L’AI generativa rappresenta l’ultima frontiera della tecnologia basata su un’approfondita elaborazione dei dati e si sta di conseguenza rapidamente affermando come lo strumento che le organizzazioni di tutto il mondo vogliono utilizzare per ottenere un vantaggio competitivo e migliorare risultati e performance.
Tuttavia, con la stessa rapidità con cui l’intelligenza artificiale generativa è in grado di rispondere a domande sempre più complesse, gli utenti stanno iniziando a mostrare perplessità sull’affidabilità delle informazioni che essa fornisce. È quindi arrivato il momento di lavorare sulla fiducia nella Gen AI e, come sempre, il modo migliore per affrontare i dubbi sull’ affidabilità è la trasparenza.
L’era dell’AI per l’industria dei trasporti
La rivoluzione dell’AI è trasversale a tutti i settori. In particolare, l’AI sta indicando una nuova era nell’industria dei trasporti. Grazie alla telematica basata sull’intelligenza artificiale generativa, gli utenti e i gestori delle flotte possono avere accesso a una gamma di informazioni davvero ampia e approfondita, impensabile in passato. Gli esempi attuali includono le analisi relative a sicurezza, manutenzione predittiva, percorsi, consumi e zone di attività, ma anche le statistiche sui veicoli elettrici, gli alert su eventi eccezionali come incidenti o traffico, il monitoraggio GPS e molto altro ancora.
Attualmente, i più avanzati strumenti per la gestione delle flotte sono in grado di fornire risposte concrete a una varietà di domande complesse, memorizzando ogni thread di dati al fine di migliorare le interazioni future e personalizzando i contributi sulla base delle singole preferenze ed esigenze di business. Il tutto, garantendo la massima protezione delle informazioni sensibili: è fondamentale, infatti, che tutti i dati telematici dei clienti siano conservati all’interno di ambienti sicuri e proprietari, senza alcuna condivisione con eventuali LLM.
L’importanza della trasparenza nell’AI generativa
Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale consentono agli utenti di comunicare con insiemi di dati complessi come se stessero avendo una normale conversazione, senza dover ricorrere, come in passato, ad articolati linguaggi di interrogazione. Di conseguenza, ciò che prima poteva richiedere un giorno di lavoro o più, compresa l’analisi e l’elaborazione dei dati, può ora avvenire nel giro di pochi minuti.
Una criticità è però legata alle preoccupazioni riguardo all’affidabilità della tecnologia. Per superarla i sistemi di AI devono diventare sempre più trasparenti e comprensibili, aiutando l’operatore umano a individuare e comprendere eventuali errori. Gli utenti devono essere in grado di vedere il processo attraverso cui l’intelligenza artificiale è arrivata a una particolare conclusione, così da poter capire i vari passaggi dell’elaborazione. Senza trasparenza diventa difficile fidarsi e verificare i risultati dell’AI, il che porta a un potenziale uso improprio o a un fraintendimento delle capacità della tecnologia.
Quando si sceglie uno strumento basato sull’intelligenza artificiale generativa, l’accesso ai dati critici è importante quanto la trasparenza e l’apertura della tecnologia. L’operatore umano può comprendere più facilmente il processo decisionale delle AI, se lo strumento a cui si affida fornisce un’interpretazione completa delle domande degli utenti, illustra come ha raggiunto determinate risposte e decostruisce la propria analisi in un linguaggio naturale comprensibile a tutti.
Grazie a questo sguardo “dietro le quinte” sul pensiero della tecnologia, gli utenti potranno considerare affidabili insight ottenuti, sfruttando così a pieno lo strumento e ricevendo in cambio maggiori benefici.
AI e trasporti: il futuro della predittività dei dati
Anche se, probabilmente, ci saranno diversi ostacoli lungo il percorso, la fiducia e la trasparenza continueranno a essere al centro di quella che possiamo definire la prossima fase della predittività dei dati: in questo cruciale momento sarà necessario raccogliere ed elaborare grandi quantità di informazioni di qualità per istruire una nuova era di modelli di AI di cui gli utenti potranno fidarsi. Per riuscire a navigare con successo nel ricco panorama della Gen AI, le organizzazioni dovranno quindi poter contare su partner tecnologici veramente affidabili, che lavorano con strumenti avanzati in grado di tradurre efficacemente le informazioni in loro possesso e il volume di dati necessari per l’apprendimento di nuovi modelli.
Conclusioni
Nei mesi e negli anni a venire, l’intelligenza artificiale generativa continuerà ad affermarsi come un valido strumento di supporto alle decisioni, funzionando come un “data scientist” sempre pronto all’uso, che può facilitare l’accesso ai dati critici per gli utenti e aumentare la velocità di elaborazione – questo avverrà anche nel prossimo ciclo della predittività dei dati, in cui saranno necessari ingenti volumi di dati di qualità per alimentare una nuova generazione di modelli di AI in grado di essere piattaforme fidate e affidabili per gli utenti.
