenta all'aumentare della scala del modello. Ad esempio, lavorando con un grande dataset di immagini satellitari, un autoencoder k-sparse può fornire ricostruzioni più accurate delle immagini comprimendo i dati in modo più efficiente rispetto agli autoencoder tradizionali. Migliora la chiarezza semantica degli esempi di attivazione occasionali, evidenziando meglio quali attivazioni sono realmente importanti, annullando efficacemente le piccole attivazioni. La chiarezza semantica si riferisce a quanto chiaramente un modello può identificare elementi importanti in un dataset. Ad esempio, analizzando un testo per identificare parole chiave, un autoencoder k-sparse può aiutare a isolare le parole più importanti, ignorando quelle meno rilevanti, migliorando così la qualità dei risultati dell'analisi. Prevenzione dei latenti morti I "latenti morti" rappresentano una sfida significativa nell'addestramento degli autoencoder. Nei grandi autoencoder, una proporzione crescente di latenti smette completamente di attivarsi durante l'addestramento. Ad esempio, Templeton et al. nel 2024 hanno addestrato un autoencoder con 34 milioni di latenti, di cui solo 12 milioni erano attivi. Senza misure di mitigazione, fino al 90% dei latenti possono risultare non attivi, peggiorando notevolmente l'errore di ricostruzione (MSE) e rendendo l'addestramento meno efficiente dal punto di vista computazionale. Due strategie importanti sono state identificate per prevenire i latenti morti. La prima strategia consiste nell'inizializzare l'encoder come trasposto del decoder. Questo significa che i pesi dell'encoder vengono impostati in modo speculare rispetto a quelli del decoder, migliorando l'allineamento delle due componenti e facilitando l'attivazione dei latenti. La seconda strategia prevede l'uso di una perdita ausiliaria che modella l'errore di ricostruzione considerando i latenti morti top-k, ovvero tenendo conto solo delle k attivazioni più significative. In questo contesto, "k" rappresenta il numero delle attivazioni più elevate che vengono considerate per la ricostruzione, ignorando le altre. I "latenti morti top-k" sono quei latenti che, pur essendo tra i k più importanti in termini di attivazione, non vengono utilizzati per la ricostruzione a causa della loro inattività. Utilizzando una perdita ausiliaria che include questi latenti, si assicura che anche le caratteristiche meno evidenti vengano prese in considerazione durante l'addestramento. Ad esempio, nell'addestramento di un autoencoder per comprimere dati finanziari, senza queste strategie, molti latenti potrebbero smettere di attivarsi, riducendo l'efficacia del modello. Invece, inizializzando l'encoder come trasposto del decoder e utilizzando la perdita ausiliaria, si garantisce che anche le caratteristiche meno evidenti vengano prese in considerazione, migliorando la qualità della ricostruzione. Grazie a queste tecniche, anche nei grandi autoencoder, con 16 milioni di latenti, solo il 7% dei latenti risulta non attivo, migliorando notevolmente l'efficienza e l'accuratezza dell'addestramento. Leggi di scaling Grazie alle ampie capacità dei modelli avanzati come GPT-4, si ipotizza che rappresentare fedelmente lo stato del modello richieda un gran numero di funzionalità sparse. Per determinare la dimensione ottimale dell'autoencoder e il budget di token, vengono considerati due approcci principali. Il primo approccio si basa sull'addestramento dell'autoencoder per ottenere l'errore quadratico medio (MSE) ottimale dato il calcolo disponibile, senza preoccuparsi della convergenza. Questo metodo, introdotto per il pre-addestramento dei modelli linguistici, mostra che l'MSE segue una legge di potenza rispetto al calcolo. Tuttavia, questo metodo presenta delle limitazioni perché nei modelli linguistici ci si concentra principalmente sulle predizioni dei token, mentre per gli autoencoder l'elemento chiave è la qualità delle attivazioni latenti. Confrontare l'MSE tra modelli di dimensioni diverse può non essere equo, poiché modelli più grandi hanno un collo di bottiglia informativo più ampio e quindi raggiungono un MSE inferiore più facilmente. Ad esempio, se si confrontano due autoencoder con dimensioni diverse, il modello più grande avrà maggiori capacità di compressione e ricostruzione, rendendo la misura dell'MSE meno indicativa. Il secondo approccio considera l'addestramento degli autoencoder fino alla convergenza, cioè fino a quando l'errore di ricostruzione non diminuisce più significativamente. Questo approccio fornisce un limite alla migliore ricostruzione possibile con il metodo di addestramento, senza considerare l'efficienza del calcolo. In pratica, l'ideale sarebbe trovare un equilibrio tra i due approcci, utilizzando un budget di token intermedio. È stato osservato che il tasso di apprendimento più grande che porta alla convergenza diminuisce all'aumentare del numero di latenti. Ad esempio, il tasso di apprendimento ottimale per un modello addestrato fino alla convergenza è circa quattro volte più piccolo rispetto a quello ottimale per un modello addestrato solo per ottimizzare l'MSE. Inoltre, il numero di token necessario per raggiungere la convergenza aumenta con una relazione di potenza rispetto al numero di latenti. Per GPT-2 small, questo aumento è approssimativamente proporzionale a una potenza di 0.6 del numero di latenti, mentre per GPT-4 è di circa 0.65. Un esempio pratico può aiutare a comprendere meglio: immagina di addestrare un autoencoder per comprimere un dataset di immagini. Se si usasse un approccio che mira solo a ridurre l'errore di ricostruzione (MSE) il più rapidamente possibile, il modello potrebbe imparare velocemente, ma non necessariamente in modo efficiente. Al contrario, se il modello viene addestrato fino a quando non migliora più significativamente (convergenza), il processo richiederebbe più tempo e più risorse di calcolo, ma la qualità della ricostruzione delle immagini sarebbe molto alta. Un approccio bilanciato che combina entrambi i metodi potrebbe offrire un buon compromesso tra qualità della ricostruzione ed efficienza del calcolo. Questo significa trovare un punto intermedio dove il modello è abbastanza addestrato per fornire una buona qualità senza richiedere un eccessivo tempo di calcolo. Le osservazioni indicano che man mano che il numero di latenti aumenta, il numero di token necessari per completare l'addestramento cresce, ma non in maniera direttamente proporzionale. Questo implica che, a un certo punto, ogni latente riceve meno segnali di apprendimento, riducendo l'efficacia complessiva dell'addestramento. Perdita irriducibile Le leggi di scaling a volte includono un termine di perdita irriducibile, che rappresenta una quantità di errore che non può essere eliminata, indipendentemente dal calcolo effettuato. Henighan et al. nel 2020 hanno descritto queste leggi, e si è riscontrato che includere questo termine migliora notevolmente la qualità delle curve di adattamento sia per l'addestramento basato sul calcolo disponibile che per quello fino alla convergenza. Inizialmente, non era evidente che dovesse esistere una perdita irriducibile diversa da zero. Una possibile spiegazione è che ci sono altre strutture nelle attivazioni. In casi estremi, il rumore non strutturato nelle attivazioni è molto difficile da modellare e potrebbe spiegare la curvatura osservata nelle leggi di potenza. È stato scoperto che l'errore quadratico medio (MSE) segue una legge di scaling congiunta sia rispetto al numero di latenti che al livello di sparsità. Questo significa che l'errore di ricostruzione dipende sia dal numero di latenti utilizzati per rappresentare i dati, sia dalla quantità di attivazioni effettivamente utilizzate (sparsità). Ad esempio, se un modello utilizza molte attivazioni (latenti) per ricostruire un'immagine, l'errore sarà inferiore. Tuttavia, se utilizza poche attivazioni, l'errore sarà maggiore. La ricostruzione diventa molto semplice quando il livello di sparsità si avvicina alla dimensione totale del modello. In questo caso, la legge di scaling è valida solo per livelli di sparsità ridotti, cioè quando si utilizzano solo poche attivazioni rispetto alla dimensione totale del modello. Per gli autoencoder GPT-4, è stata osservata una relazione specifica che descrive come l'MSE cambia in funzione del numero di latenti e del livello di sparsità. Quando si aumenta il livello di sparsità, la curva di adattamento diventa più ripida, e la perdita irriducibile diminuisce. In altre parole, quando si aumentano i latenti o si riduce la sparsità, l'autoencoder diventa più efficace nella ricostruzione dei dati, ma c'è sempre una parte di errore che non può essere eliminata completamente. Questo comportamento riflette la complessità del modello e le limitazioni intrinseche nella rappresentazione dei dati complessi. Ad esempio, immagina di comprimere un'immagine complessa con molti dettagli. Anche se si utilizzano molte attivazioni per cercare di ricostruirla nel modo più accurato possibile, ci sarà sempre un piccolo errore che non può essere eliminato, a causa della complessità intrinseca dell'immagine stessa. Questo è ciò che viene chiamato "perdita irriducibile". Adattare gli autoencoder alla crescita dei modelli linguistici Man mano che i modelli linguistici continuano a crescere in dimensioni è fondamentale comprendere come gli autoencoder sparsi si adattano all'aumento delle dimensioni dei modelli di riferimento. Si è scoperto che, mantenendo costante il livello di sparsità, i modelli soggetti più grandi richiedono autoencoder più grandi per ottenere lo stesso livello di errore di ricostruzione (MSE). Inoltre, l'aumento delle dimensioni dell'autoencoder necessario per mantenere lo stesso MSE diventa più marcato man mano che i modelli soggetti crescono. Ad esempio, immagina di avere un piccolo modello linguistico che utilizza un certo numero di attivazioni latenti per comprimere e ricostruire dati. Se il modello linguistico cresce e diventa più complesso, lo stesso numero di attivazioni latenti non sarà sufficiente per ottenere lo stesso livello di precisione nella ricostruzione dei dati. Di conseguenza, sarà necessario un autoencoder più grande con più attivazioni latenti per mantenere lo stesso livello di errore di ricostruzione. Questo comportamento è indicato da un "esponente peggiore", che significa che l'incremento necessario nelle dimensioni dell'autoencoder per mantenere lo stesso MSE non cresce in modo lineare rispetto all'aumento delle dimensioni del modello linguistico, ma piuttosto in modo più rapido e significativo. In pratica, ciò implica che i modelli più grandi richiedono aumenti proporzionalmente maggiori nelle dimensioni dell'autoencoder per mantenere la stessa qualità di ricostruzione. Questo fenomeno riflette la maggiore complessità dei modelli più grandi, che necessitano di risorse computazionali e strutture di modellazione più robuste per mantenere lo stesso livello di precisione nella ricostruzione dei dati. Valutazione degli autoencoder Nella valutazione degli autoencoder, è stato dimostrato che i modelli più grandi si comportano bene in termini di errore di ricostruzione (MSE) e sparsità. Tuttavia, l'obiettivo finale degli autoencoder non è solo migliorare la combinazione tra sparsità e ricostruzione, ma trovare caratteristiche utili per applicazioni pratiche, come l'interpretabilità dei modelli. Per questo motivo, la qualità degli autoencoder viene misurata con diverse metriche. La prima metrica riguarda la perdita a valle, che valuta quanto è buona la performance del modello linguistico quando il latente del flusso residuo viene sostituito con la ricostruzione dell'autoencoder. Ad esempio, se si utilizza un autoencoder per comprimere informazioni linguistiche e poi si ricostruisce, questa metrica misura quanto accuratamente il modello linguistico riesce a utilizzare questa ricostruzione per fare predizioni. La seconda metrica è la perdita di sonda, che verifica se gli autoencoder riescono a recuperare le funzionalità attese. In pratica, questa metrica valuta se l'autoencoder può identificare e mantenere le informazioni importanti presenti nei dati originali. Ad esempio, se si addestra un autoencoder su immagini di animali, questa metrica misura se il modello riesce a catturare dettagli importanti come la forma e il colore degli animali. La terza metrica riguarda la spiegabilità, cioè la capacità di fornire spiegazioni semplici e comprensibili per le attivazioni latenti dell'autoencoder. Ad esempio, se un autoencoder identifica una particolare caratteristica nei dati, come un volto in un'immagine, questa metrica valuta se è possibile spiegare chiaramente perché quella caratteristica è stata identificata. Infine, la quarta metrica è la sparsità dell'ablazione, che esamina l'effetto della rimozione di singoli latenti sui risultati finali del modello. Questa metrica valuta se l'eliminazione di una singola attivazione latente ha un impatto significativo e specifico sui risultati del modello, indicando che ogni latente contribuisce in modo distinto e non ridondante. Ad esempio, se si rimuove una specifica attivazione latente che rappresenta il colore del pelo di un animale, questa metrica misura quanto cambia la capacità del modello di riconoscere correttamente l'animale. Queste metriche dimostrano che gli autoencoder tendono a migliorare man mano che aumenta il numero totale di latenti. Tuttavia, aumentare il numero di latenti attivi può rendere più difficile interpretare le spiegazioni basate sui dati. Allo stesso tempo, questo aumento può migliorare la capacità del modello di identificare caratteristiche importanti e mantenere una certa efficienza. Quando il numero di latenti attivi diventa troppo grande, i benefici possono diminuire. I latenti diventano più numerosi e meno specifici, il che può ridurre l'efficacia complessiva del modello. Questo mostra l'importanza di trovare un equilibrio tra la dimensione del modello e la sua complessità per ottenere i migliori risultati possibili. Ad esempio, se si utilizza un autoencoder per riconoscere caratteristiche specifiche in un dataset di immagini, inizialmente aggiungere più latenti può aiutare il modello a identificare meglio dettagli come forme e colori. Tuttavia, se si aggiungono troppi latenti, il modello può diventare troppo complesso e iniziare a perdere precisione, diventando meno efficace nel distinguere tra caratteristiche importanti e dettagli irrilevanti. Perdita a valle dei autoencoder Per capire se un autoencoder riesce a modellare le caratteristiche più rilevanti per il linguaggio, si utilizza la "perdita a valle". Un autoencoder con un errore di ricostruzione non nullo potrebbe non essere in grado di catturare le caratteristiche più importanti per il comportamento del modello linguistico. Per valutare questo aspetto, si considerano due metriche: la divergenza di Kullback-Leibler (KL) e la perdita di cross-entropy a valle. La divergenza di Kullback-Leibler (KL) misura quanto la distribuzione delle predizioni del modello linguistico differisce dalla distribuzione reale dei dati. In pratica, verifica se le predizioni del modello sono simili ai dati reali. La perdita di cross-entropy, invece, valuta l'accuratezza delle predizioni del modello confrontandole con i risultati attesi. In questo caso, si sostituisce il flusso residuo con il valore ricostruito dall'autoencoder e si osserva come ciò influisce sulle predizioni del modello linguistico. È stato scoperto che gli autoencoder k-sparse, che mantengono solo le attivazioni più significative, migliorano la perdita a valle più di quanto migliorino l'errore di ricostruzione (MSE) rispetto ai metodi precedenti. Ad esempio, questi autoencoder rendono il modello linguistico più preciso anche se non riducono molto l'errore di ricostruzione. Inoltre, l'MSE ha una relazione prevedibile con la divergenza KL e con la perdita di cross-entropy, mantenendo costante la sparsità e variando solo la dimensione dell'autoencoder. Tuttavia, è importante notare che questa tendenza può non essere valida in tutti i casi, ad esempio quando si modifica il livello di sparsità durante il test. Inoltre, i numeri di perdita grezzi possono essere difficili da interpretare da soli. Per capire meglio quanto siano buoni in senso assoluto, è utile confrontarli con una base di riferimento. Una metrica più naturale per valutare la qualità degli autoencoder è considerare la quantità relativa di calcolo di pretraining necessaria per addestrare un modello linguistico con una perdita a valle comparabile. Ad esempio, se si utilizza un autoencoder con 16 milioni di latenti in GPT-4, si ottiene una perdita di modellazione linguistica che corrisponde al 10% del calcolo di pretraining di GPT-4. Questo significa che l'autoencoder consente di ottenere risultati simili utilizzando solo una frazione del calcolo necessario per addestrare GPT-4 da zero. Immagina di avere un sistema che cerca di prevedere la prossima parola in una frase. Se sostituisci una parte di questo sistema con un autoencoder e il sistema continua a fare buone previsioni, significa che l'autoencoder è efficace. Se l'autoencoder richiede meno risorse computazionali rispetto al sistema originale per raggiungere un livello di precisione simile, allora è un buon segno che l'autoencoder sta modellando correttamente le caratteristiche importanti dei dati. Recuperare funzionalità conosciute con sonde 1D Per verificare se un autoencoder è in grado di individuare funzionalità specifiche, come il sentiment o l'identificazione della lingua, si utilizza una tecnica chiamata "recupero di funzionalità conosciute con sonde 1D". Questa tecnica valuta la qualità dell'autoencoder controllando se queste funzionalità sono presenti nei latenti. Si è creato un set di 61 dataset di classificazione binaria, ognuno contenente esempi che possono essere classificati in due categorie. Per ogni task di classificazione, si addestra una "sonda logistica 1D" su ogni latente dell'autoencoder. Una sonda logistica 1D è un modello semplice di classificazione che utilizza la regressione logistica per fare previsioni binarie. Si utilizza il metodo Newton-Raphson per ottimizzare questo modello e predire il task specifico, registrando la migliore perdita di cross-entropy tra tutti i latenti. La perdita di cross-entropy misura quanto bene la sonda riesce a fare previsioni accurate confrontando le previsioni della sonda con le etichette reali dei dati. Ad esempio, se la sonda deve predire se una recensione è positiva o negativa, la perdita di cross-entropy sarà bassa se la sonda fa previsioni accurate. I risultati su GPT-2 small mostrano che il punteggio della sonda migliora inizialmente con l'aumento della sparsità, ma poi diminuisce. In altre parole, esiste un punto ottimale di sparsità in cui la sonda riesce a fare le migliori previsioni. Si è scoperto che la funzione di attivazione TopK ottiene generalmente punteggi migliori rispetto alla funzione di attivazione ReLU, ed entrambe le funzioni sono significativamente migliori rispetto all'uso diretto dei canali del flusso residuo. I risultati sugli autoencoder GPT-4 indicano che questa metrica migliora durante l'addestramento, anche senza un segnale di addestramento supervisionato. Questo significa che l'autoencoder diventa progressivamente migliore nel recuperare le funzionalità conosciute man mano che l'addestramento procede. Inoltre, la metrica supera i risultati ottenuti utilizzando direttamente i canali del flusso residuo. Un esempio pratico: immagina di avere un dataset di recensioni di film etichettate come positive o negative (sentiment). Addestrando una sonda logistica 1D su ogni latente dell'autoencoder, si può verificare se l'autoencoder è in grado di distinguere tra recensioni positive e negative. Se la sonda riesce a fare buone previsioni, significa che l'autoencoder ha identificato correttamente la funzionalità del sentiment. Questa metrica è vantaggiosa perché richiede poche risorse computazionali. Tuttavia, presenta anche una limitazione significativa: si basa su forti assunzioni riguardo al tipo di funzionalità considerate naturali, cioè quelle che ci si aspetta che l'autoencoder sia in grado di catturare. Trovare spiegazioni semplici per le funzionalità Gli autoencoder spesso individuano funzionalità che mostrano pattern riconoscibili, suggerendo spiegazioni quando si osservano attivazioni casuali. Tuttavia, questo può creare un'illusione di interpretabilità, dove le spiegazioni sembrano accurate ma sono troppo generiche. Ad esempio, uno studio ha proposto un punteggio di interpretabilità che dipende troppo dal richiamo (la capacità di catturare molti esempi), ma non abbastanza dalla precisione (la capacità di catturare solo esempi corretti). In questo contesto, una spiegazione che si attiva ogni volta che compare la parola "stop" potrebbe sembrare buona, ma in realtà è troppo generica. Man mano che gli autoencoder diventano più complessi e le funzionalità più specifiche, questo problema peggiora. Valutare la precisione delle spiegazioni è molto costoso, specialmente utilizzando modelli come GPT-4. Per ridurre i costi, si utilizza un metodo chiamato Neuron to Graph (N2G), che offre spiegazioni più semplici sotto forma di collezioni di n-gram (sequenze di parole) con jolly. Per costruire una spiegazione con N2G, si inizia con alcune sequenze che attivano il latente. Per ciascuna sequenza, si trova il suffisso più corto che ancora attiva il latente. Successivamente, si verifica se qualche posizione nell'n-gram può essere sostituita da un token di padding per inserire token jolly. Si controlla anche se la spiegazione dipende dalla posizione assoluta verificando se l'inserimento di un token di padding all'inizio è rilevante. Un campione casuale fino a 16 attivazioni non nulle viene utilizzato per costruire il grafo, e altri 16 come veri positivi per calcolare il richiamo. Un esempio pratico: immagina di avere una frase come "I love ice cream" che attiva un latente. La spiegazione potrebbe iniziare trovando il suffisso "ice cream" che attiva ancora il latente. Poi, si potrebbe verificare se "ice" può essere sostituito da un jolly per coprire frasi simili come "I love chocolate ice cream". I risultati per GPT-2 small mostrano che pattern di token densi sono più facili da spiegare. Ad esempio, se ci sono molti latenti attivi in modo denso, questi sono più semplici da modellare con N2G. Gli autoencoder con un numero maggiore di latenti totali e meno latenti attivi sono più facili da spiegare con questo metodo. È stato anche osservato che i modelli con la funzione di attivazione TopK hanno meno attivazioni spurie (falsi positivi) rispetto ai modelli con la funzione ReLU. Le spiegazioni N2G per i modelli TopK hanno un richiamo significativamente migliore e solo una precisione leggermente inferiore, risultando in punteggi F1 migliori, che rappresentano un buon equilibrio tra richiamo e precisione. Ricostruzione delle spiegazioni Un buon modo per valutare se le attivazioni di un modello sono interpretabili è chiedersi quanta perdita di prestazioni si ha se si usano solo le componenti del modello che possiamo realmente capire. La nostra metrica di perdita a valle misura quanto della performance stiamo catturando, anche se le funzionalità potrebbero non essere interpretabili. La metrica basata sulle spiegazioni, invece, misura quanto le nostre funzionalità siano specifiche e chiare, ma queste spiegazioni potrebbero non coprire la maggior parte del modello. Questo suggerisce di combinare le metriche di perdita a valle e di spiegazioni. L'idea è di usare le spiegazioni per simulare i latenti degli autoencoder e poi verificare la perdita a valle dopo la decodifica. Questa metrica valorizza sia il richiamo (la capacità di catturare molti esempi) sia la precisione (la capacità di catturare solo esempi corretti) e dà più importanza al richiamo per i latenti che si attivano più frequentemente. Per mettere in pratica questa idea, si utilizza il metodo Neuron to Graph (N2G). N2G genera un valore simulato basato su un nodo in un albero di decisione, ma si regola questo valore per minimizzare la varianza spiegata. In particolare, si calcola il rapporto tra il valore simulato e il valore reale su un set di addestramento di token. Ad esempio, immagina di voler spiegare come un autoencoder riconosce la parola "gatto" in un testo. Usando N2G, si potrebbe trovare che il latente si attiva per le parole "gatto", "felino" e "micio". Si generano quindi valori simulati per queste parole e si confrontano con i valori reali per vedere quanto bene N2G spiega le attivazioni del modello. I risultati per GPT-2 mostrano che possiamo spiegare meglio il comportamento del modello rispetto a utilizzare solo bigrammi (coppie di parole consecutive). Inoltre, gli autoencoder più ampi e meno densi sembrano ottenere una perdita a valle inferiore, ovvero riescono a preservare meglio la performance del modello originale anche quando si usano solo le parti del modello che si possono giustificare. Questo approccio aiuta a trovare un equilibrio tra l'interpretabilità e la performance del modello, permettendo di utilizzare spiegazioni chiare e comprensibili senza sacrificare troppo l'efficacia del modello stesso. Sparsità degli effetti di ablazione Quando un modello linguistico elabora le informazioni in modo irregolare, anche le caratteristiche che identifica tendono a essere distribuite in modo non uniforme nelle sue attivazioni e nei risultati finali. Questo significa che, se spegniamo alcune parti del modello (ablazione), possiamo facilmente vedere come cambiano i risultati. Per misurare l'impatto di queste disattivazioni sui risultati del modello, è stata sviluppata una metrica chiamata "sparsità degli effetti a valle". Questa metrica aiuta a capire quanto le modifiche fatte al modello influenzano le previsioni del modello stesso. Immaginiamo di avere un modello linguistico che cerca di prevedere la parola successiva in una frase. Se scegliamo una parola specifica e disattiviamo uno dei componenti del modello che processa le informazioni (chiamato latente), possiamo osservare come cambiano le probabilità delle possibili parole successive. Ripetendo questo processo per diversi componenti e parole, possiamo vedere quanto queste modifiche siano concentrate o diffuse. Per esempio, supponiamo di avere un modello che deve prevedere la parola successiva dopo "gatto". Se disattiviamo un componente del modello che gestisce le informazioni sul contesto, possiamo osservare come cambiano le probabilità per parole come "mangia", "corre" o "dorme". Ripetendo questo per vari componenti e parole, otteniamo un'idea di quanto le modifiche siano distribuite. In pratica, per ogni parola specifica, disattiviamo uno alla volta i componenti del modello e confrontiamo i risultati prima e dopo la disattivazione. Le differenze nei risultati vengono misurate per ogni ablazione e per ogni parola influenzata. Siccome una differenza costante non influisce sulle probabilità finali (trasformate tramite una funzione chiamata softmax), si sottrae il valore mediano della differenza per ogni parola. Queste differenze vengono poi concatenate per un insieme di parole future, ottenendo un vettore che rappresenta quanto le modifiche siano concentrate o diffuse. La "sparsità" di questo vettore viene misurata utilizzando un rapporto matematico che ci dice quanti componenti del vocabolario sono effettivamente influenzati. Questo valore viene normalizzato per ottenere una frazione tra 0 e 1, dove valori più piccoli indicano effetti più sparsi. Questo metodo è stato applicato a vari modelli autoencoder addestrati su una parte specifica del modello GPT-2, e i risultati mostrano che modelli con più componenti attivi tendono ad avere effetti più sparsi. Tuttavia, quando il numero di componenti attivi si avvicina alla dimensione totale del modello, gli effetti diventano meno interpretabili. In termini semplici, i risultati indicano che disattivare i componenti del modello può aiutare a capire quali parti sono veramente essenziali per le sue previsioni. TopK (k-sparse autoencoders) previene la riduzione delle attivazioni Uno dei principali svantaggi dell'uso della penalizzazione L1 è che tende a ridurre tutte le attivazioni verso zero. La penalizzazione L1 è una tecnica usata per promuovere la sparsità, ossia mantenere il numero di attivazioni ridotto, ma può anche rendere il modello meno efficace riducendo troppo le attivazioni. La funzione di attivazione TopK, che seleziona solo le attivazioni più alte e ignora le altre, evita questo problema eliminando la necessità della penalizzazione L1. Per misurare empiricamente quanto le attivazioni vengano ridotte, si verifica se attivazioni diverse e potenzialmente maggiori porterebbero a una migliore ricostruzione, mantenendo fisso il decoder. In pratica, si esegue l'encoder per ottenere un set di latenti attivati, si salva la maschera di sparsità (che indica quali latenti sono attivi), e poi si ottimizzano solo i valori non nulli per minimizzare l'errore quadratico medio (MSE). Questo metodo di ottimizzazione è stato utilizzato in vari studi come k-SVD, Lasso rilassato e ITI. Si risolvono le attivazioni ottimali con un vincolo di positività utilizzando una tecnica chiamata discesa del gradiente proiettata, che consente di mantenere le attivazioni non negative. Questa procedura di ottimizzazione tende ad aumentare le attivazioni nei modelli che utilizzano la funzione ReLU, ma non nei modelli che utilizzano TopK. Ciò indica che TopK non è influenzato dalla riduzione delle attivazioni. L'entità dell'ottimizzazione è anche minore per i modelli TopK rispetto ai modelli ReLU. In entrambi i tipi di modelli, questa ottimizzazione migliora significativamente l'errore di ricostruzione (MSE) e la precisione nella predizione del token successivo (misurata attraverso la cross-entropy). Un esempio pratico: immagina di avere un modello che cerca di ricostruire un'immagine. Usando la funzione ReLU, molte delle attivazioni possono essere ridotte verso zero, il che rende la ricostruzione meno accurata. Con TopK, solo le attivazioni più importanti vengono considerate, prevenendo così la riduzione eccessiva delle attivazioni e migliorando la qualità della ricostruzione. Anche se questa ottimizzazione migliora le performance in entrambi i modelli ReLU e TopK, non elimina completamente la differenza di efficacia tra i due. I modelli TopK mostrano meno necessità di ottimizzazione rispetto ai modelli ReLU, indicando che TopK è più efficace nel mantenere attivazioni utili senza bisogno di ulteriori aggiustamenti. Confronto con altre funzioni di attivazione Altri studi recenti sugli autoencoder sparsi hanno proposto diversi modi per affrontare la riduzione delle attivazioni causata dalla penalizzazione L1 e migliorare l'equilibrio tra il numero di attivazioni e l'errore di ricostruzione (MSE). Wright e Sharkey (2024) propongono di affinare un parametro di scalatura per ogni latente, per correggere la riduzione delle attivazioni causata dalla penalizzazione L1. Nei Gated sparse autoencoders (Rajamanoharan et al., 2024), la selezione dei latenti attivi è separata dalla stima delle loro magnitudini. Questa separazione permette agli autoencoder di stimare meglio la grandezza delle attivazioni ed evitare la riduzione delle attivazioni L1. Un altro approccio è sostituire la funzione di attivazione ReLU con una ProLU (Taggart, 2024), nota anche come TRec o JumpReLU. Questa funzione imposta tutti i valori al di sotto di una soglia positiva a zero. In pratica, significa che solo le attivazioni sopra una certa soglia sono considerate. Poiché il parametro di soglia non è facilmente calcolabile, viene utilizzato un gradiente approssimato per semplificare i calcoli. Per fare un confronto tra questi diversi approcci, si considerano tre metriche principali: l'errore di ricostruzione (MSE), il numero di latenti attivi (L0), e la perdita di cross-entropy a valle. L'errore di ricostruzione misura quanto bene l'autoencoder riesce a ricostruire i dati originali. Il numero di latenti attivi indica quante delle attivazioni sono utilizzate dal modello. La perdita di cross-entropy a valle valuta la precisione delle predizioni del modello dopo l'uso dell'autoencoder. Ad esempio, immagina di voler comprimere un'immagine utilizzando diversi tipi di autoencoder. Si può confrontare quanto bene ogni autoencoder riesce a ricostruire l'immagine originale (MSE), quante delle attivazioni vengono utilizzate (L0), e quanto precise sono le predizioni del modello dopo la compressione (perdita di cross-entropy). I risultati di questi confronti mostrano che tutte le tecniche migliorano significativamente l'equilibrio tra ricostruzione e sparsità. Tra questi, TopK ha dimostrato di avere la migliore performance complessiva, combinando un basso errore di ricostruzione con un numero ridotto di attivazioni e una buona precisione nelle predizioni a valle. Recupero progressivo In un codice progressivo, anche una trasmissione parziale consente di ricostruire il segnale con una qualità accettabile. Per gli autoencoder, questo significa che ordinare i latenti per la loro magnitudine di attivazione permette di recuperare progressivamente il vettore originale. Per esplorare questa proprietà, si sostituisce la funzione di attivazione dell'autoencoder (dopo l'addestramento) con una funzione di attivazione TopK(k′), dove k′ è diverso da quello utilizzato durante l'addestramento. Ogni valore di k′ viene quindi valutato nel piano L0-MSE, dove L0 rappresenta il numero di latenti attivi e MSE rappresenta l'errore quadratico medio. Si è scoperto che l'addestramento con TopK fornisce un codice progressivo solo fino al valore di k utilizzato durante l'addestramento. L'errore quadratico medio (MSE) continua a migliorare per valori leggermente superiori a k, ma peggiora sostanzialmente man mano che k′ aumenta ulteriormente. Questo fenomeno può essere interpretato come una sorta di overfitting al valore k, ossia il modello si adatta troppo specificamente a quel valore di k. Per mitigare questo problema, si può sommare più perdite TopK con diversi valori di k, una tecnica chiamata Multi-TopK. Ad esempio, utilizzare una combinazione di L(k) e L(4k)/8 è sufficiente per ottenere un codice progressivo su tutti i valori di k′. Tuttavia, l'addestramento con Multi-TopK tende a fare leggermente peggio rispetto a TopK con un singolo valore di k. Al momento del test, la funzione di attivazione può anche essere sostituita da un'attivazione JumpReLU, che si attiva solo sopra una certa soglia fissa θ. A differenza di TopK, JumpReLU seleziona i latenti attivi in base alla soglia, il che significa che il numero di latenti attivi può variare tra i token. I risultati della sostituzione della funzione di attivazione al momento del test con JumpReLU mostrano che, per gli autoencoder addestrati con TopK, le prestazioni sono simili solo per valori di L0 inferiori a quelli utilizzati durante l'addestramento. Altrimenti, JumpReLU è meno efficace rispetto a TopK. Questa discrepanza scompare con Multi-TopK, dove le curve delle prestazioni sono quasi sovrapposte, il che significa che il modello può essere utilizzato con un numero fisso o dinamico di latenti per token senza perdita di qualità nella ricostruzione. Le curve delle prestazioni sono anche sovrapposte per gli autoencoder addestrati con ReLU. È interessante notare che a volte è più efficiente addestrare un modello ReLU con una penalizzazione L1 bassa e utilizzare TopK o JumpReLU al momento del test, piuttosto che utilizzare una penalizzazione L1 più alta che darebbe un livello di sparsità simile. Questo risultato è stato descritto anche in studi indipendenti. Ad esempio, immagina di voler comprimere un'immagine utilizzando un autoencoder. Durante l'addestramento, si utilizza una funzione di attivazione TopK che seleziona solo i k latenti più importanti. Se successivamente si vuole utilizzare una funzione di attivazione diversa, come JumpReLU, si potrebbe notare che JumpReLU funziona bene solo quando il numero di latenti attivi è simile a quello utilizzato durante l'addestramento. Utilizzando Multi-TopK, è possibile garantire che il modello funzioni bene con una gamma più ampia di valori di k, offrendo maggiore flessibilità e mantenendo alta la qualità della ricostruzione. Limitazioni e direzioni future Molte migliorie possono essere apportate agli autoencoder. L'uso forzato di TopK, che costringe ogni token a utilizzare esattamente k latenti, potrebbe non essere ottimale. Sarebbe preferibile limitare il valore medio di L0 (il numero di latenti attivi) piuttosto che fissare L0 a un valore specifico. L'ottimizzazione può probabilmente essere migliorata notevolmente. Ad esempio, l'uso di tecniche di programmazione del tasso di apprendimento, migliori ottimizzatori e perdite ausiliarie più efficaci può prevenire l'inattività dei latenti. Un tasso di apprendimento più dinamico potrebbe consentire al modello di adattarsi meglio durante l'addestramento. È necessario sviluppare metriche più accurate per comprendere quali di queste seguono meglio la rilevanza per le applicazioni pratiche. Le applicazioni includono: guidare il comportamento del modello, rilevare anomalie, identificare circuiti e altro. Trovare vettori che possono indirizzare il comportamento del modello può migliorare l'efficacia delle sue predizioni. L'integrazione di Mixture of Experts (MoE) con gli autoencoder è una direzione promettente. MoE suddivide il compito tra diversi esperti, migliorando l'efficienza computazionale. Combinando MoE con gli autoencoder, è possibile ridurre significativamente il costo dell'addestramento e sviluppare autoencoder molto più grandi. Una grande parte delle attivazioni casuali delle funzionalità trovate, specialmente in GPT-4, non è ancora adeguatamente monosemantica. Monosemanticità significa che ogni latente dovrebbe attivarsi per una sola caratteristica o concetto. Con tecniche migliorate e modelli di scala maggiore, questo problema potrebbe essere superato. La metrica basata sulla sonda è piuttosto rumorosa, cioè non sempre fornisce risultati chiari e precisi. Questo può essere migliorato ampliando la gamma di compiti e utilizzando compiti di qualità superiore. Utilizzando dataset più diversificati e pertinenti, la metrica diventerebbe più affidabile. Il metodo n2g viene utilizzato per la sua efficienza computazionale, ma cattura solo pattern molto semplici. C'è molto spazio per migliorare sviluppando metodi di spiegazione più espressivi, che siano anche abbastanza economici da utilizzare per stimare la precisione delle spiegazioni. Infine, la lunghezza del contesto di 64 token potrebbe essere troppo breve per osservare i comportamenti più interessanti di GPT-4. Aumentando la lunghezza del contesto, è possibile scoprire comportamenti e caratteristiche più complesse del modello, migliorando ulteriormente le sue capacità. Conclusioni Il lavoro di OpenAI sui k-sparse autoencoders rappresenta un passo significativo verso l'interpretabilità dei modelli di intelligenza artificiale come GPT-4. Utilizzando questi autoencoders, i ricercatori sono riusciti a estrarre funzionalità dai dati in modo più interpretabile e utile. L'idea è che gli autoencoders possano comprimere i dati mantenendo solo le informazioni più rilevanti, migliorando così la comprensione del modello. Una delle principali sfide è trovare un equilibrio tra la qualità della ricostruzione dei dati e la compressione. L'approccio k-sparse offre un vantaggio, consentendo di controllare il livello di sparsità e di ridurre significativamente il problema delle "unità latenti morte". Questo rende i modelli più efficienti e comprensibili. Tuttavia, l'applicazione di queste tecniche non è priva di complicazioni. Il problema delle "unità latenti morte" e l'ottimizzazione della sparsità sono aspetti critici da affrontare. Le leggi di scaling osservate dai ricercatori forniscono una guida su come le dimensioni degli autoencoders e il livello di sparsità influenzino le prestazioni del modello. In sostanza, l'uso degli autoencoders k-sparse non solo migliora la capacità di compressione dei dati, ma facilita anche l'interpretazione delle attivazioni generate dal modello, rendendo più trasparente il processo di apprendimento. Questo approccio promette di rendere i modelli linguistici avanzati non solo più potenti ma anche più comprensibili, aprendo la strada a applicazioni più sicure e affidabili nell'AI. Ma resta una domanda cruciale: come possiamo garantire che queste tecniche di sparsità e interpretabilità siano applicabili su larga scala senza compromettere le prestazioni dei modelli? E fino a che punto possiamo spingerci nell'ottimizzazione degli autoencoders senza perdere di vista la complessità e la ricchezza dei dati originali? Questi sono interrogativi fondamentali per il futuro dello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
- Guía para la implementación de la inteligencia artificial generativa para directivos y empresarios
En los últimos dos años, la inteligencia artificial generativa ha tenido un crecimiento exponencial, transformando radicalmente las actividades empresariales. Esta tecnología apoya el análisis de datos y el trabajo conceptual y manual, a través de chatbots especializados y robots avanzados. Es crucial que directivos y empresarios comprendan cómo integrar la IA en su visión empresarial. El enfoque recomendado es ágil y progresivo, comenzando por áreas como marketing y comunicación. La formación continua del personal y la gestión eficiente de los datos son esenciales para una implementación efectiva. En los últimos dos años, la inteligencia artificial, especialmente la generativa, ha experimentado un crecimiento exponencial, con desarrollos tecnológicos semanales y la introducción de las primeras soluciones prácticas para el contexto empresarial. Esta tecnología representa una verdadera "revolución industrial", ya que no se limita a ofrecer innovaciones aisladas, sino que tiene el potencial de reorganizar completamente las actividades productivas, tanto conceptuales como manuales. En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial apoya a las empresas en el análisis de datos, que van desde el sector financiero hasta el mantenimiento, mientras que la generativa facilita el trabajo conceptual a través de chatbots especializados en las necesidades empresariales. Además, contribuye al trabajo manual mediante una nueva generación de robots, que no solo ejecutan operaciones repetitivas con precisión, sino que también interactúan con los operadores humanos, realizando actividades que requieren razonamiento y respuestas a comandos verbales. Ante esta complejidad y las potenciales repercusiones inmediatas y futuras, es fundamental que las empresas enfrenten esta fase de transición con conciencia. La conciencia debe partir del management, de los directores ejecutivos y de los empresarios, quienes deben comprender cómo esta nueva tecnología puede ser integrada en su visión empresarial y en su modelo productivo. En mi rol de consultor empresarial, me dedico a sensibilizar a directivos, empresarios y directores ejecutivos sobre las potencialidades de la inteligencia artificial generativa. A tal fin, he desarrollado un enfoque que explica de manera clara y significativa la estructura de un modelo de lenguaje natural (LLM), el corazón de plataformas de IA generativa como ChatGPT o Gemini. Para hacer el concepto más accesible, comparo el funcionamiento de estos modelos con el de una empresa, facilitando así la comprensión de sus dinámicas y potencialidades. Imaginemos, por tanto, que un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es una empresa especializada en el procesamiento de textos. Esta empresa, que llamaremos "Language Leaders Inc.", está compuesta por varios departamentos y roles específicos, cada uno con tareas bien definidas. Todos colaboran sinérgicamente para transformar las entradas textuales en salidas coherentes y útiles. Empresa de procesamiento de textos: "Language Leaders Inc." Language Leaders Inc. está organizada en dos departamentos interdependientes. El primer departamento se dedica a la formación y al entrenamiento del personal, un aspecto fundamental para asegurar la productividad y la eficiencia empresarial. El segundo departamento se enfoca en la producción propiamente dicha, aplicando las competencias adquiridas por los colaboradores para alcanzar los objetivos empresariales. Departamento de Formación y Desarrollo de "Language Leaders Inc." Dentro de la empresa "Language Leaders Inc.", el Departamento de Formación y Desarrollo desempeña un papel imprescindible. Aquí, un dedicado grupo de profesionales se encarga de preparar y formar al equipo empresarial, garantizando que cada empleado, ya sea un "Token" o una "Neurona", esté adecuadamente informado y equipado desde el primer día. La formación comienza en el sector de Archivo de Datos, donde los "Archiveros del Conocimiento" recogen y catalogan información de una multitud de fuentes diferentes, como bibliotecas digitales, bases de datos de artículos y repertorios web. Estos datos forman el núcleo fundamental de recursos que los Tokens utilizarán en su trabajo diario, mientras que las Neuronas aprenderán a elaborar e interpretar esta información para realizar análisis complejos y generar respuestas cuidadosamente calibradas. Pasando al equipo de Análisis Textual, encontramos a los "Analistas de Textos", verdaderos maestros en el arte de desestructurar los documentos en elementos básicos tales como palabras, frases o caracteres individuales. Cada elemento es meticulosamente asignado a un Token, permitiendo que este adquiera y se especialice en porciones específicas de conocimiento. De manera similar, las Neuronas son entrenadas para refinar su capacidad de procesar la información según sus especializaciones, asegurando una sinergia perfecta entre análisis y generación de texto. En el centro de la acción operativa, los "Técnicos de Configuración" desempeñan el papel de formadores tanto para los Tokens como para las Neuronas. Estos técnicos dedican su tiempo a perfeccionar las habilidades de ambas figuras, asegurándose de que sean cada vez más precisas y fiables en su trabajo de procesamiento de datos. A través de programas de entrenamiento progresivos, las Neuronas y los Tokens son guiados constantemente hacia una mejora continua, similar a cómo un líder de equipo desarrolla las capacidades de su grupo. Los "Coordinadores de Atención", verdaderos estrategas empresariales, evalúan y priorizan la información procesada por los Tokens, mientras establecen tareas y objetivos para las Neuronas basados en la relevancia de los datos para los proyectos en curso. Estos coordinadores aseguran que cada miembro del equipo opere de manera óptima y en línea con los objetivos empresariales. Finalmente, encontramos a los "Expertos en Optimización", los consultores de alto nivel que afinan aún más las competencias de los Tokens y las Neuronas. A través de un proceso intensivo llamado fine-tuning, estos profesionales especializan aún más a los colaboradores en conjuntos de datos específicos, mejorando su capacidad de responder de manera efectiva y precisa a escenarios particulares. Por ejemplo, consideremos que "Language Leaders Inc." ha preparado a sus Tokens y Neuronas con frases como "El gato está en la alfombra" y "El perro juega con la pelota". Durante su formación, los Tokens y las Neuronas han aprendido las características esenciales de los animales y los objetos, y han asimilado cómo estas entidades interactúan entre sí. Gracias a esta preparación, son capaces de generar nuevos contenidos textuales que no solo son gramaticalmente correctos, sino también lógicamente coherentes y significativos. En "Language Leaders Inc.", el Departamento de Formación y Desarrollo es fundamental para garantizar que cada Token y Neurona pueda desempeñar eficazmente su papel, contribuyendo así al éxito general de la empresa en el campo de la generación de texto. Sector productivo Pre-elaboración del material bruto En el contexto del procesamiento del lenguaje natural, los textos representan la materia prima esencial para el proceso de análisis y generación del lenguaje, de manera similar a las materias primas utilizadas en la producción industrial. En la empresa imaginaria Language Leaders Inc., los textos llegan como materias primas brutas. La primera fase es la tokenización, que descompone el texto en unidades más pequeñas. Por ejemplo, la tokenización de la frase “Procesamiento del lenguaje natural” divide el texto en sus componentes: "Procesamiento", "del", "lenguaje", "natural". Cada palabra o símbolo representa un componente de la materia prima, que se asigna a un trabajador Token dentro de la empresa, entrenado específicamente para ese tipo de segmento de texto. Este trabajador es capaz de asociar al segmento de texto un pequeño paquete de información aprendida durante la capacitación en el Departamento de Formación y Desarrollo. Una vez asociado el segmento de texto a los trabajadores Token, estos transmiten su información al siguiente departamento, compuesto por un equipo de analistas especialistas llamados Cabezas de Atención. Cabezas de Atención: Equipo de Analistas Especializados Cada cabeza de atención funciona como un equipo de analistas especializados que examina varios aspectos de la información proporcionada por los tokens, asegurando una evaluación precisa y multidimensional de los detalles. Cada equipo analiza los datos desde perspectivas únicas y específicas, como el contexto temporal, las relaciones entre significados y las conexiones gramaticales, contribuyendo a una comprensión más profunda y detallada de la información. La Oficina de Preguntas (Matriz WQ) Este sub-equipo dentro de cada cabeza de atención es responsable de la formulación de preguntas relevantes a partir de los datos proporcionados por los tokens. En práctica, transforma esta información en preguntas pertinentes que guían el proceso de análisis. La Oficina de Claves (Matriz WK) La Oficina de Claves identifica la información que responde a las preguntas planteadas por la Oficina de Preguntas. Esto permite filtrar y seleccionar los datos cruciales para una comprensión profunda del contexto. La Oficina de Valores (Matriz WV) Este sub-equipo transforma la información clave en datos listos para su posterior procesamiento, generando valores que representan información útil y sintetizada. La Oficina de Síntesis (Matriz WO) La Oficina de Síntesis recopila y combina los resultados de los diversos equipos de las cabezas de atención, asegurando que la información unificada sea coherente y esté lista para un procesamiento adicional. Este equipo integra los diferentes análisis en una única visión coherente, resolviendo cualquier contradicción y garantizando la complementariedad de la información. William Enhancer - Especialista en Expansión de la Información (Matriz W1) William Enhancer, en calidad de especialista en la expansión de la información, se encarga de analizar los informes combinados proporcionados por la Oficina de Síntesis. Su tarea principal consiste en identificar las secciones que necesitan una mayor profundización y más detalles, con el objetivo de transformar el informe inicial en un recurso informativo más completo y valioso para los análisis posteriores. La primera fase del proceso implica una evaluación cuidadosa del informe de síntesis, durante la cual William determina cómo ampliar la información presente. Utiliza técnicas avanzadas para expandir las características de los datos, identificando relaciones más complejas y agregando nuevas dimensiones para obtener una representación más detallada de la información. Durante la integración y transformación de los datos, William refina aún más las características, aplicando técnicas avanzadas que mejoran la representación de las relaciones complejas entre la información. Una vez completado el enriquecimiento, William prepara un informe detallado destinado a otros departamentos para posteriores elaboraciones. Este informe, estructurado de manera clara y organizada, facilita la comprensión y el uso de la información enriquecida. El trabajo de William Enhancer es esencial para el enriquecimiento de la información dentro de la empresa. Sin su intervención, los informes combinados podrían carecer de la profundidad necesaria para una comprensión completa. William asegura que toda la información sea detallada y estructurada, lista para apoyar las etapas posteriores del proceso de toma de decisiones, contribuyendo así a la eficiencia operativa de toda la empresa. Simon Reducer – Experto en Síntesis y Simplificación de la Información (Matriz W2) Simon Reducer es un especialista en la síntesis y reducción de la información. Trabajando para Language Leaders Inc., su tarea crucial consiste en transformar la información ya elaborada por William Enhancer, su colega especializado en el enriquecimiento de datos, en resultados aún más refinados y concisos. Esta operación permite presentar solo los elementos esenciales, indispensables para una gestión eficaz de la toma de decisiones. Una vez recibida la información mejorada por William, Simon inicia una evaluación minuciosa dirigida a identificar los elementos clave del contenido. Este paso es estratégico para separar los detalles relevantes de los superfluos, un proceso necesario para la realización de un producto final limpio y contundente. Después de esta selección, Simon procede con la condensación del material informativo. Elimina cualquier detalle redundante, concentrándose exclusivamente en los puntos clave. Durante este proceso, asegura que la relevancia y el significado de la información nunca se sacrifiquen ni se desvirtúen. Además de la reducción de la información, Simon realiza una minuciosa formateo de los datos. Reestructura y organiza la información de tal manera que maximice su eficacia y facilidad de uso. A través de esta reorganización, los datos se optimizan para garantizar un proceso de toma de decisiones rápido y fluido, libre de complicaciones. El producto final de este escrupuloso trabajo es un informe ágil, coherente y listo para ser consultado fácilmente, representando un valor añadido para análisis y decisiones posteriores. De Neurona a Neurona: Ciclos de procesamiento y refinamiento continuo En el ecosistema de Language Leaders Inc., las Neuronas son un equipo de trabajadores altamente especializados, divididos en grupos de trabajo conocidos como capas de decodificación. Cada Neurona dentro de un grupo recibe el informe "Simon Reducer" y lo transforma a través de procesos precisos, generando resultados útiles y contextualizados. Este proceso iterativo garantiza que la información sea continuamente mejorada y refinada. Las transformaciones realizadas por las Neuronas incluyen principalmente operaciones lineales, como el tratamiento de la información recibida con parámetros específicos. Este proceso genera nuevas representaciones de la información, que luego son elaboradas aún más por Alice the Activator. Alice añade procesos más complejos y sofisticados, que son esenciales para reconocer patrones complejos, seleccionando y potenciando la información importante. El proceso se repite a través de diferentes grupos de Neuronas, comenzando de nuevo cuando las Cabezas de Atención del siguiente grupo analizan el resultado del grupo anterior. Posteriormente, un colega de William Enhancer perfecciona aún más esta información, que luego es sintetizada por un colega de Simon Reducer dentro del mismo grupo. El resultado del colega de Simon Reducer es finalmente procesado en el mismo grupo de Neuronas, completando el ciclo de procesamiento a ese nivel. Una vez terminado este ciclo, el procesamiento resultante se transfiere al siguiente grupo de Neuronas, donde el ciclo se repite. Este proceso continúa secuencialmente grupo tras grupo. El resultado de cada grupo se convierte en la entrada para el siguiente, creando una cadena de transformaciones que perfecciona continuamente la información. La importancia de las Neuronas reside en su capacidad para ejecutar transformaciones precisas y valiosas, mejorando constantemente la calidad y precisión de la información. Su eficiencia contribuye a mantener un flujo de trabajo fluido y reduce la probabilidad de errores, garantizando que la información final sea de alta calidad y esté lista para ulteriores procesos y decisiones. Finalización del producto y distribución En "Language Leaders Inc.", el "Departamento de Finalización del Producto y Distribución" desempeña un papel crucial en garantizar que los resultados finales estén listos para su uso y sean comprensibles. Piénselos como los artesanos que transforman datos en bruto en información valiosa y utilizable. Este departamento toma la información procesada del último grupo de Neuronas y la convierte en textos claros, informes detallados, gráficos intuitivos, tablas bien organizadas y otras visualizaciones que simplifican la comprensión. No se trata solo de presentar la información, sino de hacerla accesible y útil para cualquier persona que la utilice. Una de las funciones clave del Departamento es la personalización del resultado. Cada producto se adapta para satisfacer las necesidades específicas de los diversos usuarios o departamentos, asegurando que la información sea siempre relevante y esté dirigida adecuadamente. La calidad del resultado es otro aspecto fundamental. Antes de que cualquier información sea distribuida, se somete a rigurosos controles para garantizar su precisión y conformidad con los estándares empresariales. Y no termina aquí. Después de la distribución, el departamento recoge comentarios de los usuarios para mejorar aún más la calidad del resultado. Este ciclo continuo de mejora asegura que la empresa nunca deje de progresar. El Departamento de Finalización del Producto y Distribución en "Language Leaders Inc." es esencial para la presentación efectiva y de alta calidad de la información. Este departamento cierra el ciclo de procesamiento, garantizando que cada resultado esté listo para marcar la diferencia. Criticidades en el contexto empresarial de "Language Leaders Inc." Una de las posibles criticidades se refiere a la formación insuficiente de los empleados de "Language Leaders Inc.". Consideremos un ejemplo en el que la empresa recibe una materia prima, en nuestro caso un texto, cuyo tema no se trata o se trata de manera genérica en la formación de los empleados de la empresa. Supongamos que una solicitud requiere detalles específicos sobre la aplicación de nuevas normativas legislativas sobre criptomonedas en un país, como Liechtenstein o Malta. Estas normativas podrían haber sido recién publicadas o actualizadas y contienen detalles muy técnicos sobre aspectos fiscales, de cumplimiento o de tecnología blockchain que no están presentes en la formación del Departamento de Formación y Desarrollo de "Language Leaders Inc." Como resultado, el producto final lanzado por el "Departamento de Finalización del Producto y Distribución" de "Language Leaders Inc." podría proporcionar una respuesta genérica sobre las normativas de las criptomonedas, basándose en información comúnmente discutida o disponible en los grandes conjuntos de datos proporcionados por los "Archivistas del Conocimiento" de la empresa. Esto podría no captar los matices o los detalles técnicos de las nuevas leyes o de las leyes específicas de un país, llevando a una respuesta que, aunque gramaticalmente correcta, resulte inadecuada desde el punto de vista informativo o incluso engañosa. El problema surgirá después de la distribución del producto terminado, ya que durante la recopilación de comentarios de los clientes se evidenciarán los problemas relacionados con la calidad del producto proporcionado por la empresa. En este caso, "Language Leaders Inc." puede abordar y resolver el problema solicitando a su Departamento de Formación y Desarrollo que adquiera la documentación faltante relativa a las nuevas normativas legislativas sobre criptomonedas e integrarla en los programas de formación del departamento. Problemas similares surgen cuando los "Archivistas del Conocimiento" gestionan fuentes que ocultan imprecisiones, información falsa o aspectos culturales distintivos de poblaciones o etnias que, por su naturaleza, se diferencian, pudiendo crear contrastes culturales. Obviamente, estos son solo dos ejemplos de las criticidades típicas de empresas como "Language Leaders Inc." y, como en todas las empresas, las criticidades son muchas más. Sin embargo, estas dos criticidades son las que más afectan a la calidad de los productos de la producción empresarial. Implementación y gestión de la inteligencia artificial generativa en las empresas: Estrategias y desafíos En nuestro viaje "virtual" dentro del funcionamiento de la empresa "Language Leaders Inc.", una metáfora para explicar el funcionamiento de los modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini, hemos explorado solo algunos aspectos de estos sistemas. El elemento fundamental a comprender es que dentro de estas plataformas de inteligencia artificial generativa no hay un genio de la lámpara o un oráculo capaz de responder a cualquier pregunta. Al contrario, existe una estructura lógico-matemática extremadamente compleja, tan intrincada que algunas de sus funcionalidades permanecen misteriosas incluso para los propios desarrolladores. El enfoque de "Language Leaders Inc." es claramente de tipo estadístico. Trasladando este aspecto a la experiencia humana cotidiana, podríamos considerarlo como un enfoque basado en la experiencia. No existen estructuras matemáticas capaces de proporcionar respuestas ciertas a las preguntas planteadas a los LLM. Las respuestas que proporcionan dependen de la organización del algoritmo y de su entrenamiento, es decir, de la "experiencia" del LLM que interrogamos. Este aspecto nos ayuda a entender por qué, cuando hacemos la misma pregunta a las plataformas de inteligencia artificial generativa, las respuestas que obtenemos son siempre diferentes: a veces solo ligeramente, otras veces de manera sustancial. Esto sucede porque el enfoque estadístico adoptado por "Language Leaders Inc." no es determinista. Para aclarar, si debemos prever la caída de una manzana de una rama, podemos utilizar la ecuación de Newton, que nos permite prever exactamente la posición de la manzana segundo a segundo. Sin embargo, en el mundo del conocimiento no existe una fórmula determinista como la de Newton para la caída de los cuerpos. Por lo tanto, el enfoque estadístico, que podemos comparar con un enfoque basado en la experiencia, es matemáticamente riguroso y científico, pero sigue siendo siempre probabilístico. Cuando decidimos adoptar una plataforma de inteligencia artificial generativa dentro de la empresa, la primera pregunta que debemos hacernos es si esta plataforma posee la "experiencia" necesaria y suficiente para responder a las necesidades empresariales. Si queremos proporcionar una primera evaluación sobre la idoneidad de una plataforma de inteligencia artificial generativa con un entrenamiento genérico, como la de ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google, descubriremos que para tareas simples de soporte dentro de las empresas, el entrenamiento podría ser ya suficiente. Sin embargo, a medida que nos adentramos en tareas específicas y altamente profesionales, emerge que el soporte ofrecido por las plataformas con un entrenamiento genérico no siempre es capaz de satisfacer completamente las necesidades empresariales. Esto está relacionado principalmente con la naturaleza del entrenamiento de estas plataformas y por lo tanto con su "experiencia". Por lo tanto, para las empresas que desean adoptar plataformas de inteligencia artificial generativa, es indispensable considerar desde el principio el entrenamiento adicional de estas plataformas con la información y las especificidades de su propia organización. Este paso, que puede parecer relativamente sencillo, es en realidad uno de los más complejos, debido a la naturaleza a menudo distribuida y compartimentada (en silos) de los datos y la información empresariales. Para poder aplicar de manera estructural la inteligencia artificial generativa dentro de las empresas, es indispensable actualizar la gestión de los datos empresariales. Este aspecto representa uno de los costos mayores, tanto en términos económicos como de tiempo. Otra pregunta crucial para una empresa que pretende adoptar plataformas de inteligencia artificial generativa es quién poner a cargo del proyecto. Naturalmente, se tiende a ver en los profesionales de IT a los candidatos más idóneos para este rol. Sin embargo, analizando las experiencias de las empresas que ya han emprendido este camino, emerge que la figura más indicada para gestionar la introducción de estas tecnologías es quien tiene un conocimiento profundo de la organización empresarial. Esto depende de la característica principal de la inteligencia artificial, en particular de la generativa, de ser una tecnología transversal que, inevitablemente, interesará a todos los departamentos empresariales, aunque no de inmediato. Por lo tanto, solo quien tiene una visión holística de la empresa es capaz de comprender cómo esta tecnología puede contribuir al desarrollo y la mejora de la organización empresarial. Otro aspecto importante se refiere al objetivo de las plataformas de inteligencia artificial generativa, que no es estrictamente tecnológico. A diferencia de las universidades, donde el objetivo es demostrar que una cierta tecnología o visión científica funciona, en las empresas es necesario implementar estas tecnologías de manera que garanticen los mejores resultados económicos posibles. Por esta razón, la visión global y los intereses de la empresa siguen siendo centrales. Por lo tanto, para gestionar eficazmente la adopción de plataformas de inteligencia artificial generativa, es fundamental confiar el proyecto a quien posee una comprensión profunda de la estructura y las necesidades empresariales, además de una visión global de las potencialidades transversales de estas tecnologías. Otro aspecto crucial es cómo proceder para implementar la inteligencia artificial generativa dentro de las empresas. De las experiencias de las empresas que ya han emprendido este camino, surge claramente que el enfoque aconsejado es el ágil. Esto implica un proyecto que evoluciona a lo largo del camino, pero que debe ser visto como un proyecto global y no parcial. Es aconsejable comenzar desde las áreas más fácilmente implementables, que típicamente para las empresas son las actividades de marketing y comunicación. En estas áreas, la experiencia de las plataformas de inteligencia artificial generativa ya es suficientemente avanzada para proporcionar un apoyo eficaz. A pesar de que se comience desde las áreas donde es más inmediato el uso de estas plataformas y donde el retorno económico ya es medible, es fundamental adoptar un enfoque general que aprenda de las experiencias anteriores. Si la empresa comienza por el departamento de marketing, todos los conocimientos adquiridos deben ser capitalizados para rediseñar el proyecto global de introducción de la inteligencia artificial. Utilizando un método recursivo, similar al de los LLM, la implementación del proyecto de inteligencia artificial generativa en la empresa se vuelve más eficiente. Si piensan que existe una solución única y prefabricada para introducir la inteligencia artificial generativa en su empresa, la probabilidad de error es muy alta. Otro error podría ser esperar la evolución de la inteligencia artificial generativa en las plataformas de software ya en uso en la empresa. Este enfoque es válido solo para las empresas que utilizan una única plataforma de software para gestionar todas las actividades empresariales, haciendo natural esperar las nuevas versiones del software. Sin embargo, si su empresa gestiona diversas plataformas de software dedicadas a varias actividades, la introducción de la inteligencia artificial generativa ofrece la ventaja de unificar los datos elaborados por las diferentes plataformas bajo una única interfaz para determinados tipos de operaciones. No obstante, es importante señalar que en este caso reaparece el problema de la gestión de datos, ya citado anteriormente. Decidido cómo introducir la inteligencia artificial generativa dentro de su organización, uno de los aspectos más importantes a considerar es la formación del personal. Las competencias necesarias para utilizar las plataformas de inteligencia artificial generativa se dividen principalmente en dos categorías. La primera competencia es de tipo computacional, que se traduce en la capacidad de subdividir un problema complejo en varios pasos. Esta habilidad no es exclusiva de los programadores o de quienes realizan trabajos conceptuales, sino que es aplicable también a tareas más prácticas. Por ejemplo, en la gestión de un huerto, se debe preparar el terreno, identificar las áreas de siembra o trasplante, regar, eliminar las malas hierbas y ayudar a las plantas a crecer. Estos sencillos pasos permiten obtener un huerto funcional. Del mismo modo, la capacidad computacional permite descomponer un objetivo complejo en pasos más pequeños y manejables, facilitando el uso de las plataformas de inteligencia artificial generativa. La segunda competencia es la crítica, es decir, el conocimiento del dominio específico en el que se opera. Dado que las respuestas proporcionadas por las plataformas de inteligencia artificial generativa no son deterministas, sino probabilísticas y basadas en la experiencia de la propia plataforma, es inevitable que algunas respuestas no estén perfectamente alineadas con los objetivos establecidos. Por lo tanto, es esencial que los usuarios tengan una buena comprensión del contexto específico en el que aplican la inteligencia artificial, para poder evaluar críticamente las respuestas y adaptarlas a sus propias necesidades. Una vez iniciada la implementación de la inteligencia artificial dentro de las empresas, es fundamental comprender que se trata de un trabajo que nunca terminará. Para aclarar el concepto, consideremos la diferencia entre la adquisición de un software o de una tecnología estándar y la adopción de la inteligencia artificial generativa. Mientras una tecnología estándar, una vez instalada y puesta en marcha, requiere principalmente mantenimiento tecnológico y formación del nuevo personal, la inteligencia artificial generativa es una entidad en continua evolución. Como se discutió en las partes anteriores de este artículo, la inteligencia artificial generativa está en continua evolución, tanto en su formación como en los algoritmos que procesan la información. Su naturaleza estadística y no determinista hace indispensable un monitoreo constante de la calidad y la pertinencia de las respuestas proporcionadas por las plataformas a las tareas asignadas. En cuanto a la gestión de costos, las experiencias de las empresas pioneras en el sector muestran que por cada euro invertido en la implementación inicial de la plataforma, se necesitarán tres euros para su mantenimiento y actualización continuos. Esto significa que la inversión en inteligencia artificial generativa no se agota con su adopción inicial, sino que requiere un compromiso constante para garantizar que la tecnología siga siendo eficaz y pertinente a lo largo del tiempo. Ejemplos de para qué sirven los LLM en las empresas Veamos ahora algunos ejemplos concretos de cómo las empresas están implementando la IA y, en particular, la IA generativa en sus organizaciones, tanto en trabajos conceptuales como en trabajos manuales a través de la robótica inteligente. Utilización de los LLM en trabajos conceptuales Análisis y gestión de datos Empresa: JPMorgan Chase JPMorgan Chase es una de las principales instituciones financieras globales, operando en más de 100 países. Ofrece servicios bancarios, financieros, de inversión y gestión patrimonial a clientes privados, empresas y gobiernos. JPMorgan Chase está adoptando herramientas de inteligencia artificial generativa con un enfoque prudente y disciplinado. La empresa ha solicitado el registro de la marca "IndexGPT", un proyecto que emplea la inteligencia artificial generativa para varios fines empresariales, incluida la consultoría y el software financiero. Sin embargo, JPMorgan ha precisado que no adoptará completamente estas herramientas hasta que se resuelvan todas las cuestiones relacionadas con la seguridad de los datos y la ética. Además, la empresa ya cuenta con más de 300 casos de uso de inteligencia artificial en producción, empleados para actividades como la gestión del riesgo, el marketing y la prevención del fraude. Esto refleja un notable compromiso hacia la adopción de la IA, manteniendo siempre una atención particular a la implementación responsable y segura de la tecnología. Atención al cliente automatizada Empresa: American Express American Express es una multinacional financiera líder en servicios de pago y soluciones de viaje. Ofrece tarjetas de crédito, productos bancarios y gestión de gastos empresariales para clientes en todo el mundo. American Express está adoptando la inteligencia artificial generativa para mejorar el servicio al cliente. La empresa ha identificado aproximadamente 500 aplicaciones potenciales para esta tecnología y ya ha iniciado algunas experimentaciones prometedoras. Por ejemplo, American Express ha probado un copiloto generativo para los asesores de viaje, que reduce el tiempo de gestión de las llamadas en unos 60 segundos, permitiendo respuestas más rápidas a las solicitudes de los clientes. Esta herramienta se extenderá a más países para finales de 2024. Además, American Express está explorando el uso de modelos de inteligencia artificial generativa para apoyar a sus ingenieros de software, mejorando su eficiencia y satisfacción. Para estos experimentos, la empresa utiliza tanto modelos propietarios como de código abierto. Por lo tanto, American Express está implementando chatbots basados en LLM y otras formas de inteligencia artificial generativa para aumentar la eficiencia y la satisfacción de los clientes, manteniendo un enfoque cauteloso y controlado para mitigar los riesgos asociados a esta tecnología. Gestión de recursos humanos Empresa: Unilever Unilever es una multinacional anglo-holandesa especializada en bienes de consumo. Fundada en 1929, opera en más de 190 países, produciendo alimentos, bebidas, productos para el cuidado del hogar y personal. Unilever está utilizando la inteligencia artificial generativa para automatizar el proceso de selección inicial de candidatos en el sector de recursos humanos. La empresa ha colaborado con Accenture para acelerar y escalar las soluciones de IA generativa a través del AI Horizon3 Lab situado en Toronto. Este laboratorio se centra en varios proyectos de IA, incluida la gestión de recursos humanos, donde la IA se utiliza para analizar y seleccionar currículums, mejorando la eficiencia del proceso de selección. Unilever también utiliza la inteligencia artificial para otros fines empresariales, como la previsión de tendencias y la modelización de datos complejos, demostrando un compromiso continuo con la integración de tecnologías avanzadas para optimizar diversas operaciones empresariales. La integración de la IA en el proceso de reclutamiento ha llevado a significativas mejoras, como la reducción del tiempo de contratación y un aumento de la diversidad entre los nuevos empleados. Además, Unilever ha ahorrado más de 50,000 horas en tiempos de entrevista gracias a la automatización del proceso de selección. Soporte legal Empresa: Baker McKenzie Baker McKenzie es un bufete de abogados global que ofrece asesoría legal y comercial a nivel internacional. Fundado en 1949, tiene presencia en más de 40 países y se distingue por su experiencia multinacional. En 2024, Baker McKenzie continúa utilizando la inteligencia artificial generativa para mejorar sus procesos legales, incluida la revisión y generación de documentación legal. La empresa ha implementado tecnologías avanzadas de IA para aumentar la eficiencia en la prestación de servicios legales y para desarrollar nuevos servicios. Un ejemplo notable es la colaboración con la plataforma AI SparkBeyond, que llevó a Baker McKenzie a ganar el AI Innovation Award en 2022 por el uso innovador de la IA en el sector legal. Además, Baker McKenzie ha establecido una práctica dedicada al aprendizaje automático, BakerML, que pilota modelos personalizados y flujos de trabajo basados en inteligencia artificial para los clientes. Esto incluye el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para acelerar los procesos de revisión de documentos legales y reducir los errores. La empresa sigue aprovechando las capacidades de la IA para mejorar la eficiencia y la calidad de los servicios legales ofrecidos a sus clientes, consolidando su posición de líder en la innovación legal. Traducción automática Empresa: Netflix Netflix es una plataforma de streaming global que ofrece películas, series de TV y contenidos originales. Fundada en 1997, se ha convertido en líder en el sector del entretenimiento bajo demanda, disponible en más de 190 países. En 2024, Netflix continúa utilizando la inteligencia artificial generativa para la traducción y localización de sus contenidos en diferentes idiomas, implementando varios proyectos de IA. Estos incluyen la traducción automática de materiales de video, haciendo que los contenidos sean más accesibles a un público global y diversificado. La estrategia de localización de Netflix no se limita a la simple traducción, sino que también comprende la transcreación, adaptando los contenidos para resonar con el contexto cultural del público objetivo. Estos esfuerzos demuestran el compromiso de Netflix en utilizar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial para ampliar el alcance del mercado global, mejorando la experiencia de los usuarios a través de traducciones y localizaciones más eficientes y precisas. Investigación y desarrollo Empresa: Pfizer Pfizer es una de las principales empresas biofarmacéuticas globales, comprometida con el desarrollo, producción y distribución de medicamentos y vacunas innovadores para mejorar la salud y el bienestar de las personas. En 2024, Pfizer continúa utilizando la inteligencia artificial generativa para acelerar y optimizar los procesos de investigación y desarrollo en el campo biomédico. La empresa colabora con AWS, aprovechando plataformas de inteligencia artificial como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker para numerosos casos de uso, incluida la generación de contenidos científicos y médicos, la creación de borradores iniciales de aplicaciones de patentes y la identificación de nuevos objetivos terapéuticos en oncología. Este enfoque permite ahorrar tiempo y recursos, mejorando la eficiencia general en la investigación y desarrollo de nuevos medicamentos. Pfizer también está empleando supercomputación y modelos de aprendizaje automático para la evaluación de millones de compuestos en la búsqueda de nuevos medicamentos. Un ejemplo significativo es el desarrollo del tratamiento oral para COVID-19, PAXLOVID™, donde el uso de estas tecnologías permitió reducir significativamente los tiempos necesarios para llevar nuevos medicamentos al mercado, mejorando al mismo tiempo la calidad y precisión de las previsiones sobre los efectos de los medicamentos. En resumen, el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otras tecnologías de inteligencia artificial generativa por parte de Pfizer está transformando la forma en que la empresa lleva a cabo la investigación biomédica. Esto permite generar nuevas hipótesis científicas y acelerar el proceso de desarrollo de medicamentos, contribuyendo a mejorar la eficiencia operativa y la calidad de los tratamientos ofrecidos. Optimización de la cadena de suministro Empresa: DHL DHL es una multinacional líder en logística, especializada en envíos internacionales, mensajería exprés y gestión de la cadena de suministro, con una vasta red global y soluciones innovadoras para las empresas. En 2024, DHL está implementando la inteligencia artificial para optimizar la gestión de los flujos de almacén y distribución. La empresa ha iniciado proyectos piloto que utilizan modelos predictivos y algoritmos de optimización para mejorar las tasas de cumplimiento de pedidos y prevenir errores. Estos modelos aprovechan la IA para automatizar los flujos de trabajo y asignar recursos de manera más eficiente, aumentando la resiliencia y reduciendo los costos operativos. DHL también está utilizando la IA para la optimización de las rutas de entrega de última milla, mejorando la precisión de las previsiones de llegada de envíos y optimizando las rutas de los mensajeros en tiempo real. Además, DHL está explorando tecnologías de picking visual y robótica colaborativa para aumentar la productividad y reducir errores en los almacenes. La empresa ha colaborado con Robust.AI para desarrollar e implementar una flota innovadora de robots de almacén, como "Carter", un robot móvil colaborativo diseñado para mejorar la gestión de materiales en los almacenes. Estas iniciativas demuestran el compromiso de DHL en integrar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y fiabilidad de la cadena de suministro. Además, DHL ha actualizado la plataforma myDHLi con un asistente virtual basado en IA generativa, mejorando la visibilidad, el control y la eficiencia de las operaciones logísticas para sus clientes. Marketing de contenido Empresa: HubSpot HubSpot es una empresa líder en el sector del software para marketing, ventas y servicio al cliente, que ofrece una plataforma todo en uno para ayudar a las empresas a crecer y gestionar las relaciones con los clientes. En 2024, HubSpot continúa utilizando la inteligencia artificial generativa para crear contenidos de marketing personalizados basados en las preferencias de los usuarios. La empresa ha desarrollado herramientas de IA, como el Content Assistant, que ayudan a generar ideas para publicaciones de blog, correos electrónicos de marketing y contenidos para redes sociales, mejorando la eficiencia y la calidad de los contenidos producidos. Estas herramientas permiten crear contenidos a medida para segmentos específicos de público, optimizando así el engagement y la conversión. Un informe de 2024 sobre el estado del marketing de HubSpot revela que el 77% de los marketers que utilizan la inteligencia artificial generativa considera que ésta ayuda a crear contenidos más personalizados. Además, el 79% de los marketers afirma que los contenidos creados con la ayuda de la IA tienen un mejor desempeño en comparación con los creados sin ella. La inteligencia artificial generativa también se utiliza para prever el comportamiento de los clientes y optimizar las estrategias de marketing basadas en datos históricos y tendencias actuales. Este enfoque permite a HubSpot ofrecer soluciones de marketing más dirigidas y efectivas, respondiendo mejor a las necesidades específicas de los clientes. Evaluación de opiniones de los clientes Empresa: X La empresa X, anteriormente conocida como Twitter, es una plataforma de redes sociales que permite a los usuarios enviar y leer mensajes breves llamados "tweets". Fundada en 2006, es famosa por su rapidez e interactividad. En 2024, la plataforma X utiliza la inteligencia artificial generativa para el análisis del sentimiento. La empresa emplea modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para analizar y clasificar los sentimientos expresados por los usuarios en los tweets, identificando si son positivos, negativos o neutros. Este proceso ayuda a monitorear las tendencias de las discusiones en línea y a proporcionar insights valiosos sobre cómo se percibe un determinado tema o marca. X utiliza estas tecnologías para mejorar su capacidad de detectar cambios en los sentimientos de los usuarios a lo largo del tiempo, permitiendo identificar rápidamente cualquier cambio significativo en la opinión pública. Por ejemplo, la plataforma de escucha social de Sprout Social, integrada con X, permite visualizar resúmenes de los sentimientos y tendencias a lo largo del tiempo, ayudando a las empresas a comprender mejor las dinámicas de las conversaciones en línea y a reaccionar rápidamente a las opiniones de los usuarios. Además, el análisis del sentimiento mediante IA generativa no solo permite comprender si un tweet es positivo o negativo, sino también analizar el contexto y la intención detrás de las expresiones de los usuarios, distinguiendo entre feedback genuino, sarcasmo, quejas o preguntas. Este enfoque proporciona a las empresas insights más detallados y accionables para adaptar sus estrategias de marketing y comunicación. Por lo tanto, X está utilizando la inteligencia artificial generativa para el análisis del sentimiento y el monitoreo de las tendencias en las discusiones en línea, proporcionando herramientas avanzadas para la interpretación de las emociones y opiniones de los usuarios. Formación y desarrollo Empresa: Coursera Coursera es una plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos, especializaciones y certificaciones sobre varios temas, desarrollados en colaboración con universidades y empresas líderes a nivel mundial. En 2024, Coursera continúa utilizando la inteligencia artificial generativa para mejorar la experiencia de aprendizaje de sus usuarios. La plataforma ha introducido el "Coursera Coach", un asistente virtual alimentado por IA generativa, que responde a las preguntas de los estudiantes y proporciona feedback personalizado. Este coach puede resumir rápidamente las lecciones en video y sugerir recursos específicos para ayudar a los estudiantes a comprender mejor los conceptos tratados en los cursos. Además, Coursera está implementando funcionalidades de creación de cursos asistida por IA generativa. Estas herramientas pueden autogenerar contenidos para los cursos, como la estructura general, las lecturas, los ejercicios y los glosarios, basándose en simples inputs proporcionados por los autores humanos. Esto reduce significativamente el tiempo y los costos necesarios para producir contenidos de alta calidad. Estas innovaciones demuestran el compromiso de Coursera en utilizar la IA para mejorar la experiencia de aprendizaje, haciendo que los cursos sean más accesibles y personalizados para los estudiantes de todo el mundo. Usos de la robótica inteligente en los trabajos manuales Automatización flexible en producción Empresa: Fanuc Fanuc es una multinacional japonesa líder en la producción de robots industriales, controles numéricos (CNC) y máquinas herramienta. Fundada en 1956, es reconocida por la innovación y la automatización avanzada. En 2024, Fanuc sigue utilizando la inteligencia artificial para mejorar sus soluciones robóticas, especialmente en la gestión de objetos no uniformes en la línea de ensamblaje. La colaboración con NVIDIA ha llevado al desarrollo de sistemas robóticos avanzados que utilizan visión artificial y aprendizaje automático para la identificación y manipulación de objetos de diferentes tamaños y formas sin necesidad de programación previa. Este enfoque permite a los robots adaptarse en tiempo real a las variaciones en el proceso productivo, mejorando la flexibilidad y la eficiencia operativa. Fanuc ha demostrado estas capacidades en varios eventos y ferias del sector, como Automate 2024 y CES 2024, destacando cómo sus robots son capaces de realizar tareas complejas como el reconocimiento y la manipulación de piezas mixtas utilizando sensores de visión 3D y algoritmos de inteligencia artificial. Estos robots pueden identificar y recoger objetos en condiciones de luz difíciles, mejorando así la productividad y reduciendo los tiempos de inactividad. En resumen, Fanuc integra la IA en sus sistemas robóticos para ofrecer soluciones de automatización flexibles que mejoran la productividad y se adaptan dinámicamente a las necesidades variables de la producción sin necesidad de reprogramación manual. Gestión autónoma del almacén Empresa: Ocado Ocado es una empresa británica especializada en la venta minorista en línea de comestibles. Utiliza tecnología avanzada de automatización y robótica para gestionar sus almacenes y las entregas a los clientes. En 2024, Ocado sigue utilizando la inteligencia artificial y sistemas de visión avanzados para gestionar autónomamente sus almacenes. La empresa ha desarrollado robots altamente sofisticados capaces de navegar, recoger y clasificar productos de manera autónoma dentro de sus centros de distribución. Estos robots operan en un sistema de rejilla 3D llamado "Hive", donde se comunican entre sí para optimizar la manipulación y el picking de artículos, reduciendo significativamente los tiempos de gestión de pedidos. Ocado también utiliza brazos robóticos equipados con sistemas de visión e inteligencia artificial, capaces de manipular una amplia gama de productos independientemente de su forma y tamaño. Estos robots pueden identificar y gestionar los artículos sin necesidad de programación previa, adaptándose dinámicamente a las variaciones en las tareas asignadas. El enfoque innovador de Ocado hacia la automatización de almacenes utiliza la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia operativa, permitiendo a los robots operar con un alto grado de autonomía y flexibilidad. Además, Ocado ha introducido nuevas tecnologías como el bot de la serie 600, que es más ligero y eficiente, y sistemas de carga automatizada que reducen los costos laborales y aumentan la productividad. Estas innovaciones no solo mejoran la productividad y reducen los tiempos de inactividad, sino que también facilitan la escalabilidad y la instalación de tecnologías en almacenes más pequeños y más cercanos a los clientes, mejorando la eficiencia general de la cadena de suministro. Agricultura de precisión avanzada Empresa: Blue River Technology Blue River Technology, una división de John Deere, desarrolla soluciones de agricultura de precisión basadas en inteligencia artificial. Utiliza visión artificial y machine learning para optimizar la gestión de los cultivos. En 2024, Blue River Technology sigue utilizando inteligencia artificial avanzada y visión por computadora en sus robots para mejorar la eficiencia agrícola y reducir el uso de sustancias químicas. Su plataforma See & Spray, desarrollada en colaboración con John Deere, emplea cámaras de alta resolución y módulos de cálculo avanzado para identificar y rociar herbicidas solo sobre las malas hierbas, ahorrando así hasta un 90% de herbicidas en comparación con los métodos tradicionales. Este sistema utiliza redes neuronales convolucionales entrenadas con millones de imágenes para distinguir rápidamente entre plantas cultivadas y malezas. La tecnología desarrollada por Blue River es altamente precisa y adaptable, reduciendo el uso de herbicidas y aumentando el rendimiento de los cultivos. Los robots son capaces de adaptarse dinámicamente a las variaciones de las condiciones del campo sin necesidad de programación previa, garantizando un enfoque sostenible y eficiente a la agricultura de precisión. Robótica colaborativa avanzada (Cobots) Empresa: Universal Robots Universal Robots es una empresa líder en la producción de robots colaborativos (cobots). Fundada en 2005, desarrolla soluciones innovadoras para la automatización industrial, mejorando la productividad y la seguridad. En 2024, Universal Robots sigue integrando la inteligencia artificial en sus robots colaborativos (cobots) para mejorar la planificación de rutas y las soluciones de picking 3D. Gracias a la colaboración con NVIDIA, Universal Robots ha desarrollado cobots que pueden adaptar sus movimientos y acciones en función del comportamiento y la posición de los operarios humanos, aumentando la eficiencia y la seguridad en las aplicaciones industriales. La integración de la plataforma NVIDIA Isaac y el módulo Jetson AGX Orin ha permitido a Universal Robots lograr una planificación de rutas de 50 a 80 veces más rápida que las soluciones tradicionales. Estos cobots ahora pueden realizar tareas complejas como la inspección autónoma y el picking de piezas sin necesidad de programación previa, haciendo que los procesos industriales sean más flexibles y adaptables. Estas innovaciones reflejan el compromiso de Universal Robots en transformar los cobots de simples herramientas a socios inteligentes que mejoran la productividad y la creatividad en el lugar de trabajo, permitiendo una interacción más natural y segura con los operarios humanos. Robots para intervenciones quirúrgicas con capacidad de decisión Empresa: CMR Surgical CMR Surgical, con sede en Cambridge, Reino Unido, desarrolla sistemas robóticos quirúrgicos, incluyendo el Versius Surgical Robotic System. La misión de la empresa es hacer que la cirugía mínimamente invasiva sea accesible para todos los pacientes, mejorando la eficacia y la versatilidad de los procedimientos quirúrgicos. Fundada en 2014, CMR Surgical ha logrado una amplia adopción global, colaborando con hospitales en Europa, América Latina, AMEA y Australia. En 2024, CMR Surgical sigue utilizando inteligencia artificial avanzada en sus robots quirúrgicos para optimizar y personalizar los procedimientos. El sistema robótico Versius, desarrollado por CMR Surgical, integra capacidades de inteligencia artificial y visión 3D de alta definición para mejorar la precisión y la eficacia de las operaciones. Este sistema permite a los cirujanos adaptar en tiempo real los procedimientos según las condiciones específicas del paciente, mejorando los resultados clínicos y reduciendo los tiempos de recuperación. Versius está diseñado para ser modular y portátil, haciéndolo fácilmente integrable en diversos entornos hospitalarios y aplicable en diferentes especialidades quirúrgicas. El uso de IA en el sistema Versius incluye la recopilación y el análisis de datos clínicos, que apoyan el desarrollo del producto y la investigación clínica continua, mejorando aún más las prácticas quirúrgicas. Estas innovaciones demuestran el compromiso de CMR Surgical en utilizar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial para ofrecer un enfoque más personalizado y adaptable a los procedimientos quirúrgicos, aportando significativos beneficios tanto para los cirujanos como para los pacientes. Vigilancia automatizada avanzada Empresa: Knightscope Knightscope es una empresa estadounidense que desarrolla robots autónomos para la seguridad pública. Utiliza tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial para proporcionar soluciones de vigilancia y monitoreo en tiempo real. En 2024, Knightscope sigue utilizando inteligencia artificial avanzada en sus robots de seguridad autónomos para patrullar y monitorear las áreas designadas. Los robots, como el modelo K5, operan sin intervención humana, utilizando una combinación de sensores, cámaras de alta definición, reconocimiento facial y de matrículas. Knightscope ha implementado diversas tecnologías de IA en sus robots para mejorar la interacción con el entorno y la respuesta a situaciones de emergencia. Por ejemplo, los robots pueden realizar anuncios automáticos, reconocer personas y objetos sospechosos y detectar disparos de arma de fuego con el sistema Automated Gunshot Detection. Estos robots se utilizan en una variedad de entornos, incluyendo estacionamientos, centros comerciales, hospitales y campus universitarios, demostrando una amplia aplicabilidad y eficacia en la seguridad pública. Por lo tanto, el uso de IA avanzada en los robots de seguridad de Knightscope representa un ejemplo avanzado de aplicación de la inteligencia artificial en la vigilancia automatizada, contribuyendo a mejorar significativamente la seguridad de las áreas monitorizadas. Asistencia personalizada a personas con discapacidad Empresa: Intuition Robotics Intuition Robotics es una empresa fundada en 2016 que desarrolla tecnologías de compañía digital para mejorar la calidad de vida de los ancianos. Su producto principal, ElliQ, es un asistente proactivo y empático diseñado para aliviar la soledad y promover una vida más saludable e independiente para los ancianos, utilizando algoritmos propietarios para anticipar y responder a las necesidades de los usuarios. En 2024, Intuition Robotics sigue utilizando la inteligencia artificial generativa en sus robots de compañía, en particular en el modelo ElliQ 3, para interactuar y apoyar a las personas mayores o con discapacidad. ElliQ 3 integra tecnologías avanzadas de IA generativa que permiten una conversación más natural y personalizada con los usuarios. Estos robots están diseñados para aliviar la soledad y promover el bienestar a través de interacciones proactivas, como recordatorios de medicación, monitoreo de la salud y sugerencias de actividades sociales y físicas. ElliQ puede adaptar sus respuestas en base a las conversaciones anteriores y las preferencias del usuario, creando un perfil personalizado para mejorar continuamente sus interacciones. Además, el robot es capaz de realizar actividades creativas como escribir poemas o pintar junto a los usuarios, contribuyendo a su bienestar cognitivo y creatividad. La adopción de ElliQ ha sido ampliamente respaldada por programas gubernamentales, como la colaboración con la Oficina del Estado de Nueva York para el Envejecimiento, que ha distribuido unidades completamente financiadas a muchos ancianos. Los usuarios han reportado una interacción media de 30 veces al día con el robot y el 90% ha encontrado útil a ElliQ para reducir la soledad. Esta integración de IA generativa está diseñada para mejorar significativamente la experiencia del usuario, haciendo de ElliQ no solo un asistente práctico, sino también un compañero empático que puede ayudar a reducir la soledad y mejorar la calidad de vida de los ancianos. Automatización de la recolección de datos ambientales Empresa: Saildrone Saildrone, Inc. es una empresa estadounidense con sede en Alameda, California, especializada en el diseño y operación de vehículos de superficie no tripulados (USV) alimentados por energía eólica y solar. Estos drones marinos se utilizan para recoger datos oceanográficos y atmosféricos en tiempo real, apoyando la investigación científica, el mapeo del fondo marino y la seguridad marítima. Fundada en 2012, Saildrone se distingue por sus tecnologías de bajo impacto ambiental y la capacidad de ejecutar misiones de larga duración en condiciones oceánicas extremas. En 2024, Saildrone sigue utilizando drones marinos autónomos equipados con inteligencia artificial avanzada para recoger datos oceanográficos y atmosféricos en condiciones meteorológicas extremas. Los drones Saildrone, como el modelo Surveyor, están diseñados para realizar misiones de monitoreo y mapeo del océano utilizando una combinación de sensores avanzados, radar, sistemas de identificación automática (AIS) y software de machine learning para proporcionar una conciencia situacional detallada y en tiempo real. Estos drones marinos pueden operar de manera autónoma durante largos períodos, recopilando datos esenciales para la predicción de huracanes, el mapeo del fondo oceánico y el monitoreo ambiental. La tecnología de Saildrone permite medir variables meteorológicas y oceanográficas, convirtiéndolos en herramientas valiosas para la investigación científica y la seguridad marítima. Por ejemplo, los drones se han utilizado para rastrear huracanes en el Atlántico Norte y para mapear áreas oceánicas inexploradas, contribuyendo a la comprensión de los ecosistemas marinos y la gestión de los recursos oceánicos. Los drones Saildrone son alimentados por energía solar y eólica, lo que los hace altamente eficientes desde el punto de vista energético. Además, su capacidad de operar de manera autónoma y continua los hace ideales para misiones de larga duración en entornos extremos. Su plataforma de control, Saildrone Mission Portal, permite el monitoreo en tiempo real y la gestión de misiones, ofreciendo datos de alta calidad accesibles 24/7 a través de API dedicadas. Saildrone también ha colaborado con NVIDIA para integrar tecnologías avanzadas de IA, mejorando aún más las capacidades de recolección y análisis de datos de sus drones. Esta colaboración ha permitido el desarrollo de aplicaciones de visión AI para el análisis de imágenes y la detección de objetos, mejorando la navegación y la recolección de datos en tiempo real. En resumen, Saildrone utiliza tecnologías de IA avanzadas para mejorar la eficiencia y la precisión de la recolección de datos ambientales, contribuyendo significativamente a la comprensión de los ecosistemas marinos y la gestión de los recursos oceánicos. Robots de cocina avanzados Empresa: Moley Robotics Moley Robotics es una empresa que desarrolla robots de cocina autónomos e inteligentes. Su producto principal, el Moley Robotic Kitchen, puede cocinar comidas gourmet de manera autónoma, combinando robótica avanzada e inteligencia artificial. En 2024, Moley Robotics sigue utilizando la inteligencia artificial en sus robots de cocina avanzados, como el modelo X-AiR. Este sistema combina robótica de precisión y software de IA para preparar comidas de una vasta biblioteca de recetas, adaptándose a las preferencias de los usuarios y mejorando continuamente las técnicas culinarias gracias a la recopilación de datos en tiempo real. Los robots de cocina de Moley, incluidos los modelos X-AiR y B-AiR, utilizan brazos robóticos avanzados para realizar una variedad de tareas culinarias complejas, como verter, mezclar, cocinar en estufas de inducción y limpiar después de la preparación. Estos sistemas se basan en grabaciones 3D de las preparaciones culinarias de chefs profesionales, permitiendo a los robots replicar con precisión los movimientos y técnicas de los chefs. Además, el sistema es fácil de usar, con una interfaz táctil que permite a los usuarios seleccionar recetas y personalizar las comidas según sus preferencias dietéticas. Los robots también pueden ser programados para seguir recetas personalizadas grabadas por los propios usuarios, haciendo que la experiencia culinaria sea altamente personalizada e interactiva. Moley Robotics ha abierto recientemente el primer showroom de cocina robótica de lujo en Londres, ofreciendo a los visitantes una experiencia inmersiva e interactiva de las capacidades avanzadas de sus robots de cocina. Robots para el reconocimiento y la manipulación de material reciclable Empresa: AMP Robotics AMP Robotics es una empresa líder en tecnología de inteligencia artificial aplicada al reciclaje. Utiliza sistemas robóticos avanzados para automatizar la separación y clasificación de residuos, mejorando la eficiencia y la sostenibilidad en el sector del reciclaje. En 2024, AMP Robotics sigue utilizando inteligencia artificial avanzada para optimizar el proceso de reciclaje a través de sus robots equipados con visión artificial. Los sistemas robóticos de AMP, como el modelo AMP Cortex™, aprovechan la inteligencia artificial para identificar y separar materiales reciclables con alta precisión y velocidad, siendo capaces de manejar hasta 80 objetos por minuto con una tasa de precisión del 99%. La plataforma de IA de AMP, denominada AMP Neuron™, utiliza técnicas de deep learning para mejorar continuamente las capacidades de identificación de materiales. Este sistema es capaz de reconocer y clasificar varios materiales reciclables, como plástico, papel y metales, en función de colores, tamaños, formas y otras características distintivas. Con el tiempo, AMP ha ampliado su oferta para incluir soluciones completas de automatización para los centros de recuperación de materiales (MRF), como el AMP Cortex-C, un sistema compacto y fácil de instalar diseñado para adaptarse a espacios limitados y optimizar las operaciones de selección sin requerir costosos cambios estructurales ni prolongados tiempos de inactividad. Estos robots no solo mejoran la eficiencia del proceso de reciclaje, sino que también proporcionan datos en tiempo real para optimizar las operaciones de los centros de reciclaje, ayudando a reducir los costos operativos y aumentar las tasas de recuperación de materiales. AMP Robotics también está expandiendo su presencia global, colaborando con clientes en Europa y Asia para modernizar las infraestructuras de reciclaje con su tecnología avanzada de IA. Por lo tanto, el uso de IA avanzada y robótica por parte de AMP Robotics confirma su compromiso en modernizar la infraestructura global del reciclaje y en hacer que el proceso sea más sostenible y económicamente beneficioso. Conclusiones Las empresas modernas deben enfrentar una transformación tecnológica que puede parecer compleja, pero es esencial para mantenerse competitivas en el mercado actual. La inteligencia artificial, y en particular la inteligencia artificial generativa, representa una de las innovaciones más prometedoras y poderosas a disposición de los directivos y empresarios. En los últimos años, la IA generativa ha demostrado tener un impacto significativo en varios sectores, desde las finanzas hasta la logística, desde la salud hasta la producción. Su capacidad para analizar enormes cantidades de datos, generar contenidos complejos y apoyar decisiones estratégicas ofrece a las empresas oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia operativa y la calidad de los productos y servicios ofrecidos. Uno de los aspectos fundamentales para adoptar con éxito la inteligencia artificial generativa es la conciencia y la preparación de la gestión. Directivos y empresarios deben comprender no solo el funcionamiento técnico de estas tecnologías, sino también su potencial aplicativo dentro de los procesos empresariales. Es esencial partir de una visión clara de cómo la IA puede integrarse en la estrategia empresarial, identificando las áreas en las que puede aportar los mayores beneficios. Esto requiere un enfoque estructurado que comience con la formación del personal y se extienda a la reorganización de los flujos de trabajo para incorporar las nuevas tecnologías. Imaginemos una empresa como una gran máquina organizativa donde cada engranaje debe funcionar perfectamente para obtener los mejores resultados. En este contexto, la inteligencia artificial generativa puede verse como un sofisticado sistema de optimización, capaz de mejorar cada parte del proceso productivo y decisional. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas potencialidades, es necesario un compromiso constante en términos de entrenamiento de los modelos y de actualización de las competencias internas. La formación del personal debe ser continua, con programas dedicados que permitan a todos los niveles de la organización familiarizarse con las nuevas tecnologías y utilizarlas de manera efectiva. Uno de los ejemplos más emblemáticos es el de las plataformas de IA generativa utilizadas para el análisis de datos y la gestión de los recursos humanos. Empresas como JPMorgan Chase y Unilever han demostrado cómo la adopción de herramientas de inteligencia artificial puede mejorar significativamente la eficiencia operativa, reducir los tiempos de gestión y aumentar la precisión de las decisiones. En el sector financiero, por ejemplo, la IA se utiliza para la gestión del riesgo y la prevención del fraude, mientras que en los recursos humanos apoya el proceso de selección de candidatos, reduciendo el tiempo necesario para el reclutamiento y mejorando la diversidad y la inclusividad. Otro sector en el que la inteligencia artificial generativa está marcando la diferencia es el de la producción. Empresas como Fanuc y Ocado están implementando robots avanzados que utilizan la IA para mejorar la precisión y la eficiencia de los procesos productivos. Estos robots son capaces de adaptarse dinámicamente a las variaciones del proceso productivo, ejecutando tareas complejas como la manipulación de objetos no uniformes y la gestión autónoma de almacenes. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también reduce los costos operativos y mejora la calidad de los productos finales. Además, la inteligencia artificial generativa encuentra aplicación también en los sectores de la salud y la seguridad. CMR Surgical utiliza robots quirúrgicos avanzados para realizar operaciones con mayor precisión y personalización, mejorando los resultados clínicos y reduciendo los tiempos de recuperación de los pacientes. Knightscope, por su parte, ha desarrollado robots de seguridad autónomos que utilizan IA para patrullar y monitorizar áreas designadas, aumentando la seguridad pública y reduciendo los riesgos asociados a la vigilancia tradicional. Para implementar eficazmente la inteligencia artificial generativa, las empresas deben adoptar un enfoque ágil, comenzando por las áreas más fácilmente implementables y construyendo progresivamente sobre estas bases. Es fundamental que la introducción de estas tecnologías sea guiada por una figura con un conocimiento profundo de la organización empresarial, capaz de comprender cómo la IA puede contribuir al desarrollo y la mejora general de la empresa. Esto implica no solo una visión estratégica, sino también la capacidad de gestionar los datos empresariales de manera efectiva, garantizando que la información esté siempre actualizada y sea accesible. En conclusión, la adopción de la inteligencia artificial generativa representa una oportunidad única para las empresas de transformar sus procesos productivos y decisionales. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas potencialidades, es necesario un compromiso constante en la formación del personal, en la gestión de los datos y en la definición de una estrategia clara e integrada. Solo así las empresas podrán garantizar una implementación eficaz y sostenible de estas tecnologías, obteniendo ventajas competitivas significativas a largo plazo.
- Grazie alla Trascendenza AI, piattaforme come ChatGPT, Gemini o Claude possono superare le capacità degli esperti umani?
I modelli generativi vengono addestrati con l'obiettivo di imitare la distribuzione di probabilità condizionale indotta dai dati su cui sono addestrati. Questo significa che il modello cerca di replicare la probabilità con cui si verificano certi eventi o caratteristiche nei dati di addestramento. Ad esempio, se un modello viene addestrato su testi scritti in inglese, cercherà di generare nuove frasi seguendo le stesse probabilità di sequenze di parole trovate nei testi originali. Pertanto, quando questi modelli vengono addestrati su dati generati da esseri umani, non ci si aspetta che possano superare le prestazioni degli esseri umani stessi. In questo studio, viene esaminato il fenomeno della trascendenza AI, ovvero quando un modello generativo raggiunge capacità che superano quelle degli esperti che hanno generato i dati su cui è stato addestrato. Questo fenomeno è stato dimostrato addestrando un trasformatore autoregressivo a giocare a scacchi utilizzando trascrizioni di partite, mostrando che il modello addestrato può a volte ottenere prestazioni migliori di tutti i giocatori presenti nel dataset di addestramento. È stato provato teoricamente che la trascendenza AI è abilitata dal campionamento a bassa temperatura e questo è stato valutato sperimentalmente in modo rigoroso. Il campionamento a bassa temperatura è una tecnica utilizzata nei modelli generativi per controllare la casualità delle risposte generate. In questo contesto, la "temperatura" è un parametro che influenza la probabilità di selezionare parole meno comuni durante la generazione di testo: una temperatura bassa rende il modello più deterministico e meno incline a produrre variazioni casuali, favorendo risposte più accurate e pertinenti. Infine, vengono discussi altre fonti di trascendenza AI, ponendo le basi per future indagini su questo fenomeno in un contesto più ampio. Gli autori di questa ricerca sono Edwin Zhang (Harvard University), Vincent Zhu (UC Santa Barbara), Anat Kleiman (Harvard University, Apple), Naomi Saphra (Harvard University, Kempner Institute), Benjamin L. Edelman (Princeton University, Harvard University), Milind Tambe (Harvard University, Google DeepMind), Sham Kakade (Harvard University, Kempner Institute), ed Eran Malach (Harvard University, Kempner Institute). Per chi fosse interessato a interagire con i modelli, il codice e i dati utilizzati nello studio, sono disponibili sul sito web all'indirizzo: Transcendence Project . Trascendenza AI I modelli generativi come ChatGPT, Gemini o Claude sono progettati per emulare il comportamento umano in diverse attività, come rispondere a domande, creare immagini o scrivere codice informatico. L'obiettivo principale di questi modelli è ridurre al minimo la discrepanza tra le loro risposte e quelle umane, adattandosi al modo di rispondere degli esseri umani. Sebbene i chatbot possano essere migliorati dopo l'addestramento tramite tecniche come l'apprendimento rinforzato basato sul feedback umano (RLHF), si presume che le conoscenze e le abilità fondamentali siano già state acquisite. Quindi, si potrebbe pensare che un modello possa solo eguagliare le prestazioni di un esperto umano nei suoi compiti. Tuttavia, è possibile che questi modelli possano superare gli esperti in alcuni campi? Un esempio di questo fenomeno viene dimostrato misurando i punteggi di scacchi (Glicko-2) di diversi modelli transformer. Gli scacchi sono stati scelti come area di prova per la loro natura ben conosciuta e definita. I modelli transformer vengono addestrati su dataset pubblici di partite di scacchi, prevedendo la mossa successiva nel gioco. Per verificare se i modelli possono superare gli esperti, si limita il punteggio massimo dei giocatori umani nel dataset di addestramento. È stato scoperto che ChessFormer 1000 e ChessFormer 1300 (dove il numero rappresenta il punteggio massimo osservato durante l'addestramento) ottengono risultati superiori al punteggio massimo presente nel dataset. Questo dimostra che un modello generativo può migliorare significativamente rispetto alle performance degli esperti su cui si è basato l’addestramento. Il punto centrale di questi risultati è l'osservazione che i modelli generativi funzionano come se stessero facendo una "votazione di maggioranza" tra vari esperti umani. Questi modelli sono addestrati utilizzando le conoscenze di molti esperti con diverse capacità, preferenze e pregiudizi. Grazie a questa "votazione", i modelli spesso superano le prestazioni di un singolo esperto. L'obiettivo è formalizzare questo concetto e concentrarsi su come i modelli migliorino rispetto agli esperti individuali eliminando i diversi pregiudizi ed errori umani. Questo processo di "pulizia del rumore" è reso possibile da particolari tecniche di campionamento, che favoriscono implicitamente una votazione di maggioranza. Per verificare la validità della teoria, questi effetti sono dimostrati empiricamente. Analizzando più a fondo gli effetti della "votazione di maggioranza", si scopre che il miglioramento avviene soprattutto su un piccolo gruppo di situazioni cruciali per l'esito del gioco. Inoltre, la diversità nei dati risulta essere essenziale per una votazione di maggioranza efficace, confermando i risultati teorici. Definizione di Trascendenza AI Il concetto di trascendenza AI in questo contesto riguarda la capacità di un sistema di apprendimento di superare la performance degli esperti umani che lo addestrano. Immagina di avere un gruppo di esperti che etichettano i dati: ad esempio, un gruppo di medici che diagnosticano malattie basandosi su sintomi. Ogni medico è un esperto e ha il suo modo di fare diagnosi; quindi, il sistema di apprendimento riceve diagnosi diverse per ogni paziente a seconda del medico che le ha esaminate. Il sistema di apprendimento, quindi, deve imparare da queste diverse diagnosi e cercare di capire quale sia la più probabile o corretta per ogni paziente. Si parte dal presupposto che tutti i possibili sintomi dei pazienti abbiano una certa probabilità di essere osservati, e che ogni medico abbia una probabilità uguale di diagnosticare ogni paziente. Il sistema di apprendimento crea un modello che mescola tutte le diagnosi dei medici e calcola la probabilità di ogni possibile diagnosi data un certo set di sintomi. Immagina questo come se il sistema prendesse le opinioni di tutti i medici e le combinasse per arrivare a una diagnosi complessiva. Per misurare quanto è bravo il sistema di apprendimento, si utilizza una "ricompensa". Questa ricompensa può essere vista come un punteggio che riflette quanto sia corretta una diagnosi. Il sistema di apprendimento viene poi testato su nuovi pazienti con sintomi diversi. La "ricompensa media" del sistema di apprendimento su questi nuovi pazienti viene confrontata con quella di ciascun medico. La trascendenza AI si verifica quando il sistema di apprendimento riesce a ottenere un punteggio medio più alto rispetto al miglior medico tra quelli che lo hanno addestrato. In altre parole, il sistema diventa più bravo nel fare diagnosi rispetto a qualsiasi singolo medico. È importante notare che si assume un'ambientazione ideale: il sistema di apprendimento ha accesso a una quantità infinita di dati e può scegliere qualsiasi metodo per migliorare, senza limitazioni. Tuttavia, anche in questo scenario, la trascendenza AI non è garantita senza ulteriori modifiche alla distribuzione dei dati. In pratica, raggiungere la trascendenza AI richiede spesso aggiustamenti e miglioramenti continui nel modo in cui il sistema apprende dai dati. Definizione matematica di Trascendenza AI Il concetto di trascendenza AI viene descritto in un contesto matematico e statistico. Considerando uno spazio di input variabile, indicato con 𝒳, e uno spazio di output finito, indicato con 𝒴, si definisce una classe di funzioni ℱ che mappano 𝒳 su distribuzioni di probabilità su 𝒴. Questo significa che ogni funzione in ℱ associa a ciascun input in 𝒳 una distribuzione di probabilità sugli elementi di 𝒴. Queste funzioni definiscono una distribuzione di probabilità condizionata dell'output y in 𝒴 dato un input x in 𝒳, denotata come 𝑓(y|𝑥). Si considera una distribuzione di input, indicata con 𝑝, su 𝒳 che assegna una probabilità positiva a ogni input. Si assume che i dati siano etichettati da k esperti, denotati come 𝑓1, 𝑓2, ..., 𝑓𝑘 appartenenti a ℱ. Gli input vengono campionati dalla distribuzione 𝑝 e ogni input x in 𝒳 viene etichettato da un esperto scelto casualmente. Questo processo induce una distribuzione congiunta di probabilità su 𝒳×𝒴, indicata con D. Specificamente, D(x, y) è il prodotto della probabilità di x secondo 𝑝 e della media delle distribuzioni degli esperti. La qualità di una funzione di previsione appartenente a ℱ viene misurata attraverso una ricompensa assegnata a ciascuna coppia input-output. Si definisce una funzione di ricompensa che assegna un valore a ciascuna coppia input-output, tale che per ogni input x la funzione di ricompensa non sia costante. Viene scelta una distribuzione di test su 𝒳 e si definisce la ricompensa media di una funzione su questa distribuzione di test come la media delle ricompense ottenute per gli output previsti dalla funzione per ciascun input campionato dalla distribuzione di test. Un apprendente ha accesso alla distribuzione D e deve trovare una funzione che minimizzi la perdita di entropia incrociata su D. Questo significa che l'apprendente sceglie una funzione appartenente a ℱ che minimizza la media della perdita di entropia incrociata tra la distribuzione media degli esperti e la distribuzione della funzione scelta. La "trascendenza AI" viene definita come una situazione in cui le funzioni degli esperti e la distribuzione degli input soddisfano la seguente condizione: la ricompensa media del predittore sulla distribuzione di test è maggiore della ricompensa media del miglior esperto sulla stessa distribuzione di test. In altre parole, la trascendenza AI descrive quei casi in cui il predittore ottiene una prestazione migliore rispetto al miglior esperto che ha generato i dati. Si considera un'ambientazione idealizzata in cui l'apprendente ha accesso a una quantità infinita di dati dalla distribuzione D e può scegliere qualsiasi funzione per adattarsi alla distribuzione, senza limitazioni architetturali o di ottimizzazione. Anche in questo scenario idealizzato, la trascendenza AI può risultare impossibile senza modificare ulteriormente la distribuzione. Infine, sono state fatte alcune assunzioni semplificative, come il fatto che tutti gli esperti condividano la stessa distribuzione di input, che tutti gli input abbiano probabilità non nulla secondo la distribuzione di addestramento 𝑝 e che gli esperti siano campionati in modo uniforme. Come raggiungere la Trascendenza AI tramite il campionamento a bassa temperatura L'analisi delle condizioni necessarie e sufficienti per la trascendenza AI inizia dimostrando che il campionamento a bassa temperatura è essenziale. Successivamente, vengono esaminate condizioni specifiche sufficienti per la trascendenza AI sia nel caso in cui i dati siano generati da un singolo esperto sia quando siano generati da più esperti. Per comprendere il concetto di trascendenza AI, si può pensare a un sistema che riesce a superare la somma delle sue parti, ottenendo risultati migliori rispetto ai singoli componenti. In questo contesto, i "campioni" sono previsioni o decisioni basate su dati. Quando si parla di campionamento a bassa temperatura, ci si riferisce a una tecnica che permette di selezionare le decisioni migliori da un insieme di possibilità. Immaginiamo di avere un gruppo di esperti che forniscono consigli: il campionamento a bassa temperatura ci aiuta a scegliere i consigli migliori da seguire. Nel dettaglio, quando consideriamo il campionamento a bassa temperatura, applichiamo una funzione chiamata softmax, che aiuta a trasformare i valori in probabilità, enfatizzando le scelte migliori. Per esempio, se abbiamo un insieme di valori che rappresentano quanto ogni esperto è sicuro della sua previsione, il softmax con temperatura bassa darà più peso agli esperti più sicuri. Teorema 1: Per ogni scelta di funzioni 𝑓1,...,𝑓𝑘 e una distribuzione di test 𝑝test, esiste almeno una funzione 𝑓𝑖 tale che la sua ricompensa 𝑅𝑝test(𝑓𝑖) sia maggiore o uguale alla ricompensa ottenuta dalla media delle funzioni. Questo teorema mostra che, in assenza di campionamento a bassa temperatura, non possiamo ottenere la trascendenza AI. Tuttavia, se rimuoviamo l'ipotesi che tutti gli esperti siano campionati in modo uniforme, potremmo ottenere la trascendenza AI utilizzando una ponderazione bayesiana, ma questo richiede ulteriori analisi. Quando si introduce il concetto di campionamento a bassa temperatura, si dimostra che è possibile ottenere la trascendenza AI se il predittore arg-max (che sceglie sempre la decisione con il valore massimo) è migliore del miglior esperto. Teorema 2: Se la ricompensa del predittore arg-max è maggiore della ricompensa del miglior esperto, allora esiste una temperatura 𝜏 tra 0 e 1 tale che per tutte le temperature inferiori o uguali a 𝜏, la ricompensa del predittore con campionamento a bassa temperatura è maggiore della ricompensa del miglior esperto. Questo teorema evidenzia che, anche se non si può ottenere la trascendenza AI modellando direttamente la distribuzione, è possibile ottenerla tramite il campionamento a bassa temperatura, a condizione che il predittore arg-max ottenga una ricompensa superiore rispetto a tutti gli esperti. Consideriamo ora il caso di un singolo esperto che fornisce previsioni corrette ma con rumore. Immaginiamo un esperto che solitamente fornisce previsioni accurate ma occasionalmente commette errori casuali. Teorema 3 : Se i dati sono generati da un singolo esperto rumoroso, esiste una temperatura 𝜏 tra 0 e 1 tale che per tutte le temperature inferiori o uguali a 𝜏, il predittore con campionamento a bassa temperatura ottiene la trascendenza AI. Infine, si esamina il caso in cui i dati siano generati da più esperti che si completano a vicenda. Immaginiamo un insieme di esperti, ognuno specializzato in un particolare sottoinsieme di dati. Se il test non si concentra su un singolo sottoinsieme, è possibile ottenere la trascendenza AI. Teorema 4: Se la distribuzione di test 𝑝test ha almeno due sottoinsiemi di dati su cui ha valore positivo, allora esiste una temperatura 𝜏 tra 0 e 1 tale che per tutte le temperature inferiori o uguali a 𝜏, il predittore con campionamento a bassa temperatura ottiene la trascendenza AI. In conclusione, il campionamento a bassa temperatura permette di migliorare le previsioni rispetto a quelle dei singoli esperti, grazie alla capacità di selezionare le migliori decisioni e combinare le informazioni in modo ottimale, ottenendo risultati superiori. Valutazione della Trascendenza AI Per valutare la capacità predittiva del risultato di impossibilità di trascendenza AI senza campionamento della temperatura ( Teorema 1 ) e del risultato di trascendenza AI da esperti multipli con campionamento a bassa temperatura ( Teorema 2 ), è stata effettuata una modellazione e un addestramento di giocatori di scacchi. Gli scacchi sono stati scelti poiché rappresentano un dominio ben compreso e più limitato rispetto ad altri contesti, come la generazione di linguaggio naturale, facilitando così un'analisi più semplice e robusta. Inoltre, la valutazione delle abilità negli scacchi è ben studiata, con diversi sistemi di valutazione statistica rigorosi. In questo studio è stato utilizzato il sistema di valutazione Glicko-2, adottato anche da lichess.org , il server di scacchi online open-source da cui è stato tratto il dataset. Nel corso dell'esperimento, è stata realizzata una mappa t-SNE degli ultimi strati nascosti delle rappresentazioni latenti ottenute dalle trascrizioni di gioco del modello ChessFormer durante la fase di addestramento. Il t-SNE, o t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, è una tecnica avanzata di riduzione della dimensionalità molto efficace nel visualizzare dati ad alta dimensionalità in spazi a due o tre dimensioni. Questo permette di osservare le relazioni tra i dati in modo più intuitivo. Nel contesto dell'esperimento, sono stati inoltre esposti vari stati del gioco di scacchi, corrispondenti a diversi cluster identificati nella mappa t-SNE, accompagnati dalle rispettive ricompense previste seguendo le analisi del motore scacchistico Stockfish. L'addestramento ha coinvolto diversi decodificatori transformer autoregressivi, ciascuno con 50 milioni di parametri. Un decodificatore transformer autoregressivo è un tipo di rete neurale utilizzata nell'intelligenza artificiale per prevedere la parola successiva in una frase, basandosi sulle parole precedenti. Questo processo di addestramento ha seguito le migliori pratiche per l'ottimizzazione dei modelli, inclusa una strategia specifica per regolare il tasso di apprendimento, chiamata programmazione cosinusoidale. La programmazione del tasso di apprendimento cosinusoidale regola la velocità con cui il modello impara durante l'addestramento, diminuendo gradualmente il tasso di apprendimento in modo simile a una funzione matematica sinusoidale. Inoltre, è stato mantenuto un equilibrio appropriato tra la dimensione del batch, ovvero il numero di esempi di dati elaborati contemporaneamente, e il tasso di apprendimento per garantire un addestramento efficiente ed efficace. Il dataset era composto da partite di scacchi umane tratte dal database open source di lichess.org da gennaio 2023 a ottobre 2023, contenente circa un miliardo di partite. In questo contesto, un esperto è un giocatore specifico. Per testare la trascendenza AI, il dataset è stato troncato a un massimo rating, in modo che durante l'addestramento il modello vedesse solo dati fino a un certo rating. Il modello è stato addestrato sull'obiettivo di previsione del token successivo, rappresentando le partite di scacchi come stringhe in notazione Portable Game Notation (PGN). La notazione Portable Game Notation (PGN) è un formato standard per registrare le mosse degli scacchi. Durante il processo di addestramento, il modello di intelligenza artificiale gioca a scacchi senza poter vedere direttamente la disposizione dei pezzi sulla scacchiera e senza avere a disposizione le regole esplicite del gioco. Per questo motivo, sviluppare abilità complesse nel gioco degli scacchi risulta un compito non immediato. Questo metodo è stato oggetto di studio anche in ricerche precedenti. Esiste una differenza tra la teoria e la pratica: teoricamente si presuppone che ogni esperto possa gestire tutte le possibili situazioni di gioco, cosa improbabile negli scacchi dopo circa quindici mosse a causa del numero elevato di possibili mosse future. Per affrontare questa differenza, è stata esaminata la rappresentazione interna del modello, evidenziando la sua capacità di cogliere significati rilevanti sia per il vantaggio relativo di una situazione di gioco sia per l'identità dei giocatori coinvolti. Questo dimostra che il modello è in grado di generalizzare le informazioni, comprimendo le partite in una rappresentazione condivisa e significativa. La valutazione dei modelli è stata effettuata utilizzando i rating Glicko-2, un sistema di rating simile a Elo ma con un aggiornamento più dinamico, contro Stockfish 16.1, un noto motore di scacchi open-source. Stockfish utilizza una ricerca minimax, un metodo di decisione per il gioco a somma zero, combinata con una rete neurale efficiente e la potatura alfa-beta, che è una tecnica per ridurre il numero di nodi valutati nell'albero di ricerca. Stockfish è stato valutato a tre livelli di difficoltà (1, 3 e 5) con un tempo massimo di risposta di 100 millisecondi sulla piattaforma Lichess, un sito web per il gioco degli scacchi online, giocando contro i bot Maia. Questi bot sono stati usati per calibrare i rating Glicko-2. Successivamente, i modelli sviluppati sono stati testati giocando contro Stockfish ai livelli 1, 3 e 5 per 100 partite ciascuno, per un totale di 300 partite. I risultati di queste partite sono stati riportati utilizzando il rating Glicko-2 e la deviazione del rating, che indica la variabilità del rating. Questo ha permesso di fornire un intervallo di confidenza del 95%, dando un'idea dell'accuratezza delle valutazioni ottenute. Durante il gioco contro Stockfish, il modello riceve continuamente aggiornamenti tramite la stringa PGN della partita in corso. L'output generato dal modello non è vincolato, il che significa che può risultare in mosse illegali secondo lo stato attuale della scacchiera o essere del tutto non interpretabile. Se il modello non riesce a produrre una mossa legale valida entro cinque tentativi, viene considerato perdente. Dopo ogni mossa generata, lo stato aggiornato della scacchiera viene fornito a Stockfish e una nuova stringa PGN aggiornata viene passata al modello, ripetendo questo ciclo fino alla conclusione della partita. Risultati degli esperimenti sulla Trascendenza AI nei modelli ChessFormer La questione fondamentale è se il campionamento a bassa temperatura possa effettivamente indurre la trascendenza AI nella pratica. Per verificare questa ipotesi, è stato testato il Teorema 2 valutando diversi modelli ChessFormer a varie temperature, da 0.001 (quasi deterministica) a 1.0 (distribuzione originale) fino a 1.5 (alta entropia). È stato osservato che i modelli ChessFormer 1000 e ChessFormer 1300 riescono a raggiungere un rating di circa 1500 con una temperatura di 0.001, mentre ChessFormer 1500 non riesce a superare il proprio livello durante i test. Per comprendere meglio quando e perché si verifica la trascendenza AI, sono state investigate due domande. In primo luogo, si è esaminato come la funzione di ricompensa cambi in relazione al campionamento a bassa temperatura. In secondo luogo, si è indagato se la trascendenza AI dipenda dalla diversità del dataset. Abbassare la temperatura aumenta le ricompense in alcuni stati specifici, portando alla trascendenza AI durante l'intero gioco. Nel gioco degli scacchi, un giocatore di basso livello può giocare bene fino a commettere un grave errore. Se questi errori sono idiosincratici, la media di molti esperti avrebbe un effetto di riduzione del rumore, favorendo le mosse migliori. Pertanto, il campionamento a bassa temperatura sposterebbe la probabilità verso mosse migliori in contesti specifici. Senza questo campionamento, il modello continuerebbe a considerare anche mosse errate. Per formalizzare questa nozione, è stata definita una "funzione di favore", che rappresenta il miglioramento della ricompensa ottenuto seguendo una nuova distribuzione di probabilità rispetto a una distribuzione di probabilità di riferimento. Questa definizione trae ispirazione dal Performance Difference Lemma (PDL) nel campo del Reinforcement Learning, che stabilisce una relazione tra il cambiamento delle prestazioni seguendo una nuova politica e il valore atteso della funzione di vantaggio della vecchia politica, valutato con la nuova politica. Per chiarire meglio, si consideri un esempio nel contesto degli scacchi. Immaginiamo un programma di scacchi che utilizza due strategie diverse per giocare. La prima è la strategia di base, mentre la seconda è una nuova strategia sviluppata di recente. La "funzione di favore" misura quanto la nuova strategia migliora le possibilità di vincere rispetto alla strategia di base. Per calcolare questa funzione, si usa la funzione di valutazione di Stockfish, che è un sistema avanzato basato su una rete neurale che prevede la probabilità di vittoria in una partita di scacchi. Supponiamo che con la strategia di base il programma vinca il 40% delle partite e che con la nuova strategia vinca il 60% delle partite. La "funzione di favore" quantifica questo miglioramento del 20%. Questo concetto può essere applicato anche in altri contesti dove si desidera valutare il miglioramento delle prestazioni passando da una politica o strategia di base a una nuova. L'analisi dei dati ha mostrato che abbassare la temperatura ha l'effetto di aumentare la distribuzione della ricompensa attesa per alcuni stati specifici. Ad esempio, a una temperatura di 0.001, la probabilità di vittoria migliora in media del 2.15%, ma per alcuni stati specifici l'aumento può superare il 5%. Questo suggerisce che il campionamento a bassa temperatura migliora la ricompensa attesa in modo significativo per alcuni stati di gioco, il che spiega perché i modelli ChessFormer 1000 e 1300 siano riusciti a trascendere. Inoltre, l'analisi ha confermato che la diversità del dataset è essenziale per il raggiungimento della trascendenza dell'intelligenza artificiale. I modelli con un punteggio più alto, come ChessFormer 1500, non riescono a raggiungere questo livello, probabilmente a causa di una minore diversità nei loro dataset. La diversità è stata misurata utilizzando l'entropia normalizzata della distribuzione delle azioni, che è un modo per quantificare la varietà delle mosse compiute all'interno del dataset. I dataset con punteggi più bassi, come quelli con rating inferiore a 1000 e 1300, hanno mostrato una maggiore diversità rispetto ai dataset con punteggi più alti, confermando così l'importanza della varietà dei dati per il raggiungimento della trascendenza dell'intelligenza artificiale. Per chiarire, si può immaginare un esempio nel contesto degli scacchi. Supponiamo di avere due insiemi di partite di scacchi: uno giocato da principianti e l'altro giocato da grandi maestri. Il dataset dei principianti avrà una maggiore varietà di mosse, dato che i principianti esplorano più combinazioni e fanno più errori, portando a una distribuzione più diversificata delle azioni. Al contrario, i grandi maestri tendono a fare mosse più prevedibili e ottimali, riducendo così la diversità del dataset. Questa maggiore diversità nei dataset dei principianti aiuta i modelli di intelligenza artificiale a sviluppare una comprensione più ampia e flessibile del gioco, migliorando la loro capacità di adattarsi e trascendere Conclusioni L'emergere della "Trascendenza AI", dove modelli generativi superano gli esperti umani da cui sono stati addestrati, rappresenta una svolta radicale con implicazioni strategiche profonde per il mondo delle imprese. Questo fenomeno, evidenziato dallo studio sull'addestramento di modelli di scacchi, mostra che la saggezza delle macchine alimentata da dati diversificati e da tecniche di campionamento a bassa temperatura può condurre a prestazioni superiori rispetto a singoli esperti. Per le aziende, questo apre nuove possibilità non solo nell'automazione dei processi, ma anche nel miglioramento della qualità decisionale e della competitività. Ad esempio, nel settore del marketing, un modello generativo addestrato su dati provenienti da diverse campagne pubblicitarie può fornire strategie di marketing più efficaci e mirate rispetto ai singoli esperti, ottimizzando il ritorno sugli investimenti pubblicitari. Allo stesso modo, nel settore della logistica, tali modelli possono analizzare complessi flussi di dati relativi alle catene di approvvigionamento per prevedere e prevenire interruzioni, migliorando l'efficienza operativa rispetto agli esperti umani. Questa superiorità dei modelli AI potrebbe ristrutturare l'intero paradigma delle risorse umane e della formazione aziendale. Invece di vedere l'AI come un sostituto, si potrebbe considerarla come un amplificatore delle capacità umane, in cui gli esperti collaborano con modelli generativi per ottimizzare decisioni e strategie. Questo approccio potrebbe essere applicato anche nel campo della ricerca e sviluppo, dove l'AI potrebbe accelerare l'innovazione combinando il meglio delle intuizioni umane con analisi di dati vasti e complessi. Tuttavia, l'adozione di questi modelli richiede una gestione attenta della diversità dei dati e dell'etica. La diversità non è solo cruciale per migliorare le prestazioni dei modelli, come evidenziato dalla ricerca, ma anche per evitare bias e garantire equità nelle decisioni automatizzate. Le aziende devono investire in dataset ricchi e vari, rappresentativi delle diverse realtà operative e dei contesti di mercato in cui operano. Inoltre, la questione etica non può essere sottovalutata. L'affidamento a modelli AI superiori agli esperti umani pone questioni sulla trasparenza delle decisioni, sulla responsabilità in caso di errori e sull'impatto occupazionale. Le imprese devono sviluppare politiche chiare per l'uso responsabile dell'AI, garantendo che l'automazione non comprometta l'occupazione e che vi sia un equilibrio tra efficienza tecnologica e valore umano. La trascendenza AI non è solo una curiosità accademica ma una leva strategica potente per il futuro delle imprese. L'abilità di superare l'expertise umana tramite modelli generativi apre un nuovo orizzonte di opportunità per migliorare processi decisionali, innovazione e competitività.
- Come migliorare le risposte di ChatGPT, Gemini o Claude tramite le tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation)
La ricerca della Fudan University esplora l'implementazione ottimale delle tecniche RAG (Retrieval-Augmented Generation) per migliorare la qualità delle risposte dei modelli linguistici. Le tecniche RAG combinano il recupero di informazioni rilevanti e la generazione di testo, aggiornando costantemente i modelli linguistici e riducendo le allucinazioni. Questo approccio è particolarmente utile per applicazioni aziendali, migliorando l'accuratezza e la pertinenza delle risposte fornite ai clienti, integrando informazioni aggiornate e ottimizzando i processi interni. La ricerca, condotta da Xiaohua Wang, Zhenghua Wang, Xuan Gao, Feiran Zhang, Yixin Wu, Zhibo Xu, Tianyuan Shi, Zhengyuan Wang, Shizheng Li, Qi Qian, Ruicheng Yin, Changze Lv, Xiaoqing Zheng e Xuanjing Huang della School of Computer Science presso l'Università di Fudan a Shanghai, Cina, ha esplorato le pratiche ottimali per l'implementazione delle tecniche di generazione aumentata dal recupero (Retrieval Augmented Generation, RAG). Questa tecnologia si è dimostrata efficace nell'integrare informazioni aggiornate, ridurre le allucinazioni (ovvero, errori o informazioni non verificate generate dai modelli) e migliorare la qualità delle risposte, soprattutto in ambiti specializzati. Le tecniche di Recupero e Generazione (RAG) rappresentano un'innovativa metodologia che combina due processi distinti ma complementari: il recupero delle informazioni e la generazione del testo. Il recupero delle informazioni ( retrieval ) implica la ricerca e l'estrazione di dati rilevanti da una vasta base di conoscenze, spesso utilizzando motori di ricerca specializzati o database strutturati. La generazione ( generation ), invece, si occupa della produzione di testi coerenti e informativi basati sui dati recuperati, utilizzando modelli linguistici avanzati come GPT (Generative Pre-trained Transformer). Questa sinergia tra recupero e generazione è particolarmente vantaggiosa per mantenere i modelli linguistici costantemente aggiornati, migliorando così la precisione e la pertinenza delle risposte fornite. Ad esempio, nel contesto delle ricerche accademiche o delle applicazioni aziendali, un sistema RAG può accedere a pubblicazioni recenti o report di settore, integrando queste informazioni nelle risposte generate per fornire dati aggiornati e contestualmente rilevanti. Tuttavia, la realizzazione pratica di questi sistemi non è priva di sfide. Molti approcci proposti per migliorare i modelli linguistici attraverso recuperi dipendenti dalle query presentano ancora una complessa implementazione e tempi di risposta prolungati. Un tipico flusso di lavoro RAG comprende più fasi di elaborazione, come la selezione delle fonti, il filtraggio delle informazioni recuperate e la generazione del testo finale. Ogni fase può essere implementata in vari modi, influenzando l'efficienza complessiva del sistema. La ricerca sulle tecniche RAG ha esplorato diverse combinazioni di questi approcci per individuare le pratiche migliori. Attraverso vari esperimenti, sono state proposte strategie per implementare RAG che equilibriano prestazioni ed efficienza. Ad esempio, l'uso di modelli già addestrati su ampi insiemi di dati può diminuire i tempi di elaborazione, mentre l'integrazione di meccanismi di feedback continuo può migliorare la qualità delle risposte generate. Inoltre, tecniche come l'ottimizzazione dei modelli linguistici con dati specifici del settore possono aumentare la pertinenza delle informazioni fornite. È stato anche dimostrato che le tecniche di recupero multimodale, che combinano diversi tipi di dati come testo e immagini, possono migliorare significativamente le capacità di risposta a domande basate su input visivi e velocizzare la creazione di contenuti multimodali utilizzando una strategia chiamata "recupero come generazione". Le risorse relative a questa ricerca sono disponibili su https://github.com/FudanDNN-NLP/RAG . Utilizzo delle tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) in azienda Immaginiamo un'azienda che produce beni di consumo e che vuole migliorare il servizio clienti integrando un sistema di intelligenza artificiale avanzato. Questo sistema dovrebbe essere in grado di rispondere in modo accurato e tempestivo alle domande dei clienti riguardanti i prodotti, le politiche di reso, la disponibilità degli articoli, ecc. 1. Implementazione di un LLM (Large Language Model): La prima fase consiste nell'implementare un modello linguistico pre-addestrato (LLM) come GPT-4. Questo modello è in grado di comprendere e generare testo in linguaggio naturale, ma ha bisogno di essere costantemente aggiornato con le informazioni più recenti per rispondere in modo accurato e pertinente. 2. Integrazione con un sistema di recupero e generazione (RAG): Per migliorare la precisione e la pertinenza delle risposte, l'azienda decide di integrare un sistema RAG. Il sistema RAG inizia con il recupero delle informazioni rilevanti dai database interni dell'azienda (come il catalogo prodotti, le FAQ, i manuali d'uso, ecc.) e da fonti esterne affidabili (come recensioni di prodotti, notizie di settore, ecc.). 3. Processo di recupero: Quando un cliente pone una domanda, il sistema RAG utilizza tecniche avanzate di retrieval per cercare e recuperare le informazioni più rilevanti dai database disponibili. Ad esempio, se un cliente chiede informazioni su un particolare prodotto, il sistema recupera i dettagli del prodotto, recensioni recenti e informazioni sulla disponibilità in magazzino. 4. Processo di generazione: Successivamente, il sistema utilizza le informazioni recuperate per generare una risposta coerente e informativa. Il modello linguistico pre-addestrato (come GPT-4) elabora i dati e crea un testo che risponde in modo naturale e comprensibile alla domanda del cliente. 5. Feedback e miglioramento continuo: Il sistema raccoglie feedback sulle risposte fornite per migliorare continuamente la qualità delle informazioni generate. Ad esempio, se il cliente ritiene che la risposta non sia stata utile, il feedback viene utilizzato per affinare il modello e migliorare le future risposte. 6. Esempio pratico di utilizzo: Un cliente interessato all'acquisto di un nuovo frullatore interagisce con il sistema di chat automatico sul sito web dell'azienda, chiedendo se il modello KTX di frullatore, noto per le buone recensioni, è disponibile anche con funzionalità aggiuntive per impasti. In questa situazione, il sistema di Recupero e Generazione (RAG) entra in azione per fornire una risposta dettagliata e personalizzata. Il sistema utilizza algoritmi di ricerca avanzati per raccogliere dati dal database interno. Questi algoritmi esaminano non solo la disponibilità del modello KTX, ma anche le specifiche tecniche per identificare se include o è compatibile con accessori per impasti. Dopo aver recuperato le informazioni, inclusi i feedback di altri clienti su accessori compatibili, il sistema elabora i dati per creare una risposta completa. Utilizzando un tono amichevole e informativo, il sistema risponde che il modello KTX è molto apprezzato per la sua efficacia e versatilità. Inoltre, esso è compatibile con l'accessorio "Mix-Blade", ottimo per preparare impasti leggeri e pastelle. Questo accessorio è venduto separatamente e attualmente disponibile nel catalogo online. Per arricchire l'esperienza del cliente, il sistema offre ulteriori opzioni, come aiutare a completare l'ordine sia per il frullatore KTX che per l'accessorio "Mix-Blade" direttamente attraverso la chat. In alternativa, il sistema può inviare i link diretti ai prodotti nel sito o organizzare una consulenza telefonica con uno specialista per discutere ulteriormente delle esigenze del cliente. In questo modo, il sistema RAG risponde efficacemente alle domande del cliente e anticipa anche eventuali esigenze aggiuntive, migliorando l'esperienza d'acquisto e aumentando la soddisfazione del cliente attraverso interazioni personalizzate e informazioni utili. In questo modo, l'integrazione di tecniche RAG permette all'azienda di fornire un servizio clienti altamente efficiente e accurato, migliorando la soddisfazione del cliente e ottimizzando i processi interni. Approfondimento delle tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) I modelli di linguaggio generativo di grandi dimensioni possono generare informazioni superate o inventare contenuti che sembrano credibili ma sono completamente o parzialmente falsi. Questo accade anche se tali modelli sono stati adattati alle preferenze umane attraverso tecniche di apprendimento, come l'apprendimento per rinforzo. Per affrontare questi problemi, esistono tecniche chiamate "generazione aumentata dal recupero" (RAG), che combinano i vantaggi dei modelli pre-addestrati con quelli basati sul recupero delle informazioni. Questo approccio crea un sistema robusto che migliora le prestazioni dei modelli linguistici. Inoltre, RAG consente di creare velocemente applicazioni per organizzazioni e settori specifici senza dover modificare i parametri del modello, purché siano forniti documenti rilevanti per il compito richiesto. Sono stati proposti diversi metodi RAG per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando recuperi basati sulle domande specifiche degli utenti. Un tipico processo RAG include vari passaggi: classificare le domande per capire se è necessario cercare informazioni aggiuntive, recuperare i documenti rilevanti, riordinare questi documenti in base alla loro importanza per la domanda, organizzare i documenti in modo strutturato per una migliore comprensione e, infine, sintetizzare le informazioni chiave eliminando quelle ridondanti. L'implementazione di RAG richiede anche decisioni su come suddividere correttamente i documenti, quali tipi di rappresentazioni utilizzare per le diverse parti dei documenti, quale database utilizzare per memorizzare efficacemente queste rappresentazioni e quali metodi utilizzare per migliorare i modelli di linguaggio. Ogni fase del processo può essere realizzata in modi diversi. Ad esempio, per trovare i documenti rilevanti, si possono riscrivere le domande prima di effettuare la ricerca, oppure generare risposte simulate e confrontarle con i documenti disponibili. Un altro approccio è utilizzare modelli di embedding, che sono migliorati confrontando coppie di domande e risposte corrette e non corrette. Le tecniche scelte per ciascun passaggio e le loro combinazioni influenzano notevolmente l'efficacia e l'efficienza dei sistemi RAG. Finora non è stato fatto uno sforzo sistematico per trovare l'implementazione ottimale di RAG per l'intero processo. Lo studio dell'Università di Fudan a Shanghai mira a identificare le migliori pratiche per RAG attraverso esperimenti dettagliati. Tuttavia, a causa dell'impossibilità di testare tutte le combinazioni possibili di questi metodi, viene adottato un approccio in tre fasi per individuare le pratiche ottimali. Inizialmente, vengono confrontati i metodi rappresentativi per ciascun passaggio (o modulo) di RAG e selezionati fino a tre dei migliori. Successivamente, l'impatto di ciascun metodo sulle prestazioni complessive di RAG viene valutato testando un metodo alla volta per un passaggio specifico, mantenendo invariati gli altri moduli RAG. Questo permette di determinare il metodo più efficace per ciascun passaggio in base al suo contributo e alla sua interazione con gli altri moduli durante la generazione delle risposte. Una volta scelto il miglior metodo per un modulo, viene utilizzato negli esperimenti successivi. Infine, vengono esplorate empiricamente alcune combinazioni promettenti adatte a diversi scenari applicativi, in cui l'efficienza potrebbe essere prioritaria rispetto alle prestazioni, o viceversa. Sulla base di questi risultati, vengono suggerite diverse strategie per implementare RAG che bilancino sia le prestazioni che l'efficienza. RAG Workflow Non tutte le richieste necessitano di un miglioramento tramite il recupero di informazioni, grazie alle capacità intrinseche dei modelli di linguaggio. Sebbene il RAG possa aumentare l'accuratezza delle informazioni e ridurre le allucinazioni, un recupero frequente può allungare i tempi di risposta. Per questo motivo, si inizia classificando le richieste per determinare se è necessario il recupero. Le richieste che necessitano di recupero passano attraverso i moduli RAG, mentre le altre vengono gestite direttamente dai LLM. Il recupero è generalmente consigliato quando è necessario avere informazioni che vanno oltre i parametri del modello. Tuttavia, la necessità di recupero varia in base al compito. Ad esempio, un LLM addestrato fino al 2023 può gestire una richiesta di traduzione come "Sora è stata sviluppata da OpenAI" senza bisogno di recupero. Invece, una richiesta di introduzione sullo stesso argomento richiederebbe recupero per fornire informazioni pertinenti. Si suggerisce quindi di classificare i compiti per tipo, al fine di determinare se una richiesta necessiti di recupero. Le attività vengono categorizzate in base alla sufficienza delle informazioni fornite dall'utente. Per i compiti che si basano interamente sulle informazioni date dall'utente, vengono indicati come "sufficienti" e non necessitano di recupero; altrimenti, vengono indicati come "insufficienti" e il recupero potrebbe essere necessario. Segmentazione dei documenti per il miglioramento del recupero informazioni La segmentazione dei documenti è una tecnica utilizzata per dividere testi lunghi in parti più gestibili, migliorando così la precisione nel trovare le informazioni richieste. Questa tecnica è particolarmente utile quando si lavora con modelli di linguaggio di grandi dimensioni, aiutando a evitare problemi legati alla lunghezza dei testi. Il primo livello di segmentazione è quello dei token, che suddivide il testo in singole unità di parole o simboli. Questo metodo è semplice ma può spezzare frasi a metà, causando interruzioni di senso e riducendo la qualità del recupero delle informazioni. Un secondo livello è la segmentazione in frasi, che divide il testo in frasi complete mantenendo il significato logico e contestuale. Questo metodo offre un buon equilibrio tra semplicità e conservazione del contesto, rendendo più facile la gestione del testo. Il livello più avanzato è quello semantico, che utilizza modelli di linguaggio avanzati per determinare dove dividere il testo, cercando di preservare il contesto completo. Questo metodo è il più accurato ma anche il più complesso e lento da applicare. Nello studio condotto dall'Università di Fudan, è stata adottata la segmentazione a livello di frasi, trovando un buon compromesso tra facilità di implementazione e integrità del significato. Sono state analizzate varie metriche di valutazione per testare l'efficacia di questo metodo, utilizzando diversi modelli di linguaggio. Ad esempio, il "Mean Reciprocal Rank" (MRR) misura la posizione media del primo risultato rilevante trovato, con valori più alti che indicano una migliore capacità del modello di posizionare i risultati pertinenti in cima alla lista. Un'altra metrica è il "Recall" (R), che indica la percentuale di documenti rilevanti effettivamente recuperati dal sistema rispetto al totale disponibile, misurata a diversi livelli di profondità (come R@10, che considera i primi 10 documenti recuperati). I risultati variano a seconda del modello utilizzato, ma illustrano chiaramente come differenti approcci alla segmentazione e ai modelli di linguaggio possano influenzare significativamente l'efficacia del recupero delle informazioni. Queste metriche aiutano a capire quali modelli funzionano meglio in specifiche configurazioni di segmentazione. Dimensione dei Blocchi di Testo La dimensione dei blocchi di testo è un fattore chiave che influisce sulle prestazioni di un modello di linguaggio. Utilizzare blocchi di testo più grandi consente di avere un contesto più ampio, migliorando così la comprensione del testo. Tuttavia, questo approccio richiede più tempo per l'elaborazione delle informazioni. D'altra parte, l'uso di blocchi più piccoli rende più veloce il recupero delle informazioni e riduce i tempi di elaborazione, ma può compromettere la completezza del contesto fornito. Per stabilire la dimensione ottimale dei blocchi è necessario trovare un equilibrio tra due aspetti importanti: la fedeltà e la rilevanza. La fedeltà si riferisce alla precisione delle risposte fornite dal modello rispetto al testo originale. La rilevanza, invece, indica quanto le risposte del modello siano pertinenti rispetto alle domande poste. Analizzando le prestazioni con blocchi di diverse dimensioni, i risultati mostrano variazioni nelle metriche di fedeltà e rilevanza: - Con blocchi di 2048 token (pezzetti di testo), la fedeltà è del 80.37% e la rilevanza del 91.11%. - Con blocchi di 1024 token, la fedeltà sale al 94.26% e la rilevanza al 95.56%. - Con blocchi di 512 token, la fedeltà raggiunge il 97.59% e la rilevanza il 97.41%. - Con blocchi di 256 token, si registra una fedeltà del 97.22% e una rilevanza del 97.78%. - Con blocchi di 128 token, la fedeltà è del 95.74% e la rilevanza del 97.22%. Questi dati sono stati ottenuti usando LlamaIndex, uno strumento per valutare le prestazioni, e il modello text-embedding-ada-002 per convertire il testo in formati numerici che il modello può processare. I modelli utilizzati per generare e valutare le risposte includono zephyr-7b-alpha e gpt-3.5-turbo, noti per la loro efficacia nel comprendere e generare linguaggio naturale. Per mantenere la continuità del contesto tra un blocco e l'altro, è stata prevista una sovrapposizione di 20 token. I dati analizzati provengono dai primi sessanta documenti del corpus lyft_2021, utilizzati per generare circa 170 query. Queste osservazioni evidenziano come la dimensione dei blocchi influenzi direttamente la qualità e l'efficacia delle risposte, fornendo indicazioni preziose per ottimizzare le prestazioni dei modelli di linguaggio. Tecniche di suddivisione del testo Per migliorare il recupero delle informazioni, esistono tecniche avanzate per suddividere il testo in blocchi, come "small-to-big" e "sliding window". Queste tecniche aiutano a organizzare meglio le relazioni tra diverse parti del testo. In pratica, blocchi di testo più piccoli vengono utilizzati per trovare corrispondenze precise con le richieste di ricerca, mentre blocchi più grandi, che includono i piccoli e informazioni contestuali aggiuntive, forniscono una risposta più completa. Un esempio di queste tecniche è l'uso del modello di embedding LLM-Embedder. L'embedding è un metodo che converte il testo in numeri, facilitando l'elaborazione da parte dell'intelligenza artificiale. In questo caso, i blocchi più piccoli sono di 175 token (unità di misura per le parole o parti di parole), mentre i blocchi più grandi sono di 512 token, con una sovrapposizione di 20 token tra i blocchi. Queste tecniche mantengono il contesto del testo, migliorando così il recupero delle informazioni rilevanti. I dettagli sono mostrati nella Tabella 4. La scelta del modello di embedding è cruciale per assicurare una corrispondenza accurata tra le richieste e i blocchi di testo. Utilizzando il modulo di valutazione di FlagEmbedding e il dataset "lyft_2021", si valuta quanto fedelmente il modello rappresenta i dati originali e la rilevanza delle risposte. I risultati mostrano che la tecnica "small-to-big" ha una fedeltà media del 96,67% e una rilevanza del 95,37%, mentre la tecnica "sliding window" ha una fedeltà del 97,41% e una rilevanza del 96,85%. Per scegliere il miglior modello di embedding, si usano come query il dataset "namespace-Pt/msmarco" e come corpus il dataset "namespace-Pt/msmarco-corpus". Il modello LLM-Embedder ottiene risultati simili al modello BAAI/bge-large-en, ma è tre volte più piccolo, rendendolo una scelta equilibrata tra prestazioni e dimensioni. L'importanza dei metadati e dei database vettoriali nel migliorare il recupero delle informazioni Aggiungere metadati come titoli, parole chiave e domande ipotetiche ai testi aiuta a trovare informazioni più facilmente, offrire più opzioni per l'elaborazione dei testi recuperati e migliorare la comprensione dei contenuti da parte dei LLM. Per esempio, aggiungere parole chiave come "intelligenza artificiale" o "database" a un documento può renderlo più facile da trovare quando qualcuno cerca informazioni su questi argomenti. I database vettoriali memorizzano rappresentazioni numeriche dei dati insieme ai loro metadati, permettendo di trovare documenti rilevanti in modo efficiente tramite vari metodi di indicizzazione e approssimazione dei vicini più prossimi (ANN). Immagina di avere una collezione di articoli scientifici: invece di cercare solo per parole chiave, un database vettoriale permette di cercare articoli simili basati su concetti simili. Per scegliere il database vettoriale più adatto, sono stati considerati alcuni criteri fondamentali: la disponibilità di più tipi di indice, il supporto per vettori su scala di miliardi, la capacità di effettuare ricerche ibride e le funzionalità cloud-native. Ad esempio, se hai bisogno di cercare tra miliardi di immagini, è importante avere un database che supporti vettori su scala di miliardi. Questi criteri sono importanti perché garantiscono flessibilità, capacità di gestire grandi quantità di dati e facilità d'uso nelle infrastrutture cloud moderne. Avere più tipi di indice permette di ottimizzare le ricerche in base a diverse caratteristiche dei dati e casi d'uso. La gestione di vettori su scala di miliardi è cruciale per applicazioni con grandi modelli linguistici, come un motore di ricerca che deve analizzare enormi quantità di testo. La ricerca ibrida combina ricerca basata su vettori e su parole chiave, migliorando la precisione dei risultati. Per esempio, una ricerca ibrida potrebbe combinare i risultati di "intelligenza artificiale" con articoli che parlano di "machine learning" anche se non usano esattamente le stesse parole. Le funzionalità cloud-native garantiscono una gestione fluida negli ambienti cloud. Una tabella comparativa ha mostrato un'analisi dettagliata di cinque database vettoriali open-source: Weaviate, Faiss, Chroma, Qdrant e Milvus. Milvus è emerso come la soluzione più completa tra i database valutati, soddisfacendo tutti i criteri principali e superando le altre opzioni open-source. I metodi di recupero delle informazioni sono stati testati usando i set di dati TREC DL19 e TREC DL20, valutati con vari parametri come media di precisione media (mAP), Normalized Discounted Cumulative Gain a 10 (nDCG@10), richiamo a 50 (R@50), richiamo a 1000 (R@1k) e latenza. Per esempio, mAP misura quanto sono precisi i risultati della ricerca in media, mentre nDCG@10 valuta quanto sono rilevanti i primi 10 risultati. I risultati hanno evidenziato le prestazioni dei metodi non supervisionati e supervisionati, mostrando che l'LLM-Embedder combinato con la ricerca ibrida e tecniche come HyDE ha ottenuto le migliori prestazioni complessive. Metodi di Recupero Una volta individuati i documenti giusti, un modello di generazione usa queste informazioni per rispondere alla richiesta. Ma spesso le richieste originali non producono buoni risultati perché sono formulate in modo poco chiaro o mancano di dettagli importanti, complicando il processo di recupero. Per migliorare questa situazione, sono stati studiati tre metodi utilizzando il LLM-Embedder per codificare sia le richieste che i documenti. Il primo metodo è la riscrittura delle richieste: si riformulano le richieste per farle corrispondere meglio ai documenti rilevanti. Questo metodo segue il concetto di Rewrite-Retrieve-Read, dove un modello linguistico riscrive le richieste per renderle più efficaci. Il secondo metodo è la decomposizione delle richieste: si divide una richiesta complessa in domande più semplici. Ogni domanda semplice viene poi utilizzata per trovare i documenti pertinenti. Il terzo metodo è la generazione di pseudo-documenti: si crea un documento ipotetico basato sulla richiesta dell'utente e lo si usa per trovare documenti simili. Un esempio di questo approccio è HyDE. Gli studi recenti indicano che combinare la ricerca basata su parole chiave con quella basata su vettori migliora notevolmente i risultati. Per la ricerca basata su parole chiave viene usato BM25, mentre per la ricerca basata su vettori si utilizza Contriever, un codificatore non supervisionato. Questi metodi vengono usati come punti di riferimento. I vari metodi di recupero sono stati testati sui dataset TREC DL 2019 e 2020. I risultati mostrano che i metodi supervisionati sono molto più efficaci di quelli non supervisionati. Combinando HyDE con la ricerca ibrida, LLM-Embedder ottiene i migliori risultati. Tuttavia, la riscrittura e la decomposizione delle richieste non hanno migliorato molto le prestazioni di recupero. Per ottenere i migliori risultati con una latenza accettabile, si consiglia di usare la ricerca ibrida con HyDE. Questa combinazione unisce il recupero basato su parole chiave (BM25) con quello basato su vettori (Original embedding), garantendo buoni risultati con una bassa latenza. Con HyDE, anche solo un pseudo-documento migliora i risultati, ma aggiungendo più pseudo-documenti e richieste, le prestazioni aumentano ulteriormente, sebbene anche la latenza aumenti. Modificando il parametro α nella ricerca ibrida, che rappresenta il peso dato alla combinazione tra la ricerca basata su parole chiave e quella basata su vettori, le prestazioni variano. Il valore ottimale di α dipende dal giusto equilibrio tra la precisione dei risultati (quanto sono accurati) e la latenza (il tempo necessario per ottenere i risultati). HyDE con diversi metodi di concatenazione di documenti e query Unire più pseudo-documenti con la query originale può migliorare le prestazioni del recupero delle informazioni, anche se richiede più tempo. Questo evidenzia la necessità di bilanciare l'efficacia del recupero con l'efficienza del processo. Aggiungere troppi documenti ipotetici, però, non migliora significativamente i risultati e aumenta solo il tempo di elaborazione. Quindi, un solo documento ipotetico è spesso sufficiente. Nello studio è stato testato come un parametro chiamato 𝛼 influisce sulle prestazioni del sistema. Questo parametro aiuta a trovare un equilibrio tra due diversi metodi di ricerca: uno che cerca in modo più ampio (recupero sparso) e uno che cerca in modo più dettagliato (recupero denso). La formula usata per calcolare l'efficacia del sistema è: 𝑆ℎ = 𝛼 ⋅ 𝑆𝑠 + 𝑆𝑑 , dove 𝑆𝑠 e 𝑆𝑑 sono i punteggi dei due metodi di ricerca, e 𝑆ℎ è il punteggio finale. Hanno provato cinque valori diversi di 𝛼 e hanno scoperto che 0,3 è il migliore. Quindi, hanno usato questo valore per i loro esperimenti principali. Nel dataset MS MARCO, sono stati confrontati diversi metodi per riorganizzare i risultati di ricerca (reranking). Senza questa riorganizzazione, sia l'ordinamento casuale che il metodo BM25 funzionano male. Modelli come monoT5, monoBERT e RankLLaMA migliorano molto i punteggi di precisione (Mean Reciprocal Rank - MRR) e il tasso di successo (Hit Rate). Il metodo TILDE, che si basa sulle probabilità dei termini, è più veloce e mantiene buone prestazioni. Immagina di cercare "migliori libri di fantascienza" su un motore di ricerca. La prima fase di ricerca ti dà una lista di risultati. Senza reranking, questa lista potrebbe avere i risultati più rilevanti sparsi qua e là, come se fossero ordinati a caso. Questo è simile a come funzionano l'ordinamento casuale e il metodo BM25, che non danno buoni risultati. Ora, modelli come monoT5, monoBERT e RankLLaMA entrano in gioco per riordinare questi risultati. È come avere un esperto che riorganizza la lista per te, mettendo i libri di fantascienza più consigliati in cima. Questo aumenta molto la precisione (MRR) e il tasso di successo (Hit Rate), cioè quanto spesso trovi subito quello che cerchi. Il metodo TILDE, invece, è come un esperto che lavora molto velocemente, usando le probabilità di trovare le parole della tua query nei risultati. Anche se è più veloce, riesce comunque a darti una lista ben organizzata. Sono stati considerati due approcci nel reranking: DLM Reranking e TILDE Reranking. Il metodo DLM Reranking utilizza modelli di linguaggio profondi per valutare la rilevanza dei documenti rispetto a una query, classificandoli come "veri" o "falsi". Durante l'inferenza, i documenti sono classificati in base alla probabilità del token "vero". TILDE Reranking, invece, calcola la probabilità di ogni termine della query indipendentemente, sommando le probabilità logaritmiche pre-calcolate dei termini della query per un reranking rapido. Gli esperimenti sono stati condotti sul dataset MS MARCO Passage ranking, utilizzando i modelli monoT5, monoBERT, RankLLaMA e TILDEv2. MonoT5 è raccomandato come metodo equilibrato tra prestazioni ed efficienza, RankLLaMA per ottenere le migliori prestazioni, mentre TILDEv2 è indicato per un'esperienza più veloce su una collezione fissa. Ripacchettamento dei documenti L'ordine di presentazione dei documenti può influenzare le performance dei processi successivi. Per affrontare questa problematica, è stato inserito un modulo compatto di ripacchettamento all'interno del flusso di lavoro, subito dopo la fase di riordino dei documenti. Questo modulo adotta tre metodi di ripacchettamento: "forward", "reverse" e "sides". Il metodo "forward" organizza i documenti in base ai punteggi di rilevanza, dal più alto al più basso. Ad esempio, se si devono riordinare articoli scientifici in base alla loro pertinenza con un argomento specifico, questo metodo metterà per primi quelli più rilevanti. Il metodo "reverse" invece ordina i documenti dal meno rilevante al più rilevante, utile in situazioni in cui si vuole iniziare con contenuti più generali per poi arrivare a quelli più specifici. Il metodo "sides", ispirato ai risultati di uno studio di Liu e collaboratori, colloca le informazioni rilevanti sia all'inizio che alla fine dell'input, poiché è stato dimostrato che questo approccio migliora le performance. Ad esempio, in una presentazione, si potrebbe iniziare e terminare con le informazioni più importanti per mantenere alta l'attenzione del pubblico. Per selezionare il metodo più efficace, sono stati condotti test in combinazione con altri moduli. Alla fine, il metodo "sides" è stato scelto come predefinito per le sue migliori prestazioni. Questo significa che, in una situazione pratica, come la presentazione di un report aziendale, si potrebbe iniziare e concludere con i dati più rilevanti, migliorando la comprensione e l'impatto del messaggio. Per valutare l'efficacia dei vari metodi di ripacchettamento, sono stati utilizzati set di dati conosciuti come NQ (Natural Questions), TQA (TriviaQA) e HotPotQA (HotPot Question Answering). Le performance sono state misurate utilizzando il punteggio F1, che valuta la precisione e la completezza. Ad esempio, un punteggio F1 elevato indica che il sistema risponde accuratamente e copre tutti i punti richiesti. È stato inoltre considerato il numero medio di token, che rappresenta la lunghezza del testo, utile per capire quanto il testo sia conciso. Senza riassunto, cioè, utilizzando i documenti così come sono senza sintetizzarli, il prompt originale ha ottenuto un punteggio F1 medio di 31.53 con una media di 139 token. Con il metodo estrattivo BM25, che seleziona e utilizza solo le parti più rilevanti dei documenti, il punteggio F1 medio è stato di 29.47 con 54 token, mentre con Contriever, un altro metodo estrattivo che cerca di trovare le informazioni più pertinenti nei testi, è stato di 27.02 con 56 token. Il ripacchettamento estrattivo, che riorganizza il contenuto selezionato per migliorare la comprensione, ha leggermente migliorato le performance, con un punteggio F1 medio di 30.87 e 51 token. Per quanto riguarda i metodi che creano riassunti del contenuto, detti metodi astrattivi, il SelectiveContext ha ottenuto un punteggio F1 medio di 31.24 con una media di 67 token. Un altro metodo astrattivo, chiamato LongLLMlingua, ha raggiunto un punteggio F1 medio di 28.29 con una media di 55 token. Il metodo di ripacchettamento astrattivo, che riorganizza il contenuto riassunto per migliorare la comprensione e la rilevanza, ha ottenuto il miglior risultato con un punteggio F1 medio di 32.85 e una media di 59 token. Questi risultati dimostrano che l'ordine di presentazione dei documenti può migliorare significativamente la qualità delle risposte generate. Metodi efficaci per il riassunto di documenti nel processo RAG Le ricerche possono presentare informazioni ridondanti o inutili, rendendo difficile per i modelli di linguaggio fornire risposte precise. Inoltre, prompt troppo lunghi possono rallentare il processo di risposta. Per questo motivo, è essenziale avere metodi efficaci per riassumere i documenti recuperati durante il processo di Recupero e Generazione (RAG). Esistono due tipi principali di riassunto: estrattivo e astrattivo. I metodi estrattivi suddividono il testo in frasi, le valutano e le classificano in base alla loro rilevanza. I metodi astrattivi, invece, sintetizzano le informazioni da più documenti per creare un riassunto coerente. Questi riassunti possono essere basati su una specifica query o meno. Poiché il processo RAG recupera informazioni pertinenti per specifiche query, l'attenzione si concentra sui metodi basati su query. Recomp utilizza due tipi di compressori: estrattivi e astrattivi. Il compressore estrattivo sceglie le frasi più utili da un testo esistente, mentre quello astrattivo combina informazioni da più documenti per creare un riassunto. LongLLMLingua è una versione migliorata di LLMLingua che si concentra sulle informazioni più importanti per una data domanda. Selective Context rende i modelli di linguaggio più efficienti eliminando le informazioni superflue dall'input, valutando l'importanza delle parole con un modello linguistico di base. Questo metodo non dipende dalle query, permettendo di confrontare approcci che usano o non usano query. Questi metodi sono stati valutati su tre dataset di riferimento: NQ, TriviaQA e HotpotQA. Recomp è raccomandato per le sue eccellenti prestazioni. LongLLMLingua, pur non essendo altrettanto performante, dimostra migliori capacità di generalizzazione. Effetti della rifinitura del modello generatore con contesti pertinenti e non pertinenti Lo studio analizza l'effetto della rifinitura di un modello generatore, valutando come contesti rilevanti o irrilevanti influiscano sulle sue prestazioni. L'input del sistema è definito come "query", mentre i contesti associati a questo input sono indicati come 𝒟. La perdita durante la rifinitura del generatore è calcolata come la log-verosimiglianza negativa dell'output atteso, una misura utilizzata per valutare quanto un modello predittivo sia vicino ai valori effettivi. Per comprendere l'impatto della rifinitura con contesti pertinenti e non, vengono definiti due tipi di contesto: 𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑, rilevante per la query, e 𝑑𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚, recuperato casualmente. Il modello è istruito con varie combinazioni di questi contesti. Quando il contesto include solo documenti pertinenti alla query, è indicato come 𝐷𝑔={𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑}. Se il contesto contiene un documento selezionato casualmente, è indicato come 𝐷𝑟={𝑑𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚}. Se il contesto include sia un documento pertinente che uno casuale, è indicato come 𝐷𝑔𝑟={𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑, 𝑑𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚}. Se il contesto consiste in due copie dello stesso documento pertinente, è indicato come 𝐷𝑔𝑔={𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑, 𝑑𝑔𝑜𝑙𝑑}. Il modello non rifinito è chiamato 𝑀𝑏, mentre le versioni rifinite sono 𝑀𝑔, 𝑀𝑟, 𝑀𝑔𝑟 e 𝑀𝑔𝑔, a seconda del contesto utilizzato nella rifinitura. Il modello viene istruito e valutato su diversi set di dati di domande e risposte (QA) e comprensione del testo. La copertura dei dati di riferimento, ossia quanto il modello riesce a rispondere correttamente utilizzando le informazioni pertinenti, è utilizzata come metrica di valutazione, data la brevità delle risposte tipiche nei compiti di QA. Il modello di base utilizzato per questo studio è Llama-2-7B, un modello di linguaggio avanzato. Tutti i modelli istruiti vengono valutati su set di validazione con contesti 𝐷𝑔, 𝐷𝑟, 𝐷𝑔𝑟 e 𝐷∅, dove 𝐷∅ rappresenta l'inferenza senza alcun contesto aggiuntivo. I modelli istruiti con una combinazione di contesti pertinenti e casuali (𝑀𝑔𝑟) mostrano le migliori prestazioni quando testati con contesti pertinenti o misti. Questo suggerisce che la mescolanza di contesti durante la fase di istruzione aumenta la robustezza del modello, rendendolo capace di gestire informazioni non pertinenti senza perdere l'efficacia nell'utilizzare contesti rilevanti. Quindi, l'approccio ottimale per la rifinitura è includere alcuni documenti pertinenti insieme a documenti scelti casualmente. Ottimizzazione delle pratiche per l'implementazione di RAG Per individuare le pratiche ottimali per l'implementazione di RAG (retrieval-augmented generation), sono state inizialmente utilizzate le pratiche standard definite in una sezione specifica per ciascun modulo. Si è seguito un flusso di lavoro in cui si è proceduto a ottimizzare ogni singolo modulo, selezionando l'opzione più efficace tra quelle disponibili. Questo processo iterativo è proseguito fino a identificare il metodo migliore per implementare il modulo finale di sintesi. È stato utilizzato il modello Llama2-7B-Chat, migliorato aggiungendo alcuni documenti rilevanti selezionati casualmente per ogni query. Per costruire un database vettoriale, è stato impiegato Milvus, che contiene 10 milioni di testi dall'enciclopedia inglese Wikipedia e 4 milioni di testi di dati medici. Inoltre, è stato valutato l'impatto della rimozione dei moduli di classificazione delle query, riorganizzazione e sintesi per comprenderne il contributo. Sono stati condotti esperimenti approfonditi su vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dataset per valutare le prestazioni dei sistemi RAG. In particolare, sono stati considerati il ragionamento di buon senso, la verifica dei fatti, il QA (domanda e risposta) a dominio aperto, il QA MultiHop e il QA medico. È stata anche valutata la capacità di RAG su sottoinsiemi estratti da questi dataset, utilizzando metriche come fedeltà, rilevanza contestuale, rilevanza delle risposte e correttezza delle risposte. Inoltre, è stata misurata la somiglianza nel recupero calcolando la similarità coseno tra i documenti recuperati e quelli di riferimento. L'accuratezza è stata utilizzata come metrica di valutazione per i compiti di ragionamento di buon senso, verifica dei fatti e QA medico. Per il QA a dominio aperto e MultiHop, sono stati impiegati il punteggio F1 a livello di token e il punteggio di corrispondenza esatta (EM). Il punteggio finale RAG è stato calcolato come media delle cinque capacità RAG sopra menzionate. Seguendo le indicazioni di Trivedi et al., sono stati sottocampionati fino a 500 esempi per ciascun dataset. I risultati degli esperimenti hanno mostrato che ogni modulo contribuisce in modo unico alle prestazioni complessive del sistema RAG. Il modulo di classificazione delle query migliora l'accuratezza e riduce i tempi di risposta, mentre i moduli di recupero e riorganizzazione migliorano significativamente la capacità del sistema di gestire query diverse. I moduli di riposizionamento e sintesi affinano ulteriormente l'output del sistema, garantendo risposte di alta qualità in vari compiti. L'integrazione e l'ottimizzazione di questi moduli sono fondamentali per migliorare le prestazioni e l'efficienza dei sistemi RAG, con particolare attenzione alle configurazioni che bilanciano efficacia e costi computazionali. Implementazione dei Sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation) Gli esperimenti condotti hanno identificato due modalità per implementare i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), progettate per rispondere a esigenze diverse: una focalizzata sulla massimizzazione delle prestazioni e l'altra su un compromesso tra efficienza ed efficacia. Per ottenere le prestazioni migliori, si raccomanda di integrare un modulo di classificazione delle domande, utilizzare il metodo "Hybrid con HyDE" per recuperare informazioni, impiegare monoT5 per riordinare i risultati, scegliere Reverse per il riassemblaggio e sfruttare Recomp per la sintesi finale. Questa configurazione ha ottenuto un punteggio medio di 0,483, richiedendo però un significativo impegno computazionale. Per un equilibrio tra prestazioni ed efficienza, si consiglia di includere il modulo di classificazione delle domande, implementare il metodo Hybrid per il recupero delle informazioni, usare TILDEv2 per riordinare i risultati, optare per Reverse nel riassemblaggio e continuare a utilizzare Recomp per la sintesi. Poiché il modulo di recupero delle informazioni consuma la maggior parte del tempo di elaborazione, adottare il metodo Hybrid mantenendo invariati gli altri moduli può ridurre significativamente i tempi di risposta, senza compromettere troppo le prestazioni. L'uso del sistema RAG è stato esteso a contesti multimodali, integrando capacità di recupero text2image (da testo a immagine) e image2text (da immagine a testo), utilizzando una vasta collezione di immagini con descrizioni testuali come fonte di recupero. Quando una domanda dell'utente corrisponde bene alle descrizioni testuali delle immagini archiviate, la funzione text2image accelera il processo di generazione delle immagini. La funzionalità image2text viene utilizzata quando un utente fornisce un'immagine per ottenere informazioni a partire da essa. Queste capacità multimodali offrono vari vantaggi. Innanzitutto, garantiscono l'affidabilità: i metodi di recupero forniscono informazioni da materiali multimodali verificati, assicurando autenticità e specificità. Al contrario, la generazione di contenuti in tempo reale si basa su modelli che possono occasionalmente produrre errori o inesattezze. Inoltre, sono efficienti: i metodi di recupero sono generalmente più rapidi, specialmente quando la risposta è già presente nei materiali archiviati. I metodi di generazione richiedono spesso più risorse computazionali per creare nuovi contenuti, soprattutto nel caso di immagini o testi lunghi. Infine, sono facilmente mantenibili: i modelli di generazione necessitano frequentemente di un accurato adattamento per nuove applicazioni, mentre i metodi basati sul recupero possono essere migliorati semplicemente ampliando e migliorando la qualità delle fonti di recupero. Conclusioni L'implementazione delle tecniche di generazione aumentata dal recupero (RAG) offre un'opportunità unica per le aziende di migliorare l'efficienza e la qualità dei loro sistemi di risposta automatica. Utilizzando una combinazione di recupero delle informazioni e generazione del testo, le aziende possono garantire che le risposte fornite siano sia aggiornate che accurate, riducendo così il rischio di informazioni errate o obsolete. Questo è particolarmente vantaggioso in settori ad alta specializzazione dove la precisione e la pertinenza dei dati sono cruciali. Per le imprese, l'integrazione di un sistema RAG non solo migliora la qualità del servizio clienti, ma ottimizza anche i processi interni. Un sistema di intelligenza artificiale avanzato che utilizza tecniche RAG può accedere rapidamente a una vasta gamma di informazioni, sia interne che esterne, e fornire risposte dettagliate e contestualmente rilevanti. La chiave per un'implementazione efficace di RAG risiede nella scelta delle tecniche e degli strumenti giusti per ogni fase del processo. Dalla classificazione delle richieste al recupero delle informazioni, fino alla generazione e al riordino delle risposte, ogni passaggio deve essere ottimizzato per garantire un equilibrio tra prestazioni ed efficienza. Ad esempio, l'uso di modelli già addestrati su ampi insiemi di dati può ridurre significativamente i tempi di elaborazione, mentre l'integrazione di feedback continuo può affinare la qualità delle risposte nel tempo. Un aspetto fondamentale da considerare è l'efficienza del recupero delle informazioni. L'adozione di tecniche di segmentazione avanzate e l'uso di database vettoriali possono migliorare notevolmente la precisione e la velocità del sistema. Inoltre, l'integrazione di metadati e la gestione efficiente dei database vettoriali sono cruciali per garantire che le informazioni recuperate siano pertinenti e facilmente accessibili. Questo non solo migliora la qualità delle risposte, ma riduce anche i tempi di latenza, rendendo il sistema più reattivo alle richieste degli utenti. L'adozione di metodi di riassunto e di ripacchettamento dei documenti contribuisce ulteriormente a migliorare la qualità delle risposte. Utilizzare riassunti estrattivi e astrattivi permette di eliminare informazioni ridondanti e presentare solo i dati più rilevanti, migliorando la comprensione e la pertinenza delle risposte generate. Inoltre, il ripacchettamento dei documenti può ottimizzare la presentazione delle informazioni, assicurando che le parti più importanti siano evidenziate in modo efficace. Un ulteriore vantaggio dell'implementazione delle tecniche RAG è la loro applicabilità a contesti multimodali. Integrare capacità di recupero text2image e image2text permette alle aziende di offrire risposte non solo testuali, ma anche visive, migliorando l'esperienza utente e soddisfacendo una gamma più ampia di richieste. Questo approccio multimodale non solo aumenta la versatilità del sistema, ma garantisce anche una maggiore affidabilità e velocità nella generazione delle risposte. In conclusione, l'implementazione delle tecniche RAG rappresenta un'opportunità strategica per le aziende di migliorare significativamente la qualità del servizio clienti e l'efficienza operativa. Ottimizzando ogni fase del processo, dalle tecniche di recupero e generazione alle strategie di riassunto e ripacchettamento, le imprese possono garantire che le risposte fornite siano sempre accurate, pertinenti e tempestive. L'integrazione di capacità multimodali e l'uso di metadati e database vettoriali completano un sistema robusto e versatile, capace di rispondere efficacemente alle esigenze delle aziende e di adattarsi rapidamente a nuove sfide e opportunità.
- Intelligenza artificiale in azienda: meglio Gemini di Google o ChatGPT di OpenAI?
Google presenta Gemini in tre versioni per vari scopi aziendali, con Ultra al vertice, disponibile a €21,99/mese. Si distingue per funzionalità avanzate come risposte multiple e verifica dati. ChatGPT eccelle nell'analisi di formati diversi. Entrambi gestiscono dati e privacy. Test comparativi rivelano i loro punti di forza unici, ma nessuno sostituisce completamente l'analisi umana. La scelta dipende dalla specifica necessità aziendale e dall'analisi critica degli output. Google ha di recente introdotto sul mercato Gemini , disponibile in tre versioni: Ultra, Pro e Nano . L'edizione Ultra, caratterizzata dalla sua potenza, si rivela ideale per le operazioni più esigenti. La variante Pro, invece, si distingue per la sua versatilità applicativa, mentre Nano si segnala per la sua eccezionale efficienza in ambito mobile. La versione Ultra di Gemini è accessibile attraverso l'abbonamento a Google One AI Premium, proposto al costo di € 21,99 al mese, che comprende altresì 2TB di spazio su cloud e funzionalità esclusive di Google One. L'arrivo di Gemini intensifica il confronto con le soluzioni di chatbot proposte da OpenAI, elevando il livello della competizione. Per approfondire le differenze tra le due piattaforme, si prevede un'analisi comparativa basata su test pratici. Si metteranno a confronto le versioni desktop di Gemini Advanced (Ultra) e ChatGPT 4 Turbo attraverso quattro domande di base, al fine di evidenziare le peculiarità e l'essenza digitale che contraddistinguono ciascuna piattaforma, anziché concentrarsi esclusivamente sulle prestazioni. L'analisi dell'interfaccia utente mostra che quella di Gemini Advanced presenta somiglianze con quella di ChatGPT 4 Turbo, ma include alcune caratteristiche distintive. Una funzione notevole di Gemini è la capacità di fornire tre risposte differenti per ogni interrogativo , una possibilità non direttamente disponibile su ChatGPT senza un comando aggiuntivo. Questa caratteristica mette in luce una superiore efficienza di Gemini in termini di tempi di risposta. Gemini si distingue anche per l'introduzione di funzionalità avanzate, come la possibilità di " Modificare la risposta " per adattarne lunghezza e stile a seconda delle esigenze, rendendo il testo più conciso, dettagliato, semplice, informale o professionale, opzione che su ChatGPT richiede un input supplementare. Inoltre, Gemini offre una comoda funzione di condivisione ed esportazione diretta, particolarmente utile nell'ecosistema Google, come ad esempio per la creazione di bozze email su Gmail, una procedura meno immediata su ChatGPT. Un tratto distintivo di Gemini è la funzione di verifica delle risposte , che sottolinea le informazioni confermate da Google e segnala quelle non verificabili, aumentando così trasparenza e affidabilità. Sebbene ChatGPT offra possibilità simili di verifica, il processo è meno integrato e più articolato. Nonostante ciò, ChatGPT conserva certi vantaggi, come la capacità di elaborare un'ampia varietà di formati di file, non limitandosi alle sole immagini . Questa versatilità risulta fondamentale per alcune applicazioni professionali, benché Gemini stia cercando di colmare questa lacuna attraverso l'integrazione con servizi di cloud storage quali Google Drive. La capacità di Gemini di accedere in tempo reale a dati web tramite Google Search rappresenta un vantaggio significativo rispetto a ChatGPT, il cui ultimo aggiornamento risale ad aprile 2023. Tuttavia, è importante riconoscere che ChatGPT dispone di risorse non trascurabili: può accedere a contenuti web tramite Bing Search e ampliare le sue capacità di connessione a internet attraverso l'utilizzo di plugin specifici, consentendogli di interagire anche con Google Search. In aggiunta, la versione desktop di Gemini permette di inserire comandi e ricevere risposte vocali , migliorando efficienza e accessibilità, funzionalità disponibili su entrambe le piattaforme nella versione mobile. Nonostante queste innovazioni, Gemini non include alcune delle funzionalità avanzate presenti su ChatGPT, come i plugin, i GPTs personalizzati, gli interpreti di codice e altre estensioni che ne ampliano le potenzialità. In termini di privacy, ChatGPT 4 Plus e Gemini Advantage adottano approcci simili , ma presentano differenze significative. Entrambi raccolgono dati testuali, interazioni degli utenti e metadati per affinare i modelli e la ricerca. ChatGPT 4 Plus consente di condividere dati con terze parti previo consenso dell'utente, mentre Gemini Advantage, soprattutto nella sua versione a pagamento che include dati di fatturazione, assicura la non condivisione dei dati senza un'esplicita autorizzazione. Entrambe le piattaforme offrono opzioni per la gestione della privacy e la cancellazione dei dati, sottolineando l'importanza di bilanciare innovazione e rispetto della privacy nell'attuale panorama digitale. Gemini di Google o ChatGPT di OpenAI? Per indagare e mettere a confronto le abilità di Google Gemini e ChatGPT, è stata orchestrata una serie di test basati su quattro domande mirate, ognuna progettata per esplorare le capacità delle due piattaforme in contesti diversificati: Valutazione preliminare nel contesto strategico: Il primo quesito si propone di esaminare come Google Gemini e ChatGPT riescono a svolgere una valutazione preliminare per un'azienda del settore energetico che mira ad espandersi nel mercato tedesco. L'intento è di osservare l'efficacia con cui le due piattaforme raccolgono, elaborano e sintetizzano le informazioni relative alle dinamiche del mercato, ai principali competitor e agli ostacoli all'entrata. Capacità di analisi visiva: Il secondo interrogativo indaga sull'approccio di Gemini e ChatGPT nell'analisi di contenuti visivi, in particolare attraverso l'interpretazione di uno screenshot tratto da una dashboard di business intelligence. L'obiettivo consiste nel valutare la loro competenza nell'elaborare informazioni grafiche, nell'estrarre elementi di rilievo e nel fornire interpretazioni e deduzioni basate sui dati aziendali rappresentati. Esame di testi: La terza domanda si focalizza sulla capacità delle piattaforme di analizzare testi, valutandone l'efficienza nella sintesi, nella comprensione profonda e nell'identificazione degli aspetti salienti di un articolo. Guida all'utilizzo di formule matematiche in Excel: L'ultima prova richiede a Google Gemini e ChatGPT di fornire assistenza nell'impiego di formule matematiche all'interno di un foglio Excel, testando così le loro potenzialità didattiche e il supporto pratico offerto agli utenti nel navigare attraverso compiti tecnici dettagliati. Le risposte fornite da Google Gemini e ChatGPT a ciascuna delle domande poste sono state accuratamente registrate e sottoposte a un'analisi approfondita. Per ChatGPT, si sono considerate le sue reazioni iniziali, mentre per Gemini, si è selezionata la prima delle tre risposte proposte. Il dettaglio delle domande poste e delle rispettive risposte è disponibile nell'appendice dell'articolo per un esame dettagliato. Analisi di fattibilità per l'ingresso nel mercato energetico tedesco Domanda La nostra impresa intende espandersi nel settore energetico tedesco, dove si profilano come nostri diretti rivali aziende di rilievo quali RWE, E.ON e EnBW. È essenziale procedere con un'analisi dettagliata delle tre società, identificando specificatamente le loro aree di eccellenza e i segmenti in cui mostrano vulnerabilità. Nell’analisi riporta tutti i dati numerici recuperabili in rete. Valutazione comparativa delle prestazioni di ChatGPT e Gemini Analizzando le risposte fornite dalle piattaforme di intelligenza artificiale riguardo alle aziende RWE, E.ON e EnBW, si notano distinzioni marcanti nella struttura, nel livello di dettaglio e nella metodologia di analisi adottata. L'interpretazione offerta da ChatGPT 4 Turbo si caratterizza per un approccio qualitativo, delineando con cura i punti di forza e le aree di miglioramento di ciascuna compagnia. Questa metodologia permette di tracciare un quadro generale delle dinamiche competitive e delle sfide del settore, pur ponendo minor enfasi sugli aspetti quantitativi. Tuttavia, ChatGPT sottolinea l'utilità di consultare documenti ufficiali quali report annuali per acquisire dati aggiornati , riconoscendo il valore delle informazioni quantitative in un'analisi esaustiva. Al contrario, la risposta di Gemini Advanced si distingue per l'impiego sistematico di dati numerici , offrendo una solida base per valutare le posizioni di mercato e le performance finanziarie delle imprese, aspetti cruciali per un'analisi competitiva dettagliata. Per quanto concerne la pertinenza e l'efficacia in vista di una potenziale espansione strategica, l'approccio di Gemini Advanced sembra più idoneo. L'uso di dati specifici e misurabili facilita un'analisi oggettiva delle performance aziendali, essenziale per decifrare la competizione nel mercato energetico tedesco e individuare opportunità e rischi. Questo metodo promuove lo sviluppo di strategie basate su evidenze concrete, consentendo un confronto diretto tra le proprie risorse e quelle dei competitor. Nonostante ciò, è fondamentale riconoscere che entrambe le prospettive apportano contributi significativi e possono essere viste come complementari. L'analisi qualitativa di ChatGPT 4 Turbo arricchisce la comprensione delle strategie imprenditoriali e del contesto di mercato, mentre i dati quantitativi forniti da Gemini Advanced permettono una valutazione precisa delle performance. Un'analisi ideale integrerebbe questi due approcci, coniugando una solida base di dati numerici con una profonda comprensione delle strategie d'impresa e delle evoluzioni del settore, nonché delle potenziali criticità. Elaborazione di immagini in contesti di business intelligence © https://www.metriks.ai/ Domanda Ti chiedo di fare l’analisi delle performance aziendali attraverso la dashboard di business intelligence allegata. Riporta i dati presenti e fanne tutte le deduzioni possibili. Valutazione comparativa delle prestazioni di ChatGPT e Gemini ChatGPT 4 Turbo offre un'analisi approfondita dei dati visualizzati nella dashboard, enfatizzando il ruolo cruciale del settore automobilistico nel generare entrate complessive e l'ampia penetrazione dell'azienda in varie regioni europee. Mette in evidenza l'importanza dei principali clienti e analizza le variazioni stagionali nei ricavi mensili, interpretandone le potenziali conseguenze. La conclusione invita a una più dettagliata esplorazione per decifrare le dinamiche di mercato e l'influenza delle fluttuazioni mensili sui risultati. Tuttavia, ChatGPT assegna erroneamente a MATICUX SRL e ZEPHYR SRL un fatturato approssimativo di 1,7 milioni di euro. Al contrario, Gemini Advanced propone un'analisi che supera i limiti dei dati esposti nella dashboard, introducendo valutazioni approfondite sul fatturato geografico, nonostante tali informazioni non figurino nell'interfaccia standard e sembrino essere generate arbitrariamente dalla piattaforma . Sostiene inoltre una crescita costante del fatturato, contrariamente ai dati del grafico mensile che indicano piuttosto variazioni cicliche. La risposta si conclude con consigli generici per il futuro sviluppo aziendale. La risposta di ChatGPT 4 Turbo risulta più aderente e utile, in quanto si affida rigorosamente ai dati presenti , evitando supposizioni non corroborate dalle informazioni disponibili, come la ripartizione geografica dei ricavi menzionata da Gemini Advanced senza riscontri nei grafici esaminati. Inoltre, ChatGPT 4 Turbo propone un'analisi che orienta verso specifiche indagini ulteriori, dimostrandosi più appropriato per un'analisi oggettiva e fondata sui dati delle performance aziendali. In sintesi, per un esame preciso e informato, l'analisi fornita da ChatGPT 4 Turbo emerge come la più attendibile e incisiva per interpretare i dati presenti nelle dashboard di business intelligence. Gli esperti di analisi finanziaria cosa ne pensano? Per una valutazione qualificata delle prestazioni di piattaforme di intelligenza artificiale, abbiamo interpellato Tiziano Cetarini, riconosciuto esperto nel settore finanziario, tecnologico e della sostenibilità aziendale in Italia. Nella sua disamina delle performance analitiche di ChatGPT 4 Turbo e Gemini Advanced, due sistemi avanzati di intelligenza artificiale, Cetarini critica le loro capacità di elaborazione dati. Egli nota come Gemini Advanced adotti un approccio algoritmico, che si traduce in un'analisi asettica e priva di personalizzazione, potenzialmente limitante per l'integrazione di tali informazioni nelle strategie di business. D'altra parte, ChatGPT 4 Turbo, sebbene più vicino a un'interazione umana e capace di gestire dialoghi con elementi di incertezza e questioni aperte, tende a cadere in generalizzazioni che ne minano la profondità analitica. Cetarini riconosce l'eccellenza di entrambi i sistemi come manifestazioni di intelligenza artificiale generativa, ma evidenzia le loro significative limitazioni nel campo dell'analisi finanziaria, sottolineando l'insufficienza delle loro risposte per gli analisti del settore. Tiziano Cetarini apprezza la tendenza di ChatGPT verso un'interazione più umanizzata e considera questo aspetto fondamentale, pur ribadendo che per un'analisi finanziaria dettagliata e strategica è essenziale l'impiego di intelligenze artificiali specializzate. In conclusione, Cetarini sottolinea che, nonostante i notevoli avanzamenti nell'ambito dell'intelligenza artificiale generativa, queste tecnologie hanno ancora una lunga strada da percorrere prima di poter emulare o eguagliare la precisione e la profondità di analisi garantite dagli esperti umani attraverso l'utilizzo di strumenti specifici di business intelligence e analisi dati. Esame critico dei testi La verifica condotta si è focalizzata sull'elaborazione e sulla sintesi di un esteso corpus di testo. Inizialmente, è stato presentato un documento di oltre 92.000 caratteri alle piattaforme valutate. ChatGPT ha restituito un'esecuzione conforme alle aspettative. Al contrario, Gemini Advanced ha subito mostrato delle lacune, generando sintesi irrilevanti e producendo testi non allineati a quelli forniti. In seguito, ha dimostrato di non riuscire a elaborare il testo adeguatamente, evidenziando una discrepanza tra le sue capacità dichiarate e le sue prestazioni effettive, segnalando una limitazione nell'elaborazione di testi di grande dimensione. Per un confronto più preciso, ho circoscritto il corpus da esaminare ai primi 9.000 caratteri del testo. Domanda Analizza il contenuto e sintetizza questo testo” … “(il testo sottoposto alle due piattaforme sono i primi 9000 caratteri di questo articolo “Modeling and prediction of business success: a survey.” https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-023-10664-4 ) Valutazione comparativa delle prestazioni di ChatGPT e Gemini Confrontando le due analisi, quella di ChatGPT si dimostra più pertinente al testo originale. ChatGPT ha infatti saputo interpretare e restituire la ricchezza tematica del documento, abbracciando argomenti come l'essenzialità delle imprese per l'economia, il paragone tra il ciclo vitale delle aziende e quello degli esseri viventi, nonché l'incidenza dell'intelligenza artificiale, specificatamente del machine learning e del deep learning, nello studio e nella previsione delle performance imprenditoriali. Il documento analizzato pone l'accento sull'importanza vitale del successo imprenditoriale, sottolineandone le ripercussioni non solo per i diretti interessati ma per l'intero sistema economico, a livello locale e internazionale. ChatGPT evidenzia questo concetto attraverso l'analogia con gli organismi viventi, che attraversano diverse fasi evolutive. Il testo introduce inoltre un modello triangolare (Investimento-Impresa-Mercato, IBM) per indagare le interazioni tra investimenti, attività imprenditoriali e mercato, aspetto che ChatGPT integra nella sua analisi, esplorando le caratteristiche aziendali sotto i profili delle vendite, della gestione e dell'innovazione. ChatGPT esplora l'utilizzo del machine learning e del deep learning per affrontare la sfida di modellare e prevedere il successo delle imprese, mettendo in luce l'approccio spesso ad hoc e settoriale di molte metodologie esistenti, criticato nel testo per la mancanza di un sistema organizzato. Questa critica viene ripresa nell'analisi di ChatGPT, che propone una revisione metodica per superare tali limiti. L'analisi di Gemini , sebbene fornisca una sintesi utile sui metodi di machine learning e deep learning applicati alla previsione del successo imprenditoriale, evidenziando l'importanza di indicatori quali IPO e fusioni/acquisizioni, non riesce a cogliere appieno il quadro IBM né il parallelismo tra imprese e organismi viventi, aspetti fondamentali del documento. In sintesi, l'analisi di ChatGPT rispecchia con maggiore fedeltà il contenuto e lo spirito del documento originale, fornendo una visione olistica e articolata del successo imprenditoriale che comprende sia le problematiche evidenziate sia le soluzioni proposte nel testo. Supporto nell'applicazione delle formule matematiche in Excel Domanda Pur non avendo precedenti esperienze con Excel, mi trovo attualmente nella situazione di doverlo impiegare in contesto professionale, in particolare per l'applicazione di una formula matematica in una delle sue celle. Potresti illustrarmi i passaggi fondamentali per attuare questa operazione, considerando che sto utilizzando la versione italiana del software? Valutazione comparativa delle prestazioni di ChatGPT e Gemini Esaminando le spiegazioni fornite dalle due piattaforme di intelligenza artificiale, Gen AI, riguardo l'impiego di formule matematiche in Excel, si notano approcci e prospettive distinti che richiedono un'analisi accurata. Entrambi i sistemi offrono istruzioni precise e sequenziali sull'uso delle formule, sebbene con sfumature e enfasi diverse che potrebbero influenzare la comprensione e l'apprendimento dell'utente. ChatGPT 4 Turbo segue una metodologia ben organizzata e quasi pedagogica nelle sue spiegazioni , articolando la risposta in punti ben delineati che accompagnano l'utente attraverso ogni passaggio del processo, dalla preparazione del foglio di lavoro fino all'implementazione e alla modifica delle formule. Un punto di forza della spiegazione di ChatGPT 4 Turbo è l'accento posto sulla versatilità di Excel e sulle sue numerose funzionalità, come evidenziato dall'incoraggiamento a esplorare le diverse funzioni disponibili nel software e dall'uso di strumenti di supporto quali la funzione “Inserisci Funzione”. La menzione di riferimenti assoluti e relativi fornisce inoltre agli utenti una base solida per ampliare la loro conoscenza e utilizzare il programma con maggiore consapevolezza. Diversamente, Gemini Advanced, pur offrendo risposte chiare e strutturate, tende a concentrarsi sull'efficacia immediata, adottando un linguaggio diretto e pratico che mira direttamente al nocciolo della questione : l'inserimento e l'applicazione di una formula. Tale approccio potrebbe rivelarsi particolarmente vantaggioso per gli utenti in cerca di una guida concisa e diretta. Il riferimento all'autocompletamento e alla gerarchia degli operatori matematici rappresenta un valore aggiunto, aiutando l'utente a eludere errori frequenti e a capire meglio il meccanismo delle formule in Excel. In sintesi, entrambe le piattaforme presentano contributi validi e manuali pratici per l'inserimento di formule matematiche in Excel. La preferenza per uno dei due approcci dipenderà dalle necessità individuali dell'utente, dal suo grado di dimestichezza con il software e dal suo metodo di apprendimento preferito. I principianti potrebbero trarre vantaggio dalla guida dettagliata e metodica di ChatGPT 4 Turbo, mentre coloro che cercano un supporto immediato e funzionale potrebbero inclinarsi verso le indicazioni dirette di Gemini Advanced. Conclusioni La valutazione comparativa di Gemini e ChatGPT mette in luce una relazione di complementarietà piuttosto che di antagonismo, con ciascuna piattaforma che eccelle in aree distinte. Gemini, sviluppato per amplificare l'efficienza all'interno dell'ecosistema Google, si distingue per le sue capacità avanzate di personalizzazione e integrazione . Invece, ChatGPT si afferma come uno strumento versatile, ideale per attività che richiedono un'analisi approfondita e multidimensionale, grazie alla sua abilità nell'elaborare diversi tipi di file. L'analisi delle performance aziendali e l'applicazione di formule matematiche in Excel rivelano come le peculiarità e le competenze specifiche di ciascuna piattaforma influenzino l'interpretazione dei dati e l'efficienza operativa. Mentre Gemini è orientato verso l'elaborazione di dati quantitativi e la formulazione di conclusioni immediate , può talvolta presentare dati inaccurati, portando a interpretazioni errate. Al contrario, ChatGPT predilige un approccio qualitativo e contestualizzato , dimostrando come entrambe le tecnologie possano arricchire l'esperienza utente, adattandosi a esigenze e contesti vari. Nonostante Gemini si trovi in una fase iniziale di sviluppo rispetto a ChatGPT, rappresenta la prima vera risposta di Google alla tecnologia OpenAI , introdotta oltre un anno fa. Gemini tende a offrire risposte più tecniche, sebbene presenti ancora allucinazioni, mentre ChatGPT si distingue per un approccio più umanistico e capacità tecniche superiori. Contrariamente alle aspettative, l'accesso diretto di Gemini ai dati web non implica necessariamente prestazioni migliori rispetto a ChatGPT. Quest'ultimo, integrandosi con Bing e utilizzando plugin per Google, mantiene un livello di competitività paragonabile. L'intervento di Tiziano Cetarini evidenzia l'importanza di un uso consapevole delle piattaforme di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e Gemini. Essendo strumenti generalisti, i loro output necessitano di un'ulteriore elaborazione da parte di esperti per raggiungere uno standard professionale. L'efficienza nell'utilizzo di queste piattaforme può essere notevolmente migliorata attraverso il "prompt engineering", ovvero la formulazione strategica delle domande per ottenere risposte più accurate e rilevanti. Affidarsi in modo acritico ai risultati generati senza un'analisi dettagliata è sconsigliato, a causa del rischio di errori e malintesi. La supremazia di una piattaforma sull'altra dipenderà dalle future strategie di OpenAI e Google, superando le problematiche legate alla coerenza e all'accuratezza delle risposte, nonché migliorando la personalizzazione in base alle necessità degli utenti. Appendice articolo: domande e risposte delle piattaforme Analisi di fattibilità nel settore energetico Domanda: La nostra impresa intende espandersi nel settore energetico tedesco, dove si profilano come nostri diretti rivali aziende di rilievo quali RWE, E.ON e EnBW. È essenziale procedere con un'analisi dettagliata delle tre società, identificando specificatamente le loro aree di eccellenza e i segmenti in cui mostrano vulnerabilità. Nell’analisi riporta tutti i dati numerici recuperabili in rete. Risposta di ChatGPT 4 Turbo: L'espansione nel settore energetico tedesco richiede un'analisi approfondita dei principali attori del mercato, in particolare RWE, E.ON e EnBW. Queste tre aziende rappresentano pilastri fondamentali dell'industria energetica in Germania, ognuna con le proprie aree di eccellenza e potenziali vulnerabilità. RWE AG Aree di Eccellenza: Produzione Energetica Diversificata: RWE si distingue per la sua ampia gamma di fonti energetiche, inclusa l'energia rinnovabile, il gas e il carbone, posizionandosi come un fornitore energetico versatile. Investimenti nell'Energia Rinnovabile: L'azienda ha incrementato significativamente gli investimenti nelle energie rinnovabili, con una capacità installata di energia verde che continua a crescere. Presenza Internazionale: RWE vanta una forte presenza internazionale, consentendole di diversificare i rischi di mercato e di sfruttare opportunità in diverse regioni geografiche. Vulnerabilità: Dipendenza dal Carbone: Nonostante gli sforzi di diversificazione, RWE rimane parzialmente dipendente dal carbone, una fonte energetica in declino a causa delle politiche ambientali e della pressione pubblica per una transizione verde. Sfide Regolamentari: Le rigide regolamentazioni ambientali in Europa e in Germania possono limitare alcune delle attività di RWE, soprattutto quelle legate ai combustibili fossili. E.ON SE Aree di Eccellenza: Rete di Distribuzione: E.ON gestisce una vasta rete di distribuzione di energia, posizionandosi come leader nel trasporto di elettricità e gas in diverse regioni. Servizi al Cliente e Innovazione: L'azienda è nota per il suo forte impegno nei servizi al cliente e nelle soluzioni energetiche innovative, come la smart home e l'efficienza energetica. Focalizzazione sull'Energia Pulita: E.ON ha compiuto passi significativi per allontanarsi dai combustibili fossili, concentrando i suoi sforzi sull'energia rinnovabile e sulle reti intelligenti. Vulnerabilità: Ristrutturazione e Debito: La ristrutturazione aziendale e la gestione del debito hanno rappresentato sfide per E.ON, influenzando la sua capacità di investire in nuove tecnologie e espansione. Competitività nel Settore Rinnovabile: Nonostante la sua spinta verso l'energia pulita, E.ON deve affrontare una forte concorrenza in un settore delle energie rinnovabili sempre più affollato. EnBW Energie Baden-Württemberg AG Aree di Eccellenza: Transizione Energetica: EnBW è fortemente impegnata nella transizione energetica, con l'obiettivo di aumentare la propria capacità di energia rinnovabile e ridurre la dipendenza dai combustibili fossili. Innovazione e Sviluppo Tecnologico: L'azienda investe in tecnologie innovative, inclusi progetti di mobilità elettrica e soluzioni di storage energetico, per rimanere all'avanguardia nel settore. Vulnerabilità: Focalizzazione Regionale: A differenza di RWE e E.ON, EnBW ha una forte focalizzazione sul mercato tedesco, il che potrebbe limitare le sue opportunità di crescita in un contesto globale. Sfide nell'Espansione delle Rinnovabili: Nonostante l'impegno nell'espansione delle energie rinnovabili, EnBW deve affrontare le sfide legate all'integrazione di queste fonti nel mix energetico e alla volatilità dei prezzi dell'energia. Dati Numerici I dati finanziari e operativi specifici per RWE, E.ON e EnBW possono variare nel tempo. Per ottenere informazioni aggiornate, inclusi ricavi, utili, capacità di produzione di energia e investimenti in tecnologie, è consigliabile consultare direttamente i rapporti annuali e le comunicazioni ufficiali delle aziende, nonché banche dati finanziarie e report di analisi di settore. Questo approccio consente di avere una visione aggiornata e accurata del posizionamento di ciascuna azienda nel contesto del mercato energetico tedesco e globale. Risposta di Gemini Advanced: Analisi dei Concorrenti: RWE, E.ON e EnBW Premessa: L'espansione nel settore energetico tedesco richiede un'analisi approfondita dei principali concorrenti: RWE, E.ON e EnBW. Lo studio si concentra su aree di eccellenza e vulnerabilità, supportato da dati numerici. RWE: Aree di eccellenza: Leader globale nelle energie rinnovabili: Capacità eolica installata: 10 GW (2022) Capacità solare fotovoltaica: 3 GW (2022) Forte presenza nel mercato europeo dell'energia: Ricavi 2022: 77,4 miliardi di euro EBITDA 2022: 15,7 miliardi di euro Solida esperienza e know-how nel settore energetico: 125 anni di esperienza nel settore energetico 19.000 dipendenti in tutto il mondo Vulnerabilità: Dipendenza dai combustibili fossili: Il 55% della produzione di energia deriva da combustibili fossili (2022) Esposizione a rischi normativi e di prezzo del carbonio Rallentamento della crescita degli investimenti nelle rinnovabili: Investimenti in rinnovabili 2022: 2,5 miliardi di euro Rischio di perdere terreno rispetto ai concorrenti più aggressivi E.ON: Aree di eccellenza: Forte brand e base clienti: 50 milioni di clienti in tutto il mondo Elevato livello di fidelizzazione dei clienti Ampio portafoglio di attività energetiche: Generazione, distribuzione e vendita di energia Presenza in diversi segmenti di mercato Impegno per la transizione energetica: Obiettivo di zero emissioni nette entro il 2045 Investimenti significativi nelle rinnovabili Vulnerabilità: Complessità della struttura aziendale: Rischio di inefficienza e scarsa flessibilità Difficoltà di integrazione di nuove acquisizioni Esposizione al rischio di mercato: Prezzi volatili dell'energia Cambiamenti normativi EnBW: Aree di eccellenza: Forte focus sulle energie rinnovabili: Capacità eolica installata: 5,2 GW (2022) Capacità solare fotovoltaica: 3,4 GW (2022) Posizione di leader nel mercato tedesco dell'energia: Ricavi 2022: 28,6 miliardi di euro EBITDA 2022: 5,1 miliardi di euro Cultura aziendale innovativa e orientata al cliente: Investimenti in tecnologie digitali e smart grid Sviluppo di nuovi prodotti e servizi Vulnerabilità: Dimensione relativamente ridotta rispetto ai concorrenti: Rischio di minore diversificazione e minore capacità di investimento Minore influenza sul mercato Dipendenza dal mercato tedesco: Rischio di esposizione a cambiamenti normativi o economici in Germania Riepilogo: RWE, E.ON e EnBW sono tutti concorrenti forti con diverse aree di eccellenza e vulnerabilità. RWE vanta una leadership globale nelle rinnovabili, ma è ancora dipendente dai combustibili fossili. E.ON ha un forte brand e un'ampia base clienti, ma deve affrontare una struttura aziendale complessa. EnBW è focalizzata sulle rinnovabili e ha una forte posizione nel mercato tedesco, ma è relativamente piccola e dipendente da un unico mercato. Considerazioni per la vostra azienda: Identificare i segmenti di mercato più attrattivi: RWE: Mercato europeo dell'energia eolica e solare E.ON: Mercato tedesco dell'energia retail EnBW: Mercato tedesco delle rinnovabili Sfruttare le vostre aree di forza per competere con i rivali: Vantaggio competitivo in termini di costi, innovazione o servizio clienti Sviluppare una strategia di differenziazione per distinguersi dai concorrenti: L'azienda può concentrarsi su un segmento di nicchia del mercato energetico: Questo può permettere all'azienda di diventare leader in quel segmento e di acquisire un vantaggio competitivo. L'azienda può sviluppare un modello di business innovativo: Questo può permettere all'azienda di distinguersi dai concorrenti e di attrarre nuovi clienti. L'azienda può puntare sulla sostenibilità: L'azienda può impegnarsi per la sostenibilità ambientale e sociale per distinguersi dai concorrenti e attirare clienti attenti a questi valori. Altri fattori da considerare: Le tendenze del mercato energetico: L'azienda deve monitorare le tendenze del mercato energetico per identificare nuove opportunità e sfide. Le normative del settore energetico: L'azienda deve essere conforme alle normative del settore energetico per evitare sanzioni e danni alla reputazione. Le risorse e le capacità dell'azienda: L'azienda deve valutare le proprie risorse e capacità per identificare le strategie più realistiche e realizzabili. In conclusione, l'analisi dei concorrenti è un passo fondamentale per l'espansione nel settore energetico tedesco. L'azienda deve identificare i segmenti di mercato più attrattivi, sfruttare le proprie aree di forza e sviluppare una strategia di differenziazione per competere con successo con i rivali. Competenze di analisi visiva Domanda: Ti chiedo di fare l’analisi delle performance aziendali attraverso la dashboard di business analytics allegata. Riporta i dati presenti e fanne tutte le deduzioni possibili. Risposta ChatGPT: La dashboard di business analytics che hai condiviso presenta una ricchezza di informazioni relative alle performance di un'azienda nell'anno fiscale 2022. Ecco un'analisi dettagliata dei dati presentati: Fatturato Totale: La cifra complessiva ammonta a 20.964.013 €, che rappresenta l'entrata totale generata dall'azienda nel periodo specificato. Fatturato per Canale: Industria Automobilistica: Rappresenta la quota più significativa del fatturato con 12.994.664 €. Costruzioni Elettriche: Segue con 4.724.156 €. Edilizia: Con 1.346.383 €. Industria Ferroviaria: Contribuisce con 1.054.309 €. Fatturato per Cliente: La dashboard elenca i primi 10 clienti in termini di fatturato. Il cliente con il fatturato più alto è ELORA SRL con 4.102.782 €, seguito da MATICUX SRL e ZEPHYR SRL con circa 1.7 milioni € ciascuno. Questo segmento riflette la diversificazione della clientela e la dipendenza dell'azienda dai suoi clienti principali. Geolocalizzazione Fatturato: La mappa mostra la distribuzione geografica del fatturato. È evidente che l'azienda opera in varie regioni d'Europa, con punti focali in diversi paesi. Fatturato per Categoria di Prodotto: Ferro: È la categoria con il fatturato più elevato con 10.176.660 €. Ghisa: Segue con 8.042.147 €. Acciaio: Registra 2.335.398 €. Ferroleghe: La meno significativa con 409.809 €. Fatturato Mensile: Vi è una variazione stagionale del fatturato mensile, con picchi in marzo (1.9 milioni €) e un picco massimo in novembre (2.9 milioni €). Questo potrebbe indicare una stagionalità nelle vendite o nel ciclo di acquisto dei clienti. Dalle informazioni presenti, possiamo dedurre che l'azienda ha un forte orientamento verso l'industria automobilistica, con una presenza significativa anche nel settore delle costruzioni elettriche. La dipendenza da alcuni grandi clienti potrebbe essere un punto di forza in termini di volumi di vendita garantiti, ma anche un rischio se questi clienti dovessero ridurre o cessare gli acquisti. La distribuzione geografica mostra una presenza internazionale, che potrebbe implicare una strategia di diversificazione del rischio e un'opportunità di espansione del mercato. Tuttavia, le specifiche localizzazioni del fatturato non sono dettagliate, il che impedisce un'analisi più profonda del mercato in termini di regioni o città. Il fatturato mensile evidenzia una fluttuazione che potrebbe essere dovuta a fattori stagionali, campagne di vendita, variazioni nella domanda o eventi specifici dell'industria. Analizzare i trend storici e correlarli con eventi o azioni specifiche dell'azienda potrebbe offrire spunti per ottimizzare le vendite nei mesi più deboli. In conclusione, l'azienda ha una solida base di clienti e una presenza internazionale, ma sarebbe opportuno approfondire l'analisi per comprendere meglio le dinamiche dei singoli mercati e settori, così come l'impatto delle fluttuazioni mensili sul flusso di cassa e sulla pianificazione strategica. Risposta Gemini: Analisi delle Performance Aziendali Dashboard: L'immagine fornita mostra una dashboard di business analytics con dati relativi al fatturato aziendale. I dati sono aggregati per periodo, geolocalizzazione, canale di vendita, cliente e categoria di prodotto. La dashboard include anche un grafico del fatturato mensile e un grafico a torta del fatturato per categoria di prodotto. Dati: Fatturato totale: 20.964.013 € nel periodo 01/01/2022 - 31/12/2022 Fatturato per geolocalizzazione: Italia: 10.543.090 € Europa: 8.964.013 € Resto del mondo: 1.457.910 € Fatturato per canale di vendita: Industria automobilistica: 12.994.564 € Costruzioni e edilizia: 4.724.156 € Industria ferroviaria: 1.054.309 € Fatturato per cliente: Elora Srl: 4.102.782 € Maticux Srl: 1.317.534 € Zephyr Srl: 1.151.186 € Fatturato per categoria di prodotto: Ferro: 10.176.660 € Ghisa: 8.042.147 € Acciaio: 2.335.390 € Fatturato mensile: Il fatturato mensile è in crescita costante da gennaio a dicembre 2022. Il mese con il fatturato più alto è dicembre 2022, con un fatturato di 2.9 milioni di euro. Deduzione: L'azienda ha registrato un fatturato di 20.964.013 € nel periodo 01/01/2022 - 31/12/2022. Il fatturato è in crescita costante da gennaio a dicembre 2022. Il mese con il fatturato più alto è dicembre 2022, con un fatturato di 2.9 milioni di euro. L'industria automobilistica è il canale di vendita più importante, con un fatturato di 12.994.564 €. L'Italia è il mercato più importante, con un fatturato di 10.543.090 €. Il ferro è la categoria di prodotto con il fatturato più alto, con un fatturato di 10.176.660 €. Altri punti salienti: Il fatturato per cliente è molto concentrato, con i primi tre clienti che rappresentano il 25% del fatturato totale. Il fatturato è distribuito uniformemente tra i diversi canali di vendita. Il fatturato è distribuito uniformemente tra le diverse categorie di prodotto. Conclusioni: L'azienda sta performando bene, con un fatturato in crescita e una base di clienti diversificata. L'azienda dovrebbe continuare a concentrarsi sull'industria automobilistica e sul mercato italiano. L'azienda dovrebbe anche considerare di espandere la sua offerta di prodotti in altre categorie. Raccomandazioni: L'azienda dovrebbe continuare a monitorare le sue performance e identificare le aree di miglioramento. L'azienda dovrebbe sviluppare un piano strategico per la crescita futura. L'azienda dovrebbe investire in tecnologie e risorse per migliorare la sua efficienza e produttività. Disclaimer: Le informazioni e le deduzioni fornite in questa analisi si basano sui dati contenuti nella dashboard di business analytics fornita. L'analisi non tiene conto di altri fattori che potrebbero influenzare le performance aziendali. Esame di contenuti testuali Domanda: Analizza il contenuto e sintetizza questo testo “… “(il testo sottoposto alle due piattaforme sono i primo 9000 caratteri di questo articolo “Modeling and prediction of business success: a survey.” - https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-023-10664-4 ) Risposta di ChatGPT: Il testo esamina il ruolo cruciale delle imprese nell'economia globale, evidenziando come queste rappresentino l'elemento vitale delle comunità e i motori di sistemi economici. Attraverso un parallelo con gli organismi viventi, il documento descrive il ciclo di vita delle imprese, che comprende fasi di nascita, crescita, prosperità e declino. L'importanza del successo aziendale si estende oltre gli interessi dei proprietari, influenzando l'economia regionale, nazionale e globale. Nonostante il successo di aziende emergenti come Google, Apple e Facebook, molte imprese falliscono o scompaiono in breve tempo. Identificare modelli e fattori legati a questi fenomeni è una sfida che occupa economisti, imprenditori e funzionari governativi. Il documento sottolinea come i recenti progressi nell'intelligenza artificiale, in particolare nel machine learning, abbiano fornito agli studiosi strumenti avanzati per modellare e prevedere il successo aziendale. Tuttavia, a causa della natura basata sui dati di questi metodi, gli approcci attuali sono spesso specifici per settore e progettati ad hoc. Viene proposta una revisione sistematica per modellare e prevedere il successo aziendale, introducendo un framework triangolare che collega investimenti, impresa e mercato (IBM) e categorizzando le caratteristiche in tre aree principali: vendite, gestione e innovazione. Il documento riepiloga vari metodi di machine learning e deep learning per la previsione e la modellazione del successo aziendale. Il successo aziendale, misurato in termini di sopravvivenza e crescita, dipende da diversi fattori quali finanziamenti, crescita del mercato e innovazioni. La previsione del successo aziendale utilizza metodi statistici e di machine learning, evidenziando l'affidabilità e l'efficacia di questi ultimi. Algoritmi supervisionati e non supervisionati sono stati applicati per analizzare caratteristiche finanziarie, di mercato e demografiche. Il documento conclude con la proposta di un quadro per la modellazione e la previsione del successo aziendale, utilizzando un approccio sistematico basato su un framework di investimento-impresa-mercato. Questo studio offre una panoramica completa degli approcci computazionali per la modellazione del successo aziendale, offrendo spunti preziosi per ricercatori, imprenditori e investitori nella comprensione dei fattori determinanti il successo in vari contesti aziendali. Risposta di Gemini Advanced: Ecco una sintesi, in italiano, del testo fornito, riorganizzata per una maggiore chiarezza: Introduzione L'imprenditorialità è in ascesa a livello globale. I nuovi business affrontano il rischio di fallimento accanto alla probabilità di successo. L'analisi dei dati aziendali può aiutare a comprendere i fattori che determinano gli alti e bassi di un'impresa. Lo scopo di questo studio è proporre un approccio sistematico per prevedere il successo delle aziende usando tecniche di machine learning e deep learning. Il successo degli affari Da un punto di vista computazionale, il successo di un'azienda è misurato dalla sua sopravvivenza, crescita e capacità di evitare una chiusura forzata. Due pietre miliari fondamentali per misurare questo successo sono: IPO (Offerta Pubblica Iniziale): possibilità che l'azienda diventi pubblica, offrendo azioni sul mercato. Fusioni e acquisizioni: l'azienda viene unita a una di pari livello (fusione) o acquisita da una più grande. Previsione del successo commerciale Le tecniche di machine learning sono sempre più utilizzate per prevedere il successo aziendale. Tra i metodi comunemente impiegati troviamo: Algoritmi supervisionati: Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, Alberi di decisione, Regressione Logistica. Algoritmi non supervisionati: k-means clustering. Metodi di Deep Learning: utilizzati per l'analisi e l'estrazione di dati testuali dal web a scopo previsionale. Sebbene esistano già metodi per prevedere il successo commerciale, questo studio cerca un approccio più sistematico. Quadro concettuale e Caratteristiche chiave Questo lavoro introduce un modello concettuale unico rappresentato dal triangolo "Investimento-Azienda-Mercato" per illustrare le tre componenti fondamentali delle dinamiche commerciali. In base a questo schema, è possibile organizzare i vari indicatori ed i fattori collegati alle previsioni di successo aziendale. In Conclusione Questa analisi è utile per imprenditori, investitori e decisori in quanto ripercorre metodi moderni di analisi commerciale e presenta uno schema concettuale innovativo per comprendere i fattori che contribuiscono al successo aziendale. Supporto nell'uso di formule matematiche in Excel Domanda: Pur non avendo precedenti esperienze con Excel, mi trovo attualmente nella situazione di doverlo impiegare in contesto professionale, in particolare per l'applicazione di una formula matematica in una delle sue celle. Potresti illustrarmi i passaggi fondamentali per attuare questa operazione, considerando che sto utilizzando la versione italiana del software? Risposta ChatGPT: Certamente, utilizzare Excel per applicare formule matematiche è una pratica comune e utile in molti contesti professionali. Anche senza precedenti esperienze, è possibile imparare i concetti di base per iniziare a lavorare con Excel. Ecco una guida passo-passo su come inserire e utilizzare una formula matematica in una cella di Excel, tenendo in considerazione che stai utilizzando la versione italiana del software: 1. Apertura di Excel e Preparazione del Foglio di Lavoro Avvia Microsoft Excel sul tuo computer. Crea un nuovo documento o apri un foglio di lavoro esistente in cui desideri inserire la formula. 2. Selezione della Cella Clicca sulla cella in cui desideri inserire la formula. Questa sarà la cella che conterrà il risultato del calcolo. 3. Inserimento della Formula Inizia la formula digitando il segno uguale =. In Excel, ogni formula inizia con =, seguito dall'espressione matematica che desideri calcolare. Dopo il segno =, puoi inserire la tua formula matematica. Ad esempio, se vuoi sommare i valori contenuti nelle celle A1 e B1, la formula sarà =A1+B1. Excel offre una vasta gamma di funzioni matematiche predefinite, come SOMMA, MEDIA, MAX, MIN e molte altre. Per utilizzare una di queste funzioni, digita il nome della funzione seguito da parentesi aperta (. Ad esempio, per sommare i numeri in un intervallo di celle da A1 a A10, puoi utilizzare =SOMMA(A1:A10). 4. Utilizzo del Pulsante 'Inserisci Funzione' Se non sei sicuro su quale formula o funzione utilizzare, Excel offre un utile strumento chiamato 'Inserisci Funzione' (Fx accanto alla barra della formula). Cliccandolo, potrai cercare la funzione che meglio si adatta alle tue necessità, e Excel ti guiderà attraverso i passaggi per completarla. 5. Conferma della Formula Dopo aver digitato la formula, premi il tasto Invio sulla tastiera per confermare. La cella mostrerà ora il risultato del calcolo basato sulla formula inserita. Se desideri modificare la formula, puoi semplicemente cliccare nuovamente sulla cella, apportare le modifiche nella barra della formula e premere Invio per aggiornare il risultato. 6. Copia della Formula in Altre Celle Se desideri applicare la stessa formula ad altre celle, puoi utilizzare la funzionalità di trascinamento. Posiziona il cursore sull'angolo in basso a destra della cella con la formula fino a che non appare una piccola croce. Quindi, trascina questa croce sulle celle in cui desideri replicare la formula. Excel adatterà automaticamente le referenze di cella per le nuove posizioni. Suggerimenti Utili Riferimenti Assoluti e Relativi: In Excel, puoi bloccare specifiche celle o colonne nelle tue formule usando il simbolo $. Ad esempio, $A$1 mantiene la cella A1 fissa anche quando copi la formula in altre celle. Funzione Aiuto: Utilizza la funzione 'Aiuto' (F1) di Excel o la documentazione online di Microsoft per esplorare ulteriori funzioni e ottenere esempi specifici. Ricordati che la pratica è fondamentale quando si impara a utilizzare un nuovo software come Excel. Non esitare a sperimentare con diverse formule e funzioni per familiarizzare con l'ambiente e le sue potenzialità. Risposta Gemini Advanced: Applicare una formula matematica in Excel: guida passo-passo 1. Scegliere la cella di destinazione: Seleziona la cella in cui vuoi visualizzare il risultato della formula. 2. Inserire la formula: Digita il simbolo di uguale = nella cella selezionata. Digita la formula desiderata, usando: Valori numerici: inserisci direttamente i numeri. Riferimenti di cella: clicca sulle celle a cui vuoi fare riferimento nella formula. Operatori matematici: usa +, -, *, / per operazioni di base. Funzioni integrate: Excel offre diverse funzioni predefinite, come SOMMA, MEDIA, MAX, ecc. Per usarle, digita il nome della funzione seguito da una parentesi aperta, inserisci i parametri necessari separati da virgole e chiudi con una parentesi. Esempio: Per calcolare la somma dei valori nelle celle A1 e A2, inserisci la seguente formula in una cella vuota: =A1+A2 3. Completare la formula: Premi Invio per applicare la formula e visualizzare il risultato. 4. Copiare la formula: Se vuoi applicare la stessa formula ad altre celle, puoi copiarla: Seleziona la cella con la formula. Posiziona il cursore sul quadratino di riempimento nell'angolo inferiore destro della cella. Trascina il quadratino sulle celle adiacenti in cui vuoi copiare la formula. Consigli: Autocompletamento: Excel può aiutarti a completare le funzioni e i riferimenti di cella. Digita le prime lettere e premi Tab per visualizzare le opzioni. Guida di Excel: La funzione "Guida" di Excel offre spiegazioni dettagliate sulle formule e le funzioni. Premi F1 per accedervi. Esempi online: Troverai numerosi tutorial e guide online con esempi pratici di come applicare formule matematiche in Excel. Ricorda: Le formule in Excel iniziano sempre con il simbolo di uguale =. Fai attenzione all'ordine di precedenza degli operatori matematici. Usa parentesi per forzare l'ordine di esecuzione desiderato. Con un po' di pratica, sarai in grado di applicare formule matematiche in Excel con dimestichezza!
- Ricollocazione dei lavoratori e competenze necessarie nell’era dell'intelligenza artificiale
Le nuove tecnologie, come l'intelligenza artificiale e l'automazione, stanno cambiando il mercato del lavoro, modificando sia la domanda di competenze che i settori coinvolti. Entro il 2030, si prevede che il 30% delle ore lavorative sarà automatizzato, rendendo necessaria la ricollocazione di milioni di lavoratori in Europa e negli Stati Uniti. Si prevede una crescita nei settori STEM, nella sanità e nelle professioni qualificate, mentre la domanda di impiegati e operai è destinata a diminuire. Per adattarsi a queste trasformazioni, sarà fondamentale sviluppare flessibilità, aggiornare le competenze e gestire il cambiamento in modo efficace. Il mondo del lavoro sta subendo una profonda trasformazione a causa delle nuove tecnologie, come l'intelligenza artificiale (AI) e l'automazione. Queste tecnologie stanno ridefinendo il mercato del lavoro, influenzando la domanda di diverse tipologie di lavoro e le competenze necessarie per adattarsi a un ambiente in continuo cambiamento. Un rapporto del McKinsey Global Institute analizza in dettaglio l'impatto di queste dinamiche sui mercati del lavoro in Europa e negli Stati Uniti, evidenziando le possibili implicazioni future. I mercati del lavoro in Europa e negli Stati Uniti, caratterizzati da rigidità crescenti e da una lenta crescita della produttività, stanno vivendo una trasformazione nella domanda di lavoro dovuta all'introduzione dell'AI e dell'automazione. Il modello aggiornato di McKinsey sul futuro del lavoro prevede un aumento della richiesta di lavoratori in settori come scienza, tecnologia, ingegneria e matematica (STEM), sanità e altre professioni altamente qualificate. Al contrario, la domanda di impiegati, operai di produzione e personale del servizio clienti è destinata a diminuire. Si stima che entro il 2030, fino al 30 percento delle ore lavorative attuali potrebbe essere automatizzato grazie all'avanzamento dell'AI generativa. Fattori come gli sforzi per raggiungere emissioni nette zero, l'invecchiamento della forza lavoro, la crescita dell'e-commerce e gli investimenti in infrastrutture e tecnologia, insieme alla crescita economica complessiva, potrebbero ulteriormente influenzare la domanda di lavoro. Entro il 2030, l'Europa potrebbe dover ricollocare fino a 12 milioni di lavoratori, un ritmo doppio rispetto al periodo pre-pandemico. Questo avviene a causa di una combinazione di fattori come l'automazione, l'invecchiamento della popolazione e il passaggio verso un'economia più verde, che aumentano la necessità di ricollocamento. L'automazione, in particolare, potrebbe trasformare circa 53 milioni di posti di lavoro in tutta Europa, rendendo molti lavori obsoleti o cambiandone radicalmente la natura. Nonostante queste trasformazioni, la domanda di lavoratori qualificati nei settori della salute, dei servizi professionali e dell'istruzione rimarrà alta, poiché questi settori richiedono competenze che non possono essere facilmente automatizzate. Negli Stati Uniti, il numero di lavoratori da ricollocare potrebbe raggiungere quasi 12 milioni, mantenendosi in linea con i livelli precedenti alla pandemia. Entrambe le regioni hanno gestito livelli ancora più alti di cambiamenti nel mercato del lavoro durante il picco della pandemia di COVID-19, suggerendo che possono affrontare questa scala di transizioni future. Sebbene il ritmo del cambiamento occupazionale sia simile tra i paesi europei, la composizione specifica delle transizioni riflette le variazioni economiche di ciascun paese. Le aziende dovranno aggiornare significativamente le competenze dei lavoratori. La domanda di competenze tecnologiche, sociali ed emotive potrebbe aumentare, mentre la richiesta di competenze fisiche, manuali e cognitive elevate potrebbe stabilizzarsi. I dirigenti intervistati in Europa e negli Stati Uniti hanno sottolineato la necessità non solo di competenze avanzate in IT e analisi dei dati, ma anche di pensiero critico, creatività e formazione. Le aziende prevedono di concentrarsi sulla riqualificazione dei lavoratori, oltre che sull'assunzione o il subappalto, per soddisfare le nuove esigenze di competenze. I lavoratori con salari più bassi affrontano sfide significative poiché la domanda si sposta verso occupazioni con salari più alti sia in Europa che negli Stati Uniti. Le occupazioni con salari più bassi probabilmente vedranno una riduzione della domanda, costringendo i lavoratori ad acquisire nuove competenze per passare a lavori meglio retribuiti. In caso contrario, si rischia di creare un mercato del lavoro più polarizzato, con una maggiore disponibilità di lavori ad alto salario e un eccesso di lavoratori per i posti di lavoro a basso salario. Adottare rapidamente le nuove tecnologie e promuovere una ricollocazione proattiva dei lavoratori potrebbe aiutare l'Europa a raggiungere un tasso di crescita annuale della produttività fino al 3 percento entro il 2030. Tuttavia, un'adozione lenta delle tecnologie e una ricollocazione altrettanto lenta limiterebbero questa crescita allo 0,3 percento, un livello vicino all'attuale crescita della produttività in Europa occidentale. Una lenta ricollocazione dei lavoratori lascerebbe milioni di persone impossibilitate a partecipare produttivamente al futuro del lavoro, con tutte le conseguenze sociali che ciò comporta. Tecnologia e produttività nel futuro dei mercati del lavoro I cambiamenti strutturali nei mercati del lavoro sono in corso da decenni, compreso il declino a lungo termine dell'occupazione in agricoltura, industria e mineraria a favore dei servizi. Recentemente, i mercati del lavoro sono stati scossi dagli shock pandemici che hanno accelerato i cambiamenti nelle esigenze di assunzione e la mobilità lavorativa, introducendo nuove preferenze dei dipendenti come il lavoro ibrido. Il COVID-19 ha aggravato il restringimento del mercato del lavoro, con l'alto tasso di occupazione in Europa, una popolazione in rapido invecchiamento e una continua riduzione delle ore lavorative che rendono la carenza di lavoratori e competenze una sfida persistente per il futuro. La domanda cruciale è in che misura le imminenti innovazioni tecnologiche possono risolvere le sfide del mercato del lavoro in Europa. Il futuro del lavoro in Europa si delinea tra carenze di manodopera e rallentamento della crescita della produttività. In Europa e negli Stati Uniti, la tensione nei mercati del lavoro è in aumento, con posizioni vacanti in crescita e disoccupazione a livelli storicamente bassi. Con l'invecchiamento delle popolazioni e la diminuzione delle ore lavorate per lavoratore, soprattutto in Europa, la tensione del mercato del lavoro non si risolverà naturalmente, spingendo i datori di lavoro a competere sempre più per il talento. La pandemia ha avuto impatti duraturi sui luoghi di lavoro, soprattutto con l'aumento del lavoro ibrido. Nel 2018, circa il 90% dei lavoratori operava esclusivamente in sede, ma tra il 2021 e il 2022 tale percentuale è scesa al 60%, stabilizzandosi poi al 65%. Dei 72 minuti giornalieri risparmiati senza il pendolarismo, solo il 40% viene dedicato al lavoro, mentre il resto è impiegato principalmente per il tempo libero e la cura della famiglia. L'impatto complessivo sulla produttività è ancora oggetto di dibattito. Da un lato, alcuni studi suggeriscono che il lavoro da remoto ha portato a una riduzione dello stress e ha migliorato il benessere dei lavoratori, il che potrebbe tradursi in una maggiore produttività. Dall'altro, ci sono preoccupazioni riguardo alla gestione del tempo e all'isolamento sociale che potrebbero influenzare negativamente la produttività nel lungo termine. Nell'economia globale, la produttività è cruciale per mantenere la competitività. Quando un'azienda diventa più produttiva, può produrre beni o servizi di qualità superiore con le stesse risorse, portando spesso a costi di produzione più bassi e consentendo alle aziende di rimanere competitive o espandersi. Ciò può comportare l'assunzione di più lavoratori per soddisfare la domanda crescente di prodotti o servizi. Una maggiore produttività in un settore può stimolare la crescita occupazionale in settori correlati, favorendo l'innovazione e creando nuovi ruoli lavorativi in aree come ricerca e sviluppo, ingegneria e tecnologia dell'informazione. Una maggiore produttività contribuirebbe a risolvere le sfide del mercato del lavoro, permettendo ai datori di lavoro di produrre di più anche in mercati del talento ristretti, guidando la crescita economica e creando lavori meglio retribuiti con opportunità di sviluppo del capitale umano. Tuttavia, l'Europa ha sperimentato un rallentamento a lungo termine della produttività, con una crescita quasi costantemente in calo dagli anni '60. Oltre alla divergenza nella crescita della produttività rispetto agli Stati Uniti, la competitività dell'Europa sta diminuendo. I problemi sembrano essere sistemici piuttosto che ciclici. Le aziende europee sono in ritardo rispetto alle controparti statunitensi su vari indicatori chiave, come il ritorno sul capitale investito, la crescita dei ricavi, le spese in conto capitale e la ricerca e sviluppo. I ritardi iniziali dell'Europa nello sviluppo e nell'adozione della tecnologia contribuiscono a spiegare questo divario, poiché l'Europa non ha beneficiato dei progressi nella produttività guidati dalle tecnologie dell'informazione e delle comunicazioni avvenuti negli Stati Uniti dagli anni '90. Le ricerche indicano che l'Europa è in ritardo in otto su dieci tecnologie intersettoriali chiave, dove il mercato tende a favorire fortemente pochi leader, ampliando così il divario tra le due regioni. Le uniche aree in cui le aziende europee mantengono un vantaggio sono la tecnologia pulita e i materiali di nuova generazione. La tecnologia di automazione ha il potenziale per rilanciare la crescita della produttività, permettendo alle economie di risolvere la maggior parte delle sfide attuali del mercato del lavoro. Tuttavia, Europa e Stati Uniti non sono sulla stessa traiettoria per catturare questa crescita della produttività: la maggior parte delle innovazioni legate all'AI sono sviluppate negli Stati Uniti. In entrambe le regioni, si teme che l'adozione di queste tecnologie possa risultare dirompente per i mercati del lavoro, aggravando le difficoltà nel trovare le competenze necessarie nella forza lavoro e nel permettere ai lavoratori di passare da occupazioni in declino a quelle in crescita. I lavoratori hanno affrontato grandi cambiamenti nella domanda di lavoro durante la COVID-19, che ha portato a un temporaneo aumento delle transizioni occupazionali, segno che i mercati del lavoro potrebbero adattarsi con successo a rapidi e intensi cambiamenti nella domanda di lavoro. In Europa, circa il 3% della popolazione lavorativa ha lasciato volontariamente o involontariamente le proprie categorie occupazionali tra il 2019 e il 2022, più del triplo della media storica. Nel periodo tra il 2019 e il 2022, il 5,5% della popolazione lavorativa statunitense è stata coinvolta in transizioni occupazionali, 1,5 volte la media storica. Le transizioni occupazionali in Europa e negli Stati Uniti sono successivamente tornate ai loro tassi storici, sebbene alcune professioni continuino a essere influenzate, inclusi i servizi di ristorazione. La metodologia per stimare la ricollocazione dei lavoratori La stima delle transizioni occupazionali tiene conto di numerosi fattori per valutare l'impatto dell'automazione e i cambiamenti nella domanda di lavoro. Tra questi fattori figurano l'adozione dell'automazione, la transizione verso la neutralità carbonica, la crescita del commercio elettronico, l'adozione del lavoro remoto, gli aumenti del reddito, l'invecchiamento della popolazione, gli investimenti tecnologici e infrastrutturali, la mercificazione del lavoro non retribuito, la creazione di nuovi lavori e l'aumento dei livelli di istruzione. Un elemento cruciale delle transizioni occupazionali è il tasso di adozione dell'automazione, dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'intelligenza artificiale generativa (gen AI). Vengono considerati due scenari: "tardivo" e "precoce". Lo scenario "precoce" si basa su un rapido sviluppo e adozione dell'automazione, mentre lo scenario "tardivo" rappresenta l'opposto, con un'adozione più lenta. La realtà probabilmente si colloca tra questi due estremi. Per l'Europa, sono stati creati due scenari distinti per prevedere l'impatto dell'automazione. Il primo scenario, chiamato "più veloce", è una media tra un'adozione tardiva e un'adozione precoce dell'automazione. Il secondo scenario, chiamato "mid-late", è una media tra uno scenario di adozione tardiva e uno scenario intermedio. Questo scenario "mid-late" è stato scelto perché raggiungere uno scenario di adozione rapida entro il 2030 richiederebbe un cambiamento molto più rapido nel mercato del lavoro rispetto ai dati precedenti alla pandemia. Negli Stati Uniti, invece, è stato utilizzato un unico scenario medio, basato su ricerche precedenti, che rappresenta una media tra gli scenari di adozione tardiva e precoce dell'automazione. Per comprendere l'effetto dell'automazione sulla produttività, è stato utilizzato il prodotto interno lordo (PIL) per ogni dipendente a tempo pieno come misura di riferimento. In pratica, si è calcolato quanto l'automazione contribuisce alla produttività moltiplicando il numero previsto di lavoratori a tempo pieno per il tasso stimato di adozione dell'automazione in ciascun lavoro e paese. Si è tenuto conto solo delle attività lavorative chiaramente definite al momento del rapporto. È stato ipotizzato che l'automazione sostituisca i lavoratori senza altri miglioramenti nelle prestazioni, e che i lavoratori sostituiti tornino a lavorare ai livelli di produttività del 2022, escludendo l'automazione. Le principali fonti di dati includono indagini nazionali e regionali sul lavoro. Negli Stati Uniti, sono stati utilizzati i dati del Current Population Survey condotto dal US Census Bureau per il US Bureau of Labor Statistics. Per l'Europa, sono stati utilizzati i dati del Labor Force Survey realizzato dalla Commissione Europea e dati delle agenzie del lavoro locali. Inoltre, è stato condotto un sondaggio su oltre 1.100 dirigenti in cinque paesi. Il modello presenta incertezze e limitazioni significative. Attributi strutturali come le relazioni tra gestione e dipendenti, il quadro normativo e degli investimenti, e l'attuale slancio di innovazione e AI influenzano quale scenario si realizza. La domanda di lavoro potrebbe cambiare in base a spostamenti macroeconomici nei consumi dovuti a variazioni di prezzi e costi, non considerati dal modello. L'automazione, aumentando la produttività e il reddito e abbassando costi e prezzi, potrebbe modificare il consumo e quindi la domanda di lavoro in modi imprevisti, effetto descritto come la natura "deflazionista" dell'adozione tecnologica. Inoltre, non sono stati modellati cambiamenti nella produzione industriale, nel commercio o nella migrazione del lavoro causati da fattori geopolitici, climatici o sociali. La tecnologia ridefinisce il lavoro e la domanda cambia per una vasta gamma di occupazioni L'evoluzione tecnologica sta ridefinendo il mercato del lavoro, influenzando la domanda di varie professioni. L'analisi effettuata indica che entro il 2030 la richiesta di alcune occupazioni potrebbe aumentare significativamente. In scenari di adozione tecnologica sia rapida che moderata, la domanda di professionisti nei settori STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica) e sanitari potrebbe crescere dal 17 al 30 percento entro il 2030. Questo si tradurrebbe in sette milioni di nuove posizioni sia in Europa che negli Stati Uniti. Anche se nel 2023 si è registrato un calo delle assunzioni nel settore tecnologico e l'AI generativa ha il potenziale di migliorare compiti come la programmazione, la domanda a lungo termine di talenti tecnologici potrebbe rimanere robusta in un'economia sempre più digitale. Parallelamente, la richiesta di assistenti sanitari, tecnici e lavoratori del benessere potrebbe aumentare del 25-30 percento entro il 2030, aggiungendo 3,3 milioni di posizioni in Europa e 3,5 milioni negli Stati Uniti. Al contrario, settori come i servizi di ristorazione, la produzione, il supporto clienti, le vendite e il supporto d'ufficio, che hanno già visto una diminuzione tra il 2012 e il 2022, potrebbero continuare a ridurre la domanda fino al 2030. Questi ruoli spesso includono compiti ripetitivi e attività di raccolta ed elaborazione dati elementari, facilmente automatizzabili. In generale, la domanda per queste posizioni potrebbe diminuire di 300.000-5 milioni in Europa e di 100.000-3,7 milioni negli Stati Uniti. Altre occupazioni dovrebbero mantenere una crescita in linea con la domanda complessiva del mercato. Ciò riguarda, ad esempio, educatori e formatori del personale in Europa, e professionisti del settore legale, aziendale e dei servizi negli Stati Uniti. La richiesta per ruoli in gestione, costruzioni, arti creative e trasporti potrebbe aumentare di circa l'8-9 percento. L'analisi mette in luce differenze tra Europa e Stati Uniti riguardo alle occupazioni con domanda in crescita o in calo. Tali differenze sono dovute alla diversa composizione occupazionale e alle specificità culturali delle due regioni. Per esempio, la maggiore incidenza dell'occupazione pubblica in Europa, in particolare nelle attività amministrative, potrebbe attenuare l'impatto della prevista disgregazione per questi lavoratori nei prossimi anni. Comprendere queste sfumature è cruciale per assicurare una transizione agevole per individui e imprese. La domanda per ruoli nel settore sanitario e STEM potrebbe aumentare, mentre la domanda per ruoli di supporto ufficio e servizio clienti potrebbe diminuire Si prevede che la domanda di lavoratori nei settori sanitario e STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica) aumenterà, mentre la richiesta di personale per ruoli di supporto ufficio e servizio clienti diminuirà. Entro il 2030, circa 12 milioni di persone in Europa e negli Stati Uniti potrebbero dover cambiare lavoro per adattarsi alle nuove esigenze del mercato. In un'ipotesi di adozione rapida delle tecnologie automatizzate, in dieci paesi europei sarebbero necessarie circa 12 milioni di queste transizioni, coinvolgendo il 6,5% dei lavoratori attuali. Se l'adozione fosse più lenta, ci sarebbero comunque 8,5 milioni di transizioni, interessando il 4,6% della forza lavoro. Negli Stati Uniti, si stima che circa 11,8 milioni di persone dovranno cambiare lavoro nello scenario intermedio, che corrisponde all'ipotesi di adozione rapida per l'Europa, coinvolgendo il 7,5% della forza lavoro. Queste differenze tra Europa e Stati Uniti dipendono dal diverso potenziale di ore lavorative che possono essere automatizzate. Se l'automazione progredisse più lentamente, ci sarebbero meno cambiamenti lavorativi ma anche minori incrementi di produttività entro il 2030. In Europa, il numero di persone che dovranno cambiare lavoro potrebbe raddoppiare rispetto al passato, mentre negli Stati Uniti potrebbe tornare ai livelli storici. Entro il 2030, in Europa potrebbero esserci tra 1,1 e 1,5 milioni di cambiamenti di lavoro ogni anno, che rappresentano un aumento di 1,6-2,2 volte rispetto al tasso registrato tra il 2016 e il 2019, prima della pandemia di COVID-19. Negli Stati Uniti, il numero di cambiamenti di lavoro potrebbe essere di circa 1,5 milioni ogni anno, leggermente inferiore al tasso storico dello stesso periodo. Questa differenza è dovuta principalmente alla maggiore flessibilità del mercato del lavoro statunitense, dove circa l'1,2% dei lavoratori cambia lavoro ogni anno, rispetto allo 0,4% in Europa nello stesso periodo. Il ritmo dei cambiamenti lavorativi necessari fino al 2030 sarà inferiore rispetto a quello osservato durante la pandemia di COVID-19. Durante la pandemia, le transizioni lavorative sono aumentate notevolmente, raggiungendo 2,2 milioni in Europa e 2,9 milioni negli Stati Uniti ogni anno, pari all'1,2% e all'1,8% delle rispettive forze lavoro. I rapidi e significativi cambiamenti causati dalla pandemia hanno dimostrato che i mercati del lavoro di entrambe le regioni sono capaci di adattarsi efficacemente. Questo suggerisce che potrebbero fare lo stesso di fronte alle sfide poste dall'intelligenza artificiale, dall'automazione e da altri fattori che influenzano la domanda di lavoro. L'Europa potrebbe aver bisogno di transizioni occupazionali più rapide rispetto al passato, mentre gli Stati Uniti potrebbero tornare al ritmo pre-pandemico Entro il 2030 si prevede che circa il 30% delle attività lavorative attuali potrebbe essere automatizzato, principalmente grazie all'adozione dell'intelligenza artificiale generativa e dell'automazione del lavoro. Queste tecnologie stanno già modificando il panorama lavorativo e continueranno a farlo. L'intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, sta accelerando l'automazione di compiti che in precedenza erano considerati esclusivamente umani. Recenti analisi mostrano che l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa potrebbe automatizzare il 27% delle ore lavorative in Europa e il 30% negli Stati Uniti entro il 2030. Queste percentuali potrebbero aumentare rispettivamente al 45% e al 48% entro il 2035. Anche senza l'uso dell'AI generativa, si prevede che il 20% delle ore lavorative in Europa e il 21% negli Stati Uniti saranno automatizzate entro il 2030. L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa avrà un impatto diverso sulle varie professioni. Ad esempio, per i professionisti nel campo delle scienze, tecnologia, ingegneria e matematica (STEM) in Europa, la percentuale delle ore lavorative automatizzate potrebbe aumentare dal 13% al 27%. Nei ruoli legati all'istruzione e alla formazione professionale, l'automazione potrebbe crescere dal 6% al 21%. Anche i settori creativi e artistici, che richiedono immaginazione e creatività, potrebbero vedere un incremento nell'automazione: dal 9% senza intelligenza artificiale generativa al 22% con essa. Nelle professioni aziendali e legali, l'automazione potrebbe passare dal 13% al 26% grazie all'intelligenza artificiale generativa. Non è solo la capacità tecnica delle macchine a determinare l'adozione delle tecnologie di automazione. La complementarità tra lavoratore e tecnologia, in particolare l'intelligenza artificiale, sarà decisiva. Questo concetto valuta quanto le tecnologie possano supportare i lavoratori nei loro compiti, ampliando il lavoro umano senza sostituirlo. La complementarità varia tra le diverse professioni e dipende dalla tecnicità dell'applicazione dell'intelligenza artificiale e dall'accettabilità sociale. Queste osservazioni suggeriscono un significativo spostamento verso un'adozione più ampia dell'intelligenza artificiale generativa e un'automazione delle ore lavorative più diffusa. Tuttavia, l'impatto dell'intelligenza artificiale generativa sulla forza lavoro sarà specifico per ciascuna professione e non uniforme. Perché l'AI e l'AI generativa potrebbero non decollare come previsto La crescita dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'AI generativa potrebbe incontrare diversi ostacoli imprevisti. L'integrazione di queste tecnologie nei sistemi esistenti potrebbe richiedere tempi più lunghi del previsto, in particolare se le aziende trovano difficoltà nell'individuare applicazioni efficaci o mancano di competenze specializzate tra i loro dipendenti. Inoltre, i costi associati allo sviluppo e alla distribuzione di queste tecnologie potrebbero aumentare a causa di carenze di potenza di calcolo o risorse energetiche. Un'altra sfida significativa potrebbe essere rappresentata dalla sostenibilità degli aumenti salariali derivanti dall'incremento del lavoro, che potrebbe frenare l'adozione tecnologica. L'accettazione da parte dei clienti e altri fattori, inclusi sviluppi sociali, politici o regolamentari, potrebbero dover essere considerati, poiché l'automazione alimentata dall'AI potrebbe richiedere cambiamenti comportamentali. Ad esempio, i clienti potrebbero dover accettare di non interagire con agenti umani durante le chiamate di assistenza. Inoltre, una percezione di scarsa gestione del rischio da parte dei fornitori di AI potrebbe influenzare negativamente l'accettazione da parte dei clienti. Dal lato dell'offerta, i progressi tecnologici potrebbero subire un rallentamento, specialmente se i tassi di adozione delle nuove tecnologie non raggiungono le aspettative o se altri fattori ostacolano lo sviluppo tecnologico. Un esempio significativo riguarda i vincoli fisici sull'approvvigionamento energetico, che potrebbero rappresentare barriere importanti all'aumento rapido delle richieste di calcolo. L'intelligenza artificiale (AI) e i modelli di deep learning, che sono algoritmi complessi capaci di apprendere da grandi quantità di dati, richiedono un considerevole potere computazionale. Si stima che circa il 40 percento del consumo di elettricità dei data center sia dedicato al calcolo. Secondo l'Agenzia Internazionale dell'Energia (IEA), in uno scenario ottimistico, la quantità di elettricità consumata dai data center potrebbe più che raddoppiare entro il 2026, passando da 460 terawattora a circa 1.000 terawattora. Le azioni per raggiungere il net-zero, i cambiamenti demografici e l'e-commerce influenzeranno la domanda di lavoro Le azioni per raggiungere l'obiettivo di emissioni nette zero, i cambiamenti demografici e la crescita dell'e-commerce avranno un impatto significativo sulla domanda di lavoro in Europa e negli Stati Uniti nei prossimi anni. La transizione verso emissioni nette zero comporterà una variazione nella domanda di lavoro e cambiamenti occupazionali in entrambe le regioni. L'Unione Europea e gli Stati Uniti hanno fissato obiettivi ambiziosi per raggiungere le emissioni nette zero entro il 2050, con traguardi intermedi di riduzione delle emissioni rispettivamente del 55% e del 50% entro il 2030. L'Unione Europea ha adottato misure vincolanti che riguardano quasi tutti i settori nel pacchetto di misure Fit for 55, mentre gli Stati Uniti hanno incrementato la spesa verde attraverso l'Inflation Reduction Act, destinando circa 400 miliardi di dollari a iniziative ecologiche. Questi impegni regolamentari e di investimento potrebbero causare cambiamenti strutturali nel mercato del lavoro entro il 2030. L'analisi basata su studi precedenti di McKinsey e sullo scenario Net Zero 2050 dell'NGFS suggerisce che la transizione verso il net-zero in Europa potrebbe comportare la ricollocazione di 3 milioni di posti di lavoro entro il 2030. Questo cambiamento vedrebbe una diminuzione della domanda di lavoro nei settori ad alta intensità di carbonio, come petrolio, gas e carbone, bilanciata dalla creazione di 4,5-5 milioni di nuovi posti di lavoro, principalmente nei settori dell'energia rinnovabile, costruzioni e veicoli elettrici. Negli Stati Uniti, si prevede una perdita lorda di circa 3,5 milioni di posizioni, compensata da un aumento di 4,2 milioni di nuovi posti di lavoro. La spesa in capitale per la costruzione di strutture a basse emissioni e la riqualificazione delle infrastrutture esistenti guiderà gran parte della domanda di lavoro. Nel settore dell'energia, sia nell'Unione Europea che negli Stati Uniti, si stima che circa un milione di nuovi posti di lavoro potrebbero essere creati entro il 2030, principalmente nel solare e nell'eolico. La riqualificazione di case e edifici commerciali con sistemi di riscaldamento ecologici e miglioramenti dell'isolamento potrebbe aggiungere tra 500.000 e un milione di posti di lavoro nel settore delle costruzioni in entrambe le regioni. Alcuni paesi con un'alta concentrazione di lavori nei settori ad alta intensità di carbonio, come la Polonia e altri paesi dell'Europa centrale e orientale, potrebbero affrontare maggiori transizioni occupazionali. Allo stesso tempo, nuove industrie come l'idrogeno e i biocarburanti potrebbero emergere, creando nuovi poli industriali in aree con energia sostenibile a basso costo. Ad esempio, la Spagna potrebbe diventare un produttore competitivo di idrogeno verde, sfruttando la sua leadership nell'energia eolica e le risorse solari. I cambiamenti demografici e l'aumento della spesa sanitaria comporteranno un incremento significativo nella domanda di servizi sanitari. Nei paesi sviluppati, la popolazione anziana richiederà sempre più servizi sanitari. Nei dieci paesi europei esaminati, la popolazione anziana è quasi raddoppiata tra il 1980 e il 2022, e negli Stati Uniti è più che raddoppiata nello stesso periodo. Entro il 2030, si prevede che la popolazione anziana raggiungerà i 94 milioni nei dieci paesi europei esaminati e i 70 milioni negli Stati Uniti. Questo aumento demografico comporterà una maggiore domanda di servizi sanitari. Un aumento della spesa sanitaria pro capite contribuirà ulteriormente alla domanda di servizi sanitari. Storicamente, gli Stati Uniti hanno speso di più per la sanità rispetto all'Europa e hanno aumentato la spesa a un ritmo più veloce. Sebbene la spesa sanitaria pro capite negli Stati Uniti rimanga più alta, l'Europa potrebbe vedere una crescita della spesa più marcata nei prossimi anni, con un tasso medio annuo del 6,5% entro il 2030, rispetto al 2,4% negli Stati Uniti. Infine, la crescita dell'e-commerce, fortemente accelerata dalla pandemia di COVID-19, continuerà a influenzare significativamente il mercato del lavoro. L'espansione dell'e-commerce aumenterà la domanda di lavoratori nella logistica e nei magazzini, ma l'adozione crescente di tecnologie avanzate come la robotica e l'intelligenza artificiale potrebbe ridurre la necessità di manodopera tradizionale in questi settori. Tuttavia, questa automazione creerà anche nuove opportunità lavorative per specialisti in tecnologie e manutenzione. Questa tendenza si sta manifestando in modo uniforme in tutta Europa, con una diminuzione delle opportunità lavorative nel commercio al dettaglio tradizionale compensata dall'aumento delle posizioni legate all'e-commerce e alla gestione avanzata della logistica. Ad esempio, aziende come Amazon hanno intensificato l'uso di robot per la gestione dei magazzini, migliorando l'efficienza e riducendo i tempi di consegna. Questo ha portato alla necessità di nuovi ruoli, come tecnici specializzati nella manutenzione dei robot e ingegneri per lo sviluppo di sistemi automatizzati. Parallelamente, la domanda di servizi di consegna è esplosa, creando opportunità per autisti e personale di supporto logistico. Inoltre, molti paesi europei stanno investendo in infrastrutture per supportare l'e-commerce, come centri di distribuzione avanzati e reti di trasporto ottimizzate. Ad esempio, in Germania, DHL ha investito massicciamente in tecnologie di automazione per i loro centri di smistamento, mentre in Italia, aziende come Poste Italiane stanno modernizzando la loro rete logistica per far fronte all'aumento delle consegne online. La geografia variegata delle interruzioni nel mercato del lavoro Le interruzioni nel mercato del lavoro variano significativamente in base alle diverse strutture economiche regionali, che comprendono differenze nei settori economici e nella composizione occupazionale. I cambiamenti necessari nel lavoro hanno una portata simile tra le diverse economie, ma i dettagli variano. L'automazione e altre tendenze influenzano in modo diverso i vari paesi a causa delle specificità locali. In Europa, l'impatto dei cambiamenti nel lavoro fino al 2030 varierà leggermente, con una percentuale di occupazione in cambiamento che va dal 6,0 percento nel Regno Unito al 7,4 percento in Svezia. Le tendenze del mercato del lavoro mostreranno differenze locali significative nel mix delle occupazioni interessate. Queste variazioni sono dovute principalmente a due fattori: la struttura dell'occupazione e i livelli salariali. Le differenze nella struttura dell'occupazione, come la prevalenza di certi settori, determinano la quota della forza lavoro in occupazioni suscettibili di essere interrotte. Ad esempio, lavori con alto potenziale di automazione tecnica, che coinvolgono compiti ripetitivi o lavori avanzati che possono essere svolti dall'intelligenza artificiale, variano tra le economie. Inoltre, i paesi con settori energetici tradizionali potrebbero affrontare maggiori cambiamenti dovuti agli obiettivi di sostenibilità. I livelli salariali influiscono anch'essi sui cambiamenti occupazionali: nei paesi con salari più alti, le aziende sono più incentivate ad automatizzare per ridurre i costi. Ad esempio, i settori del supporto amministrativo, lavoro di produzione e agricoltura mostrano variazioni regionali significative. Il supporto amministrativo rappresenta una grande quota dei cambiamenti occupazionali in Danimarca, Germania e Italia, mentre in Polonia e Svezia tale quota è inferiore. Le differenze sono dovute alla maggiore concentrazione di occupazione amministrativa in Germania e Italia e ai salari più alti in Danimarca, che incentivano l'automazione. Il lavoro di produzione vede una maggiore quota di cambiamenti in Repubblica Ceca e Polonia, a causa della loro dipendenza da industrie ad alta intensità di carbonio. Nei Paesi Bassi e nel Regno Unito, la quota di cambiamenti nel lavoro di produzione è significativamente inferiore. L'agricoltura in Polonia, con oltre l'11 percento dei cambiamenti previsti, sarà fortemente influenzata rispetto ad altri paesi europei, dove la quota è molto più bassa. Questo è dovuto alla maggiore percentuale di occupazione agricola e alla minore automazione nel settore. Oltre a struttura occupazionale e livelli salariali, la prontezza all'intelligenza artificiale influisce sulle differenze nei risultati del mercato del lavoro. La prontezza all'intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di un paese di adottare e implementare tecnologie AI nei settori privato e pubblico, influenzata da fattori come infrastruttura digitale, innovazione, capitale umano e regolamentazione. Paesi come Germania e Regno Unito hanno livelli più alti di prontezza all'intelligenza artificiale. Queste differenze esistono anche all'interno dei singoli paesi, con mercati del lavoro locali altamente variegati che mostrano specificità locali. Poche città europee guidano la crescita del PIL, mentre molte regioni sono in declino con forze lavoro ridotte, popolazioni anziane e livelli di istruzione più bassi. Nuove competenze per l’era dell’intelligenza artificiale L'evoluzione delle tecnologie richiede un adeguamento delle competenze nella forza lavoro. L'integrazione del digitale ha trasformato numerosi settori, introducendo componenti tecnologiche anche in professioni tradizionalmente analogiche, come l'infermieristica e la guida di camion. Con l'intelligenza artificiale (AI) e l'AI generativa, si prevede che entro il 2030 alcune competenze saranno particolarmente richieste, mentre altre potrebbero perdere importanza. Il modello Future of Work, sviluppato dal McKinsey Global Institute, classifica le competenze lavorative in cinque gruppi principali: fisiche e manuali, cognitive di base, cognitive superiori, sociali ed emotive, e tecnologiche. È stata analizzata l'attuale distribuzione del tempo per ciascuna competenza e proiettato come tali allocazioni potrebbero cambiare entro il 2030, rispondendo alle nuove esigenze occupazionali. Si prevede che la domanda di competenze tecnologiche, così come quelle sociali ed emotive, continuerà a crescere. Questa analisi è supportata da un sondaggio condotto su oltre 1.100 dirigenti di alto livello in Francia, Germania, Italia, Regno Unito e Stati Uniti. I risultati mostrano che alcune delle competenze più importanti per il futuro sono attualmente carenti nel mercato del lavoro. Di conseguenza, sia le aziende che i lavoratori dovranno adattarsi rapidamente ai cambiamenti in atto. Le imprese devono prendere decisioni cruciali riguardo alla riqualificazione del personale, al reclutamento di nuovi talenti o all'adozione di strategie alternative per acquisire le competenze necessarie per affrontare la nuova era tecnologica. Le trasformazioni occupazionali richiederanno un grande cambiamento nelle competenze Con l'integrazione dell'automazione e dell'intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro, le competenze fisiche continueranno a essere importanti, ma quelle tecnologiche, sociali ed emotive potrebbero diventare sempre più essenziali. La domanda di competenze tecnologiche, misurata in termini di ore lavorative in cui queste competenze sono prevalenti, potrebbe crescere notevolmente in Europa e negli Stati Uniti, con aumenti del 25% e del 29% rispettivamente entro il 2030 rispetto al 2022, secondo uno scenario di rapida adozione dell'automazione. Le competenze tecnologiche includono l'uso di software avanzati, la capacità di programmare e la gestione di sistemi automatizzati. Le competenze sociali ed emotive potrebbero vedere un incremento dell'11% in Europa e del 14% negli Stati Uniti. Questo aumento è legato alla crescente necessità di ruoli che richiedono empatia e capacità di leadership, con potenziali crescite del 20% e del 14% in Europa e del 23% e del 15% negli Stati Uniti entro il 2030. Tali competenze sono fondamentali nei settori sanitario e manageriale, dove l'adattabilità e la flessibilità sono sempre più richieste. Le competenze sociali ed emotive comprendono la capacità di lavorare in team, la gestione delle relazioni interpersonali e l'abilità di risolvere conflitti. In contrasto, si prevede una diminuzione della domanda di competenze cognitive di base, utilizzate principalmente nei ruoli di supporto amministrativo o servizio clienti, che sono altamente suscettibili all'automazione. La domanda per queste attività potrebbe ridursi del 14%. Competenze come l'elaborazione dati di base, l'alfabetizzazione, la capacità di calcolo e la comunicazione potrebbero vedere cali del 17% e del 9% in Europa e del 16% e dell'11% negli Stati Uniti. La domanda di competenze cognitive superiori potrebbe diminuire leggermente – del 4% in Europa e del 2% negli Stati Uniti entro il 2030. Nonostante la creatività rimanga altamente richiesta, con un possibile aumento del 12% in Europa e del 16% negli Stati Uniti, altre competenze cognitive avanzate come l'alfabetizzazione avanzata e la scrittura, insieme alle competenze quantitative e statistiche, potrebbero vedere una minore domanda, con entrambe in calo del 19% in Europa. Questo fenomeno è attribuibile al potenziale di automazione di attività che richiedono principalmente tali competenze, influenzando in particolare le professioni aziendali e legali. La domanda di competenze fisiche e manuali potrebbe diminuire dell'1% entro il 2030 in Europa. Queste attività rappresentavano circa il 30% delle ore lavorate totali nel 2022. Un calo più contenuto rispetto al previsto potrebbe essere dovuto alla costruzione di infrastrutture e agli spostamenti produttivi nei settori della sostenibilità. Una domanda più elevata potrebbe anche riflettere un rinnovato focus sull'industrializzazione e il ritorno della produzione nei paesi di origine, sia in Europa che negli Stati Uniti. Inoltre, il commercio elettronico sta aumentando la domanda di lavoro nei magazzini e nei trasporti, che richiede competenze fisiche e manuali. Tuttavia, l'avanzamento della robotica intelligente sta influenzando questi settori, poiché le macchine diventano sempre più capaci di svolgere compiti fisici complessi. Anche le occupazioni nel settore sanitario, in particolare nel supporto sanitario, necessitano di un elevato livello di competenze fisiche, ma l'adozione di robot intelligenti per assistenza e cura potrebbe modificare significativamente questa necessità. I dirigenti aziendali segnalano carenze di competenze oggi e prevedono un peggioramento Le competenze richieste nel mercato del lavoro stanno cambiando e questo fenomeno ha implicazioni rilevanti per le imprese. Un sondaggio condotto tra i dirigenti di livello C ha Le competenze richieste nel mercato del lavoro stanno cambiando, con importanti conseguenze per le aziende. Un sondaggio tra dirigenti di alto livello ha rivelato che molte imprese stanno affrontando sfide legate alle competenze e che queste difficoltà potrebbero aumentare in futuro. Attualmente, vi è un disallineamento tra le competenze disponibili e quelle necessarie, specialmente in ambito tecnologico, nelle abilità cognitive avanzate e nelle competenze sociali ed emotive. Circa un terzo delle aziende segnala carenze in queste aree critiche. Al contrario, molti dirigenti ritengono di avere abbastanza dipendenti con competenze cognitive di base e, in misura minore, con competenze fisiche e manuali. Questo disallineamento è dovuto al passaggio a un'economia basata sui servizi, che favorisce competenze cognitive superiori e tecnologiche rispetto a quelle cognitive di base e fisiche e manuali, e alla crescente automazione e intelligenza artificiale (AI), che riducono la domanda di competenze facilmente sostituibili. Nel campo delle competenze tecnologiche, le aziende segnalano significative carenze in aree come le competenze IT avanzate, la programmazione, l'analisi avanzata dei dati e le competenze matematiche. Per quanto riguarda le competenze cognitive avanzate, le principali lacune riguardano il pensiero critico, la capacità di strutturare i problemi e l'elaborazione di informazioni complesse. Circa il 40% dei dirigenti indica una carenza di lavoratori con queste competenze, essenziali per lavorare con le nuove tecnologie. Il sondaggio evidenzia una domanda di abilità analitiche e cognitive complesse che l'automazione e l'AI non hanno ancora sostituito. In Europa, la situazione è particolarmente critica, con un numero maggiore di aziende che segnala carenze nelle competenze tecnologiche e cognitive avanzate rispetto agli Stati Uniti. La differenza è di sei punti percentuali per le competenze tecnologiche e di due punti percentuali per quelle cognitive avanzate. Al contrario, più aziende europee rispetto a quelle statunitensi riportano di avere un numero sufficiente di lavoratori con competenze fisiche e manuali e cognitive di base. Le carenze di competenze sono percepite come sempre più gravi: il sondaggio mostra che le competenze con la maggiore crescita della domanda entro il 2030 sono proprio quelle attualmente più carenti. Confrontando i risultati attuali con quelli di un sondaggio del 2018 sui requisiti delle competenze per l'era dell'automazione, emerge che la domanda di competenze potrebbe essere ancora più marcata di quanto suggerito sei anni fa. Circa un intervistato su cinque segnala un aumento delle competenze future necessarie entro il 2030, mentre circa uno su quattro esprime la necessità di più competenze tecnologiche, sociali ed emotive e cognitive avanzate, le stesse competenze che oggi sono percepite come carenti. Le competenze tecnologiche sono quelle con la maggiore domanda complessiva in risposta alla trasformazione digitale dei settori, mentre le competenze cognitive avanzate e sociali ed emotive vedranno una crescita significativa nella domanda. Gli intervistati prevedono anche una continua crescita della domanda di competenze fisiche e manuali e cognitive di base, sebbene a tassi più lenti rispetto ad altre competenze, riflettendo il loro ruolo ancora rilevante, seppur in diminuzione, nella struttura economica in evoluzione. Rispetto al sondaggio del 2018, oggi le aziende prevedono un maggiore bisogno di competenze fisiche e manuali in futuro rispetto a quanto anticipato in precedenza. Questa tendenza è confermata anche da altre ricerche recenti condotte dal World Economic Forum e da altre organizzazioni. Le discrepanze potrebbero essere ancora maggiori per le competenze non ampiamente utilizzate oggi Le discrepanze potrebbero risultare ancora più significative per le competenze attualmente poco utilizzate. I dirigenti intervistati prevedono una richiesta più diversificata di competenze in futuro. Nel campo delle competenze tecnologiche, il panorama varia a seconda delle competenze specifiche. La richiesta di competenze informatiche di base è prevista in aumento del 15%, spinta dalla necessità di tali competenze in diversi ruoli. Allo stesso tempo, la domanda di competenze informatiche avanzate dovrebbe crescere del 34%, insieme alla richiesta di competenze in analisi dei dati e ricerca scientifica. Questo implica che le aziende dovranno acquisire o sviluppare competenze tecnologiche specializzate, mentre i compiti informatici di routine saranno automatizzati dall'intelligenza artificiale (AI). La programmazione, che è una competenza complessa richiedente conoscenze tecniche approfondite e capacità di risoluzione dei problemi, vedrà una crescente domanda per ruoli più tecnici con competenze IT avanzate. Tuttavia, con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale nella scrittura di codice di programmazione, il panorama dei programmatori richiesti dal mercato cambierà. Ci sarà una maggiore richiesta di programmatori altamente qualificati, in grado di sviluppare algoritmi sofisticati, mentre diminuirà la necessità di programmatori di base. L'AI automatizzerà molte delle attività di programmazione di routine, aumentando l'importanza delle competenze avanzate e specialistiche nel settore. Allo stesso modo, tra le competenze cognitive avanzate, il pensiero critico e la creatività sono considerati fondamentali per il futuro, poiché sono legati all'innovazione e alla differenziazione strategica. Tra le competenze sociali ed emotive, l'adattabilità e lo spirito imprenditoriale emergono come essenziali per il futuro, legate alla capacità di gestire cambiamenti e di abbracciare una cultura di apprendimento e flessibilità, fondamentale per l'adozione dell'automazione e dell'AI. Per comprendere le sfide aziendali, è stato confrontato il bisogno futuro di competenze con l'attuale grado di utilizzo di tali competenze. Le competenze oggi ampiamente utilizzate e previste in forte crescita includono IT avanzato, ingegneria tecnologica, analisi avanzata dei dati e creatività. La competizione per acquisire tali competenze rimarrà una sfida. Tuttavia, le sfide potrebbero essere maggiori per competenze meno utilizzate oggi ma previste in alta domanda entro il 2030, come pensiero critico, elaborazione di informazioni complesse, design di prodotto, ricerca scientifica e la maggior parte delle competenze sociali ed emotive. Alcune competenze ampiamente utilizzate oggi, ma con una crescita modesta nella domanda, includono IT di base, inserimento dati di base e utilizzo di macchinari. Queste rappresentano opportunità per trovare efficienze nei flussi di lavoro e strategie per la riqualificazione dei lavoratori. Infine, le competenze poco utilizzate oggi e con una crescita modesta nella domanda sono competenze di nicchia, come quelle artigianali e tecniche, o competenze di base non specializzate, come l'alfabetizzazione di base o le competenze motorie grossolane. I cambiamenti delle competenze variano in base al tipo di azienda, al tasso di adozione della tecnologia e al settore di riferimento Le competenze richieste variano a seconda del tipo di azienda, del tasso di adozione della tecnologia e del settore di appartenenza. Un sondaggio ha rivelato che i dirigenti delle aziende con migliori performance finanziarie, misurate attraverso il margine di profitto netto rispetto ai concorrenti, sono più propensi a prevedere un aumento delle competenze future necessarie entro il 2030 rispetto a quelli delle aziende con performance inferiori. In media, i partecipanti al sondaggio prevedono un aumento della domanda di competenze del 21 percento, ma questa percentuale sale al 30 percento tra i dirigenti delle aziende più profittevoli. Questo è probabilmente dovuto alla maggiore capacità di queste aziende di investire in tecnologie di automazione e intelligenza artificiale. Le aziende con margini di profitto più elevati destinano oltre il 20 percento del loro budget digitale all'AI, circa 14 punti percentuali in più rispetto alla media delle altre aziende, ovvero quelle con margini di profitto simili a quelli dei loro concorrenti. I dati indicano che le aziende che ottengono migliori risultati finanziari tendono ad essere più inclini e capaci di adottare tecnologie avanzate. Questo comporta una necessità maggiore di competenze specializzate e avanzate all'interno dell'azienda. Al contrario, le aziende con performance finanziarie inferiori possono avere difficoltà a soddisfare le stesse esigenze di competenze a causa di budget limitati per investimenti tecnologici. Pertanto, la domanda di competenze varia significativamente non solo in base al tasso di adozione della tecnologia, ma anche in relazione al settore di appartenenza e alla capacità finanziaria dell'azienda. I dirigenti intervistati hanno segnalato una crescente domanda di competenze tecnologiche e cognitive avanzate, rispetto alla loro quota nell'attuale forza lavoro Le interviste ai dirigenti hanno evidenziato una crescente richiesta di competenze tecnologiche e cognitive avanzate, rispetto alla loro presenza attuale nella forza lavoro. La domanda di queste competenze varia a seconda del settore. I dirigenti delle aziende tecnologiche e dei servizi finanziari prevedono un aumento significativo della richiesta di competenze entro il 2030, rispettivamente del 35% e del 21%. In confronto, nei settori del commercio al dettaglio, della sanità e dell'automotive, l'aumento previsto è più contenuto, rispettivamente del 17%, 14% e 13%. Questo potrebbe essere dovuto al fatto che nei settori del commercio al dettaglio e della sanità ci sono attualmente meno lavoratori che utilizzano l'intelligenza artificiale rispetto ai settori della tecnologia e dei servizi finanziari. La variazione nelle competenze previste entro il 2030 sembra essere correlata alla familiarità con la tecnologia e alle trasformazioni che la sua adozione comporta. L'adozione della tecnologia e i cambiamenti nella struttura industriale stanno influenzando la domanda di competenze nelle diverse regioni. Ad esempio, i dirigenti negli Stati Uniti prevedono un aumento maggiore della richiesta di competenze entro il 2030, con un incremento medio di 13 punti percentuali rispetto all'Europa, una tendenza osservata in tutte le categorie di competenze. Le aziende vedono nella riqualificazione la chiave per acquisire le competenze necessarie e adattarsi al nuovo panorama lavorativo Le aziende considerano la riqualificazione come una soluzione cruciale per ottenere le competenze necessarie e adattarsi al cambiamento del panorama lavorativo. I dirigenti prevedono che nei prossimi anni ci saranno cambiamenti significativi nei livelli di competenza dei dipendenti e sono preoccupati per la possibilità di non riuscire a trovare le competenze adeguate entro il 2030. La mancanza di competenze e il loro disallineamento sono percepiti come ostacoli alla crescita e alla redditività, con oltre un quarto degli intervistati che ritiene che questa carenza possa compromettere le prestazioni finanziarie e impedire un uso efficace dell'intelligenza artificiale. Per ottenere le competenze necessarie, le aziende possono adottare tre strategie principali: riqualificazione, assunzione e contrattazione di lavoratori esterni. Le indagini mostrano che i dirigenti stanno considerando tutte e tre le opzioni, con la riqualificazione come tattica prevalente per affrontare il disallineamento delle competenze. In media, i dirigenti prevedono di riqualificare il 32% dei dipendenti, seguiti dalle assunzioni (23%) e dalla contrattazione (18%). La riqualificazione è la strategia dominante in tutti i settori, anche se con variazioni: nel settore automobilistico si prevede di riqualificare il 36% della forza lavoro, mentre nel settore dei servizi finanziari si stima un 28%. La riqualificazione permette di migliorare le competenze dei dipendenti attuali, mantenendo la conoscenza interna dell'azienda e aumentando la motivazione e la lealtà dei lavoratori. Anche se richiede tempo e alti costi iniziali, le aziende devono considerare i benefici di sviluppare programmi di formazione interni rispetto all'outsourcing, ad esempio tramite collaborazioni con istituzioni educative. L'assunzione porta nuove competenze in azienda, ma comporta rischi legati alla scarsità di talenti e all'imprevedibilità delle prestazioni dei nuovi assunti. Strumenti di reclutamento digitale, una cultura del lavoro attraente e un'integrazione efficace possono migliorare i risultati delle assunzioni. La contrattazione, invece, offre accesso rapido a competenze specifiche tramite appaltatori, freelance o lavoratori temporanei, ma può comportare la perdita di conoscenze interne e un disallineamento con la cultura aziendale. Le risposte al sondaggio indicano che queste strategie variano in base al tipo di lavoro. L'assunzione è particolarmente efficace per lavori ad alta e media qualifica, mentre è meno utilizzata per lavori a bassa qualifica. Circa il 76% dei dirigenti intervistati prevede di assumere lavoratori ad alta e media qualifica, rispetto al 58% che intende assumere lavoratori a bassa qualifica. La riqualificazione e la contrattazione seguono tendenze simili, con variazioni minori tra le diverse categorie di lavoro. Questi risultati evidenziano l'importanza per le aziende di investire nello sviluppo delle competenze fin da ora. La transizione verso competenze avanzate, soprattutto nel campo dell'informatica, richiede tempo e un'azione tempestiva è fondamentale. Concentrandosi sulla formazione della forza lavoro oggi, le aziende possono assicurarsi di avere le competenze necessarie entro il 2030. I dati del sondaggio mostrano una preferenza per i programmi di formazione interna, con il 49% dei rispondenti che sceglie di sviluppare e fornire formazione internamente e il 44% che opta per la formazione sul lavoro con tutoraggio. La formazione interna permette di allineare meglio le esigenze aziendali con i programmi offerti, insegnando competenze specifiche richieste. Le iniziative di riqualificazione esterna o remota sono meno popolari ma considerate per l'apprendimento di competenze altamente tecniche o non ancora diffuse all'interno dell'azienda, con il 38% dei dirigenti che pianifica collaborazioni esterne con istituzioni educative. Commercio all'ingrosso e al dettaglio Il settore del commercio all'ingrosso e al dettaglio in Europa subirà notevoli cambiamenti a causa delle variazioni nella domanda di lavoro, con una previsione di 2,8 milioni di persone che potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2030. Si prevede una diminuzione significativa delle richieste per le professioni legate al supporto amministrativo e al servizio clienti, mentre aumenterà la domanda di professionisti in ambito manageriale, aziendale, legale e nei servizi di trasporto. L'introduzione di tecnologie come i sistemi di pagamento automatici e i chioschi con chatbot sta sostituendo compiti di routine, come l'elaborazione dei pagamenti e il controllo dei prezzi. La continua espansione del commercio elettronico potrebbe ulteriormente ridurre la necessità di impieghi nel servizio clienti, aumentando invece la richiesta di lavori nel settore logistico. L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (AI) generativa sta rendendo superflui ruoli come quelli degli impiegati d'ufficio e dei segretari esecutivi, sostituiti da strumenti di produttività digitale. Le competenze tecnologiche diventeranno sempre più cruciali con l'implementazione di innovazioni come le funzionalità di prova virtuale e la realtà aumentata, che cambieranno il modo in cui i consumatori interagiscono con i prodotti. Queste trasformazioni richiedono una significativa riqualificazione e un adattamento delle competenze dei lavoratori nel settore del commercio all'ingrosso e al dettaglio. Le aziende dovranno investire in programmi di formazione per preparare i propri dipendenti all'uso delle nuove tecnologie e ai cambiamenti nei ruoli lavorativi. Inoltre, sarà necessario sviluppare strategie per facilitare la transizione dei lavoratori dalle occupazioni in declino a quelle in crescita, assicurando che la forza lavoro possa sfruttare le nuove opportunità offerte dalle innovazioni tecnologiche. Servizi finanziari L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario europeo potrebbe portare a una riduzione della domanda di lavoro entro il 2030, con una diminuzione significativa nei ruoli di supporto amministrativo e servizio clienti. La transizione dalle banche tradizionali alle piattaforme digitali, accelerata dalla pandemia, potrebbe aumentare la richiesta di professionisti in ambito scientifico e tecnologico, ossia nelle discipline di Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica (STEM). Questo cambiamento riflette una strategia che punta sull'uso dei dati per migliorare l'interazione con i clienti, richiedendo esperti come data scientist e ingegneri del software, poiché le aziende investono in architetture digitali e modernizzazione informatica. Si prevede che circa 600.000 lavoratori nel settore bancario potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2030. Tuttavia, crescerà la domanda di professionisti in ruoli scientifici e tecnologici e manageriali, che generalmente necessitano di un'istruzione superiore. La necessità di competenze tecnologiche è destinata ad aumentare, così come l'importanza delle competenze sociali ed emotive, a causa di una maggiore richiesta di figure manageriali e interpersonali. Questi cambiamenti rendono necessario per le aziende del settore finanziario adottare strategie mirate alla riqualificazione e al reclutamento dei dipendenti. La formazione continua e lo sviluppo delle competenze saranno fondamentali per preparare i lavoratori alle nuove esigenze del mercato. Manifattura Nel settore manifatturiero europeo si prevede un notevole calo della domanda di lavoro entro il 2030. Le occupazioni legate alla produzione e al supporto amministrativo saranno probabilmente le più colpite, mentre si prospetta un aumento della domanda per lavoratori nei settori STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica), della gestione e delle professioni aziendali e legali. Questo cambiamento verso ruoli che richiedono maggiori competenze è determinato dai progressi tecnologici e dalla diminuzione dei costi delle soluzioni robotiche, che favoriscono l'automazione. Inoltre, le iniziative per raggiungere il net zero avranno un impatto doppio sul settore: da un lato, creeranno posti di lavoro in settori in espansione come l'energia rinnovabile, i veicoli a basse emissioni e gli elettrodomestici; dall'altro, ridurranno la domanda in settori in declino, come quelli legati alla produzione di veicoli con motore a combustione interna. Si stima che circa 2,1 milioni di lavoratori nel settore manifatturiero europeo dovranno cambiare occupazione entro il 2030, rendendolo il secondo settore più colpito da questa transizione. Questo cambiamento sarà particolarmente evidente nel lavoro di produzione, che è centrale nel settore. I ruoli specializzati nella gestione, nelle professioni aziendali e legali saranno meno suscettibili alle transizioni lavorative, poiché sono generalmente ricoperti da lavoratori con istruzione post-secondaria. Si prevede un aumento della domanda di competenze tecnologiche nel settore manifatturiero, così come di competenze sociali ed emotive. Al contrario, la domanda di competenze cognitive di base, fisiche e manuali e cognitive superiori potrebbe diminuire, a causa della crescente sostituibilità di queste competenze grazie ai progressi nell'automazione e nell'intelligenza artificiale (AI). Questi cambiamenti richiedono alle aziende manifatturiere di investire in programmi di riqualificazione per preparare i loro dipendenti alle nuove esigenze del mercato. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno fondamentali per affrontare le sfide di un ambiente in continua evoluzione. Sanità Nel settore sanitario europeo si prevede un notevole aumento della domanda di lavoro entro il 2030, con la possibilità di aggiungere circa 3,7 milioni di posti. Questo incremento sarà principalmente dovuto alla crescente necessità di assistenti sanitari e professionisti della salute, mentre la richiesta di ruoli amministrativi diminuirà per via dell'introduzione dell'automazione e dell'intelligenza artificiale (AI). L'invecchiamento della popolazione e l'aumento delle problematiche legate alla salute mentale e alle malattie croniche sono i principali fattori che contribuiranno a questa crescita. Si stima che circa 500.000 lavoratori sanitari in Europa potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2030, con una prevalenza dei ruoli amministrativi tra queste transizioni. La maggiore richiesta di competenze tecnologiche è un riflesso dell'integrazione del settore sanitario con tecnologie avanzate, mentre le competenze sociali ed emotive vedranno un aumento significativo per rispondere alle esigenze della popolazione anziana. Per affrontare queste sfide, le aziende sanitarie dovranno investire in programmi di riqualificazione, preparando i dipendenti alle nuove esigenze del mercato attraverso l'adozione di tecnologie come l'AI e l'automazione, che richiedono competenze tecniche avanzate. Inoltre, sarà cruciale sviluppare competenze sociali ed emotive per gestire l'aumento della domanda di assistenza personalizzata e supporto emotivo per pazienti anziani e affetti da malattie croniche. Implicazioni per la forza lavoro Le implicazioni per la forza lavoro derivanti dai cambiamenti nella domanda di determinate competenze e professioni possono influenzare profondamente la società. In particolare, è probabile che la richiesta di lavori ben pagati aumenti, con conseguenze incerte per coloro che occupano posizioni a basso salario. Un aspetto cruciale nell'era della tecnologia avanzata sarà capire quale segmento della popolazione trarrà maggiori benefici dall'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'AI generativa. Secondo scenari del Fondo Monetario Internazionale (FMI) per il Regno Unito, l'AI avvantaggerà principalmente i lavoratori con redditi superiori alla media, mentre quelli con redditi inferiori potrebbero vedere solo modesti aumenti salariali o addirittura una diminuzione del reddito. Le previsioni sui cambiamenti nella domanda di lavoro, correlate agli attuali livelli salariali delle professioni, indicano che i salari potrebbero variare nei prossimi anni a causa delle discrepanze tra domanda e offerta. Invece di cercare di prevedere le tendenze future dei salari, compito incerto, si esaminano le implicazioni dell'aumento o della diminuzione della domanda di professioni nei livelli salariali attuali. Negli ultimi decenni, si è osservata una crescente differenza nei risultati tra i lavoratori a basso e medio salario rispetto a quelli ad alto salario. Lo sviluppo tecnologico e le interruzioni nel mercato del lavoro potrebbero aumentare ulteriormente la domanda di competenze associate a lavori ben pagati. Agevolare i cambiamenti nel mercato del lavoro, che permettano ai lavoratori di passare da lavori a basso salario a lavori meglio retribuiti, potrebbe ridurre la polarizzazione salariale. Tuttavia, l'aumento della domanda di competenze tecnologiche, sociali ed emotive rappresenta una sfida per i lavoratori in occupazioni a basso e medio salario, se non possiedono o non riescono ad acquisire tali competenze. L'aumento della domanda di occupazioni ben retribuite offre comunque un'opportunità. L'interazione tra cambiamenti occupazionali e livelli salariali varia tra i paesi in base alla loro attuale struttura occupazionale e al potenziale di automazione. In molti paesi europei, si potrebbe osservare una crescente domanda per le occupazioni più redditizie. Il potenziale di spostamento verso lavori meglio retribuiti varia tra i paesi. Ad esempio, i lavoratori nella Repubblica Ceca e in Svezia potrebbero beneficiare maggiormente se riuscissero a passare a occupazioni con salari più elevati e domanda crescente, dato il potenziale di automazione nei settori della produzione e dell'agricoltura e l'aumento della domanda di posizioni manageriali. La Repubblica Ceca ha il maggior potenziale di spostamento verso occupazioni ad alto salario, con la quota della domanda di lavoro per le due fasce salariali più alte che aumenta di 3,4 punti percentuali. Al contrario, la Danimarca mostra un aumento maggiore della domanda di occupazioni a salario medio rispetto ad altri paesi europei. Competenze aggiuntive sono necessarie per i lavoratori a basso e medio salario per passare a lavori meglio retribuiti Per accedere a lavori meglio retribuiti, è fondamentale che i lavoratori con salari bassi e medi sviluppino ulteriori competenze. L'aumento della richiesta di posizioni ad alto salario rappresenta un'opportunità, ma i lavoratori con stipendi più bassi possono trovarsi in difficoltà. Da una parte, possono rischiare di perdere il lavoro a causa della diminuzione della domanda per le loro mansioni attuali. Dall'altra, potrebbero avere difficoltà ad accedere a lavori meglio retribuiti se non possiedono le competenze necessarie. Questo può creare uno sfasamento temporaneo tra la domanda di lavoro e la disponibilità di competenze. Analizzando le competenze richieste per le diverse occupazioni in base agli stipendi, si osserva che nei lavori meno pagati predominano le competenze fisiche e manuali. Le abilità cognitive di base, che comprendono la capacità di leggere, scrivere e fare semplici calcoli, sono più comuni nei lavori con salari bassi e medi. Al contrario, le competenze cognitive avanzate, che includono la capacità di risolvere problemi complessi, analizzare dati e prendere decisioni strategiche, sono maggiormente richieste nei lavori meglio retribuiti. Inoltre, le competenze sociali ed emotive, come la capacità di lavorare in team e gestire le relazioni interpersonali, insieme alle competenze tecnologiche, sono più diffuse nei lavori con stipendi più alti. Tendenze simili sono state osservate anche negli Stati Uniti, dove la distribuzione delle competenze in base al salario segue uno schema analogo. Entro il 2030, i lavori con retribuzioni più elevate richiederanno principalmente competenze sociali ed emotive, tecnologiche e cognitive avanzate. Le competenze sociali ed emotive nel contesto lavorativo si riferiscono alla capacità di interagire efficacemente con gli altri, comprendere e gestire le proprie emozioni e quelle altrui, lavorare in team, comunicare chiaramente e risolvere conflitti. Ad esempio, un manager deve saper motivare il proprio team, un assistente clienti deve gestire le lamentele in modo costruttivo e un insegnante deve adattare il proprio approccio per soddisfare le esigenze emotive degli studenti. Secondo l'analisi, il 37% del tempo lavorativo nelle occupazioni meglio retribuite sarà dedicato ad attività che richiedono queste competenze sociali ed emotive. Questo significa che una parte significativa del lavoro in questi ruoli consisterà nell'interazione con altre persone, nella collaborazione e nella gestione delle dinamiche interpersonali. Le competenze tecnologiche, che includono la capacità di utilizzare software avanzati, analizzare dati e operare con tecnologie innovative, rappresenteranno il 27% delle ore lavorate in questi lavori. Le competenze cognitive avanzate, che comprendono la capacità di risolvere problemi complessi e prendere decisioni informate, occuperanno il 25% del tempo lavorativo. L'aumento della domanda di occupazioni ad alto salario e con requisiti di competenze avanzate evidenzia l'importanza di acquisire competenze strategiche. I lavoratori potranno accedere a posizioni meglio remunerate se avranno accesso a programmi di istruzione e riqualificazione efficaci, che forniscano loro le competenze necessarie. Tuttavia, se i lavoratori non vengono riqualificati adeguatamente o tempestivamente, si creerà un divario crescente tra domanda e offerta di competenze altamente valorizzate. Questa discrepanza potrebbe causare carenze di manodopera in posizioni ad alta domanda, specialmente nei campi STEM, così come nelle professioni aziendali e legali. Una tale carenza potrebbe rallentare la crescita della produttività e ostacolare il potenziale di crescita dell'intelligenza artificiale. Come l'AI generativa potrebbe essere utilizzata come strumento per migliorare e ridefinire l'acquisizione delle competenze L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) può essere utilizzata come strumento per migliorare e ridefinire l'acquisizione delle competenze, facilitando il compito di riqualificare rapidamente i lavoratori attraverso strumenti di apprendimento e sviluppo aziendale avanzati. Questa tecnologia ha il potenziale di trasformare la formazione da percorsi generici a esperienze personalizzate e interattive, affrontando specifiche carenze nelle competenze e preparando i dipendenti alle sfide future. L'AI generativa può iniziare creando un curriculum personalizzato che identifica e mira alle esigenze di apprendimento e alle lacune di competenze di ciascun dipendente. Ad esempio, IBM ha implementato la sua piattaforma AI, Watson, per creare percorsi di apprendimento personalizzati per i propri dipendenti. Analizzando i profili dei dipendenti, Watson è in grado di allineare gli obiettivi di apprendimento con il ruolo e l'anzianità del dipendente, garantendo uno sviluppo delle competenze rilevante e accelerato. Nella creazione di contenuti, l'AI generativa può sintetizzare grandi quantità di procedure operative standard, regolamenti di conformità e materiali di formazione tradizionali in formati coerenti e accessibili "just-in-time". Ad esempio, PwC ha utilizzato l'AI per trasformare oltre 1.000 documenti di conformità in materiale di formazione interattivo, semplificando le informazioni complesse e migliorando la partecipazione dei dipendenti. Questo approccio ha ridotto la durata complessiva dei programmi di formazione del 30%, migliorando al contempo la comprensione delle informazioni. Per quanto riguarda l'erogazione della formazione, l'AI generativa può introdurre metodi didattici innovativi, distribuendo contenuti formativi accessibili e in tempo reale su diverse piattaforme. Adattandosi a vari stili e preferenze di apprendimento, l'AI generativa può offrire un'esperienza di apprendimento più intuitiva e interattiva. Ad esempio, Microsoft ha utilizzato strumenti di AI per erogare formazione tramite chatbot intelligenti e assistenti virtuali, risultando in un aumento del 20% nell'efficacia della formazione e una riduzione del 15% nei costi di formazione. Infine, l'AI generativa può fornire feedback immediati e basati sui dati sui progressi di apprendimento di un dipendente. Questo permette aggiornamenti in tempo reale dei contenuti e dei formati, massimizzando l'efficienza e l'efficacia dell'apprendimento sia a livello individuale che collettivo. Ad esempio, Coursera utilizza algoritmi di AI per analizzare i dati di apprendimento degli utenti e fornire feedback personalizzati. Questo ha portato a un miglioramento del 25% nei tassi di completamento dei corsi, evidenziando come il feedback tempestivo e personalizzato possa migliorare significativamente i risultati di apprendimento. Conseguenze per l’organizzazione del lavoro all’interno delle aziende e il cambiamento dei modelli di business L'adozione dell'intelligenza artificiale e dell'automazione sta già avendo un impatto significativo sull'organizzazione del lavoro all'interno delle aziende, un fenomeno destinato ad accentuarsi nei prossimi anni. Le tecnologie emergenti stanno rendendo alcuni ruoli obsoleti e ne stanno creando di nuovi, richiedendo alle aziende di riorganizzare le proprie strutture operative e i propri processi interni. Flessibilità e adattabilità : La flessibilità e l'adattabilità sono diventate qualità essenziali per le aziende moderne, soprattutto in un'epoca in cui i cambiamenti tecnologici avvengono a un ritmo senza precedenti. La capacità di rispondere rapidamente a queste trasformazioni non è più solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per la sopravvivenza stessa delle imprese. Per rispondere a questa esigenza, le strutture aziendali tradizionali, spesso caratterizzate da una rigida gerarchia, devono evolversi verso modelli più agili. Un'organizzazione flessibile è in grado di reindirizzare rapidamente le risorse verso le aree di crescita emergenti, sfruttando le nuove opportunità di mercato che si presentano. Questo tipo di agilità organizzativa può comportare una riduzione dei livelli gerarchici, favorendo una struttura più piatta e dinamica. Un esempio di come le aziende possono adattarsi è l'adozione di strutture a matrice. Queste strutture organizzative permettono una collaborazione trasversale tra diverse funzioni aziendali, come il marketing, la ricerca e sviluppo, e la produzione. In un'organizzazione a matrice, i team sono formati in base ai progetti piuttosto che alle funzioni, il che consente una maggiore flessibilità e una risposta più rapida ai cambiamenti del mercato. La decisione di ridurre i livelli gerarchici favorisce la rapidità decisionale, poiché meno passaggi burocratici sono necessari per approvare nuove iniziative o modificare le strategie esistenti. Un caso emblematico di adattamento flessibile può essere osservato in aziende come Amazon e Google. Amazon, per esempio, ha continuamente adattato la sua struttura organizzativa per rimanere al passo con i rapidi cambiamenti nel settore del commercio elettronico e della tecnologia. La compagnia utilizza team piccoli e autonomi, noti come "Two-Pizza Teams", per garantire che ogni gruppo sia abbastanza piccolo da poter essere nutrito con due pizze, promuovendo così una maggiore agilità e innovazione. Google, d'altra parte, implementa una struttura a matrice che permette ai suoi dipendenti di lavorare su progetti trasversali. Questo non solo incoraggia l'innovazione, ma permette anche all'azienda di spostare rapidamente le risorse verso i progetti più promettenti. Inoltre, la cultura aziendale di Google promuove il concetto di "20% time", dove i dipendenti possono dedicare il 20% del loro tempo a progetti personali che potrebbero beneficiare l'azienda, favorendo così la creatività e la rapidità di risposta alle nuove sfide tecnologiche. Focus sulla leadership e sulle competenze trasversali : Oltre alle competenze tecniche, le competenze trasversali stanno diventando sempre più rilevanti nel panorama aziendale moderno. La capacità di risolvere problemi complessi, il pensiero critico, la creatività e la gestione del cambiamento sono qualità imprescindibili per affrontare le sfide del mercato globale. Secondo uno studio del World Economic Forum, entro il 2025 circa il 50% di tutti i dipendenti avrà bisogno di una riqualificazione, con un'enfasi particolare su queste competenze trasversali. I leader aziendali, quindi, non possono più limitarsi a possedere solo competenze tecniche. Devono essere capaci di guidare team eterogenei e altamente tecnologizzati, promuovendo al contempo un ambiente di lavoro che valorizzi l'inclusione e l'innovazione. Questo significa non solo comprendere le diverse tecnologie emergenti, ma anche saperle integrare efficacemente all'interno delle strategie aziendali. Ad esempio, la gestione del cambiamento diventa cruciale quando si implementano nuovi sistemi digitali o si adottano metodologie agili, richiedendo ai leader di essere sia visionari che pragmatici. Inoltre, la capacità di risolvere problemi complessi e il pensiero critico sono fondamentali in un mondo in cui le soluzioni standardizzate non sono più sufficienti. Le aziende devono affrontare sfide inaspettate come la rapida evoluzione tecnologica, le crisi economiche o le dinamiche geopolitiche instabili. I leader devono saper analizzare queste situazioni, valutare le opzioni disponibili e prendere decisioni informate che possano avere impatti a lungo termine. La creatività, d'altra parte, alimenta l'innovazione e permette alle aziende di distinguersi in un mercato competitivo. Promuovere un ambiente che incentivi il pensiero creativo non solo migliora la motivazione e il coinvolgimento dei dipendenti, ma porta anche a soluzioni innovative che possono trasformare un'azienda. Adozione di modelli di lavoro ibrido : L'adozione di modelli di lavoro che combinano presenza in ufficio e lavoro a distanza, accelerata dalla pandemia di COVID-19, continuerà a essere una tendenza importante nel 2024. Le aziende devono adottare tecnologie avanzate e strumenti digitali per supportare la collaborazione a distanza e la gestione di team distribuiti. Tra questi strumenti vi sono i software HR basati su cloud, che permettono una gestione efficace delle risorse umane e facilitano il lavoro remoto. Sarà essenziale sviluppare politiche aziendali che trovino un equilibrio tra il lavoro in ufficio e quello remoto, garantendo sia la produttività che il benessere dei dipendenti. La Generazione Z, che sta entrando sempre più nel mercato del lavoro, valorizza la flessibilità e la possibilità di lavorare in modalità ibrida, ma desidera anche opportunità di collaborazione e interazione di persona. Le aziende dovranno quindi creare ambienti di lavoro inclusivi e collaborativi per attrarre e mantenere i talenti di questa generazione. Inoltre, il benessere dei dipendenti sarà al centro delle strategie aziendali, con un'attenzione crescente all'equilibrio tra vita professionale e privata. Ciò include la promozione di orari di lavoro flessibili e l'adozione di pratiche sostenibili che riducano l'impatto ambientale delle attività aziendali. Centralità delle competenze tecnologiche: L'introduzione massiccia di AI e automazione implica una crescente domanda di competenze STEM. Le aziende dovranno investire pesantemente nella formazione continua del personale per garantire che le competenze dei dipendenti siano allineate con le nuove esigenze tecnologiche. Ciò comporterà l'istituzione di programmi di formazione interna avanzata e la collaborazione con enti educativi e di formazione professionale per sviluppare percorsi di apprendimento specifici. Un esempio pratico di questo approccio è rappresentato da aziende leader come Google e IBM, che hanno già messo in atto robusti programmi di formazione continua per i loro dipendenti. Google, ad esempio, offre il programma "Google Career Certificates", un'iniziativa che consente ai dipendenti di acquisire nuove competenze in ambiti come l'analisi dei dati, la gestione dei progetti e il supporto IT. Allo stesso modo, IBM ha creato la piattaforma "SkillsBuild" che fornisce risorse di apprendimento per sviluppare competenze in tecnologie emergenti come AI, cloud computing e cybersecurity. In Italia, un esempio rilevante è quello di ENEL, che ha avviato collaborazioni con università e istituti tecnici per formare i propri dipendenti sulle nuove tecnologie energetiche e sulle competenze digitali necessarie per la gestione delle reti intelligenti e delle infrastrutture energetiche del futuro. Personalizzazione di massa e customer experience: La personalizzazione di massa, resa possibile dalle capacità avanzate dell'intelligenza artificiale, rappresenta una delle trasformazioni più significative nel campo del marketing e delle vendite. Grazie all'analisi dei dati dei clienti e all'automazione dei processi di marketing, le aziende sono in grado di offrire esperienze personalizzate su scala massiva, migliorando il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti. Le tecnologie di AI analizzano grandi quantità di dati, compresi comportamenti di acquisto, preferenze e feedback dei clienti, per creare offerte su misura. Questo livello di personalizzazione non solo migliora l'esperienza del cliente, ma permette anche alle aziende di anticipare le esigenze e i desideri dei consumatori, offrendo prodotti e servizi al momento giusto e nel modo più rilevante. Ad esempio, Netflix utilizza algoritmi avanzati per suggerire contenuti personalizzati ai propri utenti, basandosi sulla cronologia di visualizzazione e sulle preferenze espresse. Allo stesso modo, Amazon sfrutta la potenza dell'AI per raccomandare prodotti che potrebbero interessare ai clienti, aumentando così le probabilità di acquisto e la soddisfazione complessiva. Questo approccio richiede un ripensamento delle strategie di marketing e vendite tradizionali, con un'enfasi crescente sull'uso dei dati e degli algoritmi. Le aziende devono investire in infrastrutture di dati robuste e in competenze tecniche per analizzare e interpretare questi dati in modo efficace. Inoltre, è fondamentale che le aziende adottino un approccio etico alla gestione dei dati, garantendo la privacy e la sicurezza delle informazioni dei clienti. Un esempio significativo è rappresentato da Starbucks, che ha implementato un programma di fedeltà basato su AI. Attraverso l'app mobile, Starbucks raccoglie dati sulle preferenze dei clienti, utilizzandoli per offrire suggerimenti personalizzati e promozioni mirate. Questo non solo migliora l'esperienza del cliente, ma aumenta anche le vendite e la fidelizzazione. Efficienza operativa e riduzione dei costi : L'automazione dei processi produttivi e amministrativi rappresenta una leva strategica fondamentale per migliorare l'efficienza operativa e ridurre i costi aziendali. Attraverso l'adozione di tecnologie avanzate, come l'intelligenza artificiale e la robotica, le aziende possono ottimizzare i flussi di lavoro, eliminando attività ridondanti e minimizzando gli errori umani. Ad esempio, un'azienda manifatturiera potrebbe implementare robot collaborativi (cobot) nelle linee di produzione per accelerare i tempi di assemblaggio e migliorare la qualità del prodotto finale. Tuttavia, per massimizzare i benefici dell'automazione, le aziende devono intraprendere una riprogettazione completa dei processi esistenti. Questo comporta un'analisi approfondita delle attività operative per identificare le aree di inefficienza e sviluppare soluzioni innovative. Ad esempio, l'utilizzo di software di gestione dei processi aziendali (BPM) può aiutare a mappare e ottimizzare i flussi di lavoro, garantendo una maggiore trasparenza e controllo sulle operazioni. Un caso emblematico è quello di Amazon, che ha investito massicciamente nell'automazione dei suoi centri di distribuzione. L'azienda utilizza robot Kiva per spostare i colli e ottimizzare la gestione degli stock, riducendo i tempi di preparazione degli ordini e migliorando la precisione delle spedizioni. Questo investimento ha permesso ad Amazon di ridurre significativamente i costi operativi e di aumentare la capacità di gestione degli ordini durante i periodi di picco. Anche se l'implementazione dell'automazione richiede un investimento iniziale significativo in tecnologie e infrastrutture, i benefici a medio-lungo termine sono evidenti. Le aziende possono aspettarsi un ritorno sull'investimento sotto forma di maggiore produttività, riduzione dei costi operativi e una competitività rafforzata sul mercato. Innovazione continua e agilità strategica: L'innovazione continua e l'agilità strategica sono elementi fondamentali per il successo aziendale nel contesto odierno, caratterizzato da rapidi cambiamenti tecnologici e di mercato. Adottare un approccio proattivo all'innovazione significa non solo rispondere ai cambiamenti, ma anche anticiparli, utilizzando strumenti avanzati come l'intelligenza artificiale per prevedere tendenze e identificare nuove opportunità di mercato. Un esempio è rappresentato da Tesla, azienda leader nel settore automobilistico elettrico. Tesla non si limita a seguire le tendenze del mercato, ma le crea. Utilizzando l'intelligenza artificiale, Tesla analizza enormi quantità di dati per migliorare continuamente i propri veicoli e sviluppare nuove tecnologie, come il sistema di guida autonoma. Questa capacità di innovare costantemente ha permesso a Tesla di mantenere una posizione di avanguardia, adattandosi rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle esigenze dei consumatori. Un altro esempio significativo è Spotify, che ha rivoluzionato l'industria musicale con il suo servizio di streaming. Spotify utilizza sofisticati algoritmi di AI per analizzare le preferenze musicali degli utenti e offrire raccomandazioni personalizzate, migliorando costantemente l'esperienza utente. Questa capacità di adattarsi e personalizzare il servizio in tempo reale ha permesso a Spotify di attrarre e mantenere un vasto numero di abbonati in un mercato altamente competitivo. Anche Zara, azienda del gruppo Inditex, rappresenta un modello di agilità strategica. Zara ha innovato il settore della moda con il suo approccio "fast fashion", che le consente di ridurre drasticamente i tempi di produzione e di portare nuovi prodotti nei negozi in poche settimane. Zara utilizza sistemi avanzati di gestione della supply chain e analisi dei dati di vendita per rispondere rapidamente alle tendenze emergenti, mantenendo un alto livello di rilevanza e attrattiva per i consumatori. Nuovi modelli di revenue e monetizzazione dei dati : L'AI e l'automazione aprono nuove possibilità per la monetizzazione dei dati. Le aziende possono sviluppare nuovi flussi di entrate attraverso la vendita di dati aggregati e anonimi, l'offerta di servizi di analisi avanzata o la creazione di piattaforme digitali che sfruttano i dati per fornire valore aggiunto ai clienti. La gestione dei dati diventa quindi una competenza chiave, con implicazioni importanti per la governance aziendale e la conformità alle normative sulla privacy e la protezione dei dati. Un esempio concreto è rappresentato da General Motors, che ha recentemente iniziato a vendere dati raccolti dai veicoli connessi. GM ha lanciato la sua piattaforma di dati, OnStar Insurance, che utilizza i dati di guida dei clienti per offrire polizze assicurative personalizzate. Questo modello non solo crea un nuovo flusso di entrate per GM, ma consente anche di offrire servizi di maggiore valore ai clienti, migliorando la loro esperienza complessiva. Un altro esempio è The Weather Company, acquisita da IBM. Prima dell'acquisizione, The Weather Company era principalmente conosciuta per le sue previsioni meteorologiche. Tuttavia, sotto la guida di IBM, ha iniziato a monetizzare i dati meteorologici aggregati vendendoli a settori come l'agricoltura, la logistica e l'energia. Le analisi dettagliate dei dati meteorologici fornite da The Weather Company aiutano queste industrie a prendere decisioni più informate, aumentando l'efficienza operativa e riducendo i costi. Anche il settore della vendita al dettaglio ha visto una trasformazione significativa. Walmart, per esempio, ha iniziato a vendere dati di acquisto anonimi attraverso la sua piattaforma Data Ventures. Questi dati sono preziosi per i fornitori e i partner commerciali, che possono utilizzarli per migliorare le loro strategie di marketing e di prodotto. Conclusioni Il futuro del lavoro nell'era dell'intelligenza artificiale è una realtà che ridefinisce non solo le competenze richieste, ma anche l'organizzazione e le strategie aziendali. Mentre l'AI e l'automazione permettono un aumento della produttività, sollevano anche sfide complesse riguardo alla ricollocazione e alla riqualificazione della forza lavoro. Le aziende devono adottare un approccio proattivo per adattarsi a questo nuovo paradigma, valorizzando la formazione continua e l'aggiornamento delle competenze. La domanda di competenze tecnologiche, sociali ed emotive crescerà esponenzialmente, mentre le competenze fisiche e manuali vedranno una diminuzione. Questo richiede una trasformazione culturale nelle organizzazioni, che devono promuovere la flessibilità, l'innovazione e la leadership. Inoltre, il modello di lavoro ibrido, emerso durante la pandemia, sembra destinato a rimanere. Le aziende devono quindi investire in tecnologie che supportino la collaborazione a distanza e sviluppare politiche che bilancino produttività e benessere dei dipendenti. La Generazione Z, che rappresenta una quota crescente della forza lavoro, richiede maggiore flessibilità e opportunità di crescita, spingendo le aziende a creare ambienti di lavoro più inclusivi e dinamici. L'adozione dell'AI e dell'automazione comporta anche una riorganizzazione dei modelli di business. Le tecnologie avanzate permettono una personalizzazione di massa, migliorando l'esperienza del cliente e creando nuove opportunità di monetizzazione dei dati. Le aziende possono sviluppare nuovi flussi di entrate attraverso la vendita di dati aggregati e anonimi, offrendo servizi di analisi avanzata o creando piattaforme digitali che sfruttano i dati per fornire valore aggiunto. Tuttavia, le implicazioni di queste trasformazioni vanno oltre l'efficienza operativa e la riduzione dei costi. L'innovazione continua e l'agilità strategica sono essenziali per rimanere competitivi in un mercato in rapida evoluzione. Le aziende devono essere in grado di anticipare le tendenze e adattarsi rapidamente, utilizzando l'AI per prevedere le esigenze dei consumatori e identificare nuove opportunità di mercato. L'esperienza di aziende come Tesla, Spotify e Zara dimostra che l'adozione di un approccio proattivo e innovativo può portare a un vantaggio competitivo sostenibile. Infine, la centralità delle competenze tecnologiche richiede un investimento significativo nella formazione continua del personale. Le aziende devono collaborare con istituzioni educative per sviluppare percorsi di apprendimento specifici e garantire che le competenze dei dipendenti siano allineate con le nuove esigenze tecnologiche. La gestione delle competenze diventa così una capacità fondamentale per le aziende, influenzando significativamente la governance aziendale e l'aderenza alle normative sulla privacy e protezione dei dati. In sintesi, l'AI e l'automazione non stanno solo modificando il panorama lavorativo, ma stanno anche trasformando profondamente la struttura delle imprese. Di conseguenza, le aziende devono adottare un approccio proattivo e flessibile, investendo nella formazione continua e nell'innovazione strategica, senza però perdere di vista i valori e le peculiarità della propria cultura aziendale, adattandoli alle nuove esigenze del mercato.