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Come gestire l'impatto dell'intelligenza artificiale generativa

by James Hundleby | 24/11/2023
Come gestire l'impatto dell'intelligenza artificiale generativa

Quali sono le implicazioni dell’intelligenza artificiale generativa e dei grandi modelli linguistici per l’industria della stampa?

Il 2023 è stato l’anno in cui è emersa l’intelligenza artificiale generativa (AI). 100 milioni di persone ora utilizzano ChatGPT, leader di mercato: all’epoca era l’applicazione in più rapida crescita nella storia. Come altri progressi tecnologici, nulla impedisce la sua integrazione in molti aspetti del nostro lavoro e della nostra vita personale.

L’intelligenza artificiale generativa segna un significativo passo avanti nella tecnologia, consentendo alle macchine di produrre testo, immagini e risposte di tipo umano. Ma l’intelligenza artificiale non è un essere cosciente (per quanto sorprendentemente “reale” possa a volte sembrare). Impara da miliardi di parole e frasi raccolte da miliardi di fonti, prevedendo quali parole probabilmente verranno dopo per creare una presenza spesso inquietante e dal suono umano nel testo.

Ciò può portare a risposte fulminee e dal suono umano, ma può anche contenere errori di fatto, problemi di copyright e ha causato preoccupazione per la forza lavoro esistente, che teme che il proprio lavoro possa essere licenziato. Tuttavia, dovremmo provare a trattare con cautela le notizie spaventose sull’intelligenza artificiale e vederla solo come un altro strumento che può essere utilizzato sul posto di lavoro. Uno che, se utilizzato correttamente e con i giusti guardrail in atto, può solo apportare vantaggi alla tua attività.

Le aziende più piccole e più agili sono nella posizione ideale per sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale e utilizzarla per risparmiare tempo in attività banali e liberare il personale da dedicare a progetti più redditizi

I modelli linguistici di grandi dimensioni, esemplificati da GPT-3 di OpenAI, sono sistemi di intelligenza artificiale avanzati ottimizzati su ampi set di dati Internet. Attraverso l’apprendimento non supervisionato, esplorano milioni e milioni di frasi, estraendo schemi e sfumature da diverse fonti di testo come articoli e libri. Con miliardi o trilioni di parametri, modelli come GPT-3 mostrano la comprensione contestuale ed eccellono in attività dalla traduzione alla scrittura creativa. In particolare, le aziende più piccole, che sono più agili, sono ben posizionate per sfruttare al massimo l’intelligenza artificiale e utilizzarla per risparmiare tempo in compiti banali e liberare il personale da dedicare a progetti più redditizi.

Opportunità e insidie

Ad esempio, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata nelle ricerche di mercato, offrendo approfondimenti sfumati attraverso l’analisi del testo. Nel marketing, semplifica la creazione di contenuti e personalizza la messaggistica con un clic del mouse. Col tempo diventerà uno strumento comodo e onnipresente per chiunque lavori con il linguaggio o i dati, proprio come una calcolatrice tascabile.

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono aumentare la produttività dei programmatori automatizzando attività ripetitive come la scrittura di codice, la generazione di dati di test, l'automazione dei test unitari, la risoluzione di errori di codice e la stesura di documentazione.

Anche il servizio clienti può trarne vantaggio. Gli LLM migliorano le interazioni con i clienti implementando chatbot, assistenti virtuali e sistemi di comunicazione automatizzati. Ciò si traduce in un servizio clienti più fluido e in un minore sforzo manuale. Un rapporto di Accenture ha mostrato che gli LLM potrebbero essere utili per affrontare il 70% delle interazioni del servizio clienti che non sono semplici e potrebbero trarre vantaggio da un bot conversazionale, potente e intelligente.

Nei team creativi, l'intelligenza artificiale può estrapolare nuove immagini da quelle esistenti, generare nuove foto basate sul volto di una persona o posizionare l'immagine di un prodotto in una nuova posizione. Oppure i clienti possono descrivere, a parole, quale design vorrebbero su una maglietta e l’intelligenza artificiale può fornire opzioni tra cui scegliere, proprio come DALL-E genera opere d’arte interpretando input verbali.

In alcune applicazioni, l’intelligenza artificiale può essere esternalizzata ai clienti stessi durante la personalizzazione dei propri prodotti. Presso Antigo Designer, i clienti possono utilizzare l'intelligenza artificiale per il rilevamento facciale nelle foto, mostrando le tangibili capacità di personalizzazione. Al di là dell’estetica, l’imposizione basata sull’intelligenza artificiale facilita tirature di stampa più efficienti e consente di risparmiare sprechi.

Per gli stampatori, questo miglioramento della produttività rappresenta un vantaggio evidente, in particolare con gli strumenti automatizzati per la creazione di contenuti che accelerano la produzione di materiale di marketing

I vantaggi per tutta l’azienda sono evidenti. Un nuovo studio sull’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sui lavoratori altamente qualificati ha rilevato che potrebbe migliorare le prestazioni di un lavoratore fino al 40% rispetto ai lavoratori che non la utilizzano. Le implicazioni per la forza lavoro sono ancora in fase di elaborazione, ma sembra probabile che, invece di causare disoccupazione di massa, l’intelligenza artificiale richiederà comunque input cognitivi umani per garantire che i risultati siano corretti. I dipendenti saranno in grado di far fronte a maggiori volumi di lavoro o dedicare più tempo ad attività rivolte alle persone come l’assistenza clienti, le vendite o la ricerca e sviluppo.

Per gli stampatori, questo miglioramento della produttività rappresenta un vantaggio evidente, in particolare con gli strumenti automatizzati per la creazione di contenuti che accelerano la produzione di materiale di marketing. Tuttavia, la tecnologia può contenere errori occasionali, che vanno da interpretazioni errate a problemi di precisione. Inoltre, affrontare la sfida di distinguere i fatti dalla finzione nella generazione di contenuti pone una vera preoccupazione, soprattutto in contesti che richiedono accuratezza fattuale. Sono sorti problemi di copyright anche a causa della formazione di ChatGPT su fonti disponibili al pubblico come i siti di notizie.

Prossimi passi con l'intelligenza artificiale

Nel settore della stampa, le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale generativa si concentrano su automazione, flussi di lavoro e robotica. L’ottimizzazione dell’intelligenza artificiale dei flussi di lavoro migliora la precisione e la velocità nelle attività, mentre l’integrazione della robotica anticipa i cambiamenti del flusso di lavoro, affrontando potenziali problemi in modo proattivo per una produttività continua. I costi della manodopera sono aumentati in tutto il mondo e, mentre la produzione ritorna verso basi produttive un tempo defunte negli Stati Uniti e in Europa verso le industrie “onshore”, l’intelligenza artificiale può aiutare gli stampatori a ottenere i risparmi tanto necessari.

L'impatto sul marketing e sulle ricerche di mercato si traduce in vantaggi pratici per le aziende: personalizzazione dei materiali di marketing e processo decisionale informato attraverso, ad esempio, l'analisi delle tendenze. Inoltre, le capacità di risparmio di tempo dell’intelligenza artificiale migliorano la produttività complessiva, reindirizzando l’attenzione verso compiti di alto valore, e l’integrazione di robot addestrati dall’intelligenza artificiale contribuisce all’efficienza operativa.

Gli stampatori dovrebbero rimanere informati e ottimisti sulle applicazioni e le innovazioni dell’intelligenza artificiale e pronti a cogliere le opportunità che offrono

Le capacità predittive dell’intelligenza artificiale generativa potrebbero migliorare la produzione just-in-time nel settore della stampa. Allineare i processi di produzione alle richieste anticipate del mercato diventa una strategia operativa, riducendo al minimo le scorte in eccesso e riducendo gli sprechi per una produzione più efficiente. Ad esempio, le aziende potrebbero prevedere le tendenze della moda, i problemi della catena di approvvigionamento o i prezzi delle materie prime analizzando enormi quantità di dati linguistici. L’analisi del sentiment consentirà alle aziende di monitorare la propria reputazione online e risolvere rapidamente eventuali problemi che si presentano.

Gli stampatori dovrebbero rimanere informati e ottimisti sulle applicazioni e le innovazioni dell’intelligenza artificiale e pronti a cogliere le opportunità che offrono. Dovrebbero anche avere gli occhi aperti riguardo al potenziale dirompente dell’intelligenza artificiale, in particolare nelle profonde sfide per la forza lavoro e i loro ruoli in evoluzione. Inoltre, la potenza di calcolo necessaria per aumentare l’uso dell’intelligenza artificiale non dovrebbe essere in conflitto con le misure di sostenibilità esistenti. Se non hai già adottato una politica sull’intelligenza artificiale, ora è il momento di iniziare a lavorarci.

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