Masterclass sull'Intelligenza Artificiale al Servizio dell'Impresa: Una Panoramica

La prima masterclass sull' "Intelligenza Artificiale (IA) al Servizio dell'Impresa" ,organizzata da LFM University con la supervisione e coordinamento di YeSeul Kim, Isabella Lazzini e Massimo Bullo, si è tenuta il 6 e 7 ottobre ed è stata un evento di grande successo per la tematica trattata estremamente attuale e per la varietà di speaker intervenuti. Provenienti da tutto il mondo, gli esperti di rilievo nel settore dell'IA, hanno offerto spunti preziosi e approfondimenti sui vari aspetti di questa tecnologia rivoluzionaria fornendo una visione 360°. La sessione pratica di "hands on" prevista nei due giorni di masterclass, con il relativo assessment finale da parte dei giudici Lazzini, Bullo, Giomo, ha contribuito a rendere ancora più interattiva e utile l'esperienza formativa. In questo articolo ripercorreremo alcune delle tematiche principali trattate dai nostri professori ed i momenti salienti del corso.

Mariella Borghi e l'intro sull'IA e le sue definizioni e sottocategorie

Mariella Borghi, uno dei nomi di spicco dell'evento, il cui background abbiamo ampiamente trattato negli articoli precedenti del nostro blog,  ha fornito una panoramica dettagliata sulle diverse tipologie di intelligenza artificiale. Ha portato l'audience in un bellissimo viaggio narrativo in cui ha spiegato le varie definizioni di IA e la differenza tra i tre grandi macro cluster di Intelligenza artificiale: la ANI, AGI e ASI.

• ANI (Artificial Narrow Intelligence): è una forma di IA specializzata in un compito specifico, come riconoscere immagini o tradurre testi, è quella forma di intelligenza artificiale atta ad eseguire attività ripetitive in un area specifica, sulla base di un insieme di regole definite con lo scopo di risolvere un determinato problema. Rientrano in questa categoria realtà come il riconoscimento facciale, il chatbot, gli assistenti vocali, chat GPT stessa.
• AGI (Artificial General Intelligence): rappresenta una forma di IA che può svolgere qualsiasi attività intellettuale a livello umano, si parla infatti a tale proposito di Machine intelligence, dove la macchina è fornita di una vera e propria intelligenza cosciente, ovvero una intelligenza che imita la capacità umana di pensare, capire, imparare, ragionare e applicare conseguentemente la sua intelligenza per risolvere qualsiasi problema come fanno gli umani in qualsiasi situazione.
• ASI (Artificial Super Intelligence): è un tipo di IA che supera le capacità cognitive dell'essere umano in quasi tutti gli aspetti. Si parla a tale proposito di Machine Consciousness, ovvero una situazione in cui la macchina non solo è cosciente di se stesse, ma esprime desideri, pensieri, emozioni, bisogni e credenze proprie.

Proseguendo, Mariella ha poi delineato i vari sottoinsiemi dell'IA, aiutando il pubblico a comprendere la differenza tra AI (Intelligenza Artificiale), Machine Learning (apprendimento automatico), Deep Learning (apprendimento profondo), Generative AI (IA generativa), Natural Language Processing (elaborazione del linguaggio naturale), Computer Vision (visione artificiale) e Robotics (robotica). Questi termini, spesso usati in modo intercambiabile, rappresentano in realtà aspetti distinti e complementari dell'IA.

I sottoinsiemi di intelligenza artificiale

L'illuminante intervento di Mariella ha consentito ai partecipanti del corso di mettere le basi didattiche per iniziare a "masticare" l'alfabeto dell'intelligenza artificiale e comprenderne le varie sfaccettature.

 Mariella Borghi

Shalini Kuraphati e l'importanza dei DATI nel mondo dell'Intelligenza Artificiale

Uno dei mantra che emerge in continuazione quando si parla di Intelligenza artificiale è: "If there is no DATA, there is no AI"

Shalini Kurapati

Durante il suo intervento, Shalini Kurapati, un' altra illustre relatrice della masterclass della LFM University, ha sottolineato l'importanza dei dati nella formazione dell'IA.

L'imprenditrice indiana-piemontese, ha evidenziato come la qualità e la quantità dei dati siano fondamentali per allenare modelli di IA efficienti e precisi. In particolare, Shalini ha approfondito il concetto di dati sintetici, oggi strumento fondamentale nel mondo IA.

Ma cosa sono i dati sintetici e perchè sono utili nel processo di apprendimento dell'IA?

I dati sintetici sono dati generati artificialmente attraverso algoritmi e tecniche specifiche, piuttosto che essere raccolti da eventi reali. Questi dati sono progettati per simulare e replicare le caratteristiche dei dati reali, permettendo di creare set di dati ampi e variati senza la necessità di raccogliere informazioni dal mondo reale. L'utilizzo dei dati sintetici è particolarmente utile nell'apprendimento dell'intelligenza artificiale per diverse ragioni. 

1.Permettono di superare le limitazioni legate alla raccolta di dati reali, che può essere costosa, lenta o, in alcuni casi, impossibile. 

2. Offrono la possibilità di generare dati specifici per situazioni o scenari particolari, garantendo una copertura completa di tutte le potenziali variabili o condizioni. 

3. essendo generati in modo controllato, i dati sintetici possono ridurre problemi legati a privacy e sicurezza, evitando l'uso di dati sensibili o personali. In sintesi, i dati sintetici rappresentano una risorsa preziosa per accelerare e ottimizzare il processo di apprendimento delle macchine, fornendo modelli di IA con set di dati ricchi e versatili.

Questi dati, generati artificialmente, possono essere utilizzati per simulare situazioni reali e sono particolarmente utili quando i dati reali sono insufficienti, costosi o difficili da ottenere. L'uso di dati sintetici può quindi accelerare e migliorare il processo di formazione dei modelli di IA.

Dayana Meijas Roman

L'intervento di Dayana ha portato i partecipanti all'insegna di un viaggio su come l'intelligenza artificiale avrà un impatto significativo sul concetto di lavoratore così come siamo abituati a concepirlo oggi.

Le statistiche proiettano dei numeri che sono sicuramente degni di nota, si stima infatti che il 23% dei lavori di oggi cambieranno e il 44% delle core skills dei lavoratori evolveranno drasticamente nel corso dei prossimi 5 anni.

Diventa dunque fondamentale restare al passo con il cambiamento e abbracciare l'AI come un tool, un assistente, con cui collaborare per aumentare la propria produttività.

Ma quali sono le caratteristiche che verranno sempre più ricercate nei lavoratori di domani?

Con l'avvento di tecnologie avanzate come Chat GPT e l'espansione dell'intelligenza artificiale, il panorama lavorativo è destinato a subire profonde trasformazioni. I lavoratori del futuro dovranno possedere una serie di competenze chiave per rimanere rilevanti e competitivi:

1. Pensiero Creativo: La capacità di generare idee innovative e trovare soluzioni originali sarà fondamentale, soprattutto quando le macchine potranno gestire compiti ripetitivi.

2. Pensiero Analitico: Oltre alla creatività, la capacità di analizzare e interpretare dati complessi sarà essenziale per prendere decisioni informate.

3. Educazione Tecnologica: Una solida comprensione delle nuove tecnologie, comprese AI e Big Data, sarà cruciale. Non solo per utilizzarle, ma anche per capirne le potenzialità e i limiti.

4. Curiosità e Lifelong Learning: L'apprendimento non si ferma alla formazione formale. La curiosità e la volontà di continuare a imparare saranno vitali in un mondo in costante evoluzione.

5. Resilienza, Flessibilità e Agilità: La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti, superare le sfide e rimanere flessibili in situazioni impreviste sarà sempre più richiesta.

6. Pensiero Sistemico: Comprendere come le varie parti di un sistema interagiscono tra loro sarà essenziale, soprattutto in ambienti lavorativi sempre più interconnessi.

7. AI e Big Data: Oltre alla mera comprensione, la capacità di lavorare con intelligenza artificiale e grandi set di dati diventerà una competenza chiave in molte professioni.

8. Motivazione e Consapevolezza di Sé: La motivazione intrinseca e una profonda consapevolezza delle proprie capacità e aspirazioni guideranno i lavoratori verso successi personali e professionali.

9. Talent Management: La capacità di identificare, coltivare e gestire talenti sarà cruciale per le organizzazioni che cercano di sfruttare al meglio le risorse umane in un ambiente tecnologico.

10. Orientamento al Servizio al Cliente: Nonostante l'avvento di chatbot e IA, l'abilità di interagire, comprendere e servire i clienti con un tocco umano rimarrà insostituibile.

Giuseppe Mayer e l'aumento della produttività grazie all'AI

Giuseppe Mayer, ha portato i partecipanti della masterclass a scoprire gli impatti straordinari che l'AI può avere nella produttività di noi tutti. L'intelligenza artificiale può ricoprire parecchi ruoli e agire come l'assistente di cui hai bisogno per prendere note e riassumere dei contenuti, il collega stratega che ti può affiancare nel processo decisionale, o il creativo a cui chiedere degli spunti e delle idee. 

Sono numerosissime le funzioni attribuibili all'AI, dobbiamo pensarla a come se fosse una veste da "super eroe" che una volta indossata consente di renderci più creativi, più analitici, più tecnici, più articolati.

Il mondo del marketing sarà uno dei più impattati dall'AI e Mayer spiega i 4 ambiti di impatto più rilevanti:

1. Tolleranza Zero per le Interfacce Inefficienti: In un'era dominata dalla tecnologia, i consumatori si aspettano esperienze utente fluide e senza intoppi. L'AI, con la sua capacità di anticipare e rispondere alle esigenze degli utenti, assicurerà che le interfacce siano ottimizzate al meglio. Problemi come ritardi, errori o interruzioni non saranno più tollerati, poiché l'AI garantirà un'esperienza utente senza precedenti.

2. Superiorità Decisionale dell'AI: Dobbiamo riconoscere che, in molte circostanze, l'AI è ora in grado di prendere decisioni più informate e accurate rispetto agli esseri umani. Attraverso l'analisi di enormi quantità di dati, l'AI può identificare tendenze, prevedere comportamenti e guidare strategie di marketing più efficaci.

3. L'AI come Macchina del Tempo per la Produttività: Una ricerca di Goldman Sachs ha evidenziato come l'AI generativa possa agire come una "macchina del tempo", proiettando le aziende nel futuro in termini di produttività. Secondo lo studio, si prevede che la AI generativa aumenterà la crescita della produttività degli Stati Uniti dell'1,5% ogni anno per il prossimo decennio. Questo significa che le aziende che adottano l'AI possono aspettarsi di accelerare notevolmente i loro processi e risultati.

4. Personalizzazione su Larga Scala Grazie all'AI: La personalizzazione è sempre stata una delle sfide più grandi del marketing. Con l'AI, questo non è più un problema. Le tecnologie basate sull'IA possono analizzare le preferenze, il comportamento e le esigenze di ciascun consumatore, consentendo alle aziende di offrire esperienze altamente personalizzate su larga scala. Questo significa che ogni cliente potrà beneficiare di un'esperienza unica, modellata intorno alle sue specifiche esigenze e desideri.

Marcela Sabino e l'AI per l'innovazione

Nella sessione con Marcela Sabino abbiamo trattato come l'AI può essere forza motrice di innovazione all'interno dell'azienda.

Ma come riesce a farlo?

L’AI ha immense capacità di processare dati, ed ora che si può connettere ad Internet ha accesso a tutta la somma della conoscenza umana. Grazie alla “Transformer technology”, l’AI può processare e analizzare più tipologie di grandi dataset (testo, numeri e molto altri) ancora più velocemente, scoprendo dettagli importanti e trend che gli umani possono facilmente non vedere. Può anche simulare esperimenti, e supportare le persone in una varietà di progetti creativi ed innovativi.

In questa narrazione sul potere innovativo dell'AI, Marcela ha portato la classe a capire come la stessa possa avere dei casi d'uso interessanti all'interno del processo di innovazione. 

L'Intelligenza Artificiale (AI) sta emergendo, infatti, come una forza motrice nel panorama dell'innovazione, offrendo un ventaglio di opportunità in vari settori e fasi del processo innovativo:

1. Generatore di Idee: L'AI può fungere da incubatore di idee, analizzando enormi quantità di dati e identificando tendenze emergenti o pattern nascosti. Questo permette alle aziende di anticipare le esigenze del mercato o di ideare soluzioni innovative prima dei concorrenti.

2. Supporto alla Ricerca: Durante la fase di ricerca, l'AI può accelerare la raccolta e l'analisi di dati, identificando rapidamente le informazioni rilevanti e filtrando ciò che è irrilevante. Ciò consente di ridurre il tempo e le risorse impiegate nella fase di ricerca, rendendo il processo più efficiente.

3. Supporto nel Decision Making: Grazie alla sua capacità di analizzare e interpretare grandi set di dati, l'AI può fornire insight preziosi che guidano le decisioni aziendali. Questo significa che le aziende possono prendere decisioni informate basate su dati concreti, minimizzando i rischi e massimizzando le opportunità.

4. Aumento della Produttività: L'AI può automatizzare una serie di compiti ripetitivi e laboriosi, permettendo ai team di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Questo non solo accelera il processo di innovazione, ma anche libera risorse umane e finanziarie che possono essere reinvestite in altre aree strategiche.

5. Soddisfazione del Cliente e Miglioramento dell'Esperienza: L'AI può analizzare il comportamento e le esigenze dei clienti in tempo reale, permettendo alle aziende di offrire soluzioni personalizzate e migliorare l'esperienza del cliente. Questo non solo aumenta la fedeltà del cliente, ma diventa anche una fonte di innovazione, poiché le aziende possono identificare e rispondere rapidamente alle nuove esigenze del mercato.

Luca Lisci e gli step necessari per portare avanti un progetto basato su AI

Luca Lisci, fondatore e CEO di Next present, del cui background abbiamo ampiamente trattato in articoli precedenti nel nostro blog,  ha chiuso il percorso di masterclass spiegando a tutta la platea la checklist che ciascuna azienda deve smarcare prima di proporre progetti di AI. 

Introdurre progetti basati sull'Intelligenza Artificiale (AI) in un'azienda, infatti, può essere una sfida complessa, data la natura avanzata della tecnologia e le implicazioni che essa comporta. Tuttavia, seguendo una checklist metodica a tre step, è possibile affrontare questa sfida in modo strutturato e produttivo:

1. Identificare il Problema: Prima di tutto, è fondamentale avere una chiara comprensione del problema che si intende risolvere con l'AI. Questo richiede un'analisi approfondita delle esigenze aziendali, dei processi esistenti e delle potenziali aree di miglioramento. Solo con una definizione chiara del problema, si può valutare se l'AI sia effettivamente la soluzione appropriata. Quindi adoperatevi per identificare il vostro "business problem"!

2. Valutare le Soluzioni e Capire il Valore dell'AI: Una volta identificato il problema, è essenziale valutare tutte le possibili soluzioni. Questo step implica la discussione delle alternative e la comprensione dei motivi per cui l'AI potrebbe essere la scelta migliore. L'AI, con le sue capacità di analisi dei dati e di apprendimento, potrebbe offrire vantaggi in termini di efficienza, precisione e automazione rispetto ad altre soluzioni, ma non sempre è l'unica soluzione percorribile, quindi attenzione a partire per approcci  "all in sull'AI!".

3. Valutare Soluzioni AI "Off-the-Shelf" o Personalizzate: Qui, la decisione riguarda la scelta tra soluzioni AI preconfezionate disponibili sul mercato o soluzioni custom sviluppate specificamente per le esigenze dell'azienda. Le soluzioni "off-the-shelf" possono essere più economiche e rapide da implementare, ma potrebbero non soddisfare tutte le esigenze specifiche dell'azienda. Al contrario, le soluzioni custom, pur essendo potenzialmente più costose e richiedendo più tempo per lo sviluppo, offrono una maggiore flessibilità e possono essere modellate esattamente secondo le necessità aziendali. Occorre quindi valutare bene quale strada è meglio intraprendere in base al budget disponibile, alle esigenze e al tempo a disposizione!

Il workshop con gli esperti di settore per imparare a lavorare con l'AI

Come ogni masterclass che si rispetti, anche la masterclass "AI al servizio dell'impresa" della LFM University ha previsto nella due giorni diverse sessioni "hands on" per dare la possibilità a tutti i partecipanti di confrontarsi con i tool dell'intelligenza artificiale e apprendere meglio i concetti imparati.

La seconda giornata è stata infatti caratterizzata da numerosi workshop e lavori di gruppo dove i migliori  mentor AI hanno affiancato i vari gruppi co-creando soluzioni adatte per i vari "business problem" identificati e i giudici Bullo e Lazzini hanno poi valutato la fattibilità e la bontà dei progetti oltre a fare coaching alle classi.

Pubblicheremo a breve i commenti dei partecipanti per darvi l'opportunità di ascoltare direttamente dalle loro parole le impressioni e i feedback sul master.

Stay tuned!