Intelligenza artificiale: applicazioni e allucinazioni

A due anni dalla sua diffusione a macchia d’olio, che applicazioni reali ha trovato l’AI? Quali campi si possono migliorare? Come si evolverà in futuro?

Che direzione stiamo prendendo?

Si sa che quando qualcosa accade molto velocemente uscendo  dai soliti schemi, crea una situazione di entusiasmo ma, allo stesso tempo, confusione e difficoltà nella valutazione dei rischi, delle priorità e delle strategie. Due anni fa abbiamo assistito all’accelerazione dell’evoluzione dell’ intelligenza artificiale generativa, che ha trasformato una tecnologia da utile a indispensabile. Ma quali applicazioni concrete ha trovato nelle aziende, e quali sono invece i limiti? 

Alcune imprese sono estremamente interessate, ma molte hanno scoperto l’AI solo nell’ultimo anno; altre, più mature e in numero minore, seguono da più tempo la tecnologia e riescono a cavalcare meglio il mercato, mettendo in piedi progetti che porteranno veri benefici nell’arco di 2-3 anni. 

La maggior parte delle aziende è in una fase di studio, sperimentazione e scoperta della tecnologia: devono ancora trovare la strada e i modi per mettere in pratica le nuove capacità creative dell’AI.

Che concretezze abbiamo oggi?

Ad oggi, la concretezza maggiore si trova nella tecnologia di intelligenza generativa. In passato, l’intelligenza artificiale era utile per automatizzare e semplificare i processi, ma mancava della componente creativa. Ora, invece, supporta le persone nella creazione di materiali, come nel caso della creazione di contenuti. Si può dire che, nelle grandi aziende, la comunicazione e il marketing siano i settori dove l’AI trova maggiore terreno fertile. 

Nel medio periodo, si può immaginare un incremento dei chatbot dedicati all’assistenza clienti, ma anche nell’utilizzo quotidiano della singola persona, come nei casi di Apple e ChatGPT.

Cosa ci si aspetta dal futuro?

Nel lungo termine, con un lavoro continuo di sperimentazione ed evoluzione, supportato dal raggiungimento di obiettivi e dai fallimenti, si dovrà puntare a una normatizzazione della tecnologia. Le intelligenze artificiali, infatti, possono avere delle allucinazioni, in quanto modelli statici che rispondono a input. Esse sbagliano, fornendo la risposta più probabile, ma non necessariamente la più corretta. Questi eventi si definiscono allucinazioni: sebbene la risposta fornita possa essere semanticamente corretta, il concetto generale è errato. 

Questa è una delle sfide maggiori da affrontare. Al momento, il problema viene gestito tramite il processo di fact-checking degli output dell’AI. Questo implica l’utilizzo di una tecnologia che commette errori e, finché la tecnologia commetterà errori, l’impiego dell’AI nei processi aziendali rimarrà limitato.

In conclusione, si può dire che possiamo inserire la tecnologia in processi semplici come l’ottimizzazione dei attività ripetitive (come l’analisi dei documenti o conversazioni con il cliente) ma è sconsigliato inserirla in processi complicati che hanno una tolleranza di errori molto bassa.

L’AI può essere usata come braccio destro e componente del processo decisionale ma meglio non lasciarla come pilota automatico.