L’Intelligenza Artificiale Generativa sta evolvendo a velocità record, mentre i CEO stanno ancora imparando a valutare il valore commerciale e i rischi di questa tecnologia. Superato l’entusiasmo suscitato dopo il lancio di ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney e altri strumenti creativi, le domande che i CEO si pongono sono molte: “si tratta di pura esagerazione tecnologica o di un’opportunità rivoluzionaria? E se fosse così, quale sarebbe il valore aggiunto per la mia azienda?”

L’entusiasmo che circonda la generative AI è palpabile tra i CEO e nelle imprese che, giustamente, si interrogano sulla possibilità di sfruttare questa tecnologia come opportunità di cambiamento radicale. La crescita verticale, e la sua diffusione capillare, ha senz’altro evidenziato che l’intelligenza generativa abbia già di fatto rivoluzionato il settore delle AI. Innanzitutto nel modo in cui le principali piattaforme sono state rese accessibili – comunque con diversi gradi di accessibilità – praticamente a chiunque.

L’AI Generativa può essere applicata in molteplici contesti, dalla creazione di riassunti esecutivi di documenti complessi, alla definizione di strategie di marketing per le imprese, fino alla possibilità di sfruttare la generazione per organizzare lo spazio all’interno delle mura domestiche o ottimizzare quello che abbiamo in dispensa. Con le giuste misure precauzionali, l’Intelligenza Artificiale Generativa può aprire nuovi orizzonti per le aziende, ma anche accelerare, espandere o migliorare le attività esistenti.

Tuttavia, la sua versatilità può comportare risultati meno accurati in determinate situazioni, sollevando così l’importanza di un’attenta gestione dei rischi connessi all’AI.

Agire ora o procedere con cautela? Conoscere e usare la Generative AI responsabilmente

L’Intelligenza Artificiale Generativa è un’area di ricerca che fa parte del campo dell’AI e prende il suo nome dalle sue capacità: creare algoritmi che producono output originali – senza fare distinzione tra input – utilizzando dati e informazioni esistenti, generando testi, immagini, suoni, video o altre forme di contenuti che imitano la creatività umana. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, come la tecnica del Machine Learning e Deep Learning, è in grado di creare nuovi contenuti e soluzioni.

Per molti imprenditori questa tecnologia rappresenta un’opportunità per superare la concorrenza e rivoluzionare il modo in cui le attività – di un singolo team e dell’intera azienda – vengono svolte. Altri invece preferiscono avvicinarsi con maggiore cautela, sperimentando e studiando alcuni casi d’uso per acquisire una conoscenza più approfondita prima di investire nell’AI in modo significativo.

In ogni caso, le aziende dovranno valutare con attenzione se possiedono le competenze tecniche necessarie, l’architettura dei dati e delle tecnologie, il modello operativo e i processi di risk management fondamentali per le implementazioni più trasformative della generative AI. Progettare le proprie squadre e i processi aziendali in modo da mitigare i rischi fin dall’inizio, non solo per adempiere ai requisiti normativi in continua evoluzione, ma anche per proteggere l’attività e guadagnare la fiducia dei consumatori è un altro passo fondamentale da prendere in considerazione e, per farlo, vediamo più da vicino quali sono i punti cruciali – e i rischi – che preoccupano maggiormente:

• Bias algoritmici; si tratta di risposte inaccurate o incomplete generate dai dati di addestramento imperfetti o dalle decisioni prese durante lo sviluppo dei modelli. Questo può comportare disparità e discriminazioni nelle risposte e nei risultati prodotti.
• Proprietà intellettuale (IP); i dati di addestramento e gli output del modello potrebbero generare significative violazioni di copyright, marchi registrati, brevetti o altre forme protette legalmente. Anche quando si utilizza un’interfaccia di generative AI fornita da un fornitore esterno, le organizzazioni devono essere consapevoli dei dati utilizzati per l’addestramento del modello e di come vengono utilizzati negli output.
• Privacy; gli input forniti dagli utenti potrebbero finire negli output del modello in una forma che permette l’identificazione delle persone coinvolte. Ciò potrebbe comportare gravi preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati personali. Inoltre, la generative AI potrebbe essere sfruttata per creare e diffondere contenuti dannosi come disinformazione, deepfake e discorsi d’odio.
• Sicurezza informatica; i modelli possono essere manipolati per produrre output dannosi o indesiderati come gli attacchi informatici. Questo rischio è particolarmente evidente nella tecnica dell’iniezione di prompt, in cui terze parti forniscono al modello AI istruzioni ingannevoli che lo portano a fornire output non previsti dal produttore del modello o dall’utente finale.
• Spiegabilità e affidabilità; la difficoltà di “spiegare” come viene prodotta una determinata risposta può sollevare preoccupazioni sulla trasparenza e sulla capacità di comprendere le decisioni prese dal modello. Inoltre, possono produrre risposte diverse per gli stessi input, rendendo difficile per gli utenti valutare l’accuratezza e l’affidabilità degli output.

Solo attraverso una gestione oculata dei rischi e una consapevolezza costante delle implicazioni, sarà possibile sfruttare appieno il potenziale della generative AI in modo sicuro ed etico.

Generative AI: 7 considerazioni per i CEO

Startup miliardarie e i grandi player del digitale e del software hanno dedicato anni alla ricerca di soluzioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e molti hanno ottenuto risultati positivi come nuove fonti di ricavo, miglioramenti dei prodotti e maggiore efficienza operativa.

Tuttavia, la generative AI rappresenta un passo avanti sostanziale e apre un mondo di nuove possibilità. Nonostante l’infrastruttura operativa e la gestione dei rischi di questa tecnologia siano ancora in fase di sviluppo, i leader aziendali sanno che è necessario intraprendere il viaggio verso la generative AI. Ma dove e come dovrebbero iniziare?

La risposta non sarà univoca; alcuni opteranno per approcci ambiziosi, mentre altri potrebbero iniziare con esperimenti più contenuti. L’approccio migliore dipenderà dalle aspirazioni e dalla propensione al rischio dell’azienda. Indipendentemente dall’ambizione, la chiave è mettersi in moto e imparare facendo.

Per affrontare efficacemente questo percorso, ecco alcune considerazioni chiave da tenere presente:

1. Definire una visione chiara, allineando la strategia aziendale all’integrazione dell’AI, facendo in modo che sia in grado di generare valore e innovazione;
2. Costruire un team diversificato, interfunzionale con competenze in AI, data science, sviluppo software e conoscenze di dominio pertinenti al settore. Questo team avrà un ruolo cruciale nel guidare l’implementazione e il successo delle iniziative di generative AI, può essere anche un team esterno o temporaneo;
3. Valutare disponibilità e qualità dei dati, identificando eventuali lacune o limitazioni nella disponibilità dei dati e lavorare per raccogliere o acquisire i dati necessari a supportare il proprio settore;
4. Investire in infrastrutture e risorse considerando l’infrastruttura esistente della propria organizzazione e considerare di investire in miglioramenti o partnership per supportare i requisiti tecnici richiesti;
5. Dare priorità alla sicurezza e alla gestione del rischio sviluppando protocolli di sicurezza robusti per proteggere i dati sensibili e prevenire potenziali vulnerabilità nei sistemi, con processi di gestione del rischio approfonditi;
6. Favorire una cultura di sperimentazione e apprendimento incoraggiando una mentalità di sperimentazione e apprendimento continuo all’interno dell’organizzazione e accogliendo i fallimenti come opportunità di esplorazione;
7. Collaborare con partner esterni valutando la possibilità di collaborare con esperti esterni, istituti di ricerca o fornitori di tecnologia o esperti e manager per sfruttare le loro competenze e accelerare le proprie iniziative.

Considerando questi fattori e adottando un approccio strategico, i CEO possono sfruttare il potere trasformativo della generative AI per la propria azienda.

Anche per questo motivo, un Interim Manager può agire come un vero e proprio mentore all’interno dell’azienda e fornire una guida nel percorso dinamico e rivoluzionario dell’adozione di nuove strategie. Lo può fare assumendo la responsabilità di selezionare e guidare un team di esperti e di monitorare continuamente l’avanzamento dei progetti, per realizzare appieno il potenziale delle imprese, migliorando con successo i processi di gestione aziendale.

TIM Management offre alle PMI il supporto di Manager Interim esperti che, grazie alla loro esperienza e a competenze verticali sui settori di riferimento, possono facilitare l’implementazione di una strategia vincente e garantire il successo dell’impresa nel medio-lungo periodo.

Contattaci per stimolare la tua azienda a innovare processi e prodotti.