L'AI tradizionale utilizza regole e algoritmi predefiniti per analizzare i dati e prevedere i risultati, operando al meglio quando viene applicata ad attività molto specifiche. L'AI generativa apprende dai modelli di dati per creare nuovi contenuti, come testo o immagini, ed è quindi più adatta ad applicazioni più innovative e creative.
Sebbene l'intelligenza artificiale possa sembrare un concetto semplice, ovvero la progettazione di macchine in grado di simulare l'intelligenza umana, il termine stesso si è ampliato per includere una gamma crescente di tecnologie. Una delle varianti più degne di nota e ampiamente utilizzate è l'AI generativa (GenAI). Grazie alla crescente popolarità degli strumenti trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) e alla luce dei progressi delle reti neurali ricorrenti (RNN) e dei modelli linguistici di grandi (LLM), la GenAI sta ridefinendo il modo in cui il mondo utilizza i sistemi intelligenti.
A questo punto sorge spontanea una domanda: Qual è il fattore distintivo che rende la GenAI unica? In che modo l'AI tradizionale si distingue dall'AI generativa? E, aspetto forse ancora più importante, in che modo un'azienda può applicare l'AI e la GenAI per promuovere l'efficienza, migliorare l'innovazione e ottenere un chiaro vantaggio competitivo? Il primo passo è comprendere le similitudini e le differenze associate a queste tecnologie.
AI può significare cose diverse a seconda del contesto. Nel suo complesso, "intelligenza artificiale" è un termine generico che comprende tutti gli strumenti, le tecnologie, i processi e i campi di studio relativi alla progettazione, all'implementazione e al supporto delle macchine nell'esecuzione di attività che hanno storicamente richiesto l'intelligenza umana. Pertanto, il termine AI può includere veicoli che guidano da soli e analisi predittiva fino a processi autonomi e ricerca informatica.
Detto questo, quando le persone discutono dell'AI tradizionale come tecnologia, in genere parlano di un sottoinsieme di AI che si basa su regole chiare per analizzare dati storici e fare previsioni sui risultati futuri. Nota anche come "AI predittiva" (o "AI debole" o "AI stretta"), l'AI tradizionale è altamente specializzata; opera entro i limiti alquanto restrittivi del suo algoritmo ed è limitata all'ambito delle applicazioni specifiche per cui è progettata.
Nonostante l'appellativo apparentemente "dispregiativo" di "AI debole", questo approccio chiaramente definito offre diversi vantaggi. Quando impiegato correttamente e applicato alle attività giuste, l'AI tradizionale dimostra:
- Elevata precisione in attività specifiche
L'AI tradizionale è eccellente per eseguire attività specifiche e ben definite con elevata precisione. Sono incluse attività quali l' analisi dei dati e l'automazione.
- Scalabilità
Questi sistemi possono essere scalati in modo efficace in ambienti stabili, come quello finanziario e manifatturiero, in cui i processi sono standardizzati. A condizione che le attività siano ben definite, nell'AI possono essere incorporati anche grandi volumi di dati e processi complessi senza alcun aumento sostanziale dei costi.
- Trasparenza
La natura basata su regole dell'AI tradizionale semplifica la comprensione e la convalida dei processi decisionali. Gli utenti possono facilmente interpretare i processi in corso.
Non tutti gli strumenti sono adatti a ogni attività. L'AI tradizionale presenta dei limiti, tra cui:
- Flessibilità limitata
Questi sistemi non sono in grado di generare soluzioni innovative oltre a ciò per cui erano esplicitamente programmati. Dinanzi a un problema non completamente gestito nell'addestramento, queste AI forniranno quasi certamente output imprecisi, incompleti o irrilevanti, mettendo in luce i loro limiti nella gestione di situazioni impreviste.
- Questioni etiche
L'AI predittiva dipende completamente dai suoi dati di addestramento. Quando tali dati contengono bias, pregiudizi o inesattezze, gli output dell'AI possono riflettere e perpetuare questi problemi, dando luogo a previsioni e decisioni ingiuste o errate.
L'AI generativa rappresenta un cambiamento significativo rispetto all'AI tradizionale. Pur essendo comunque disciplinata da regole e algoritmi, queste regole consentono allo strumento GenAI di applicare una comprensione approfondita a problemi non familiari. Ciò consente di concentrarsi sulla creazione di nuovi contenuti, tra cui testo, immagini e musica, apprendendo le relazioni tra i punti dati all'interno di vasti set di dati. La tecnologia ha guadagnato terreno con lo sviluppo di tecniche avanzate di machine learning, tra cui reti neurali e modelli di deep learning.
L'AI generativa sfrutta tecnologie come le reti generative antagoniste (GAN) e gli autoencoder variazionali (VAE). Questi modelli possono imparare a generare nuovi dati identificando schemi sottostanti nei dati di addestramento. Il risultato finale sembrava impossibile fino a poco tempo fa: macchine in grado di creare immagini visive, brani musicali, contenuti scritti e persino video originali, tutto con poca o nessuna supervisione umana; la maggior parte degli strumenti di AI generativa richiede solo un prompt testuale che indichi loro cosa produrre.
A differenza dell'AI tradizionale, che è deterministica (il che significa che le stesse condizioni porteranno sempre agli stessi risultati), l'AI generativa è probabilistica, in grado di generare un'ampia gamma di output da qualsiasi insieme di input. Questo e altri fattori la rendono una tecnologia preziosa che offre diversi vantaggi evidenti:
- Creatività e innovazione
L'AI generativa può produrre contenuti nuovi e diversificati, aprendo nuove possibilità in campi come l'arte, il design e l'intrattenimento. Per le applicazioni aziendali più tradizionali, è in grado di creare soluzioni innovative per migliorare il coinvolgimento dei clienti, ottimizzare le strategie di marketing, semplificare la creazione di contenuti e personalizzare le esperienze degli utenti. - Versatilità
Questi modelli possono adattarsi a vari compiti, superando le restrizioni che limiterebbero l'AI tradizionale. La GenAI è in grado di rispondere in modo dinamico ai nuovi dati e alle esigenze in continua evoluzione, consentendo alle aziende di innovare e rimanere competitive anche in ambienti in rapida evoluzione. - Gestire l'ambiguità
L'AI generativa eccelle nel gestire l'incertezza e la complessità ed è pertanto adatta ad applicazioni in cui l'AI ristretta risulta carente.
Come l'AI tradizionale, anche l'AI generativa presenta alcune sfide. Tra queste:
- Maggiori requisiti di risorse
L'addestramento di modelli di AI generativa richiede una notevole potenza di calcolo e dati, che può rivelarsi costosa. L'aumento del consumo energetico associato alla GenAI potrebbe avere conseguenze in termini di sostenibilità ed emissioni di carbonio. - Questioni etiche
La capacità di creare contenuti realistici solleva questioni relative all'autenticità, al copyright e al potenziale uso improprio. L'AI generativa non è naturalmente etica: segue i prompt che le vengono forniti. Anche quando vengono implementate norme etiche, potrebbe essere ancora possibile aggirare questi blocchi per creare contenuti dannosi, fuorvianti, inappropriati o illegali.
- AI tradizionale
L'AI tradizionale si concentra sull'analisi dei dati e sulla fornitura di dati basati su regole predefinite. Questo approccio garantisce che gli output siano prevedibili e in linea con framework definiti durante la fase di programmazione. Il suo obiettivo principale è riconoscere modelli e generare dati che aiutino nel processo decisionale e nella risoluzione dei problemi entro parametri stabiliti. - AI generativa
L'AI generativa crea nuovi dati e contenuti apprendendo modelli dai dati. A differenza dell'AI tradizionale, i suoi output sono vari e possono includere vari media, evidenziando la sua capacità di innovare e generare contenuti innovativi.
- AI tradizionale
I processi decisionali nell'AI tradizionale sono espliciti ed è pertanto più facile comprendere e validare come si giunge alle conclusioni. Questa trasparenza è importante nelle applicazioni in cui è essenziale comprendere le motivazioni alla base delle decisioni. - AI generativa
I processi all'interno della GenAI non sono altrettanto trasparenti, funzionano come una "scatola nera", rendendo difficile interpretare il modo in cui vengono prese le decisioni. I suoi algoritmi complessi, in particolare nei modelli di deep learning, possono oscurare il ragionamento dietro output specifici.
Utilizzi
- AI tradizionale
L'AI tradizionale viene applicata in ambienti in cui le attività sono ben definite, come la manutenzione predittiva, i motori di raccomandazione e l'analisi dei dati. Queste applicazioni traggono vantaggio dalla capacità dell'AI di elaborare grandi set di dati e di effettuare previsioni accurate basate su regole predefinite. Eccelle nell'automazione delle attività di routine e nel miglioramento dell'efficienza operativa in contesti strutturati. - AI generativa
L'AI generativa esce dagli schemi strutturati per definirsi in ambiti e applicazioni che richiedono la generazione di contenuti originali, come la progettazione e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La sua capacità di produrre contenuti multimediali originali la rende uno strumento potente per i settori creativi. Inoltre, può aiutare a generare dati sintetici per addestrare altri modelli di AI, migliorandone le capacità senza dover fare affidamento esclusivamente su set di dati autentici.
Le differenze tra l'AI tradizionale e quella generativa rendono ciascuna tecnologia specificamente adatta a diverse applicazioni:
- Filtro antispam
L'AI tradizionale è in grado di analizzare i modelli e i contenuti delle e-mail per identificare e filtrare con precisione i messaggi spam, proteggendo gli utenti da e-mail indesiderate e potenziali attacchi dannosi.
- Rilevamento delle frodi
Nei servizi finanziari, l'AI tradizionale è in grado di rilevare attività fraudolente analizzando gli schemi delle transazioni e identificando anomalie, contribuendo a prevenire le perdite finanziarie.
- Sistemi di raccomandazione
L'e-commerce, i servizi di streaming e altre attività rivolte al cliente utilizzano l'AI tradizionale per analizzare il comportamento e le preferenze degli utenti, in modo da allineare le raccomandazioni su prodotti e servizi agli interessi degli utenti.
- Manutenzione predittiva
Nel settore manifatturiero, l'AI tradizionale è in grado di prevedere guasti alle apparecchiature analizzando i dati storici e gli schemi di utilizzo, riducendo così i tempi di fermo e i costi di manutenzione.
- Segmentazione dei clienti
I team di marketing utilizzano l'AI tradizionale per segmentare i clienti in base al comportamento di acquisto, ai dati demografici e ad altri punti dati, consentendo strategie di marketing più mirate ed efficaci.
- Creazione di contenuti
L'AI generativa è in grado di produrre testi, immagini, musica e video di alta qualità, e ciò la rende preziosa per i settori creativi, tra cui marketing, pubblicità e intrattenimento. - Interazioni con i clienti
Chatbot con AI basati sull'AI generativa sono in grado di fornire risposte personalizzate e dinamiche alle richieste dei clienti, migliorando il servizio clienti e il coinvolgimento. - Generazione di codice
L'AI generativa viene utilizzata per assistere gli sviluppatori di software generando frammenti di codice, traducendo linguaggi di programmazione e automatizzando il completamento del codice. Ciò contribuisce ad accelerare il processo di sviluppo, ampliando al contempo le capacità dei programmatori meno esperti. - Ambito sanitario
L'AI generativa può creare immagini mediche sintetiche per la ricerca, progettare piani di trattamento personalizzati e generare nuovi composti farmacologici, rivoluzionando la ricerca medica e l'assistenza ai pazienti.
L'AI generativa si basa in sostanza sull'apprendimento: impara a riconoscere schemi in modo da poter replicare la relazione in tali schemi e creare qualcosa di nuovo. Per riuscirci, si affida in larga misura al deep learning.
I modelli di diffusione e i modelli trasformatori sono componenti chiave dell'AI generativa. I modelli di diffusione consentono la generazione di immagini realistiche, mentre i modelli trasformatori hanno capacità avanzate di generazione di testo. Insieme, queste tecniche hanno ampliato le possibilità di creazione di dati multimediali sintetici.
I trasformatori sono una potente architettura di deep learning che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale. Vengono addestrati su grandi set di dati Internet per predire il token successivo in una sequenza, sviluppando una profonda comprensione del linguaggio che può essere perfezionata per vari compiti. Il meccanismo di attenzione dei trasformatori consente loro di catturare efficacemente dipendenze a lungo raggio e informazioni contestuali. Ciò ha consentito importanti progressi in ambiti quali la generazione, la traduzione e la sintesi, rendendo i trasformatori un pilastro dei moderni sistemi GenAI.
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