L'intelligenza artificiale (IA) sta profondamente trasformando numerosi settori di attività, con un potenziale rivoluzionario particolarmente evidente nel servizio clienti, nella gestione dei talenti e nella modernizzazione delle applicazioni. Secondo l'IBM Institute for Business Value (IBV), l'IA può gestire efficacemente le pratiche dei centri di contatto, migliorando l'esperienza cliente di un impressionante 70%. Inoltre, ha la capacità di aumentare la produttività delle risorse umane (HR) del 40% e di accelerare la modernizzazione delle applicazioni del 30%. Un esempio concreto di questa riduzione del carico di lavoro è l'automazione della gestione dei ticket di assistenza tramite operazioni IT. Tuttavia, sebbene queste cifre indichino vaste opportunità di trasformazione per le imprese, la scalabilità e l'operatività dell'IA hanno sempre rappresentato delle difficoltà significative per le organizzazioni.
La qualità dei dati: il fondamento dell'IA
La qualità e l'efficacia dell'IA dipendono in modo cruciale dai dati che la alimentano, e la necessità di stabilire una solida base di dati non è mai stata così pressante. I dati, spesso archiviati sia nel cloud che in ambienti on-premise, presentano sfide significative in termini di accesso, governance e controllo dei costi. A complicare ulteriormente la situazione, le modalità di utilizzo dei dati sono sempre più varie e le aziende si trovano a gestire dati complessi o di scarsa qualità.
Uno studio condotto da Precisely ha rivelato che i data scientist all'interno delle aziende dedicano ben l'80% del loro tempo a pulire, integrare e preparare i dati. Questi dati si presentano in numerosi formati, inclusi documenti, immagini e video. L'obiettivo ultimo di questo lavoro è la creazione di una piattaforma di dati affidabile e integrata, essenziale per l'implementazione dell'IA.
Democratizzare l'IA e i modelli di fondazione
Con l'accesso ai dati adeguati, diventa più semplice democratizzare l'IA per tutti gli utenti, sfruttando la potenza dei modelli di fondazione per supportare un'ampia gamma di compiti. Tuttavia, è fondamentale considerare sia le opportunità che i rischi legati a questi modelli, in particolare la loro affidabilità, aspetto cruciale per un dispiegamento dell'IA su vasta scala.
La sfida della fiducia e l'IA responsabile
La mancanza di fiducia è uno dei principali fattori che impediscono agli stakeholder di adottare pienamente l'IA. Infatti, l'IBV ha rilevato che il 67% dei dirigenti è preoccupato per le potenziali responsabilità associate all'uso dell'IA. Gli strumenti di IA responsabile esistenti spesso mancano di capacità tecniche adeguate e sono limitati a specifici ambienti, il che significa che i clienti non possono utilizzarli per gestire la governance dei modelli su altre piattaforme. Questa situazione è allarmante, considerando che i modelli generativi producono frequentemente risultati contenenti linguaggio tossico (propositi d'odio, abusivi e offensivi, HAP) o possono portare a fughe di dati personali (PII). Le aziende sono sempre più sotto esame per il loro utilizzo dell'IA, il che può nuocere gravemente alla loro reputazione. La qualità dei dati ha un impatto notevole sulla qualità e sulla pertinenza del contenuto prodotto dai modelli di IA, evidenziando ulteriormente la necessità di affrontare le sfide che circondano questo settore.
La gestione della conoscenza con l'IA generativa
La gestione della conoscenza rappresenta un'applicazione emergente e promettente dell'IA generativa. Sfruttando la potenza dell'IA, le aziende possono utilizzare strumenti di gestione della conoscenza per raccogliere, creare, consultare e condividere dati pertinenti al fine di ottenere informazioni organizzative approfondite. Le applicazioni software di gestione della conoscenza sono spesso implementate in un sistema centralizzato, come una base di conoscenza, per supportare aree e compiti specifici dell'azienda. Tra questi, spiccano la gestione dei talenti, il servizio clienti e la modernizzazione delle applicazioni.
Applicazioni nei servizi HR
I servizi HR possono sfruttare l'IA per una varietà di compiti, tra cui la generazione di contenuti, la generazione aumentata di recupero (RAG) e la classificazione. Vediamo alcuni esempi specifici:
- Generazione di contenuto: Può essere utilizzata per creare rapidamente descrizioni di ruoli lavorativi.
- Generazione aumentata di recupero (RAG): Può aiutare a identificare le competenze richieste per un ruolo, basandosi sui documenti HR interni dell'azienda.
- Classificazione: Può aiutare a determinare se un candidato è adatto all'azienda in base alla sua candidatura.
Questi compiti contribuiscono a snellire il processo di gestione delle candidature, riducendo significativamente il tempo tra la presentazione del dossier e la risposta fornita al candidato.
Applicazioni nei servizi clienti
Anche i servizi clienti possono trarre enorme vantaggio dall'IA, utilizzando RAG, la sintesi e la classificazione. Ecco come:
- Le aziende possono integrare sui loro siti web chatbot di servizio clienti che utilizzano l'IA generativa per fornire risposte più conversazionali e meglio adattate al contesto.
- La generazione aumentata di recupero (RAG) può essere impiegata per effettuare ricerche all'interno di documenti interni contenenti conoscenze organizzative, al fine di rispondere alle richieste dei clienti e generare risultati personalizzati.
- La sintesi può assistere gli impiegati fornendo loro un riassunto del problema del cliente e delle sue precedenti interazioni con l'azienda.
- La classificazione del testo può essere utilizzata per categorizzare il sentimento del cliente.
Questi compiti possono ridurre il lavoro manuale, migliorando al contempo il supporto clienti e, auspicabilmente, la soddisfazione e la fidelizzazione della clientela.
Applicazioni nella modernizzazione delle applicazioni
La modernizzazione delle applicazioni può anch'essa beneficiare delle funzionalità di sintesi e generazione di contenuto. Con un riassunto delle conoscenze e degli obiettivi aziendali, gli sviluppatori impiegano meno tempo a cercare le informazioni necessarie e possono dedicarne di più alla programmazione. Il team IT può anche richiedere un riassunto per gestire rapidamente i problemi associati a un ticket di supporto e ordinarli per priorità.
Un altro utilizzo dell'IA generativa da parte degli sviluppatori consiste nell'interagire con i grandi modelli linguistici (LLM) in linguaggio umano, chiedendo al modello di generare codice. Questo permette di tradurre diversi linguaggi di codice, risolvere bug e dedicare meno tempo alla codifica, favorendo un'ideazione più creativa e innovativa.
Il data lakehouse: la soluzione per le sfide sui dati
Le organizzazioni necessitano di un data lakehouse per affrontare le sfide inerenti ai dati nel dispiegamento di un sistema di gestione della conoscenza basato sull'IA. Questa soluzione innovativa combina la flessibilità dei data lake con le prestazioni degli entrepôt de données (data warehouse), facilitando notevolmente la scalabilità dell'IA. Un data lakehouse è un archivio di dati progettato per esigenze specifiche, ottimizzato per un'ampia varietà di carichi di lavoro e tipi di dati.
Preparare i dati per l'IA con i data lakehouse
Per preparare i dati all'IA, gli ingegneri dei dati devono poter accedere a tutti i tipi di dati provenienti da una vasta gamma di fonti e ambienti di cloud ibrido, il tutto da un unico punto di ingresso. Un data lakehouse, dotato di più motori di query e modalità di archiviazione, consente ai membri del team di condividere dati in formati aperti. Inoltre, gli ingegneri possono pulire, trasformare e standardizzare i dati per la modellazione IA/ML senza duplicare o creare pipeline aggiuntive. Allo stesso modo, le aziende dovrebbero considerare l'adozione di soluzioni di lakehouse che integrano l'IA generativa per consentire agli ingegneri dei dati e agli utenti non tecnici di scoprire, aumentare e arricchire facilmente i dati utilizzando il linguaggio naturale. Grazie ai data lakehouse, il dispiegamento dell'IA e la generazione di pipeline di dati diventano più efficienti e meno dispendiosi in termini di risorse.
Sicurezza e governance per dati sensibili
I sistemi di gestione della conoscenza alimentati dall'IA contengono spesso dati sensibili, come e-mail HR automatizzate, traduzioni di video di marketing e analisi delle trascrizioni dei centri di contatto. Quando si ha a che fare con questo tipo di informazioni sensibili, è di primaria importanza garantire la sicurezza dell'accesso a questi dati. I clienti hanno bisogno di un data lakehouse che offra una governance centralizzata integrata e un'applicazione automatizzata delle politiche locali, includendo caratteristiche fondamentali quali il catalogazione dei dati, controlli di accesso granulari, sicurezza robusta e una trasparenza completa della tracciabilità dei dati. Questo approccio garantisce che l'innovazione portata dall'IA sia accompagnata da un framework di sicurezza e conformità solido e affidabile.