L'adozione di strumenti di IA generativa è un trend ormai radicato: organizzazioni di ogni settore stanno rivedendo i propri processi per integrare gli assistenti intelligenti e i sistemi generativi per trasformare il business.
L'uso di contenuti generati offre numerosi vantaggi alle imprese, ma per assicurare un uso corretto delle nuove tecnologie bisogna considerare e gestire anche le sfide e i rischi che ne derivano.
Max Li, fondatore e CEO di Oort, individua come sfida principale derivante dall'uso dei contenuti generati la capacità di garantire l'accuratezza dei risultati. Gli LLM vengono addestrati su base di conoscenza molto estesa per essere in grado di rispondere a un ampio spettro di domande, relative a più argomenti.
Le compagnie utilizzano i modelli già addestrati e li perfezionano sui dati proprietari, specializzando il sistema su una base di conoscenza specifica per assistere i propri clienti e dipendenti. Il problema, spiega Li, emerge quando il sistema attinge dalla base di conoscenza generica per rispondere a una domanda che non è in grado di gestire con le informazioni specifiche su cui è stato addestrato.
Ciò può portare a risposte imprecise o errate che deteriorano l'esperienza utente e di conseguenza anche il rapporto dell'azienda coi consumatori. Per questo motivo, è necessario introdurre algoritmi che garantiscano l'accuratezza delle informazioni generate.
Sviluppare assistenti più intelligenti
Nello sviluppare assistenti virtuali spesso le imprese non considerano il fatto che, almeno nella loro versione base, i modelli linguistici potrebbero non essere sufficientemente "intelligenti" per rispondere alle richieste dei consumatori.
Affinché un chatbot sia davvero utile ed efficiente, il modello sottostante deve essere in grado di elaborare input di natura diversa, dal semplice testo a prompt vocali o visivi come immagini e video.
Il processo di inserimento dell'IA generativa nel business non può limitarsi allo sviluppo di assistenti virtuali, ma deve comprendere anche l'integrazione di algoritmi di elaborazione avanzati, capaci di processare le informazioni in molteplici forme.
Il problema della privacy dei dati
Garantire la sicurezza e la privacy dei dati utente è, come sempre, la sfida principale per le organizzazioni. Nell'usare i modelli generativi è fondamentale chiedersi e capire dove vengono memorizzati i dati e in che modo l'IA può accedervi e utilizzarli.
Gli utenti sono sempre più attenti a proteggere la loro privacy e chiedono maggiore trasparenza alle imprese riguardo il processo di gestione dei loro dati sensibili. Le aziende devono assicurare la massima protezione ai dati che i loro consumatori e dipendenti scelgono di condividere con gli assistenti virtuali.
Integrare l'IA generativa nei processi non è semplice e richiede una profonda conoscenza sia dei suoi limiti che delle sue potenzialità. Il successo dei modelli generativi ha creato un'ondata di entusiasmo difficile da contenere; proprio per questo è necessario assicurarsi che le nuove tecnologie vengano usate nel modo corretto, seguendo principi di trasparenza, sicurezza, privacy e accuratezza dei risultati.
