generative-aiL'IA generativa usa il Deep Learning, una forma sofisticata di Machine Learning (ML) che gestisce attività complesse e set di dati di grandi dimensioni per creare nuovo contenuto in risposta a semplici richieste in linguaggio naturale. Come uno chef che cucina piatti unici, un musicista che compone canzoni o uno scrittore che scrive storie, l'IA generativa è creativa e innovativa.
L'IA generativa è un sottoinsieme dell'IA, termine che indica qualsiasi sistema o computer in grado di eseguire attività simili a quelle umane usando modelli di Machine Learning per identificare e imitare schemi nei dati raccolti. Tramite cicli di feedback continui, il sistema o il computer migliora gradualmente le sue prestazioni.
Dall'automazione delle operazioni di routine alla personalizzazione delle esperienze dei clienti, le organizzazioni si affidano sempre di più all'IA per le aziende per migliorare l'efficienza, favorire l'innovazione e creare un vantaggio competitivo. Tuttavia, il campo dell'intelligenza artificiale comprende una varietà di tecnologie che operano in modi diversi.
La capacità dell'IA generativa di generare nuovi output, che si tratti di testo, immagini, musica o codice, rappresenta un miglioramento significativo nella tecnologia dell'intelligenza artificiale. In poco tempo, ha aperto infinite possibilità per le organizzazioni di diversi settori.
Ogni tipo di IA ha uno scopo specifico, che risponde a esigenze aziendali diverse. Comprendendo ciò che ogni tipo può e non può fare per la tua organizzazione, puoi massimizzarne il potenziale. Ecco alcuni tipi di comuni di intelligenza artificiale:
L'IA tradizionale automatizza e ottimizza attività specifiche. Poiché si basa su modelli di Machine Learning con regole e algoritmi predefiniti, viene ampiamente usata per le attività ripetitive in cui l'efficienza e la precisione sono fondamentali, ad esempio nella produzione o nell'elaborazione dei dati. L'IA tradizionale include IA predittiva e IA conversazionale.
L'IA predittiva prevede i risultati in base all'analisi dei dati storici. Può analizzare i comportamenti passati, individuare schermi e prevedere i risultati futuri con accuratezza elevata. L'IA predittiva è fondamentale per la finanza, l'assistenza sanitaria, la produzione e il marketing.
L'IA conversazionale è alla base di chatbot e assistenti virtuali che facilitano le interazioni in linguaggio naturale tra esseri umani e computer tramite interfacce testuali o vocali. L'IA conversazionale si basa su modelli di Machine Learning e sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il linguaggio naturale e generare risposte simili a quelle umane.
L'IA generativa, l'IA predittiva e altri tipi di intelligenza artificiale hanno un'ampia gamma di applicazioni pratiche in vari settori e funzioni aziendali. Ecco alcuni esempi di utilizzo dei diversi tipi di intelligenza artificiale:
Le applicazioni dell'IA generativa includono:
Data la rapida crescita dell'intelligenza artificiale per le aziende, i responsabili devono affrontare in modo proattivo i rischi associati. Questi rischi includono la potenziale distorsione nei dati di training dell'IA, la mancanza di trasparenza sul modo in cui gli algoritmi prendono decisioni durante la generazione dell'output e l'abuso intenzionale dell'IA per scopi dannosi, ad esempio la diffusione di disinformazioni e la creazione di deepfake.
Nell'ambito del suo impegno a promuovere l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale, Microsoft ha creato sei principi per l'intelligenza artificiale responsabile per facilitare lo sviluppo e l'uso di sistemi di IA generativa e di altri sistemi di intelligenza artificiale.
Come protagonista della prossima fase di innovazione e trasformazione aziendale basata su intelligenza artificiale, l'IA generativa promette di continuare a ridisegnare il modo in cui le organizzazioni operano e interagiscono con i clienti.
Segui queste tendenze:
I miglioramenti continui nei modelli di Machine Learning includeranno algoritmi di training più intelligenti, apprendimento con supervisione automatica e altri avanzamenti nell'architettura e nel training dei modelli. Questo si tradurrà in output di qualità superiore ed esperienze utente più intuitive.
L'uso complementare dell'IA generativa con altri tipi di intelligenza artificiale migliorerà le funzionalità del sistema e aumenterà l'efficienza. Nello sviluppo di prodotti ad esempio, le organizzazioni possono usare l'IA predittiva per identificare le future richieste del mercato, l'IA generativa per suggerire nuovi prodotti che rispondano alle nuove esigenze e l'IA conversazionale per raccogliere feedback dei clienti e perfezionare continuamente i progetti dei prodotti.
L'integrazione più profonda dell'IA generativa con altri tipi di intelligenza artificiale potenzierà i processi decisionali e di risoluzione dei problemi complessi. Nel servizio clienti ad esempio, i chatbot o gli assistenti virtuali che combinano l'elaborazione del linguaggio naturale con l'IA generativa possono creare dinamicamente risposte intelligenti e personalizzate in base all'analisi in tempo reale delle esigenze, del sentiment e del contesto degli utenti.
L'enfasi sull'intelligenza artificiale responsabile aumenterà. Aziende, enti pubblici, università e altre organizzazioni continueranno a porre l'accento sull'equità, la trasparenza, la responsabilità e altre prassi per lo sviluppo e la distribuzione dell'intelligenza artificiale. Scopri di più sull’impegno di Microsoft per l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale. Esplora poi gli strumenti e i processi disponibili per aiutare la tua organizzazione a gestire i rischi dell'IA in modo efficiente.
Comprendere cosa contraddistingue l'IA generativa e gli altri tipi di intelligenza artificiale è la chiave per ottenere i massimi vantaggi da ognuna di esse, usate da sole o in combinazione con altri tipi di intelligenza artificiale.
A differenza dell'IA predittiva, l'IA generativa non prevede i risultati in base ai dati storici. A differenza dell'IA conversazionale, non genera un dialogo simile a quello umano. Crea un nuovo lavoro con un input umano minimo migliorando costantemente l'output, un fattore essenziale per favorire l'innovazione e mantenere la competitività nel mondo digitale di oggi.
Continua a informarti sulle differenze tra l'IA generativa e gli altri tipi di intelligenza artificiale e su come usarla al meglio nella tua organizzazione
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