  {"id":139820,"date":"2024-06-17T15:06:32","date_gmt":"2024-06-17T15:06:32","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/?p=139820"},"modified":"2024-07-26T09:30:59","modified_gmt":"2024-07-26T09:30:59","slug":"lintelligenza-artificiale-e-pronta-per-le-aziende-distinguere-lhype-dal-valore-di-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/2024\/06\/lintelligenza-artificiale-e-pronta-per-le-aziende-distinguere-lhype-dal-valore-di-business\/","title":{"rendered":"L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 pronta per le aziende? Distinguere l\u2019hype dal valore di business"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019intelligenza artificiale generativa (GenAI) \u00e8 probabilmente la tecnologia pi\u00f9 popolare dei nostri giorni. Si prevede che gli investimenti globali in AI raggiungeranno <a href=\"https:\/\/www.goldmansachs.com\/intelligence\/pages\/ai-investment-forecast-to-approach-200-billion-globally-by-2025.html\">quasi 200 miliardi di dollari entro il 2025<\/a>, si tratta infatti di un\u2019area prioritaria di investimento per le aziende di tutto il mondo per sbloccare produttivit\u00e0, efficienza e innovazione.<\/p>\n<p>Tuttavia, sebbene tutti concordino sul fatto che questa tecnologia possa cambiare le carte in tavola per le imprese, la domanda che ci si pone sempre pi\u00f9 spesso nei consigli di amministrazione \u00e8 se l\u2019AI sia davvero pronta per le aziende.<\/p>\n<p><strong>L\u2019AI per il business non \u00e8 una novit\u00e0<\/strong><\/p>\n<p>L\u2019entusiasmo per l\u2019AI ha raggiunto livelli senza precedenti, ma non si tratta di una tecnologia del tutto nuova.<\/p>\n<p>Nick Bostrom, nel suo libro \u201cSuperintelligence\u201d*, pubblicato per la prima volta pi\u00f9 di dieci anni fa, fornisce un\u2019eccellente sintesi della progressione dell\u2019AI. Quest\u2019opera contemporanea coglie gli stadi dell\u2019AI: le aspettative gonfiate, l\u2019apice e le scoperte.<\/p>\n<p>Le organizzazioni si affidano da tempo all\u2019apprendimento automatico per alimentare analisi avanzate e capacit\u00e0 predittive per aree molto diverse, dalla produzione alle operazioni finanziarie, fino all\u2019approvvigionamento e alla supply chain. Questi algoritmi offrono ai responsabili le informazioni necessarie per ottenere una maggiore efficienza operativa.<\/p>\n<p>L\u2019AI \u00e8 stata utilizzata ampiamente anche nelle forme tradizionali di algoritmi, ad esempio nei motori di ricerca, che hanno definito un\u2019intera era del nostro sviluppo tecnologico e trasformato interi settori, in particolare quello pubblicitario.<\/p>\n<p><strong>Prepararsi all\u2019intelligenza artificiale in azienda: le sfide<\/strong><\/p>\n<p>Ma ci\u00f2 che funziona sul web non funziona necessariamente all\u2019interno di un\u2019organizzazione. Internet non si preoccupa delle autorizzazioni. Il management s\u00ec.<\/p>\n<p>Con l\u2019aumento delle preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati, soprattutto alla luce delle attuali pressioni normative, molte imprese hanno implementato restrizioni sull\u2019uso di strumenti aperti di AI.<\/p>\n<p>E questo per una buona ragione. Immaginate che un dipendente condivida i bilanci, i contratti con i fornitori o le informazioni sullo stipendio con uno strumento di AI generativa che poi riutilizza quelle informazioni per rispondere alle richieste di altri utenti.<\/p>\n<p>Uno strumento di AI generativa senza un elemento di autorizzazione non \u00e8 semplicemente adatto per un\u2019azienda e probabilmente \u00e8 destinato a rimanere confinato a un solo caso d\u2019uso o a un solo reparto, limitando la sua capacit\u00e0 di fornire maggior valore al business.<\/p>\n<p>I problemi di sicurezza sorgono anche con il concetto di data lake, che combina fonti di dati \u00a0interne ed esterne al servizio dell\u2019AI. I data lake possono essere insidiosi per un\u2019organizzazione, soprattutto quando i dati devono essere esportati al di fuori delle grandi applicazioni aziendali.<\/p>\n<p>In questo caso, \u00e8 necessario un approccio federato che lasci i dati all\u2019origine e non li copi o trasferisca. \u00c8 fondamentale che le imprese mantengano il livello semantico dei dati, aspetto che pu\u00f2 essere il tallone d\u2019Achille di ogni progetto di data lake e, di conseguenza, dei modelli di AI generativa addestrati su quei dati.<\/p>\n<p><strong>Attenzione alle allucinazioni<\/strong><\/p>\n<p>Tuttavia, il pericolo maggiore dell\u2019AI, quando non \u00e8 pronta per il mondo aziendale, risiede nella sua tendenza ad avere \u201callucinazioni\u201d.<\/p>\n<p>La AI generativa \u00e8 un ottimo algoritmo che fondamentalmente impara guardando a ci\u00f2 che \u00e8 disponibile nel suo dominio, di solito Internet. Siamo onesti: non ci si pu\u00f2 pi\u00f9 fidare di tutte le informazioni che si trovano sul web.<\/p>\n<p>In un ambiente di business, i CEO cercano un\u2019\u201cunica versione della verit\u00e0\u201d. Ci\u00f2 significa che la verifica dei fatti \u00e8 importante, da cui segue la domanda: \u201cQual \u00e8 il set di dati su cui dovrei addestrare la mia AI generativa?\u201d. La verit\u00e0 \u00e8 che i responsabili non possono costruire prodotti o sviluppare innovazione utilizzando modelli che inventano cose o utilizzano insight basati su informazioni false o imprecise.<\/p>\n<p>In questo caso, i fornitori di suite applicative, come SAP, possono intervenire per aiutare. Le applicazioni enterprise che alimentano le imprese di tutto il mondo sono ricche di dati di business che possono essere estratti dagli algoritmi di intelligenza artificiale per creare insight accurati, rilevanti e affidabili. I vendor che operano in questo contesto hanno anche una notevole esperienza nei processi e nei dati contestualizzati: le fonti perfette per formare una AI generativa efficace.<\/p>\n<p>Non c&#8217;\u00e8 dubbio che le imprese beneficeranno della potenza dell\u2019AI nei prossimi anni. Il fatto che sia pronta per le aziende dipende dai singoli sistemi e strumenti. Mentre alcuni modelli di AI sono gi\u00e0 dotati di funzionalit\u00e0 di livello enterprise, altri potrebbero non soddisfare ancora tutti i requisiti di affidabilit\u00e0 e sicurezza. I responsabili devono prestare attenzione a creare casi d\u2019uso basati sull\u2019AI in grado di generare valore per il business, ad affidarsi a set di dati solidi e ad essere all\u2019altezza delle aspettative. Solo con questi binari di sicurezza si potranno garantire soluzioni di AI rilevanti, affidabili e responsabili per il mondo aziendale.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>* \u201cSuperintelligenza. Tendenze, pericoli, strategie\u201d \u00e8 stato scritto dall\u2019autore Nick Bostrom e pubblicato per la prima volta nel 2013 dalla Oxford University Press.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019intelligenza artificiale generativa (GenAI) \u00e8 probabilmente la tecnologia pi\u00f9 popolare dei nostri giorni. 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