Generato con Bing e modificato con Photoshop
L'intelligenza artificiale predittiva guida da decenni il ROI delle aziende attraverso algoritmi di raccomandazione avanzati, modelli di valutazione del rischio e strumenti di rilevamento delle frodi. Tuttavia, la recente ondata di intelligenza artificiale generativa ne ha fatto il nuovo tema caldo. Tutti stanno cercando di sfruttare modelli linguistici di grandi dimensioni per la generazione di contenuti e il servizio clienti o modelli di diffusione per la creazione di contenuti visivi. L’intelligenza artificiale generativa sta per diventare il fattore chiave per l’aumento della produttività?
Per rispondere a questa domanda, dobbiamo approfondire l’argomento per comprendere le principali aree di applicazione dell’IA generativa e predittiva. In questo articolo, esamineremo le principali tecniche di machine learning che guidano queste due principali classi di approcci all’intelligenza artificiale, i vantaggi e le sfide unici ad esse associati e le rispettive applicazioni aziendali nel mondo reale.
Definizioni di base
L’intelligenza artificiale generativa e l’intelligenza artificiale predittiva sono due potenti tipi di intelligenza artificiale con un’ampia gamma di applicazioni nel mondo degli affari e non solo. Entrambi i tipi di intelligenza artificiale utilizzano l’apprendimento automatico per apprendere dai dati, ma lo fanno in modi diversi e hanno obiettivi diversi.
IA predittiva viene utilizzato per prevedere eventi o risultati futuri sulla base di dati storici. Lo fa identificando modelli nei dati storici e quindi utilizzando tali modelli per prevedere le tendenze future. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale predittiva può essere addestrato su un set di dati della cronologia degli acquisti dei clienti e quindi utilizzato per prevedere quali clienti avranno maggiori probabilità di abbandonare nel mese successivo.
AI generativa è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti, come testo, immagini, musica e codice. Lo fa imparando dai dati esistenti e quindi generando nuovi dati simili ai dati di addestramento. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale generativa può essere addestrato su un set di dati di esempi di testi pubblicitari e quindi utilizzato per generare nuovi testi pubblicitari creativi ed efficaci.
La differenza fondamentale è che l’intelligenza artificiale predittiva produce previsioni e previsioni, mentre l’intelligenza artificiale generativa produce nuovi contenuti. Ecco alcuni esempi in vari domini:
- Natural Language Processing (NLP): i modelli di PNL predittivi possono classificare il testo in classi predefinite (ad esempio, spam o non spam), mentre i modelli di PNL generativi possono creare nuovo testo in base a un determinato prompt (ad esempio, un post sui social media o una descrizione del prodotto).
- Elaborazione delle immagini: I modelli predittivi di elaborazione delle immagini, come le reti neurali convoluzionali (CNN), possono classificare le immagini in etichette predefinite (ad esempio, identificare diversi prodotti sullo scaffale di un negozio di alimentari). D'altra parte, modelli generativi come i modelli di diffusione possono creare nuove immagini che non sono presenti nei dati di addestramento (ad esempio, modelli virtuali per campagne pubblicitarie).
- Scoperta di nuovi farmaci: I modelli predittivi di scoperta di farmaci possono prevedere se un nuovo composto potrebbe essere tossico o avere un potenziale come nuovo trattamento farmacologico. I modelli di scoperta generativa di farmaci possono creare nuove strutture molecolari con le proprietà desiderate, come maggiore efficacia o minore tossicità.
I diversi algoritmi di machine learning che guidano questi due tipi di intelligenza artificiale presentano punti di forza e di debolezza specifici che devi comprendere per scegliere l'approccio giusto per le tue esigenze aziendali.
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Come funzionano gli algoritmi di intelligenza artificiale predittiva e generativa
IA predittiva è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza dati storici per fare previsioni su eventi o risultati futuri. Di solito si basa sull'apprendimento supervisionato, che è un tipo di apprendimento automatico che richiede dati etichettati. I dati etichettati sono dati che sono stati annotati con coppie o serie di input e output corrette. Il modello apprende la relazione matematica tra i dati di input e i dati di output e quindi utilizza questa conoscenza per fare previsioni sui nuovi dati.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale predittiva possono essere utilizzati per prevedere un'ampia gamma di variabili, comprese variabili continue (ad esempio, il volume delle vendite) e variabili binarie (ad esempio, se un cliente abbandonerà). Possono essere basati su modelli di apprendimento automatico di base come regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali e foreste casuali. In alcuni casi, gli algoritmi di deep learning e l’apprendimento per rinforzo dimostrano prestazioni eccezionali per attività di intelligenza artificiale predittiva grazie alla loro capacità di apprendere modelli complessi nei dati. Ciò rende questi algoritmi particolarmente adatti per attività quali la previsione del comportamento dei clienti, l’individuazione di frodi o la previsione dei risultati dei pazienti.
Supponiamo che un operatore sanitario voglia utilizzare l'intelligenza artificiale predittiva per identificare i pazienti a rischio di malattie cardiache. Possono utilizzare i dati storici dei loro pazienti precedenti per vedere come caratteristiche diverse, come i dati demografici, le condizioni di salute e i trattamenti dei pazienti, fossero associati alle malattie cardiache. I modelli di apprendimento automatico possono individuare modelli inaspettati e fornire previsioni abbastanza accurate su quali pazienti hanno maggiori probabilità di sviluppare malattie cardiache. Gli operatori sanitari possono quindi utilizzare queste previsioni per sviluppare piani di prevenzione personalizzati.
A differenza dell’intelligenza artificiale predittiva, IA generativa i modelli vengono generalmente addestrati utilizzando algoritmi di apprendimento non supervisionati o semi-supervisionati. Ciò significa che non richiedono grandi quantità di dati etichettati. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato apprendono da dati senza etichetta, mentre gli algoritmi di apprendimento semi-supervisionato apprendono da una combinazione di dati senza etichetta e una piccola quantità di dati etichettati.
Fondamentalmente, la maggior parte degli attuali modelli di intelligenza artificiale generativa vengono costruiti mascherando parte dei dati di addestramento e quindi addestrando il modello a recuperare i dati mascherati.
Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) vengono addestrati sostituendo casualmente alcuni token nei dati di addestramento con un token speciale, come [MASK]. Il modello impara quindi a prevedere i token mascherati in base al contesto delle parole circostanti.
Un altro tipo comune di modello di intelligenza artificiale generativa sono i modelli di diffusione per la generazione e la modifica di immagini e video. Questi modelli vengono costruiti aggiungendo prima rumore all’immagine e poi addestrando la rete neurale a rimuovere il rumore.
Sia i LLM che i modelli di diffusione possono raggiungere prestazioni eccezionali se addestrati su quantità sufficientemente grandi di dati senza etichetta. Tuttavia, per migliorare i risultati per casi d'uso specifici, gli sviluppatori spesso ottimizzano i modelli generativi su piccole quantità di dati etichettati. L'integrazione del feedback umano attraverso l'apprendimento per rinforzo può migliorare ulteriormente le prestazioni di un modello riducendo un numero di risposte contraddittorie.
Il marketing è una delle prime aree di business a trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale generativa. Ad esempio, un'agenzia di marketing potrebbe utilizzare un modello di intelligenza artificiale generativa per generare contenuti creativi, come post di blog, articoli e post sui social media. Innanzitutto, possono selezionare un LLM preaddestrato che dimostri prestazioni accettabili per il loro caso d'uso. Quindi, possono mettere a punto il modello su un set di dati di contenuti esistenti dei clienti dell'agenzia. Una volta addestrato, il modello potrebbe essere utilizzato per generare nuovi contenuti su misura per le esigenze dei clienti dell'agenzia.
Punti di forza e di debolezza
Se vuoi IA predittiva, Ecco i vantaggi chiave di utilizzare questa tecnologia:
- Alta precisione: i modelli di intelligenza artificiale predittiva possono essere addestrati per ottenere una precisione molto elevata per molte attività, come la raccomandazione di prodotti, il rilevamento di frodi e la valutazione del rischio.
- Automazione: L’intelligenza artificiale predittiva può automatizzare molte attività e consentire ai lavoratori umani di concentrarsi su lavori più strategici e creativi.
Tuttavia, questo tipo di intelligenza artificiale ha il suo sfide, come ad esempio:
- Requisito dei dati etichettati: I modelli di intelligenza artificiale predittiva richiedono dati etichettati, la cui raccolta può essere costosa e richiedere molto tempo.
- Asticella alta per il successo: Per avere successo, le applicazioni di intelligenza artificiale predittiva devono essere estremamente precise. Questo può essere difficile da ottenere, soprattutto per compiti complessi.
- Manutenzione del modello: i modelli di intelligenza artificiale predittiva devono essere regolarmente riqualificati su nuovi dati per mantenerne l’accuratezza. Questa può essere una sfida per le aziende con risorse limitate.
AI generativa gli algoritmi hanno i propri punti di forza punti:
- Maggiore produttività ed efficienza: L'intelligenza artificiale generativa può rendere molto più veloce il processo di creazione di contenuti, scrittura di codice, creazione di immagini e progettazione. Ciò può far risparmiare alle aziende una notevole quantità di tempo e denaro.
- Creatività: L’intelligenza artificiale generativa può generare idee nuove e innovative a cui gli esseri umani potrebbero non aver pensato. Ciò può aiutare le imprese a sviluppare nuovi prodotti e servizi e a migliorare i prodotti e i servizi esistenti.
Tuttavia, essendo una tecnologia molto nuova, ne ha diversi sfide da tenere in considerazione, tra cui:
- Mancanza di affidabilità: Le applicazioni di intelligenza artificiale generativa tendono a essere altamente inaffidabili. Possono produrre informazioni false o fuorvianti e di solito richiedono la presenza di un essere umano nel circuito per qualsiasi applicazione rivolta al cliente.
- Affidamento a modelli preaddestrati: Le aziende in genere devono fare affidamento su modelli preaddestrati creati esternamente per applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Ciò può limitare il loro controllo sul modello e sul suo output.
- Problemi di diritto d'autore e proprietà intellettuale: Esistono preoccupazioni relative al copyright e alla proprietà intellettuale riguardanti l’uso di modelli di intelligenza artificiale generativa. Ad esempio, non è chiaro chi detenga il copyright sui contenuti generati da un modello di intelligenza artificiale generativa addestrato su dati protetti da copyright.
Questi punti di forza e di debolezza determinano in gran parte le principali aree di applicazione dell’IA generativa e dell’IA predittiva. Diamo uno sguardo più da vicino.
Applicazioni del mondo reale
I campi di applicazione di IA predittiva sono definiti dalla sua capacità di produrre previsioni altamente accurate che consentono di automatizzare completamente determinate attività. Allo stesso tempo, queste sono anche le aree in cui è possibile ottenere dati etichettati sufficienti per addestrare il modello di intelligenza artificiale. Alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale predittiva includono:
- Sistemi di raccomandazione dei prodotti: l'intelligenza artificiale predittiva può essere utilizzata per consigliare prodotti ai clienti in base alla cronologia degli acquisti passati e al comportamento di navigazione.
- Sistemi di rilevamento delle frodi: L’intelligenza artificiale predittiva può aiutare a identificare transazioni e attività fraudolente.
- Sistemi di valutazione del rischio: I modelli predittivi di intelligenza artificiale consentono alle aziende di valutare il rischio di eventi quali inadempienze sui prestiti, richieste di indennizzi assicurativi e abbandono dei clienti.
- Sistemi di previsione della domanda: prevedendo accuratamente la domanda di prodotti e servizi, l'intelligenza artificiale predittiva aiuta le aziende a pianificare i livelli di produzione e inventario e a sviluppare campagne di marketing.
- Sistemi di manutenzione predittiva: L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere quando è probabile che macchine e attrezzature si guastino, aiutando così le aziende a prevenire costosi tempi di inattività e a prolungare la vita delle loro risorse.
A differenza dell’IA predittiva, IA generativa non ci impone di produrre l’output più ottimale. I risultati generati automaticamente che sono “abbastanza buoni” possono comunque aiutare le aziende ad aumentare la produttività e l’efficienza, rendendo vale la pena implementare soluzioni di intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, è importante ricordare che le applicazioni di intelligenza artificiale generativa non sono affidabili e potrebbero produrre informazioni false o risultati inaspettati durante la loro implementazione.
Considerando queste limitazioni, l'intelligenza artificiale generativa è più adatta per contesti sperimentali in cui la correttezza non è essenziale (come ad esempio i chatbot AI persona) o per applicazioni con un essere umano nel ciclo, in cui gli esseri umani rivedono e modificano tutti gli output del modello prima di pubblicare, inviare, o eseguirli.
Alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale generativa includono:
- Creazione contenuti: i modelli di intelligenza artificiale generativa possono accelerare la generazione di post di blog, descrizioni di prodotti e annunci sui social media. Ad esempio, gli autori possono fornire istruzioni dettagliate per guidare la generazione del contenuto e quindi rivedere e modificare l'output.
- Generazione di immagini: L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare immagini e video realistici nella progettazione del prodotto, nel marketing e nell'intrattenimento. I progettisti possono quindi rivedere, modificare e organizzare il contenuto visivo generato automaticamente invece di crearlo da zero.
- Generazione del codice: i modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per scrivere codice per applicazioni software o suggerire modifiche al codice agli sviluppatori. Gli sviluppatori possono quindi rivedere e modificare il codice prima di eseguirlo.
- Scoperta di nuovi farmaci: L’intelligenza artificiale generativa può accelerare lo sviluppo di farmaci identificando nuovi farmaci candidati e prevedendone le proprietà, mentre gli esseri umani garantiscono il controllo di qualità e valutano i modelli di farmaci generati dall’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale predittiva continua a dominare il mercato dell’intelligenza artificiale ad alto valore, poiché può automatizzare i processi con elevata precisione, eliminando la necessità di supervisione umana. L’intelligenza artificiale generativa, d’altro canto, è un campo più nuovo e in rapido sviluppo con il potenziale di rivoluzionare molte applicazioni aziendali. Anche se resta da vedere se l’IA generativa diventerà un importante motore di produttività paragonabile all’IA predittiva, il suo potenziale è innegabile.
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