Intelligenza artificiale Google: cos’è e cosa può fare per le aziende  

L’intelligenza artificiale di Google si ritaglia un ruolo di rilievo perché all’avanguardia. La visione di Big G coniuga la necessità di creare sistemi AI potenti con quella di tenere alta la guardia dell’etica garantendo nel medesimo tempo privacy e sicurezza.

Dai laboratori di Google escono diverse AI e, al contrario di quanto si possa pensare, non hanno soltanto l’obiettivo di migliorare la ricerca online: a Mountain View stanno creando un insieme di AI che possono avere un impatto positivo su tutta la società e su tutte le attività svolte dall’uomo.

Introduzione all’intelligenza artificiale di Google

Google ha dalla sua una quantità pressoché infinita di dati con cui addestrare le AI e, parallelamente, usa reti neurali avanzate, sistemi di apprendimento automatici evoluti e modelli linguistici tra i più performanti e ciò si traduce in un vantaggio per le imprese ma, più in generale, per trasferire competenze affinché l’uso delle AI si diffonda portando con sé la cultura digitale ovunque e a chiunque.

AI, cultura del dato (e quindi del digitale), cyber security e compliance sono ventricoli del medesimo cuore.

Il lettore ci concederà una breve parentesi: il sempiterno dibattito attorno alle AI che sostituiranno l’uomo nel mondo del lavoro è mal calibrato. In futuro il mondo non sarà diviso tra uomo e AI ma tra chi sa usarle e chi non lo sa fare.

Tornando all’approccio di Big G alle AI, come vedremo in seguito, vanno elencati anche gli sforzi in essere per scongiurarne l’uso illegale o comunque sconveniente.

I principi chiave dell’AI Google

I pilastri su cui si erigono le AI di Goole sono sostanzialmente quattro e, oltre a identificare gli obiettivi che si pone il colosso di Mountain View, caratterizzano anche l’uso che dovrebbero farne gli utenti. I principi chiave sono:

• L’AI deve avere effetti benefici sulla società: tema ampio che parte da una maggiore facilità nel redigere email o testi con finalità commerciali e sconfina nella ricerca di soluzioni a problemi cogenti come la ricerca farmacologica o la diagnosi preventiva di malattie
• L’AI deve essere responsabile: Google si impegna a pubblicare guide, best practice e ricerche utili allo sviluppo di applicazioni che tengano conto degli aspetti etici, morali e di affidabilità delle AI
• L’AI deve rispettare la privacy e deve essere robusta: lo sviluppo di strumenti e tecnologie AI deve tenere conto della privacy e di standard scientifici elevati, questo perché l’AI è matematica e, come tale, non può esimersi dall’avere un’anima scientifica che include anche il modo in cui viene addestrata

Questo ultimo punto comporta una riflessione. Da una parte, la privacy rischia di ridursi al consenso informato degli utenti e, sul fronte della robustezza scientifica degli strumenti AI occorre che l’intera società (legislatori e governi inclusi) si concentri su aspetti fondamentali che possono sfuggire a chi li sviluppa (non solo Google) perché, le AI non hanno una vera conoscenza, non hanno un rapporto diretto con i fatti, non hanno morale né hanno parvenza di ciò che chiamiamo “verità”. L’AI Act europeo si muove in questa direzione e, ancorché perfettibile, è un primo segnale da parte delle autorità.

Lo sviluppo delle AI ha un rapporto diretto tra uomo e macchina e, invece, deve essere concepito con i metri sociali che qualificano il rapporto tra operatori umani.

Vantaggi dell’utilizzo dell’AI Google per le aziende: da Gemini a Advanced

L’unico limite è che non ci sono limiti. E questo può essere un problema nella misura in cui l’introduzione delle AI in un’organizzazione non viene pianificato nel minimo dettaglio: è relativamente facile perdersi tra le tante AI a supporto delle aziende, andando a creare sistemi ridondanti i quali, per definizione, oltre a essere inutili, rischiano di essere dannosi.

Gemini

L’AI di Google più nota è Gemini, un’AI generativa multimodale che, iniziando da richieste in linguaggio naturale, può creare testo, video, immagini, audio e anche codice. In un quadro aziendale ciò ha effetti positivi principalmente su:

• generazione di contenuti di marketing
• creazione di Chatbot che assistano clienti e dipendenti
• analisi dei dati per ottenere previsioni, scovare modelli ed estrarne valore
• integrazione dell’AI nelle applicazioni aziendali (grazie alle API di Google Cloud)

Il video sopra mostra un robot che usa Gemini 1.5 Pro in grado di seguire istruzioni impartite dall’uomo, di orientarsi e di compiere alcune azioni. (Qui il paper che spiega il progetto nel dettaglio).

Il video qui sotto mostra invece l’integrazione di Gemini in Google Sheets, e il conseguente abbattimento della curva di apprendimento per gli utenti che, in pochi passaggi, riescono a ottenere di più dai dati di cui dispongono.

Imagen 3

Imagen 3 è un generatore di immagini da testo che facilita la comunicazione delle aziende. Può essere usato per creare campagne di marketing ma anche per creare manuali d’uso visuali e, in linea con i principi cardine di Google, genera contenuti con un watermark digitale che non può essere rilevato a occhio nudo ma identifica la natura artificiale delle immagini.

Nei piani di DeepMind, la costola di Google dedita alla ricerca e allo sviluppo di AI, Imagen 3 verrà incluso in Gemini, in Workspace e anche in Google Ads. Il video sotto offre una breve panoramica delle capacità di Imagen 3.

Astra

Google Astra è un progetto finalizzato alla creazione di agenti AI capaci di interagire in modo naturale adeguandosi all’ambiente circostante.

Interagisce con video e immagini riprese in tempo reale e crea un’esperienza evoluta nel contesto dell’assistenza a clienti, pazienti e a chiunque abbia bisogno di essere guidato per eseguire compiti e procedure.

Gemini Advanced

C’è poi Gemini Advanced che dà accesso al modello AI Ultra che, secondo Google, è il più avanzato tra i tanti proposti da Big G. Non è multimodale ma è comunque un’evoluzione di Gemini Pro ed è particolarmente abile nel restituire visualizzazioni grafiche di dati, nel reperire informazioni con tanto di segnalazione delle fonti da cui ha attinto e nelle attività di creazione di sommari di documenti.

Le AI di Google trovano collocazione in qualsiasi azienda e, prima di ogni altro aspetto, vanno considerate la facilità d’uso e il costo, spesso ridotto a meno 20 dollari al mese per utente.

Applicazioni dell’intelligenza artificiale Google

Le applicazioni, come detto, sono molteplici. Si va dal riconoscimento vocale a quello delle immagini, dalla creazione di sommari alla traduzione, dalla generazione di contenuti audio-visivi all’analisi dei dati, con un occhio aperto sulla privacy e sulla cyber security.

Trasformare le operazioni aziendali con l’AI Google

Il primo merito delle AI di Google è quello di condurre (e, per lo meno a tratti, obbligare) le imprese verso la transizione digitale.

La facilità con cui le imprese possono accedere al Cloud computing, ai modelli di analisi di dati e più in generale al Machine learning è in sé un’occasione imperdibile per acquisire una sempre più imprescindibile cultura del dato.

Il quid è sempre il medesimo: le AI consentono di automatizzare compiti ripetitivi o con alto margine di errore, permettono di aumentare la produttività snellendo le operazioni aziendali e accelerano anche lo sviluppo di applicazioni.

Se il punto è sempre lo stesso, a fare la differenza sono le tante declinazioni con cui le AI facilitano l’operatività. Tra queste, a titolo di esempio, spiccano:

• reperimento e scambio di informazioni all’interno dell’azienda
• comunicazione con gli stakeholder
• ottimizzazione delle operazioni manifatturiere, con conseguente contrazione dei costi e degli sprechi e aumento della qualità dei prodotti
• analisi di dati
• creazione di contenuti
• assistenza clienti

I due ultimi punti di questo elenco meritano un approfondimento.

Ottimizzare l’esperienza del cliente con l’intelligenza artificiale Google

Le AI (non solo quelle di Google) sono un valido supporto per migliorare l’esperienza del cliente, rendendola più efficace e personalizzata.

Gli strumenti e le tecniche utili sono davvero molti i quali, a loro volta, possono essere combinati tra loro o con applicazioni terze dando così risultati ancora più specifici.

Si inizia con Google Cloud Platform e gli strumenti di Machine learning che includono:

• AI Platform, utile alla creazione e all’addestramento di modelli di Machine learning
• Dialogflow, strumento per la creazione di Chtbot e assistenti AI che possono essere integrati in applicazioni, siti web, sistemi di messaggistica e dispositivi hardware

I sistemi di feedback sono vitali per migliorare il servizio clienti. Natural Language API di Google facilita il compito di estrarre informazioni importanti dalle osservazioni restituite dagli utenti, sentiment analysis inclusa.

Le chatbot, oltre a essere attive 24 ore al giorno, possono essere così costantemente migliorate per offrire un servizio più efficace con il passare del tempo e possono essere integrate nelle piattaforme sociali per essere più facilmente utilizzabili e, soprattutto, dare lustro all’impresa che, così facendo, si offre di fornire assistenza multicanale.

Generare nuove informazioni e idee con l’AI Google

Gli strumenti di Google sono diversi anche nell’ambito della generazione di nuove informazioni e di nuove idee, elementi questi necessari alle capacità di innovazione e alla competitività delle imprese sui rispettivi mercati.

Implementando queste strategie e strumenti, è possibile sfruttare al massimo l’AI di Google per generare nuove informazioni e idee, migliorando così la capacità di innovazione e la competitività sul mercato.

Si inizia dai tanti tool per l’analisi dei dati, tra questi figurano:

• BigQuery, un data warehouse di Google Cloud pensato per l’analisi delle grandi moli di dati. Può essere usato per identificare modelli e andamenti relativi, per esempio, all’andamento dei mercati o alle nascenti abitudini dei clienti. BigQuery è serverless, lavora in Cloud e questo è un enorme vantaggio perché sgrava le imprese dall’obbligo di avere un’infrastruttura hardware e software proprietaria.
• Firebase è piattaforma utile allo sviluppo di applicazioni web oppure mobili che possono essere finalizzate alla raccolta di dati e allo sviluppo di nuove funzionalità
• Dataflow è uno strumento che elabora i flussi di dati in tempo reale

A questi strumenti si affiancano Vision API e AutoML Vision. Il primo ha il pregio di riconoscere oggetti e testi nelle immagini e, oltre a essere utilizzato per esaminare immagini di prodotti, aiuta a migliorarli o a crearne di nuovi. AutoML Vision è invece utile al riconoscimento di immagini secondo parametri specifici.

Va da sé che Google Gemini si declina in una famiglia di strumenti dediti alla generazione di testi e quindi anche di carattere pubblicitario, oltre a suggerire idee per intere campagne di marketing.

Iniziare con l’intelligenza artificiale Google

Prima di approcciarsi all’AI di Google è necessario farsi un’idea precisa di quali prodotti formano l’insieme di servizi e prodotti AI di Big G e, in seguito, individuare quali possono fare al caso e quali, al contrario, non servono all’azienda o potranno servirle in futuro.

La digitalizzazione è un processo e come tale va intesa e dispiegata. Vanno impostate delle fasi, delle milestone, dei sistemi di test, di verifica, di tuning e di implementazione.

Valutare le esigenze aziendali

Le valutazioni vanno fatte sotto l’egida di due principi granitici. Il primo obbliga a capire le priorità tra i processi aziendali e il secondo impone la reingegnerizzazione dei processi stessi, partendo però dal fatto che quelli esistenti non vanno del tutto demoliti e costruiti ex novo, perché c’è sempre qualcosa di buono da salvare e attorno a cui edificare i sistemi e i processi AI.

Il rapporto tra aziende e AI è vicendevole: è vero che le AI devono adeguarsi alle esigenze delle imprese, è anche vero che queste ultime devono essere in grado di cambiare per sfruttare al meglio le prime.

Scegliere le soluzioni AI giuste

Vale per qualsiasi AI, non solo quelle di Google: l’analisi dei flussi e dei processi aziendali deve coinvolgere tutti i livelli dell’azienda e deve essere supportata da specialisti in materia, siano questi profili professionali interni oppure esterni.

Uno schema di massima può essere definito così:

• identificare il problema da risolvere o il flusso aziendale da migliorare
• valutare l’impatto delle soluzioni AI individuate
• allocare le risorse necessarie, anche rivolgendosi ad aziende di consulenza che possono fornire le competenze indispensabili
• stabilire un progetto pilota che usi un piccolo campione di dati prima di prendere decisioni definitive.

La qualità dei dati è fondamentale. In assenza di dati appropriati per qualità e quantità è inutile addentrarsi tra i meandri delle AI che, in ogni caso, restituiscono risultati in linea con le informazioni con le quali sono alimentate.

Occorre anche implementare un sistema di monitoraggio utile a garantire che lo sviluppo dei sistemi AI sia in linea con le politiche e con le aspettative aziendali, oltre a essere rispettosi delle norme nazionali e sovranazionali.

Tutto ciò è finalizzato a valutare in modo ponderato che le soluzioni AI scelte o prese in considerazione siano vantaggiose per le aziende.

Implementare e gestire le soluzioni di intelligenza artificiale Google

Oltre ai test che devono precedere l’adozione su ampia scala, la governance deve tenere conto anche dell’uso responsabile delle AI, aspetto sul quale Google insiste molto collaborando con esperti in diverse discipline (IT, legali, filosofiche e sociali) per stabilire limiti di affidabilità che rispettino la privacy, la trasparenza e l’eliminazione dei pregiudizi che minano i dati.

Fatti salvi questi capisaldi, l’implementazione delle soluzioni AI è da intendere come incrementale, un flusso dopo l’altro, un processo dopo l’altro, seguendo la logica operativa dettata dalle implementazioni stesse. Se, per esempio, si inizia dall’assistenza ai clienti, il dispiego delle AI può ragionevolmente includere l’amministrazione (deputata al controllo della fatturazione del supporto o dei canoni di assistenza) e, a seguire, un dipartimento aziendale che lavora a stretto contatto con l’amministrazione stessa come, per esempio, il comparto commerciale.