Come ogni nuova tecnologia, molte persone desiderano utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per aiutarsi nel proprio lavoro. Accenture riparazioni ha scoperto che l’89% delle aziende ritiene che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per rendere i servizi più umani aprirà loro maggiori opportunità. Ciò imporrà il cambiamento: Accenture ha inoltre rilevato che l’86% delle aziende ritiene che sarebbe necessario modernizzare la propria infrastruttura IT e tecnologica.

La sfida è che i progetti di intelligenza artificiale generativa aziendale richiederanno tempo per essere progettati, testati, realizzati e scalati. Anche con il percorso rapido verso la produzione offerto dai nuovi stack di intelligenza artificiale generativa, il rischio è che le persone prendano la situazione in mano. Ciò porterà a implementazioni di IA generativa fuori dai libri contabili e al di fuori del regno dell’IT, chiamate IA ombra. Queste implementazioni non autorizzate dell’IA ombra avranno luogo quando le aziende non si impegneranno tempestivamente in conversazioni sull’intelligenza artificiale generativa e non forniranno ai team gli strumenti a basso attrito di cui hanno bisogno per avere successo. 

Ad esempio, supponiamo che un team di vendita desideri aiuto per scrivere le lettere via email dei potenziali clienti e desideri utilizzare l'intelligenza artificiale generativa nelle proprie attività di prospezione. Mettere i dati in un pubblico grande modello linguistico (LLM) potrebbe aiutare il team a essere più produttivo, a concludere più affari e quindi a garantire la crescita dell'azienda. L’argomento sarà: perché dovrebbero fermarsi e rischiare che altre aziende vadano avanti?

Anticipa la domanda di IA generativa

Le aziende dovrebbero discutere con i propri dipartimenti su come pensano all’intelligenza artificiale generativa e su cosa vogliono migliorare. Ciò può offrire opportunità di coinvolgimento, ascoltare ciò che vogliono i team aziendali e quindi pianificare di fornire una strategia più completa. Può anche essere un'opportunità per consigliare i team su ciò che è possibile fare, approfondire i vantaggi e sfatare eventuali esagerazioni o malintesi. 

Queste conversazioni possono offrire ai membri del team l’opportunità di scoprire di più sui problemi aziendali che i loro colleghi devono affrontare e quindi esaminare come progettare e costruire servizi di intelligenza artificiale generativa che soddisfino tali esigenze. Una parte essenziale di tutto questo sarà il modo in cui le aziende potranno prendere i dati di cui i loro team già dispongono e combinarli con l’intelligenza artificiale generativa per renderli ancora più utili.

Nell'esempio di un team di vendita, come puoi ottenere informazioni sui tuoi prodotti pronte in modo che un sistema di intelligenza artificiale generativa possa utilizzare la tua terminologia e punti di vendita precisi nelle risposte che fornisce? Invece di utilizzare solo i dati su cui sono stati formati i LLM, aggiungere i tuoi dati al mix può offrire un miglioramento della produttività, ridurre potenziali allucinazioni legate all'intelligenza artificiale e offrire una personalizzazione efficace. Allo stesso tempo, puoi mantenere qualsiasi materiale sensibile sotto il tuo controllo, anziché consegnarlo a terzi.

Differenziazione con dati e intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa dovrebbe aiutarti a differenziare ciò che fa la tua azienda. Tuttavia, il solo utilizzo dei LLM pubblici non garantirà questo risultato e suonerai come tutti gli altri. Le aziende possono rendere le proprie strategie di intelligenza artificiale generativa più efficaci e su misura per loro e per i dipendenti portando i propri dati sul tavolo utilizzando la generazione aumentata di recupero o RAG. 

RAG prende i tuoi dati, li prepara per l'uso con l'intelligenza artificiale generativa e quindi li trasmette come contesto a LLM quando il tuo dipendente chiede una risposta. RAG contribuisce alla risoluzione di problemi come le allucinazioni e rende i risultati più pertinenti per la tua organizzazione e i tuoi clienti, anziché ottenere risultati simili ad altre aziende che pongono lo stesso tipo di domande. Questo è qualcosa che devi fare per la tua organizzazione e i tuoi clienti, poiché nessun'altra azienda avrà la stessa profondità o combinazione di dati che puoi fornire.

Per implementarlo, dovrai combinare vari strumenti provenienti da archivi di dati vettoriali e integrazioni AI per creare uno stack RAG che renda più semplice e veloce iniziare. Fornire tutto questo rapidamente ti aiuterà a prevenire alcune di quelle implementazioni “non ufficiali” che i team potrebbero provare a fare da soli mentre aspettano l’IT centrale. Tecniche come RAG riducono anche i rischi di fuga di dati consentendo di sfruttare i dati aziendali per un contesto migliore senza addestrarli nel LLM.

Nel corso del tempo, potresti voler rendere i servizi di intelligenza artificiale generativa disponibili a più utenti all'interno della tua organizzazione adottando approcci low-code e no-code alla creazione di servizi. L'adozione di un approccio da "centro di eccellenza", in cui è possibile offrire guida e supporto anziché eseguire implementazioni complete, aumenta le possibilità di rendere queste tecnologie accessibili a tutti senza essere rallentati dall'IT centrale, pur mantenendo i giusti guardrail in atto su come questi servizi vengono utilizzati nella pratica.

Costruire nel tempo un approccio maturo all’intelligenza artificiale generativa

Guardando più in generale, le aziende dovranno elaborare i propri modelli di maturità dell’intelligenza artificiale generativa, in cui considerino gli elementi tecnologici insieme a questioni come privacy e conformità dei dati, impatto sociale e cultura di squadra. Questi elementi non si verificano nel vuoto, quindi pensarci tempestivamente ti offre maggiori possibilità di assicurarti di adottare l'approccio giusto nel tempo, rendendo più semplice il rispetto di tutte le norme e i regolamenti pertinenti che vengono sviluppati.

Oltre a ciò, dovresti moderare le aspettative e stabilire il livello su ciò che l’intelligenza artificiale generativa è e può realmente offrire. Ad esempio, l’intelligenza artificiale generativa non ti consentirà di sostituire fasce di personale con l’intelligenza artificiale. Invece, l’intelligenza artificiale generativa può offrire personale migliore e più produttivo in grado di utilizzare strumenti nella propria vita lavorativa per competere con altre aziende che non dispongono di intelligenza artificiale generativa o che hanno a disposizione strumenti LLM standard. Il personale dotato dell'intelligenza artificiale può svolgere più lavoro, a livelli di qualità più elevati e iniziare a gestire gli elementi del tuo arretrato per cui in precedenza non disponevi della larghezza di banda. Con così tanto potenziale per questi strumenti, dobbiamo superare le potenziali insidie, inclusa l’IA ombra.

Come viene sempre detto a Peter Parker in “Spiderman”, un grande potere comporta grandi responsabilità. Nel caso dell’intelligenza artificiale generativa, sfruttare questo potere sarà una posta in gioco per tutte le organizzazioni. Assumersi la responsabilità di mettere rapidamente l’IA generativa nelle mani di coloro che possono davvero trarre vantaggio da tale potere sarà l’occasione in cui le organizzazioni potranno differenziarsi ed evitare le insidie ​​dell’IA ombra.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/getting-ahead-of-shadow-generative-ai/