La rivoluzione dell'intelligenza artificiale generativa nella creazione di contenuti

10 gen 2024
PROSPETTIVA AZIENDALE

Nell'era della trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale (IA) svolge un ruolo cruciale nel guidare l'innovazione e l'efficienza aziendale. Uno degli ultimi sviluppi del mercato è l'IA generativa, una tecnologia rivoluzionaria in grado di guidare campi che vanno dalla creazione di arte digitale all'automazione dei processi. Il suo impatto si estende alla catena di approvvigionamento, dove può migliorare l'efficienza e il processo decisionale.

L'IA generativa assiste il processo decisionale per organizzare i processi logistici
 

“I rapidi progressi tecnologici dell'intelligenza artificiale, così come di altre tecnologie quali la robotica, il cloud computing e l'Internet delle Cose, stanno trasformando discipline, economie e industrie, oltre a mettere in discussione l'idea di cosa significhi essere umani", afferma l'Unesco1.

I sistemi di intelligenza artificiale possono identificare modelli, fare previsioni probabilistiche e operare senza supervisione in determinati scenari. L'IA viene utilizzata in una moltitudine di campi, come la computer vision e il riconoscimento automatico del parlato.

Le differenze tra IA generativa e IA tradizionale

  • Obiettivi e approccio. L'IA generativa si concentra sulla creazione di contenuti nuovi e originali, mentre l'IA tradizionale si concentra sulla risoluzione di compiti specifici impiegando algoritmi progettati per eseguire azioni specifiche e regole predefinite.
  • Allenamento e dati. L'IA generativa viene addestrata mediante grandi insiemi di dati, consentendole di imparare dalla struttura e dalle caratteristiche delle informazioni. Al contrario, l'IA tradizionale ha spesso bisogno di insiemi di dati strutturati per addestrare gli algoritmi supervisionati.
  • Flessibilità e adattabilità. I modelli generativi si distinguono per la loro notevole flessibilità e capacità di affrontare un'ampia gamma di compiti legati alla generazione di contenuti, che vanno dalla creazione di immagini realistiche alla produzione di testi coerenti. L'IA tradizionale tende a specializzarsi in compiti specifici. Inoltre, richiede la definizione manuale di regole e caratteristiche per ogni azione, il che limita la sua adattabilità a nuovi compiti senza una significativa riprogrammazione.
  • Creatività e originalità. L'IA generativa può creare contenuti creativi e originali, come le opere d'arte generate dalle GAN (generative adversarial networks) o i testi prodotti dai modelli linguistici. L'IA tradizionale si concentra sull'automazione di attività basate su regole e non è progettata per creare autonomamente contenuti creativi.

Il potenziale dell'IA generativa per le imprese

Una ricerca2 condotta congiuntamente da Microsoft, GitHub e MIT Sloan School of Management conferma l'enorme potenziale dell'IA generativa per l'industria: "Le applicazioni di intelligenza artificiale generativa sembrano destinate ad aumentare la produttività umana. È stato dimostrato che i modelli di IA sono in grado di svolgere compiti pari a quelli degli esseri umani in aree che vanno dalla comprensione del linguaggio naturale al riconoscimento delle immagini".

La ricerca di Microsoft presenta prove del fatto che gli strumenti di IA generativa hanno effetti positivi sulla produttività. Ad esempio: "I programmatori che hanno utilizzato Copilot sono stati in grado di completare le attività il 55,8% più velocemente", manifestano gli autori dello studio. Sviluppato da GitHub e OpenAI, Copilot è un assistente basato sull'intelligenza artificiale per la scrittura del codice adoperato dagli sviluppatori di software.

Le aziende che fanno uso dell'intelligenza artificiale generativa cercano di adeguare i modelli linguistici alle loro esigenze e ai loro casi d'uso specifici. L'obiettivo è quello di ottenere interazioni naturali in linguaggio umano a partire dai dati e dai documenti dell'utente. Per farlo, esistono tre opzioni:

  • Formare un modello personalizzato partendo da zero. Si tratta di un'opzione più difficile, con costi di apparecchiature e di calcolo che non sono accessibili a tutte le aziende.
  • Affinare un modello esistente. Si tratta di aggiornare un modello esistente con i propri dati. Questa opzione rappresenta un'area con un grande potenziale di sviluppo nel mondo degli affari.
  • Utilizzare un modello precedentemente formato e aggiunge informazioni di contesto. Invece di avere un proprio modello linguistico, viene adoperato un modello precedentemente sviluppato per analizzare le informazioni corrispondenti al momento opportuno.

Questa moderna tecnologia potrebbe aggiungere trilioni di dollari all'economia globale, conclude un rapporto di McKinsey3. Secondo la società di consulenza statunitense, si tratterà di un'innovazione che avrà un impatto significativo su tutti i settori industriali e, in particolare, il settore bancario, l'alta tecnologia e le scienze della vita potrebbero conquistare una quota maggiore di ricavi".

L'intelligenza artificiale generativa è un ramo dell'IA che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti sulla base di dati esistenti

Grazie all'intelligenza artificiale generativa, le aziende potrebbero sviluppare prodotti più velocemente, migliorare l'esperienza dei clienti o aumentare la produttività dei dipendenti. Un'indagine condotta da Gartner4 su oltre 2.500 dirigenti ha individuato le principali ragioni per cui le aziende dovrebbero investire nell'IA generativa: esperienza e fidelizzazione dei clienti (38%), crescita dei ricavi (26%), ottimizzazione dei costi (17%) e continuità aziendale (7%). Infatti, la società di consulenza prevede che entro il 2025 il 30% delle aziende avrà implementato una strategia di test e sviluppo di IA, rispetto al 5% che l'ha già fatto nel 2021.

Gartner evidenzia le opportunità che possono essere generate nelle imprese dall'IA generativa:

  • Aumento dei ricavi. Le aziende con livelli più elevati di maturità dell'IA otterranno maggiori ricavi. In che modo? Saranno in grado di creare nuovi prodotti più rapidamente e di migliorare i servizi offerti. "Entro il 2025, oltre il 30% dei nuovi farmaci e materiali sarà sviluppato sistematicamente con tecniche di IA generativa. Questa tecnologia trasformerà fortemente l'industria farmaceutica, in quanto sarà in grado di diminuire i costi e i tempi di scoperta di nuovi farmaci", si legge nell'analisi.
  • Riduzione dei costi e crescita della produttività. L'intelligenza artificiale generativa migliora le capacità dei lavoratori di scrivere e modificare testi o produrre immagini. Permette inoltre di riassumere, semplificare e classificare i contenuti e di generare, tradurre e verificare il codice software. Inoltre, può migliorare le prestazioni dei servizi chatbot.
  • Mitigare i rischi. Una delle capacità dell'IA generativa è quella di analizzare e fornire una visibilità più ampia e profonda dei dati (dalle transazioni dei clienti fino al codice software). Grazie a queste informazioni, il sistema identifica istantaneamente gli schemi e i potenziali rischi per le aziende.

IA generativa nella supply chain

Quale impatto avrà l'intelligenza artificiale generativa sulla supply chain? I progressi e la ricerca nell'IA generativa possono anticipare notevoli progressi nello sviluppo di idee creative per integrare questa tecnologia in vari scenari, tra cui quello logistico.

L'IA generativa si trova in un punto di inflessione nella catena di fornitura. Un'indagine di IBM5 rivela che l'85% dei dirigenti considera l'implementazione di capacità di IA generativa come uno dei fattori chiave per gli investimenti in automazione. Il 20% di loro ha dichiarato che l'IA generativa è di vitale importanza per il loro futuro nell'automazione.

Perché? L'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per migliorare le competenze dei lavoratori automatizzando molti compiti che prima richiedevano l'intervento umano. Questa tecnologia è in grado di raccogliere informazioni e fornire assistenza nel processo decisionale relativo all'organizzazione dei processi produttivi, alla gestione delle risorse disponibili o alla gestione delle scorte.

IBM distingue tre aree fondamentali in cui l'IA generativa può avere un impatto sulla supply chain:

  1. Supporto. L'IA generativa viene applicata per aumentare la produttività in attività come lo sviluppo di ricerche di mercato, l'analisi delle tendenze, il servizio clienti o la codifica di software. “Abbiamo registrato un miglioramento del 90% nella velocità di codifica. Con l'IA, possiamo ridurre a poche ore qualcosa che richiede tre mesi e ottenere un'analisi in tempo reale", confermano gli autori dello studio.
  2. Flussi. L'IA generativa analizza le azioni migliori per l'azienda sulla base di grandi serie di dati interni ed esterni. Può anche ottimizzare i processi decisionali complessi e facilitare la comunicazione in linguaggio naturale (e multilingue) nelle catene di fornitura globali.
  3. Collaborazione. Il valore più significativo dell'IA generativa deriverà probabilmente dallo scambio globale di informazioni generate dall'intelligenza artificiale tra i vari attori coinvolti nella catena di fornitura. "La tecnologia IA generativa potrebbe svolgere un ruolo molto interessante nella sostenibilità, diventando una piattaforma per la collaborazione piuttosto che per la competizione", sostengono gli autori.

Applicazioni dell'IA generativa nella logistica

Uno studio6 della TBS Business School di Tolosa (Francia) indica una delle applicazioni dell'IA generativa con il maggior potenziale nella supply chain: l'analisi dei dati. "L'IA generativa può apportare benefici alla supply chain, come una maggiore efficienza dei processi, la previsione, l'evasione degli ordini e l'analisi rapida di grandi quantità di dati per facilitare un processo decisionale migliore e più rapido, nonché una formazione più solida per i dipendenti", osservano gli autori.

Anche la società di consulenza Ernst & Young sottolinea come l'analisi dei dati con l'IA contribuisca al miglioramento del business. Lo studio7 How supply chains benefit from using generative AI mostra che molte organizzazioni utilizzano l'IA per analizzare grandi quantità di dati storici sulle vendite e sulle tendenze del mercato al fine di creare modelli di domanda in tempo reale. "Con l'IA generativa è possibile definire livelli di inventario ottimali, programmi di produzione e piani di distribuzione che soddisfino in modo efficiente le richieste dei clienti", segnalano gli autori.

L'IA generativa produce contenuti unici e reali come immagini, video, musica o testo

Le aziende usano anche l'analisi dei dati con l'IA generativa per ottimizzare le attività di manutenzione predittiva. "Imparando dai dati raccolti dalle macchine, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono creare piani di manutenzione e correlarli al momento in cui potrebbe verificarsi un guasto". Le aziende possono adattare i loro programmi di manutenzione quando necessario, limitare i tempi di inattività e i costi e prolungare la vita delle loro apparecchiature", osserva Ernst & Young.

Analizzando i dati e, grazie alla funzione "chat", l'intelligenza artificiale generativa giunge a conclusioni che aiutano le aziende a prendere decisioni strategiche per i loro processi logistici. Uno scenario ottimale sarebbe quello in cui i chatbot forniscono ai responsabili della logistica raccomandazioni come le scorte di cui hanno bisogno per poter servire i loro clienti.

Ernst & Young sottolinea l'importanza della funzione di "chat" dell'IA generativa nella formulazione della domanda predittiva: porre domande che aiutino a rendere più accurate le previsioni. “Ad esempio, un'azienda biotecnologica può eseguire diversi scenari "what-if" sul modo in cui si procura determinate sostanze chimiche per i suoi prodotti e su cosa potrebbe accadere in caso di crisi o altri eventi che modificano o interrompono le operazioni quotidiane. Gli attuali strumenti di IA generativa suggeriscono varie azioni se le cose vanno male", spiegano gli autori. La funzione di chat potrebbe anche migliorare il servizio clienti generando automaticamente risposte personalizzate, riducendo così il tempo e le risorse necessarie per servire gli utenti.

Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa offre l'opportunità di migliorare le relazioni e la gestione dei fornitori automatizzando la creazione di e-mail e messaggi. Secondo la società di consulenza, ad esempio, questi strumenti sono utili per fornire raccomandazioni ed estrarre informazioni da contratti di grandi dimensioni per aiutare le aziende a prepararsi meglio per eventuali negoziati.

Secondo lo studio di Ernst & Young, l'IA generativa nella gestione della supply chain consentirà alle organizzazioni di diventare più resilienti e sostenibili e di trasformare le strutture dei costi.

In che modo Mecalux studia l'IA generativa?

Mecalux, azienda leader nelle soluzioni intralogistiche, sta studiando il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa con l'obiettivo di ampliare le capacità tecnologiche dei magazzini dei suoi clienti.

Il team tecnico di Mecalux Software Solutions ha iniziato a esplorare tre casi di utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa:

  • Gestione documentale. Creare uno strumento di aiuto interno per i team operativi e di assistenza remota di Mecalux. L'intelligenza artificiale generativa analizzerà tutta la documentazione tecnica su ogni struttura logistica e, attraverso un'interfaccia utente, fornirà tutte le informazioni necessarie agli esperti per prendere più rapidamente decisioni informate.
  • Programmazione e sviluppo software. Assistere i programmatori di Easy WMS nell'esecuzione dei loro compiti. L'obiettivo dell'intelligenza artificiale generativa è quello di accelerare il processo di programmazione di nuove funzionalità generando codice sorgente basato su descrizioni in linguaggio naturale. I modelli generativi possono accelerare il processo di sviluppo del software fornendo suggerimenti sul codice.
  • Supporto all’utente finale. Mecalux sta studiando come integrare l'intelligenza artificiale generativa in Easy WMS per rispondere alle domande in modo conversazionale, simulando l'interazione umana. Ad esempio, il responsabile della logistica potrebbe richiedere la creazione di dashboard specifiche per valutare il tempo medio dedicato alla preparazione degli ordini.

IA generativa nel software di gestione magazzini

I più moderni sistemi di gestione del magazzino (WMS) presenti sul mercato incorporano già funzionalità di intelligenza artificiale. Le aziende possono quindi avvalersi degli strumenti di analisi dei big data del software gestionale per facilitare l'interpretazione delle informazioni generate sulle diverse attività di magazzino. Con un'analisi operativa approfondita, le aziende sono in grado di pianificare le risorse, misurare le prestazioni aziendali e prendere decisioni strategiche.

La vera magia dell'IA generativa sta nella sua capacità di comprendere e rispondere alle domande come un essere umano. Può quindi rivoluzionare il modo in cui gli utenti interagiscono con il software di gestione del magazzino. I responsabili della logistica potrebbero porre domande più complesse e più ampie per ottenere risposte personalizzate attraverso testi, grafici o tabelle. Secondo uno studio8 della scuola di programmazione statunitense Master of Code, entro il 2025: "Circa il 90% del contenuto delle relazioni trimestrali delle aziende sarà creato con l'IA generativa".

 

 

Referenze