La sua capacità di scrivere testi, comporre musica e creare arte digitale ha conquistato i titoli dei giornali di tutto il mondo, convincendo milioni di persone a sperimentarne l’utilizzo. Non si tratta però di un semplice passatempo, ma di uno strumento destinato ad avere un impatto senza precedenti sulle imprese e sulla società. Stiamo parlando della Generative AI, quella forma di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti. Nasce all’interno di un ecosistema in cui esistono tre elementi: la capacità di imitare l’intelligenza umano attraverso lo sviluppo di algoritmi, propria dell’Artificial Intelligence (AI), la capacità di imparare dai dati in modo iterativo, tipica del Machine Learning (ML), e la capacità di capire, interpretare e manipolare il linguaggio umano che caratterizza il Natural Language Processing (NLP).
Siamo ormai abituati a “parlare” con la tecnologia, ma con la Generative AI siamo diventati in grado di generare anche nuovi contenuti. Fondamentale è il prompt, ovvero l’input che viene dato alla GenAI affinché questa possa generare una risposta. La domanda che poniamo alla Intelligenza Artificiale generativa influenza, infatti, in misura significativa la qualità del risultato finale: più è chiara e specifica la richiesta, migliore sarà il contenuto generato.
Possiamo pensare alla Generative AI come a un artista che dipinge senza sapere quello che sta dipingendo: può creare immagini, testi, audio e video nuovi. Le potenzialità dello strumento sono immense e promettono di cambiare in modo sostanziale il nostro modo di vivere. In che modo allora la GenAI può essere contestualizzata all’interno di un’architettura IT aziendale? E quale contributo può offrire al business?
Il contributo della Generative AI al business
Negli ultimi anni l’industria ha investito cifre da capogiro nella sperimentazione dell’Intelligenza Artificiale. Concetti come quelli di riconoscimento delle immagini, rilevamento oggetti, modulazione del linguaggio, traduzione automatica sono sul tavolo dell’IT di tutte le più grandi multinazionali. Oggi la terra promessa dell’intelligenza artificiale, realizzata dalla GenAI, è il generative design, il paradigma che promette di cambiare completamente il nostro modo di disegnare, concepire e produrre prodotti. Un’applicazione altrettanto importante è legata alla generazione di nuovi dati sintetici, su cui le organizzazioni potrebbero poi basare successive analisi.
La Generative AI, insomma, è destinata a diventare uno strumento strategico per le aziende. Essa è integrabile in soluzioni di business, a condizione che venga creato un ecosistema più complesso in cui la GenAI è alimentata da dati e restituisce a sua volta dati per altre applicazioni. Per diventare davvero strategica dev’essere infatti inserita all’interno di un ecosistema da cui possa attingere dati strutturati e destrutturati.
Non è un caso che la GenAI si sia diffusa una volta che gli strumenti di raccolta dei Big Data hanno raggiunto una piena maturità. Tutte le informazioni – dati strutturati e destrutturati interni all’azienda, ma anche
provenienti dall’esterno, da siti web e app – vengono raccolte e archiviate all’interno delle lake house, dove i dati vengono organizzati e trasmessi agli strumenti di AI, AI generativa e NLP. I risultati di tali processi vengono poi reimmessi nella lake house, creando un circolo virtuoso che mette a disposizione di tutti gli strumenti di frontend (tradizionali, web e app) tutte queste informazioni.
L’esperienza di Abstract con la GenAI
La Generative AI contribuisce, dunque, a far circolare le informazioni e può aiutare a “filtrare” quelle più interessanti per l’azienda. Proprio a questo scopo il team Abstract ha utilizzato la GenAI in un progetto per un cliente del Fashion, per colmare la distanza tra il modo in cui il prodotto veniva classificato all’interno dell’azienda e il modo in cui era percepito invece dal cliente finale.
Il progetto poneva due ordini di problemi. Si trattava di capire come venisse percepito il prodotto rispetto alle categorie interne all’azienda e verificare se queste ultime risultassero sempre attuali. Partendo dalle recensioni online dei clienti, tramite un’attività di data cleaning, si è creata una base dati da sottoporre alla Generative AI per creare una lista di parole chiave, rappresentative dei commenti lasciati dagli acquirenti del prodotto. Per ciascuna parola estratta e filtrata dai commenti, è stata chiesta alla GenAI anche una descrizione nel contesto di business.
Gli esperti di Abstract hanno potuto così creare uno spazio vettoriale nel quale collocare e mettere in relazione le parole chiave. Aggiungendo le descrizioni generate in riferimento ai target concept, ovvero le categorie ipotizzate dall’azienda, con i giusti prompt la Generative AI ha permesso di ridurre la distanza tra il modo in cui clienti percepivano il prodotto (le recensioni) e il modo in cui veniva percepito all’interno dell’azienda (le categorie). Attraverso l’uso combinato di queste tecniche l’azienda cliente ha potuto così definire ciascun prodotto in base a una categoria che rispecchia l’opinione dei suoi clienti.
Questa nuova tecnica basata sulla Generative AI ha dato risultati eccellenti. Migliori delle tecniche più tradizionali che Abstract aveva implementato in precedenza.
A cura di di Maria Grazia Baragioli, Chief Data Intelligence Officer di Abstract, ed Edgardo Di Nicola Carena, Head of Data Science di Abstract
