ARTICOLO / 8 MARZO 2024
OpenAI di Microsoft per il business: sbloccare il potenziale della Generative AI con i dati per una digital transformation di successo
Contesto
Nell'era digitale, le aziende si trovano ad affrontare un'ondata di dati senza precedenti. Per navigare questo mare di informazioni e trarne il massimo valore, è fondamentale adottare un approccio data-driven che ponga la qualità dei dati al centro di ogni strategia. In questo scenario, l'intelligenza artificiale generativa (Generative AI) emerge come un potente strumento per trasformare i dati in nuove opportunità di business grazie alle sue applicazioni utili diversi settori e funzioni aziendali. Ad esempio, nel settore del marketing, la Generative AI può essere utilizzata per creare contenuti personalizzati, mentre nella sanità può aiutare a generare immagini mediche sintetiche per migliorare le diagnosi. Anche nella produzione, la Generative AI può essere utilizzata per ottimizzare i processi.
Microsoft OpenAI rappresenta la chiave per sbloccare il potenziale della Generative AI per le aziende. Questa collaborazione tra Microsoft e OpenAI unisce le potenti capacità di intelligenza artificiale generativa di OpenAI con la robusta piattaforma cloud di Microsoft Azure.
Combinando la potenza della Generative AI con la qualità dei dati, le aziende possono realizzare una trasformazione digitale di successo. Microsoft OpenAI offre le soluzioni e il supporto necessari per navigare questo percorso e sbloccare nuove opportunità di crescita e innovazione.
Parola d’ordine: qualità del dato
La centralità della qualità del dato: il petrolio dell'era digitale.
Nell'era digitale, i dati sono diventati la risorsa più preziosa per le aziende. Come il petrolio alimenta i motori dell'economia globale, i dati di alta qualità alimentano i processi aziendali, guidano le decisioni strategiche e creano nuove opportunità di crescita. Tuttavia, proprio come il petrolio grezzo deve essere raffinato per essere utilizzabile, anche i dati devono essere sottoposti a un rigoroso processo di pulizia e ottimizzazione per estrarne il vero valore.
Sulla base della nostra esperienza, senza dati accurati e di qualità il 90% dei progetti di Machine Learning, Forecast, Gen AI si blocca creando stress nelle organizzazioni.
Le difficoltà che incontriamo nei progetti possono essere:
- Accesso al dato non sempre di facile consultazione
- Frammentazione dell’informazione
- Inconsistenza dei dati
- Processi non chiari
- Infromazioni distribuite tra dipartimenti non collaborativi
- Analisi puntuale del dato senza informazioni di contesto.
Per migliorare la qualità dei dati, le aziende possono implementare pratiche di data governance rigorose, utilizzare strumenti avanzati per la pulizia dei dati e adottare standard di dati aziendali uniformi. Questi passaggi aiutano a garantire che i dati siano accurati, consistenti e utilizzabili per trarre il massimo valore dai progetti di AI e Machine Learning.
Costruire una cultura data-driven è la risposta
La qualità del dato non è solo una questione di tecnologia, ma anche di cultura aziendale. Per valorizzare al meglio i dati, è necessario creare una cultura data-driven in cui tutti i dipendenti comprendono l'importanza della qualità del dato e sono responsabili della sua gestione.
Grandi aziende come ad esempio Netflix e Amazon hanno promosso con successo una cultura data-driven attraverso la formazione continua dei dipendenti, la creazione di team interdisciplinari e l'adozione di metriche di performance basate sui dati. Queste pratiche aiutano a diffondere la consapevolezza dell'importanza dei dati e a integrare il loro utilizzo in tutte le aree dell'azienda.
Che cos'è la Generative AI?
La Generative AI, o Intelligenza Artificiale generativa, si riferisce a quella categoria di sistemi di intelligenza artificiale, basate sui "Foundation Models”, che hanno la capacità di generare contenuti nuovi e originali. A differenza delle forme tradizionali di AI, che sono progettate per comprendere, analizzare e rispondere a dati e informazioni esistenti, la Generative AI può creare contenuti che non esistevano precedentemente. Questo può includere testo, immagini, musica, video, codice di programmazione e altro ancora.
La GenAI non sostituisce il lavoro da effettuare, ma interviene nelle attività ripetitive che non generano valore aggiunto ma che devono essere comunque realizzate per il corretto svolgimento di un progetto.
Uno dei principali vantaggi della Generative AI è la sua capacità di automatizzare il processo creativo, potenzialmente risparmiando tempo e risorse.
Che cos'è un Foundation Models?
Con il termine "Foundation Models", ci si riferisce a modelli di apprendimento automatico di grandi dimensioni, pre-addestrati su vasti dataset di testo, immagini o altri tipi di dati. Questi modelli possono poi essere adattati o "fine-tuned" per svolgere una vasta gamma di compiti specifici senza dover essere addestrati da zero. La terminologia "Foundation Models" è stata resa popolare principalmente da un documento pubblicato dal Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) nel 2021.
Le caratteristiche principali dei Foundation Models includono:
1. Ampiezza del pre-addestramento: sono addestrati su dataset di dimensioni massicce che coprono un'ampia varietà di argomenti, contesti e modalità. Questo li rende incredibilmente versatili e in grado di comprendere e generare contenuti su un'ampia gamma di argomenti.
2. Versatilità: possono essere utilizzati per una varietà di compiti e applicazioni, includendo ma non limitandosi a generazione di testo, comprensione del linguaggio naturale, traduzione, analisi di sentiment, generazione e analisi di immagini, e persino sintesi di codice. Questa versatilità li rende strumenti potenti per molteplici domini e industrie.
3. Adattabilità: sebbene siano pre-addestrati su compiti generali, i Foundation Models possono essere "fine-tuned" o adattati a compiti specifici con una quantità relativamente piccola di dati di addestramento specifici per quel compito. Questo permette una personalizzazione efficiente e rende questi modelli accessibili anche a coloro che non dispongono di grandi dataset per l'addestramento.
4. Capacità di ceneralizzazione: grazie al loro ampio pre-addestramento, i Foundation Models hanno una notevole capacità di generalizzazione, il che significa che possono applicare ciò che hanno "imparato" durante il pre-addestramento a compiti e situazioni nuovi o leggermente diversi.
Esempi notevoli di Foundation Models includono:
- GPT-3 (e la sua famiglia di modelli) per il trattamento del linguaggio naturale,
- BERT (e sue varianti) per la comprensione del linguaggio,
- DALL·E per la generazione di immagini a partire da descrizioni testuali,
- Codex per la generazione e comprensione del codice di programmazione.
Ad esempio, l'azienda Viable utilizza GPT-3 per analizzare feedback dei clienti e generare riassunti utili, migliorando la comprensione delle esigenze dei clienti. Allo stesso modo, Algolia ha integrato GPT-3 nel loro prodotto Algolia Answers per offrire ricerche semantiche rilevanti e rapide, migliorando l'esperienza del cliente. Inoltre, YETI, un'azienda che produce prodotti per esterni, utilizza ChatGPT per rispondere automaticamente alle domande comuni dei clienti, migliorando l'efficienza del servizio clienti.
I Foundation Models stanno rivoluzionando il campo dell'intelligenza artificiale, facilitando lo sviluppo di applicazioni AI innovative con un impegno ridotto in termini di raccolta di dati e addestramento di modelli specifici.
Nel panorama in evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa (Generative AI), riconosciamo i 3 hyperscaler principali: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Platform (GCP). Ciascuno offre un insieme unico di strumenti e funzionalità che abilitano le aziende a sfruttare il potere della Generative AI per trasformare le loro attività.
In questo caso particolare approfondiremo ciò che si può fare con tecnologia Microsoft.
Che cosa è Azure OpenAI?
Azure OpenAI è una collaborazione tra Microsoft e OpenAI che integra le potenti capacità di intelligenza artificiale generativa (Generative AI) di OpenAI con la piattaforma cloud di Microsoft Azure. Questa partnership consente agli sviluppatori e alle aziende di accedere a modelli avanzati di intelligenza artificiale, come GPT-x, Wisper e DALL·E, attraverso i servizi cloud di Microsoft, facilitando l'integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale avanzate nei loro prodotti e servizi.
Un esempio: Carrefour ha utilizzato Azure OpenAI per implementare un sistema di raccomandazione personalizzato che ha aumentato le vendite del 15%. L’azienda ha utilizzato la tecnologia di GPT-4 tramite Azure OpenAI per creare un bot chiamato Hopla, che suggerisce pasti personalizzati in base alle preferenze degli utenti e alla disponibilità nei negozi, migliorando non solo l'esperienza del cliente, ma dando anche un contribuito all’aumento delle vendite e della fidelizzazione dei clienti. Confrontando con AWS e GCP, Azure OpenAI offre una maggiore integrazione con i servizi Microsoft esistenti, rendendolo una scelta ideale per le aziende già all'interno dell'ecosistema Microsoft.
L'obiettivo di Azure OpenAI è quello di rendere più accessibili le tecnologie Generative AI di OpenAI, permettendo agli utenti di sfruttare la potenza computazionale e l'infrastruttura scalabile e sicura di Azure per eseguire modelli.
I 4 principali vantaggi dell’adozioni di Azure OpenAI
1.Accesso ai modelli di OpenAI: gli utenti possono utilizzare i modelli Generative AI più avanzati disponibili, come GPT-x, Wisper e DALL·E, senza la necessità di una vasta infrastruttura hardware dedicata.
2.Sicurezza e conformità: Azure fornisce un ambiente sicuro e conforme per eseguire modelli Generative AI, con la gestione delle identità, la crittografia dei dati e altre misure che garantiscono un elevato standard di sicurezza.
3.Scalabilità: la piattaforma Azure permette di scalare facilmente le risorse in base alla domanda, rendendo più semplice gestire picchi di carico o espandere le applicazioni man mano che crescono.
4.Integrazione con altri servizi Azure: Azure OpenAI si integra con altri servizi di Azure, come Azure Machine Learning, Azure AI Services e Azure Storage, Microsoft Fabric offrendo una piattaforma completa per lo sviluppo e il deployment di soluzioni applicative AI e advanced analytics e il budget.
Conclusioni
L'integrazione di piattaforme come Azure OpenAI, che offrono accesso a modelli di intelligenza artificiale avanzati, infrastruttura cloud scalabile e sicura e strumenti di sviluppo completi, permette alle aziende di sfruttare appieno il potenziale della Generative AI per trasformare i propri processi, creare nuovi prodotti e servizi e acquisire un vantaggio competitivo nel mercato.
Per concludere, l'intelligenza artificiale generativa rappresenta un paradigma in evoluzione che apre a nuove sfide e opportunità per il mondo del lavoro. Abbracciando questa tecnologia in modo responsabile e strategico, le aziende e i professionisti possono trarne immensi benefici in termini di produttività, efficienza, innovazione e crescita. La chiave del successo risiede nella valorizzazione del fattore umano, nella costruzione di una cultura data-driven e nell'adozione di strumenti e piattaforme che abilitano lo sviluppo di soluzioni AI eclatanti.
Per le aziende che vogliono iniziare a utilizzare la Generative AI, i primi passi includono l'identificazione di casi d'uso specifici, l'investimento in strumenti di qualità dei dati e la formazione del personale sulle competenze necessarie. Adottando un approccio responsabile e strategico, le aziende possono trarre immensi benefici in termini di produttività, efficienza, innovazione e crescita.
In conclusione, l'intelligenza artificiale generativa rappresenta un paradigma in evoluzione che apre a nuove sfide e opportunità per il mondo del lavoro. Abbracciando questa tecnologia in modo responsabile e strategico, le aziende e i professionisti possono trarne immensi benefici in termini di produttività, efficienza, innovazione e crescita. La chiave del successo risiede nella valorizzazione del fattore umano, nella costruzione di una cultura data-driven e nell'adozione di strumenti e piattaforme che abilitano lo sviluppo di soluzioni AI eclatanti. Invitiamo le aziende a identificare casi d'uso specifici, investire nella qualità dei dati e formare il personale per iniziare a sfruttare le potenzialità della Generative AI.
Glossario
Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI)
Una categoria di sistemi di intelligenza artificiale che hanno la capacità di generare contenuti nuovi e originali, come testo, immagini, musica, video e codice di programmazione. A differenza delle forme tradizionali di AI, progettate per comprendere e analizzare dati esistenti, la Generative AI crea contenuti che non esistevano precedentemente (OpenAI) (Tidio).Foundation Models
Modelli di apprendimento automatico di grandi dimensioni pre-addestrati su vasti dataset di testo, immagini o altri tipi di dati. Questi modelli possono essere adattati o "fine-tuned" per svolgere una vasta gamma di compiti specifici senza dover essere addestrati da zero. Esempi notevoli includono GPT-3, BERT, DALL·E e Codex(OpenAI) (Tidio).Fine-Tuning
Il processo di adattamento di un modello di apprendimento automatico pre-addestrato a un compito specifico utilizzando una quantità relativamente piccola di dati di addestramento specifici. Questo permette una personalizzazione efficiente del modello per compiti specifici (OpenAI).Data Governance
L'insieme di politiche, procedure e standard che garantiscono la qualità, la gestione e la sicurezza dei dati all'interno di un'organizzazione. La data governance è cruciale per assicurare che i dati siano accurati, completi e utilizzabili per prendere decisioni strategiche (OpenAI).Cultura Data-Driven
Un approccio aziendale in cui le decisioni sono guidate e supportate dall'analisi dei dati. In una cultura data-driven, tutti i dipendenti comprendono l'importanza della qualità dei dati e sono responsabili della loro gestione. Questo approccio migliora la capacità dell'organizzazione di utilizzare i dati per creare nuove opportunità di crescita e innovazione (OpenAI) (Tidio).<h$>Microsoft Azure OpenAI Una collaborazione tra Microsoft e OpenAI che integra le capacità di intelligenza artificiale generativa di OpenAI con la piattaforma cloud di Microsoft Azure. Questa partnership consente alle aziende di accedere a modelli avanzati di intelligenza artificiale e integrarli nei loro prodotti e servizi (Azure) (Microsoft Cloud).
Chatbot
Un programma informatico progettato per simulare una conversazione con utenti umani, soprattutto tramite internet. I chatbot possono rispondere a domande frequenti, fornire assistenza clienti e gestire compiti come prenotazioni e ordini (Forbes ME).Machine Learning (Apprendimento Automatico)
Un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa della costruzione e dello studio di algoritmi che possono apprendere e fare previsioni sui dati. Questi algoritmi costruiscono un modello basato su dati di esempio per fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per svolgere il compito (Microsoft Cloud).Automazione dei Processi
L'uso di tecnologie per automatizzare attività ripetitive e time-consuming, permettendo alle aziende di migliorare l'efficienza e ridurre i costi operativi. Questo può includere l'automazione di compiti amministrativi, produzione, e servizio clienti (OpenAI) (Tidio).Fonti
• Microsoft Industry Blogs (Microsoft Cloud)• Microsoft Azure Blog (Azure)
• Microsoft Customer Stories (Microsoft Cloud)
AUTORE:
Claudio Deidda - Project Manager Var Group