Le aziende che abbracciano l'IA generativa incontrano spesso diverse sfide, legate soprattutto alla necessità di un approccio strutturato per integrare l'IA generativa nelle dinamiche aziendali. Ciò richiede la collaborazione di diversi dipartimenti come il Business, Digital Tech, Legal & Risk Compliance. Le nostre aziende clienti, che già sperimentano la GenAI, riconoscono che essa richiede sia competenze tecniche che relative alla User Experience (UX), alfine di essere sfruttata al meglio.

Ma vediamo ora di approfondire quali sono le sfide della GenAI:

• Controllo dei testi generati: i clienti che testano soluzioni come ChatGPT spesso faticano a controllare meticolosamente il testo generato, sottolineando l'importanza di procedure di validazione rigorose e test di qualità.
• Migliorare l'integrazione dell'esperienza utente: l'integrazione di GenAI su piattaforme aziendali come Google, Microsoft e Salesforce rivela che l'integrazione della UX non è ancora pienamente realizzata. Ad esempio, nonostante strumenti avanzati come Duet di Google su Google Doc, per eseguire la sintesi e la correzione di bozze, ci sono ancora alcuni passaggi da compiere che rendono l'uso di questi strumenti poco agile e l'utilità non del tutto chiara.
• Garantire la corretta gestione delle knowledge base: un'applicazione chiave dell'IA generativa è quella di fungere da potente strato intermedio tra gli utenti e le ampie knowledge bases aziendali. La sfida consiste nel garantire l'accuratezza, l'aggiornamento tempestivo e la strutturazione efficace delle knowledge bases. Questa fase è cruciale per fornire risposte corrette e contestualmente pertinenti alle impostazioni aziendali e alle aspettative dei clienti.
• Considerazioni sulla privacy e sulla sicurezza: l'accesso alle basi di knowledge bases attraverso l'IA solleva nuovi problemi di privacy e sicurezza. L'implementazione di misure di protezione per i dati sensibili e la garanzia di un accesso limitato sono essenziali per prevenire la divulgazione inappropriata di informazioni riservate.

Da qui si deduce che un approccio multidisciplinare, per casi d'uso specifici, può spesso diventare la soluzione migliore. Alcuni dei nostri clienti hanno coinvolto esperti di UX, Knowledge Engineering, Business Design e specialisti di AI per adattare i case alle loro esigenze. Un esempio tangibile è quello di una compagnia di assicurazioni che ha utilizzato Open AI per sviluppare un chatbot per la raccolta e la qualificazione efficiente dei lead.

La potenza di una nuova tecnologia come l'IA, al giorno d'oggi, è rappresentata anche dal potenziale di generare modelli di business completamente nuovi, almeno in alcuni settori. Ad esempio, il fatto che il New York Times stia limitando l'uso di Open AI può far supporre che si stia preparando a un nuovo modello di scambio dati a pagamento. In un settore come quello dei media, quindi, anche il modello di business potrebbe essere radicalmente trasformato dall'introduzione della GenAI. Il potere dell'intelligenza artificiale generativa, quindi, è sempre più ad ampio raggio e diventa cruciale saperlo sfruttare per trarne benefici,  trovando anche un modo per regolarlo.

La GenAI consente inoltre un accesso semplificato alle informazioni. Può agire come un potente livello di intermediazione tra gli utenti (interni o esterni all'azienda) e le vaste knowledge base aziendali.

Anche se l'intelligenza artificiale generativa sta diventando sempre più accessibile, non si tratta di una magia: richiede infatti l'impiego di competenze specifiche e multidisciplinari. La collaborazione con specialisti esterni può accelerare i risultati della GenAI. L'attenzione alla user experience rimane comunque fondamentale e l'AI generativa abbiamo visto che può essere una forza trainante anche per modelli di business innovativi. La chiave però è saper regolare attentamente la sua implementazione per massimizzare i benefici, dimostrando e confermando che questa tecnologia può davvero essere un prezioso alleato nel futuro delle aziende digitali.