L’AI generativa (GAI) è una tecnologia emergente che può determinare opportunità significative per le aziende che devono però comprendere come sfruttarne appieno le potenzialità. Sul tema, gli analisti di Omdia hanno organizzato un webinar, svoltosi lo scorso 2 maggio, e pubblicato un e-book, sintesi della più approfondita analisi contenuta nel documento Generative AI: Market Landscape 2023 Report.
L’AI generativa nella fase iniziale
L’AI generativa costituisce un ramo nuovo dell’intelligenza artificiale ed è applicabile a un’ampia gamma di attività di creazione di testo, immagini, video, audio e codice software.
Più di recente, OpenAI e Stability AI hanno avuto grande attenzione e riscontro proponendo interfacce di AI generativa che hanno reso disponibile questa tecnologia a un vasto pubblico.
Il mercato dell’AI generativa è chiaramente nelle sue fasi iniziali, sottolineano gli analisti di Omdia, e la maggior parte delle aziende ne sta esplorando il potenziale. Ma una nota caratteristica del suo incipiente progresso è la facilità d’uso e la sua ampia disponibilità. Non sempre una tecnologia emergente può godere di queste caratteristiche.
AI generativa, ostacoli e sfide per le aziende
Malgrado le attese che ogni innovazione crea intorno ai potenziali sviluppi va da sé che l’AI generativa crescendo dovrà affrontare al pari di altre tecnologie ostacoli e sfide. Che, più in generale, sono simili a quelle a cui deve andare incontro l’adozione dell’intelligenza artificiale su una più ampia scala.
I contenuti inappropriati o distorti da pregiudizi rappresentano uno dei principali problemi dell’AI generativa, secondo i ricercatori di Omdia. La causa è dovuta al fatto che i Large Language Models (LLM) sui quali è basata sono addestrati con materiale e fonti che possono contenere contenuti e linguaggio tossici e caratterizzati da bias di genere, cultura od orientamento sessuale. La qual cosa porta a riflettere, se non corretta, le distorsioni di partenza col risultato di danneggiare la reputazione delle aziende che offorno prodotti o servizi di AI generativa.
Una ulteriore sfida è collegata alla explainability. Un problema generale dei modelli di intelligenza artificiale ma ancora di più per l’AI generativa che crea output nuovi.
Anche l’uso improprio e l’abuso costituisce un tema sfidante.
Foto false e deepfake video o audio non sono una novità ma grazie ai progressi dell’AI generativa migliora la loro qualità fake diventando un’arma più potente per favorire la manipolazione. Per di più, la sempre maggiore accessibilità e facilità d’uso degli strumenti di AI generativa li rende disponibilie a un numero più ampio di soggetti che possono utilizzarli per realizzare scopi criminali.
D’altra parte, anche l’impiego illecito che non ha risvolti penali costituisce fonte di preoccupazione. Nell’e-book di Omnia si cita come esempio l’emergere del fenomeno del plagiarism delle università e nelle scuole Usa dopo il lancio di ChatGPT nel dicembre 2022 con studenti che fanno uso dell’applicazione AI per scrivere tesi di laurea, test e ricerche.
In questo senso, l’AI generativa finisce per aggravare aspetti già critici dell’intelligenza artificiale in campi come spiegabilità, privacy o bias.
Raccomandazioni alle aziende
Con l’avvento dell’AI generativa, sottolineano i ricercatori di Omdia, siamo in un periodo di svolta dello sviluppo dell’intelligenza artificiale nella quale aumentano sia opportunità e potenzialità sia i rischi connessi a questo progresso della tecnologia.
L’innovazione connota il momento attuale e le aziende che sono impegnate a sfruttare l’AI generativa sono in una fase di sperimentazione e di confusione. Questo significa altresì che le imprese dovrebbero esaminare le implicazioni della tecnologia sulla loro attività. È una esigenza impellente ed è altamente raccomandabile perché l’AI generativa potrebbe avere un impatto significativo, se non dirompente, sui modelli di business e sulla gestione aziendale.
La velocità di trasformazione dell’AI generativa richiede però anche un monitoraggio costante sugli avanzamenti della tecnologia. Le aziende non possono sottrarsi a questa attività di controllo in quanto i suoi concorrenti potrebbero avvantaggiarsi approfittando di nuove applicazioni e utilizzi per ottenere un vantaggio competitivo in un determinato settore.
Omdia, ad ogni modo, suggerisce il massimo della cautela nell’adottare i modelli di AI generativa. Procedere con circospezione è un consiglio che vale per qualsiasi azienda che integra e rende operativa qualunque tecnologia di intelligenza artificiale. Nello specifico, ciò significa accompagnare la fase pilota con i principi di gestione del rischio. In concreto, le aziende dovrebbero definire il quadro etico entro cui si impiega la tecnologia AI, predisporre un team ad hoc risk management e condurre una valutazione del rischio per ogni caso d’uso.
L’impulso della regolazione internazionale
A questo riguardo, giova notare che a livello pubblico e istituzionale si stanno già definendo protocolli per l’uso etico dell’AI con norme, linee guide e obblighi da rispettare in maniera da garantire trasparenza e sicurezza in tema di dati dei consumatori. L’Unione europea ha via via elaborato un quadro regolativo, nonché una rete di eccellenza europea, che ha una ricaduta sull’attività aziendale come gli analisti di McKinsey mettono in evidenza. Negli Usa, l’Ufficio per le politiche scientifiche e tecnologiche della Casa Bianca ha prodotto il documento Blueprint for an AI Bill of Rights per governare lo sviluppo e l’implementazione dei sistemi AI, mentre le agenzie governative del paese hanno istituito organismi per regolare l’impiego di sistemi AI e algoritmi.
Più di recente, invece, il Forum economico mondiale ha chiesto un summit internazionale dedicato alla regolazione dell’intelligenza artificiale per far fronte ai rischi e ai pericoli di effetti incontrollati.
In questo scenario, secondo i ricercatori di Omdia, sarebbe bene che le aziende implementino una policy di base che tenga conto di questi nuovi indirizzi regolativi e in armonia con le istanze di privacy, sicurezza e linee guida etiche.
In aggiunta, sarebbe consigliabile iniziare con casi d’uso a più basso rischio così da evitare sanzioni normative, contenziosi, perdite economiche e di fiducia da parte di clienti o partner.
AI generativa, applicazioni e usi nelle aziende
La gamma di potenziali casi d’uso che possono essere supportati e abilitati dall’AI generativa è piuttosto ampia. Ma, in base alle previsioni di Omdia, le applicazioni GAI che potrebbero prevalere più rapidamente in questa fase sono quelle legate alla generazione di testo, all’intelligenza artificiale conversazionale e allo sviluppo di codice. Questi tre indirizzi applicativi hanno dalla parte loro la possibilità di essere utilizzati da un ampio spettro di settori e imprese.
Anche per l’AI generativa integrata ai motori di ricerca si aprono prospettive interessanti e le aziende potrebbero usufruirne per utilizzi di specifici dataset. Per non parlare dell’applicazione in ambito farmaceutico per lo sviluppo di nuove medicine.
Conclusioni
L’emergere dell’AI generativa presenta molte opportunità per le aziende. I successi delle sue applicazioni ne determineranno la scalabilità e potranno favorirne la diffusione. Tuttavia, l’adozione potrà consolidarsi a condizione di assicurare robustezza, etica e accuratezza della tecnologia.
