Intelligenza Artificiale Generativa

Digital Transformation

ai generativa

Questo articolo è una guida dedicata all’intelligenza artificiale generativa, una tecnologia che permette di creare nuovi contenuti come testi, immagini o video. 

I recenti progressi in questo campo hanno il potenziale di cambiare radicalmente il lavoro e la società in cui viviamo. Secondo Bill Gates, gli ultimi avanzamenti del settore sono sono il progresso tecnologico più importante dall’introduzione dell’interfaccia grafica. 

In questo articolo imparerai cos’è l’AI generativa, quali sono i principali tool e strumenti per generare contenuti, come adottarla in azienda, principi di prompt design e molto altro. Usa l’indice esplorare la pagina:

  1. Come funziona e quali strumenti puoi utilizzare
  2. Vantaggi e aumenti di produttività
  3. Context Window e Multimodalità
  4. Svantaggi e rischi 
  5. Esempi di utilizzo 
  6. Come introdurre l’AI in azienda
  7. Prompt design
  8. Prospettive future

Come funziona l’AI Generativa?

L’intelligenza artificiale generativa si basa su diversi tipi di algoritmi di apprendimento profondo, tra cui Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE), Diffusion Models e Transformer.

Per interagire con l’AI generativa si inizia con un prompt (una richiesta), che può essere un testo, un’immagine, un video, un design, note musicali o qualsiasi input che il sistema può elaborare. Una volta ricevuto il prompt, l’algoritmo di AI restituisce un contenuto in risposta, come un testo, del codice, immagini o video. Vediamo qualche esempio:

Generazione di testi

Descrizione: ChatGPT è un’AI generativa in grado di creare testi.

L’intelligenza artificiale generativa può creare testi sfruttando algoritmi basati su architetture di rete neurale, come i Transformer, che hanno dimostrato un’efficacia particolare nella comprensione e nella generazione di linguaggio naturale. 

Durante la fase di addestramento, l’AI analizza grandi quantità di dati testuali per apprendere le strutture linguistiche, la grammatica, il lessico e il contesto delle parole. Una volta addestrata, l’AI può ricevere un prompt di testo, come una domanda o un argomento, e generare risposte o contenuti coerenti, pertinenti e ben strutturati in base a ciò che ha appreso dai dati di input.

Esempi di utilizzo: 

  • Generazione di testi (articoli, mail, pubblicità)
  • Sintesi di documenti lunghi
  • Generazione di idee e brainstorming
  • Ricerche di mercato 

Software: ChatGPTGemini, Anthropic

Generazione di Immagini

ai generativa immagini

Descrizione: Immagine generata da Midjourney a partire dal prompt presente a sinistra.

L’intelligenza artificiale generativa permette di creare immagini attraverso algoritmi avanzati (VAEs, GANs) che apprendono dai dati disponibili per generare contenuti visivi realistici e di alta qualità.

Durante il processo di addestramento, l’AI analizza un vasto insieme di immagini per apprendere le caratteristiche, le strutture e i pattern visivi ricorrenti. 

Una volta addestrata, l’AI è in grado di produrre nuove immagini in base a un input specifico, come un prompt testuale o un’immagine di riferimento, combinando e manipolando gli elementi appresi per creare contenuti visivi unici e coerenti con il contesto richiesto.

Esempi di utilizzo: 

  • Opere d’arte digitali
  • Immagini per campagne promozionali
  • Texture e modelli per lo sviluppo di nuovi prodotti
  • Creazioni di volti umani fotorealistici 

Software: MidjourneyDALL-E

Generazione di Video

Descrizione: L’intelligenza artificiale di Facebook è in grado di creare dei video partendo dai prompt testuali scritti sulla sinistra 

Nel processo di addestramento, l’AI studia le sequenze video per comprendere come le scene cambiano e si evolvono nel tempo. 

In seguito, utilizzando queste informazioni apprese, l’AI è in grado di generare nuovi video a partire da input specifici, come prompt testuali, immagini o brevi clip video. L’algoritmo prevede i fotogrammi successivi basandosi sui fotogrammi precedenti, creando così una sequenza video fluida e realistica. 

La generazione di video spesso viene affiancata dalla generazione e lettura di testi per la progettazione di assistenti virtuali. 

Esempi di utilizzo: 

  • Creazione di Deepfake 
  • Assistenti virtuali 
  • Video promozionali 
  • Formazione

Software: SynthesiaMeta, Sora, Runway

Sviluppo Software

Descrizione: ChatGPT è in grado di scrivere, correggere e suggerire codice

L’intelligenza artificiale generativa permette di scrivere codice sfruttando algoritmi di apprendimento profondo, come i Transformer, che sono stati addestrati su grandi quantità di codice sorgente provenienti da diversi linguaggi di programmazione. Durante l’addestramento, l’AI apprende le strutture, le sintassi, i pattern e le pratiche comuni utilizzate nella programmazione.

Una volta addestrata, l’AI è in grado di generare codice a partire da un input specifico, come un prompt testuale o una descrizione delle funzionalità desiderate. L’algoritmo analizza il contesto dell’input e utilizza le conoscenze apprese per produrre porzioni di codice coerenti, sintatticamente corrette e funzionalmente appropriate. Questo processo può essere iterativo, con l’utente che fornisce feedback all’AI per migliorare e affinare il codice generato.

Esempi di utilizzo:

  • Velocizzare lo sviluppo
  • Fornire suggerimenti
  • Identificare bug
  • Facilitare la creazione di app

Software: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer

Generazione di musica

L’intelligenza artificiale è in grado di creare composizioni musicali partendo da input testuali o musicali forniti dall’utente. Durante il processo di addestramento, l’AI analizza un ampio corpus di musica per apprendere le strutture melodiche, armoniche e ritmiche. Utilizzando queste informazioni, l’AI può generare nuovi brani musicali in base a prompt specifici, come uno stile musicale, una sequenza di note o un testo.

Nel processo di generazione, l’algoritmo combina e manipola gli elementi appresi per creare composizioni musicali coerenti e creative. Questo rende possibile la creazione di musica originale che può essere utilizzata in vari contesti, dalla produzione di colonne sonore alla creazione di loop per DJ.

Esempi di utilizzo:

  • Creazione di brani personalizzati per pubblicità e contenuti multimediali
  • Generazione di loop e campioni per produttori musicali
  • Supporto creativo per musicisti e compositori

Software: MusicLM, Soundraw, Loudly

Quali sono i vantaggi e i benefici dell’intelligenza artificiale generativa?

Sempre più aziende stanno iniziando a prestare maggiore attenzione alle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale generativa. Le ultime ricerche pubblicate mostrano degli insight interessanti: 

  • Secondo una ricerca di Salesforce il 57% degli intervistati (Senior con posizione di leadership nell’IT) ritiene che l’AI generativa sia un “cambiamento radicale”.
  • Goldman Sachs stima un incremento del PIL globale del 7% (circa $7 trilioni) e un aumento della produttività dell’1,5% in un decennio grazie a questa tecnologia.
  • Un’indagine di OpenAI suggerisce che l’AI generativa potrebbe influire sul 10% dei compiti per l’80% dei lavoratori statunitensi, arrivando al 50% per il 19% di essi. L’AI generativa rivoluzionerà il modo di creare contenuti, soprattutto nelle attività ripetitive e banali.
  • Una recente ricerca di GitHub mostra come il suo assistente virtuale, basato su AI, sia in grado di raddoppiare la produttività del lavoro, dimezzando i tempi di sviluppo.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa sono numerosi e possono avere un impatto significativo su vari settori. Questa tecnologia può migliorare la produttività e l’efficienza delle aziende, e offrire diversi benefici: 

  • Automazione e risparmio di tempo: L’AI generativa può automatizzare la creazione di contenuti, risparmiando tempo e risorse. Ciò permette agli individui e alle aziende di concentrarsi su attività più strategiche e creative, aumentando così la produttività.
  • Personalizzazione: L’AI generativa può creare contenuti personalizzati in base alle preferenze e ai bisogni degli utenti. Le interfacce conversazionali permettono di fornire risposte diverse in base ai prompt. 
  • Creatività e innovazione: I modelli generativi possono generare idee e contenuti originali, stimolando la creatività e l’innovazione in vari settori, come il design, l’arte, la musica, la scrittura e la pubblicità.
  • Apprendimento e formazione: L’AI generativa può essere utilizzata per creare materiali didattici personalizzati e interattivi, migliorando l’efficacia dell’apprendimento e facilitando la formazione in diversi ambiti.
  • Accessibilità: L’AI generativa può rendere i contenuti accessibili a un pubblico più ampio, ad esempio traducendo testi in diverse lingue, convertendo il testo in audio o creando descrizioni audio per immagini e video.

Questi sono solo alcuni dei vantaggi e benefici che l’intelligenza artificiale generativa sta portando alle aziende. Con il passare del tempo i progressi nell’AI consentiranno probabilmente di creare un “assistente personale” in grado di supportare le persone nel proprio lavoro quotidiano automatizzando i compiti più ripetitivi. Questo “assistente” sarà in grado di collegarsi a internet e ad altre applicazioni, e di avere accesso alla documentazione aziendale interna, così da ottimizzare i tempi di lavoro dei dipendenti, che avranno la possibilità di concentrarsi su attività più gratificanti.

Quando la produttività del lavoro aumenta, la società ne beneficia perché le persone sono libere di dedicarsi ad altre attività, sia nel lavoro che a casa. L’automazione di alcuni processi comporta tuttavia la necessità di riqualificare le persone che, fino a questo momento, si sono dedicate alle attività ripetitive eseguibili dall’AI.

Context Window e Multimodalità nell’Intelligenza Artificiale

Nel vasto panorama dell’intelligenza artificiale generativa, ci sono due concetti fondamentali che emergono come pilastri cruciali per comprendere e sfruttare appieno questa tecnologia: la finestra di contesto (context window) e la multimodalità. Questi due elementi sono essenziali per migliorare la qualità delle interazioni con l’AI e per ampliare le sue capacità applicative. Vediamo più nel dettaglio cosa significano e perché sono così importanti.

Cos’è la Multimodalità nell’Intelligenza Artificiale?

La multimodalità si riferisce alla capacità di un sistema di intelligenza artificiale di elaborare e integrare informazioni provenienti da diverse modalità o tipi di dati, come testo, immagini, audio e video. In altre parole, un modello multimodale è in grado di comprendere e generare contenuti che combinano più forme di input sensoriali.

Immagina un’assistente virtuale capace di analizzare simultaneamente ciò che dici (audio), il contesto scritto (testo), e ciò che vede tramite una telecamera (video). Questo è possibile grazie alla multimodalità. Il sistema integra e interpreta queste diverse fonti di dati per offrire risposte più accurate e pertinenti.

La multimodalità porta diversi vantaggi: 

  1. Maggiore Accuratezza: Combinando diverse fonti di dati, i modelli multimodali possono fornire risposte più complete e precise.
  2. Interazioni più Naturali: Gli utenti possono interagire con i sistemi AI in modo più intuitivo, utilizzando input vocali, visivi e testuali.
  3. Versatilità: La capacità di elaborare dati come audio, video, testi, immagini rende questi modelli utili in una vasta gamma di applicazioni.

Esempi di multimodalità: 

  1. Diagnosi Mediche: Un sistema AI multimodale può analizzare contemporaneamente immagini mediche, cartelle cliniche scritte e descrizioni verbali dei sintomi per fornire diagnosi più accurate.
  2. Aiuto agli Studenti: Immagina uno scenario in cui l’intelligenza artificiale può “vedere” il foglio di carta su cui uno studente sta risolvendo problemi di matematica (attraverso la fotocamera dello smartphone) e “sentire” le sue domande tramite il microfono. Questo permetterebbe all’AI di aiutare lo studente a risolvere i problemi, spiegando concetti difficili e fornendo supporto in tempo reale.

Cos’è la Context Window e perché è importante?

La “context window” (finestra di contesto) si riferisce alla quantità di informazioni che un modello di intelligenza artificiale può “ricordare” e tenere in considerazione durante l’elaborazione di dati o la generazione di risposte. Immagina di leggere un libro e di ricordare solo le ultime 5 pagine che hai letto: questa è, in essenza, una finestra di contesto per un LLM (Large Language Model) come ChatGPT.

Perché è importante?

Una finestra di contesto ampia è fondamentale per garantire conversazioni fluide e coerenti con un’AI. Permette all’AI di collegare informazioni presenti a quelle passate, migliorando la qualità e l’utilità delle risposte. Questo riduce i fraintendimenti e rende l’AI più precisa, che si tratti di scrivere un saggio o di aiutarti a preparare le tue email.

Gestire grandi finestre di contesto richiede molta potenza di calcolo e risorse, ma i progressi nell’hardware e nell’ottimizzazione degli algoritmi stanno rendendo queste capacità sempre più accessibili.

Per esempio, Gemini di Google ha una finestra di contesto di 1 milione di token che gli permette di ricordare:

  • 700.000 Parole: puoi parlare con Gemini di un libro intero, non solo di 5 pagine.
  • 11 Ore di Audio: può analizzare più puntate del tuo podcast preferito.
  • 1 Ora di Video: puoi chiedergli di riassumere gli argomenti salienti di un video su YouTube.

Una finestra di contesto ampia e dei modelli multimodali come Gemini e ChatGPT offrono diversi vantaggi: 

  1. Conversazioni Coerenti: Migliora la continuità e la coerenza delle interazioni con l’AI.
  2. Elaborazione Complessa: Permette all’AI di gestire e collegare grandi quantità di informazioni, migliorando l’accuratezza delle risposte.
  3. Applicazioni Versatili: Ideale per scenari complessi come la revisione di documenti lunghi, l’analisi di video estesi o la gestione di grandi quantità di dati vocali.

Quali sono gli svantaggi e i rischi dell’intelligenza artificiale generativa?

L’AI generativa è una tecnologia che potenzialmente può rivoluzionare la società in cui viviamo, ma che tuttavia non è esente da rischi e criticità. 

Un primo rischio, accennato in precedenza, è legato al mercato del lavoro. Molte attività che vengono svolte oggi dalle persone potranno essere automatizzate tramite l’intelligenza artificiale. Il cambiamento nel mercato del lavoro potrebbe creare tensioni sociali e richiedere un ripensamento delle politiche di formazione e riqualificazione professionale. Le tensioni sociali potrebbero accentuarsi se il tasso di adozione di questa tecnologia e la perdita di posti di lavoro fosse molto più veloce rispetto alla riqualificazione del personale. 

Una seconda problematica è legata alla produzione di allucinazioni contenuti falsi. Questo fenomeno si verifica quando l’AI genera informazioni o contenuti che sembrano autentici ma che, in realtà, non hanno alcun fondamento nella realtà. Un esempio di questo fenomeno sono le risposte “inventate” da ChatGPT, come siti internet che non esistono o biografie errate di persone famose. Secondo Reid Hoffman i LLM (Large language model) hanno tendenzialmente quattro tipologie di allucinazioni: 

  1. Senza senso: sono le allucinazioni meno problematiche perché sono risposte senza senso facili da identificare. 
  2. Plausibili ma errate: sono le più difficili da identificare e le più problematiche. In questo caso il modello presenta informazioni false con un’autorevolezza convincente. Senza un fact-checking o con scarse competenze sulla materia è complicato individuare queste allucinazioni. 
  3. Risposte in cui il modello sembra rivendicare capacità che in realtà non possiede, come la coscienza o l’emozione, o (come nel caso di Microsoft Sydney) affermare di poter spiare gli utenti, ordinare una pizza o compiere una serie di azioni che il software di previsione del linguaggio in realtà non può fare.
  4. Allucinazioni deliberate e distruttive, come quando un utente sollecita un modello di linguaggio a generare false informazioni che l’utente intende utilizzare per ingannare, confondere o produrre qualche altro effetto negativo.

Per affrontare questi rischi, è necessario sviluppare strumenti e metodologie per rilevare e contrastare le allucinazioni e i contenuti falsi generati dall’AI. Ciò include l’adozione di standard etici e normativi per il settore dell’intelligenza artificiale, nonché la promozione di un’educazione digitale che aiuti le persone a sviluppare competenze critiche per distinguere le informazioni autentiche da quelle false. 

Due ulteriori sfide legate alle intelligenze artificiali generative sono la privacy e il copyright.  Con l’aumento dell’uso di agenti personali e assistenti digitali, la quantità di dati personali raccolti e analizzati da queste tecnologie cresce esponenzialmente. È fondamentale garantire che le informazioni personali siano gestite in modo etico e responsabile, rispettando i diritti e le preferenze degli utenti e le leggi come il GDPR. 

La seconda sfida è legata alle attuali leggi sulla proprietà intellettuale, scritte in un mondo in cui non esisteva l’AI generativa. Probabilmente nei prossimi anni sarà necessario riconsiderare argomenti come la determinazione dell’autore, l’originalità delle opere, il titolare dei diritti di proprietà intellettuale, e la retribuzione degli artisti con cui è stato fatto il training degli algoritmi.  

Come si può usare l’AI generativa nei diversi settori? 

È difficile fornire una risposta aggiornata a questa domanda. Il settore è in forte fermento e ogni settimana nascono nuove applicazioni e modelli di business basati su questa tecnologia. I casi d’uso dipendono inoltre dal contenuto specifico che viene generato dalle AI (testo, audio, video, codice, immagini). L’elenco seguente contiene una lista non esaustiva di possibili applicazioni per i diversi settori: 

Retail

  • Creazione di descrizioni di prodotti e contenuti promozionali. 
  • Assistenza clienti automatizzata attraverso chatbot.
  • Generazione di design di prodotti innovativi.
  • Shopping conversazionale per i clienti.

 Health:

  • Analizzare rapidamente la letteratura medica e identificare ricerche e studi rilevanti.
  • Formazione e supporto agli operatori sanitari attraverso la generazione di risorse informative e formative basate su LLM.
  • Creazione di piani di trattamento personalizzati.
  • Fornire l’accesso a “medici AI” alle aree più povere del mondo.

Finance

  • Analisi dei mercati finanziari e di notizie per la generazione di insight a supporto delle decisioni di investimento.
  • Creazione di report finanziari e analisi dettagliate basate su LLM per migliorare la trasparenza e la comprensione dei risultati finanziari.
  • Finanza conversazionale attraverso chatbot con cui i correntisti possono controllare il conto corrente, fare ricerche e operazioni come i bonifici. 

Legal

  • Analizzare rapidamente e accuratamente grandi quantità di documenti legali e identificare informazioni rilevanti.
  • Creazione di bozze di contratti e documenti legali basati su LLM per garantire conformità e accuratezza.
  • Assistenza nella ricerca giurisprudenziale per individuare precedenti e legislazioni pertinenti.

Come introdurre l’AI generativa in azienda?

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa in azienda rappresenta una svolta significativa per migliorare la produttività, l’efficienza e l’innovazione. Tuttavia, l’implementazione di questa tecnologia richiede una strategia ben definita che include la selezione dei modelli più adatti o la personalizzazione di questi ultimi per rispondere alle specifiche esigenze aziendali.

1. Scegliere un Modello Esistente

Una delle modalità più semplici per introdurre l’AI generativa in azienda è adottare una soluzione preesistente. Questo approccio comporta la valutazione delle diverse opzioni disponibili sul mercato per identificare quella che meglio risponde alle esigenze aziendali. Le soluzioni si suddividono in due categorie principali:

Soluzioni Specifiche: Questi modelli sono progettati per compiti molto specifici, come il miglioramento della risoluzione delle immagini, la generazione di modelli 3D o la sintesi vocale. Sebbene siano altamente performanti nel loro ambito, non sono adatti per un utilizzo su larga scala all’interno di un’azienda. È fondamentale valutare ogni modello in base alle esigenze specifiche dell’azienda. Tali soluzioni possono risolvere problemi mirati, ma per implementazioni più ampie e versatili, sono generalmente preferibili soluzioni generiche e integrate.

Soluzioni Generiche: Progettate per essere utilizzate in una vasta gamma di applicazioni e settori, queste soluzioni offrono una maggiore versatilità e possono essere facilmente integrate nei flussi di lavoro aziendali esistenti. Tra le principali soluzioni generiche troviamo Google Gemini, ChatGPT, e Copilot. 

Tra le numerose opzioni disponibili, Google Gemini, parte della suite Google Workspace, emerge come una delle soluzioni più avanzate e integrate per il mondo aziendale. Abbiamo scritto un articolo di approfondimento che spiega come funziona e che puoi leggere qui

Gemini si distingue per la sua capacità di integrarsi con le applicazioni di Google Workspace e per la capacità di utilizzare i dati aziendali presenti sul cloud di Google Drive. Con un singolo abbonamento offre diverse funzionalità come la generazione di email, documenti, immagini, fogli di calcolo, assistenti personalizzati, analisi dei dati e molto altro. 

Le sue caratteristiche multimodali permettono di elaborare testi, immagini, video e audio, rendendo l’AI di Google uno strumento versatile per molteplici applicazioni aziendali. Inoltre, grazie alla sua ampia finestra di contesto, Gemini può mantenere in memoria una quantità significativa di informazioni, rendendola ideale per l’uso professionale dove la comprensione di grandi quantità di dati è essenziale. Leggi l’approfondimento per capire come funziona. 

2. Personalizzare un modello 

Un’altra strategia per introdurre l’AI generativa in azienda è sviluppare soluzioni personalizzate utilizzando le API di grandi aziende tecnologiche come Google, OpenAI, Meta, e Microsoft. Questo approccio permette di adattare i modelli di AI alle specifiche esigenze aziendali, migliorando la rilevanza e l’efficacia dei risultati.

Il primo passo consiste nel definire chiaramente gli obiettivi del progetto, identificando le aree in cui l’AI generativa può apportare il maggior valore, come l’automazione di processi ripetitivi, il miglioramento dell’esperienza cliente o l’ottimizzazione della gestione dei dati. Stabilire obiettivi chiari e misurabili consente di indirizzare meglio gli sforzi e valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.

Una volta definiti gli obiettivi, è cruciale raccogliere e preparare i dati aziendali rilevanti. Successivamente, si devono sviluppare istruzioni specifiche per l’AI, includendo linee guida chiare su come i dati devono essere utilizzati dal modello, direttive sul compito, tono, stile, formattazione e contesto. È importante integrare le linee guida aziendali e gli obiettivi strategici nelle istruzioni, assicurando che l’output dell’AI sia allineato con la visione e la missione aziendale.

L’AI apprenderà dai dati specifici dell’azienda e si adatterà alle istruzioni impartite. È essenziale eseguire test approfonditi per valutare l’accuratezza e la rilevanza dei contenuti generati. Basandosi sui risultati dei test, si possono apportare modifiche e ottimizzazioni per migliorare ulteriormente le prestazioni del modello.

Se desideri esplorare come la tua azienda può utilizzare modelli di intelligenza artificiale personalizzati, ti invitiamo a fissare una chiamata gratuita con uno dei nostri esperti in digitalizzazione. Saremo lieti di aiutarti a scoprire le migliori soluzioni sul mercato e a esplorare i potenziali casi d’uso per la tua realtà.

Prompt Design: Come comunicare con l’AI

Il prompt design è una componente determinante nell’uso efficace dell’Intelligenza Artificiale Generativa. Con l’aumento della complessità e delle capacità dei modelli di AI, la capacità di fornire istruzioni precise e ben strutturate diventa fondamentale per ottenere risultati di alta qualità. Il prompt design si riferisce all’arte e alla scienza di formulare richieste in modo che un modello di intelligenza artificiale possa comprenderle e rispondere in modo efficace e pertinente. Il prompt design è essenziale per diverse ragioni:

  • Chiarezza e Precisione: Un prompt ben progettato aiuta a eliminare l’ambiguità, permettendo al modello di comprendere esattamente cosa si desidera ottenere.
  • Controllo del Contenuto: Attraverso un prompt dettagliato, è possibile guidare il modello verso risultati che sono in linea con le esigenze specifiche dell’utente o dell’azienda.
  • Efficienza: Prompt ben formulati possono ridurre il numero di iterazioni necessarie per ottenere un output soddisfacente, risparmiando tempo e risorse.
  • Qualità del Risultato: Una buona progettazione del prompt può migliorare significativamente la qualità delle risposte generate dall’AI, rendendole più pertinenti, accurate e utili.

Come scrivere un buon prompt? 

Dipende dal modello con cui stai conversando. Un AI generativa specializzata nella generazione di immagini è diversa rispetto ad una specializzata in testo o musica. In linea di massima un prompt efficace include diversi elementi chiave:

  1. Contesto: Fornire al modello informazioni sufficienti per comprendere la situazione o il problema in questione.
  2. Chiarezza: Evitare ambiguità e usare un linguaggio chiaro e diretto.
  3. Specificità: Essere specifici riguardo alle aspettative e ai dettagli desiderati nella risposta.
  4. Formato: Definire il formato dell’output richiesto, ad esempio, un elenco, un paragrafo, una tabella, ecc.
  5. Limiti: Impostare vincoli e limiti per guidare il modello, come lunghezza massima della risposta, tono desiderato, ecc.

Oltre ai principi base, ci sono tecniche avanzate che possono migliorare ulteriormente l’efficacia dei prompt:

  • Prompting a Catena: Utilizzare una serie di prompts interconnessi per guidare il modello attraverso un processo complesso passo dopo passo.
  • Prompting Multimodale: Integrare diversi tipi di input, come testo, immagini o dati strutturati, per creare prompts che sfruttano le capacità multimodali dei modelli avanzati.
  • Prompting Iterativo: Affinare e migliorare i prompts attraverso iterazioni successive, basandosi sui feedback e sui risultati ottenuti.
  • Prompt con Esempi: Utilizzare diversi esempi di input -> output per insegnare al modello i risultati attesi. 

Se vuoi approfondire ulteriormente queste tematiche ti consiglio di scaricare il nostro ultimo report interamente dedicato al tema AI Generativa. È gratuito e contiene ulteriori approfondimenti sul tema:

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Quali sono le prospettive future dell’AI generativa?

Il tasso di adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende è in rapida crescita. Secondo una ricerca di Accenture, il 98% dei dirigenti concorda che i modelli basati sull’AI svolgeranno un ruolo importante nelle strategie delle loro organizzazioni nel corso dei prossimi 3-5 anni. L’intelligenza artificiale generativa verrà sempre più utilizzata dalle aziende per migliorare i processi interni e per ideare o sviluppare nuovi prodotti. 

Gli avanzamenti tecnologici del settore permetteranno di ridurre le allucinazioni delle AI e di migliorare la qualità di immagini, video, audio e oggetti 3D generati dagli algoritmi. La crescente disponibilità di API consentirà alle aziende di integrare a basso costo questa tecnologia nei propri prodotti e servizi. 

Con il passare del tempo è probabile che l’impatto dell’AI generativa continui a crescere e ad espandersi in aree ancora inesplorate. Le prospettive future sono estremamente promettenti: l’adozione diffusa di queste tecnologie potrebbe portare a un incremento significativo della produttività, alla creazione di nuovi modelli di business e alla nascita di soluzioni innovative che migliorano la qualità della vita e rendono il nostro mondo più connesso e dinamico. 

Di fronte a queste prospettive entusiasmanti, è fondamentale affrontare al contempo le nuove sfide etiche, di sicurezza e legislative che pone questa tecnologia, per garantire un futuro in cui l’AI generativa sia un motore di progresso sostenibile e inclusivo.

Intelligenza Artificiale Generativa ultima modifica: 2024-06-12T14:22:22+02:00 da Marco Segatto

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