Intelligenza Artificiale generativa e predittiva

Introduzione

Negli ultimi mesi l'intelligenza artificiale (IA) sta delineando sempre più il proprio ruolo chiave in molte aree dell'industria e della tecnologia. Ma quante Intelligenze Artificiale esistono?
Ammesso e non concesso che si possa parlare di “Intelligenza” nel senso stretto del termine, due sottocategorie importanti dell'IA sono l'IA generativa e l'IA predittiva. Entrambe svolgono ruoli distinti nell'ottimizzazione dei processi aziendali e nell'innovazione. In questo articolo, esploreremo le differenze fondamentali tra queste due tecnologie e i vari ambiti in cui trovano applicazione.

IA generativa e la creatività delle macchine

L'IA generativa si distingue per la “capacità” nella creazione di contenuti nuovi e originali utilizzando modelli di apprendimento predefiniti (deep learning). Questi modelli vengono addestrati su grandi dataset di testo, immagini o suoni, e possono generare nuovi elementi seguendo lo stile e le caratteristiche dei dati con cui sono stati addestrati e grazie ad alcuni input (prompt) che ne determinano il risultato. Questa capacità di generare contenuti creativi è applicata in diversi ambiti:

Arte e Design: L'IA generativa può essere utilizzata per creare opere d'arte, design di prodotti e persino composizioni musicali uniche.

Scrittura creativa: Gli strumenti di scrittura assistita dall'IA generativa aiutano a generare testi creativi, articoli giornalistici e persino poesie.

Progettazione di giochi: Gli sviluppatori di giochi utilizzano l'IA generativa per creare mondi virtuali, personaggi e scenari interattivi.

Modellazione 3D: L'IA può generare modelli 3D dettagliati per l'industria cinematografica, dell'architettura e della progettazione.

IA predittiva, illuminare il futuro attraverso i dati

L'IA predittiva si basa sull'analisi dei dati storici per fare previsioni accurate sul futuro. Questo tipo di IA utilizza algoritmi di machine learning (apprendimento) per identificare modelli che descrivono degli andamenti a partire dai dati passati e correlazioni note (etichette) e utilizzarli per fare previsioni su eventi futuri. L'obiettivo principale dell'IA predittiva è quello di guidare le decisioni aziendali basate su informazioni in grado di anticipare con una certa probabilità un andamento sulla base di correlazioni non note. Vediamo alcuni ambiti d’uso dell'IA predittiva:

Finanza e investimenti: Le istituzioni finanziarie utilizzano l'IA predittiva per prevedere le tendenze del mercato azionario, analizzare rischi e rendimenti degli investimenti.

Assistenza sanitaria: L'IA predittiva può aiutare a diagnosticare malattie, prevedere epidemie e migliorare la gestione degli ospedali attraverso la pianificazione delle risorse.

Manutenzione industriale: Le aziende industriali possono prevedere quando le macchine avranno bisogno di manutenzione preventiva, riducendo i tempi di inattività.

Marketing personalizzato: L'IA predittiva analizza i comportamenti dei consumatori passati per suggerire prodotti o servizi specifici e personalizzati.

Un futuro sempre più alimentato dall'IA

Sia l'IA generativa che l'IA predittiva svolgeranno ruoli cruciali nell'evoluzione del business delle aziende e nella qualità dei servizi delle Pubblica Amministrazione. Mentre l'IA generativa promuove la creatività e l'innovazione, anche attraverso sistemi di supporto e assistenza in linguaggio naturale, l'IA predittiva aiuta a prendere decisioni informate basate sui dati. L'adozione di entrambe queste tecnologie può contribuire a trasformare le operazioni aziendali e a guidare l'innovazione in settori come l'arte, la salute, il business e i servizi pubblici. 

Ogni ambito, tipologia di dato e obiettivo può vedere l’utilizzo di un approccio “generativo”, “predittivo” o una sapiente dose di entrambi.

Non è tutto semplice e neppure tutto così complesso. L’utilizzo di piattaforme abilitanti in grado di convertire le banche dati aziendali nei nuovi formati (come Emocube) e un’azione di analisi dati e progettazione di architetture tecnologiche scalabili, sono azioni combinate che non possono essere improvvisate. 

Ora più che mai serve un livello di competenze verticali e nello stesso tempo multidisciplinari, per ottimizzare costi e imboccare la giusta direzione in quello che promette essere l’investimento strategico IT più importante per ogni tipo di organizzazione.