Comprendere i modelli di AI

Diversi tipi di modelli di AI  

Modelli di machine learning  
Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell'AI. Mentre tutti i modelli di ML sono AI, non tutti i modelli di AI utilizzano il ML. L'obiettivo dell'AI è consentire alle macchine di agire in modo simile agli esseri umani, mentre il ML si concentra sull'insegnare alle macchine a prendere decisioni e fare previsioni senza una programmazione esplicita. I modelli di ML identificano schemi nei dati, il che permette loro di apprendere e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo. 
  
Modelli di AI di deep learning  
I modelli di deep learning, noti anche come reti neurali profonde, sono forme avanzate di ML. Ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano, questi modelli elaborano grandi quantità di dati non strutturati, come testi, immagini e suoni. Eccellono nel riconoscere schemi per generare informazioni e previsioni. Le applicazioni più comuni del deep learning includono il riconoscimento facciale, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la realtà virtuale e i veicoli a guida autonoma.

Modelli di AI generativa  
L'AI generativa (GenAI) è un tipo di intelligenza artificiale che può creare nuovi contenuti, come testi, immagini, musica, video, traduzioni e codice. Questi modelli vengono addestrati su enormi set di dati e utilizzano il deep learning per identificare e analizzare schemi, il che permette loro di generare output originali. In questa categoria rientrano ChatGPT (per l'AI conversazionale) e DALL-E (per la generazione di immagini a partire da testo). La GenAI ha rivoluzionato il panorama dell'intelligenza artificiale, ampliandone le applicazioni per le aziende e il pubblico.

Modelli linguistici  
I modelli linguistici sono sistemi di AI progettati per comprendere e generare linguaggio umano. Il tipo più avanzato, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), è un sottoinsieme della GenAI. Gli LLM vengono addestrati su enormi set di dati di linguaggio naturale utilizzando tecniche avanzate di ML. Sono in grado di generare risposte testuali sfumate e contestualmente rilevanti in base ai prompt ricevuti. Gli esempi includono ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot e Meta AI.
 
Modelli di AI predittiva 
I modelli di AI predittiva sfruttano l'intelligenza artificiale e il ML per identificare schemi, anticipare risultati e generare previsioni attraverso l'analisi statistica dei dati. Sebbene l'analisi predittiva non sia una novità, l'AI ne migliora velocità e precisione utilizzando grandi set di dati. Le applicazioni includono la gestione dell'inventario, l'analisi del comportamento dei clienti, la gestione dei rischi e la previsione delle tendenze future.
 
Modelli di AI per la visione computerizzata  
I modelli di AI per la visione computerizzata utilizzano il ML per addestrare i computer a interpretare e comprendere i dati visivi, in modo simile alla percezione umana. Questi modelli analizzano immagini e video per identificare schemi e classificare oggetti. Le applicazioni spaziano dal riconoscimento facciale alla guida autonoma e all'imaging medico. Mentre DALL-E e DALL-E 2 riguardano la generazione di immagini, questi modelli combinano principalmente visione computerizzata e NLP.
 
Modelli di AI per raccomandazioni 
I modelli di intelligenza artificiale per raccomandazioni analizzano il comportamento degli utenti utilizzando l'analisi dei big data e gli algoritmi di ML per suggerire elementi di interesse. Comunemente utilizzati in piattaforme come Netflix, Spotify e social media, questi modelli personalizzano le esperienze degli utenti in base a dati come acquisti passati, cronologia di ricerca e demografia.

Come funzionano i modelli di AI

La creazione di un modello di AI in grado di comprendere, interpretare e trarre informazioni dai dati è un processo che comporta diversi passaggi: 

• Raccolta di dati: i dati costituiscono la base per tutti i progetti di AI, quindi la loro raccolta è fondamentale, sia che si tratti di un semplice testo o di un set di dati complesso.  
• Pulizia e preparazione dei dati: i dati raccolti devono essere puliti e preparati prima che un modello di AI possa utilizzarli. I dati inutili, irrilevanti o errati vengono esclusi, e il restante viene formattato in modo che l'AI possa elaborarlo. La qualità dei dati è fondamentale, perché influisce direttamente sull'accuratezza e l'affidabilità del modello. 
• Addestramento: il modello di AI viene addestrato fornendo i dati a un algoritmo selezionato, così che possa apprendere e perfezionarsi per migliorare le proprie prestazioni. 
• Test: dopo l'addestramento, il modello viene valutato per verificare l'accuratezza delle risposte. 
• Ottimizzazione: se un modello non fornisce output della qualità desiderata, deve essere regolato e messo a punto fino a quando non soddisfa gli standard previsti. 
• Implementazione: una volta che un modello è pronto, può essere integrato e utilizzato all'interno dell'organizzazione. 
• Miglioramento continuo: man mano che lavorano con nuovi dati, i modelli di intelligenza artificiale possono imparare e adattarsi, migliorando le proprie prestazioni nel tempo.

Casi d'uso aziendali dell'AI

Le aziende utilizzano l'AI per una vasta gamma di applicazioni, con nuove soluzioni sviluppate praticamente ogni giorno. Casi d'uso comuni includono: 
 
Servizio clienti: si tratta di una delle applicazioni di AI più conosciute. Molte aziende utilizzano già chatbot e assistenti virtuali per rispondere alle domande dei clienti e aiutarli nella risoluzione dei problemi. Questi strumenti stanno diventando sempre più sofisticati e in grado di gestire un numero maggiore di attività, lasciando liberi gli operatori umani di occuparsi di situazioni più complesse. L'AI può anche essere impiegata per la personalizzazione e le raccomandazioni, aiutando i clienti a trovare nuovi prodotti o servizi in base alla loro cronologia.  
 
Produttività ed efficienza: l'AI è molto efficace nell'automatizzare attività noiose e dispendiose in termini di tempo permettendo di risparmiare risorse e lasciando tempo agli operatori umani di concentrarsi su compiti di maggior valore. L'AI può anche analizzare i processi in essere per identificare lacune di prestazione o colli di bottiglia, suggerire modi per migliorare i flussi di lavoro e utilizzare la prioritizzazione basata sui dati per aumentare l'efficienza. 
 
Gestione della supply chain: l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per automatizzare e migliorare molti processi all'interno delle supply chain, aumentandone l'efficienza e migliorando il servizio clienti. Le applicazioni di AI aiutano ad esempio a prevedere in modo più accurato la domanda, a ottimizzare l'inventario, a monitorare la produzione, ad automatizzare le spedizioni e a ridurre i tempi di inattività grazie alla manutenzione predittiva e alla risoluzione dei problemi. 
 
Creazione di contenuti: gli strumenti di GenAI rendono possibile creare contenuti testuali, visivi e musicali di alta qualità utilizzando prompt in linguaggio naturale. Gli esempi vanno dalla scrittura, modifica e correzione di bozze al design grafico, dalla creazione e modifica di immagini e video alla narrazione interattiva. L'AI può anche assistere nella creazione di codice e nel debugging. 
 
Mitigazione del rischio e sicurezza: l'AI può essere utilizzata per ridurre il rischio e proteggere importanti asset fisici e virtuali. L'AI svolge già un ruolo fondamentale nelle misure di sicurezza informatica, come l'identificazione delle vulnerabilità dei sistemi, il monitoraggio delle operazioni e il contrasto alle minacce. L'AI può anche essere utilizzata per rilevare potenziali frodi e gestire i dati in conformità con le normative. 
 
Innovazione: gli aspetti di automazione e aumento dell'efficienza dell'AI aiutano a semplificare i processi e offrono maggiori opportunità per ideare e sviluppare strategie. L'AI può anche accelerare la ricerca e lo sviluppo, progettare nuovi prodotti e ottimizzare le iniziative di marketing e vendita. Inoltre, l'analisi dei dati guidata dall'AI aiuta le aziende a individuare nuove opportunità e a rimanere competitive. 
 
Questi sono solo alcuni esempi di come l'AI viene utilizzata nelle aziende. Nuove applicazioni vengono lanciate ogni giorno e le aziende stanno scoprendo come personalizzare l'AI in modo che soddisfi le proprie specifiche esigenze. 

Implicazioni etiche e sociali

Sebbene l'AI abbia un grande potenziale per aiutare gli esseri umani, ha anche il potenziale per nuocere, e la responsabilità di prevenire risultati dannosi ricade su chi la sviluppa. Le aree di preoccupazione etica e sociale relative ai modelli di AI includono: 

• Accuratezza: è notorio che i modelli di GenAI possano generano "allucinazioni", ovvero output falsi o creati dal nulla piuttosto che basati su dati reali.  
• Pregiudizi: se i modelli vengono addestrati su set di dati contenenti bias, questi possono essere incorporati nel modello, perpetuando così discriminazioni sociali come il razzismo negli output dell'AI. 
• Contenuti falsificati digitalmente: attori malintenzionati possono utilizzare i modelli di AI per creare deepfake che possono causare danni personali o essere utilizzati in crimini informatici.  
• Copyright: i modelli di AI spesso utilizzano contenuti pubblicamente disponibili senza il consenso dei proprietari, dando luogo a problemi di copyright e di plagio vista la difficoltà di tenere traccia di come tali contenuti vengano utilizzati. 
• Privacy: è necessario proteggere i dati personali sensibili utilizzati per addestrare i modelli di AI. 
• Trasparenza e responsabilità: il processo decisionale dei modelli di AI è spesso poco trasparente, il che rende difficile valutare gli output e attribuire responsabilità.  

Gli standard etici dell'AI, come la Raccomandazione sull'etica dell'intelligenza artificiale dell'UNESCO, offrono indicazioni alle organizzazioni che desiderano sviluppare e gestire modelli di AI in modo etico e responsabile. Un numero crescente di governi sta inoltre sviluppando normative per regolamentare l'AI. 

Tendenze future nella modellazione dell'AI

Il percorso dell'intelligenza artificiale è solo agli inizi e la modellazione dell'AI continuerà a evolversi. Alcune tendenze che le organizzazioni dovrebbero tenere d'occhio includono: 
 
AI agentica: l'AI agentica è composta da "agenti" che possono svolgere compiti per conto di un'altra entità in modo autonomo. Mentre i tradizionali sistemi di AI si basano su input e programmazione, i modelli di AI agentica sono progettati per agire in maniera più simile a un dipendente umano: comprendono il contesto e le istruzioni, definiscono obiettivi e agiscono in modo indipendente per raggiungerli, adattandosi quando necessario, con un intervento umano minimo. Questi modelli possono apprendere dal comportamento dell'utente e da altre fonti al di là dei dati di addestramento iniziali.
 
AI multimodale: l'AI multimodale consiste in sistemi in grado di elaborare e generare contenuti a partire da più modalità di dati, come testo, immagini e video. Mentre molti degli attuali modelli di AI sono specializzati in una singola modalità, i progressi della tecnologia hanno iniziato a rendere possibile ai sistemi di integrare più modalità e di passare dall'una all'altra senza problemi. Certi modelli di AI, ad esempio, possono generare immagini da descrizioni testuali o creare video basati su input testuali o visivi. Queste capacità migliorano l'interazione con gli utenti offrendo maggiore flessibilità e applicazioni più intuitive. 
 
AI a codice chiuso: i modelli di AI più noti, come ChatGPT, DALL-E, Claude, Gemini di Google e Microsoft Copilot, sono modelli proprietari. Questi modelli chiusi sviluppati da fornitori terzi sono addestrati su enormi quantità di dati (un processo che ben poche aziende hanno le risorse per realizzare in proprio) e sono molto potenti. Tuttavia, presentano anche alcuni svantaggi. La governance può essere problematica a causa dell'approccio "black box" di questi modelli, che rende difficile comprendere come vengano generati gli output. Inoltre, le aziende potrebbero essere giustamente timorose di condividere dati sensibili e proprietà intellettuali all'interno di un sistema di proprietà di un'altra azienda.  
  
AI open source: i modelli open source offrono un'alternativa che richiede molte meno risorse rispetto alla creazione e all'addestramento di un LLM. Spesso disponibili gratuitamente, questi modelli permettono alle aziende di sviluppare soluzioni basate su codice esistente. Rispetto ai modelli proprietari, i modelli open source offrono maggiore trasparenza e possibilità di personalizzazione attraverso l'ottimizzazione, oltre a essere accessibili senza limiti di tempo. Le aziende possono utilizzare modelli open source per mantenere privati i propri dati, sfruttando comunque il potenziale dell'AI per generare valore attraverso applicazioni su misura. I modelli open source democratizzano l'AI e il loro impiego continuerà a crescere.  

Databricks, ad esempio, offre DBRX, un LLM di utilizzo generico che consente alle aziende di ogni dimensione di implementare una GenAI personalizzabile e trasparente. DBRX rappresenta un punto di partenza che può essere ottimizzato o adattato per specifiche applicazioni di AI. Inoltre, DBRX supera tutti i modelli open source consolidati nei benchmark standard.

AI incentrata sui dati con Databricks

La capacità di gestire i modelli di AI è diventata fondamentale per le aziende che vogliono restare competitive. Mosaic AI, parte della Databricks Data Intelligence Platform, unifica dati, addestramento di modelli e ambienti di produzione in un'unica soluzione. Questo consente alle organizzazioni di utilizzare in modo sicuro i dati aziendali per arricchire, ottimizzare o creare i propri modelli di ML e AI generativa. Con Mosaic AI, le aziende possono sviluppare sistemi di AI di qualità produttiva in modo sicuro ed economico, distribuire e governare centralmente tutti i modelli di AI e monitorare dati, funzionalità e modelli di AI in un'unica piattaforma.