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L’impatto della tecnologia sulle nostre vite nell’ultimo decennio è stato così profondo che è difficile immaginare un mondo senza di essa. Grazie a innovazioni come l’AI generativa, sviluppata da aziende visionarie, non dovremo più farlo.
L’AI generativa sta facendo scalpore in vari settori, tra cui quello sanitario, manifatturiero, bancario, dell’intrattenimento, dell’istruzione, dell’energia e dell’agricoltura.
Nel settore sanitario, l’AI generativa aiuta i radiologi ad analizzare le immagini mediche per individuare patologie come il cancro, le malattie cardiache e i disturbi neurologici.
Nell’industria dell’intrattenimento, contribuisce a creare nuovi contenuti, personalizzare le esperienze degli utenti e ottimizzare i processi di produzione.
Nel settore dei beni di consumo confezionati, aziende come Alloy.ai stanno sfruttando il machine learning, l’analisi predittiva e l’AI generativa per aiutare le aziende di beni di consumo a gestire la Supply Chain, l’inventario e le vendite. Alloy.ai collabora con partner strategici come Westernacher nel settore della Supply Chain digitale per fornire soluzioni basate sull’AI a centinaia di retailer e partner di e-commerce.
GenAI 101: Cos’è e cosa è importante nell’incontro tra IA e Supply Chain digitali
L’AI generativa migliora anche le operazioni della Supply Chain automatizzando, aumentando e accelerando i processi. Consente un processo decisionale più rapido e accurato attraverso l’analisi dei dati e le informazioni.
Come funziona?
L’AI generativa si riferisce a modelli di intelligenza artificiale progettati per creare nuovi contenuti, come testo, audio, immagini o video. Generalmente, incorpora quattro fasi principali del flusso di lavoro: raccolta dati, addestramento del modello, generazione di contenuti e perfezionamento. Nel complesso, l’addestramento e il perfezionamento sono le componenti più importanti e più difficili da aumentare. Una volta addestrato, il modello può generare nuovi contenuti campionando dallo spazio latente o attraverso una rete generatrice. Il contenuto generato è una sintesi di ciò che il modello ha appreso dai dati di addestramento. A seconda dell’attività e dell’applicazione, il contenuto generato può essere ulteriormente perfezionato o post-elaborato per migliorarne la qualità o per soddisfare requisiti specifici. Questa tecnologia è utile per sviluppare assistenti virtuali, creare contenuti dinamici per videogiochi e generare dati sintetici per addestrare altri modelli di AI.
L’AI generativa è importante nel mondo della Supply Chain in quanto può migliorare drasticamente l’efficienza e il processo decisionale analizzando grandi quantità di dati.
I modelli di AI generativa richiedono una notevole quantità di dati pertinenti e di alta qualità per essere addestrati in modo efficace. L’acquisizione di tali dati può essere impegnativa, in particolare in settori in cui i dati non sono disponibili, sono sensibili o protetti, come nel settore sanitario o finanziario.
Complessità della formazione
La formazione di questi modelli richiede molte risorse, tempo e denaro, il che rappresenta un ostacolo per le organizzazioni più piccole o per quelle che non hanno esperienza con l’AI. A causa della natura vasta e complessa dei dati della Supply Chain, comprese le diverse fonti, i formati e le dipendenze tra le diverse fasi, è difficile sviluppare algoritmi di AI accurati e robusti in grado di ottimizzare separatamente le complesse operazioni della Supply Chain.
Controllare gli output
Garantire che l’output dell’AI generativa sia pertinente e appropriato può essere difficile. I modelli potrebbero generare contenuti errati, offensivi o di parte. Inoltre, i deepfake e i testi fuorvianti possono essere utilizzati in modo improprio per disinformazione o frode, creando incertezza e potenziali controversie legali.
Sfruttare al meglio l’IA: soluzioni che funzionano
Le aziende tecnologiche più importanti stanno integrando rapidamente strumenti di AI nei loro prodotti sofisticati per migliorare l’esperienza degli utenti. Un ottimo esempio di questa innovazione è il copilota di AI generativa, un assistente virtuale conversazionale basato sull’intelligenza artificiale, in particolare su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi copiloti di AI sono progettati per assistere gli utenti in una serie di compiti e processi decisionali, sfruttando la potenza degli LLM per interpretare, analizzare ed elaborare enormi volumi di dati. Ciò consente loro di fornire informazioni personalizzate in tempo reale, aiutando gli utenti a superare sfide complesse con facilità ed efficienza.
SAP ha progettato una di queste funzionalità che farà risparmiare ai consulenti fino a un’ora e mezza al giorno grazie a risposte rapide sull’implementazione dei sistemi SAP. Joule è un copilota avanzato di AI generativa integrato nel portafoglio aziendale cloud di SAP per fornire informazioni proattive e contestualizzate da tutte le applicazioni SAP e da fonti di terze parti. È sviluppato da SAP e sfrutta l’AI generativa per migliorare l’efficienza dei processi aziendali. A differenza di strumenti come ChatGPT, Joule si basa principalmente sui dati del software SAP, garantendo sicurezza e privacy. Joule è costruito su un modello linguistico creato da SAP per applicazioni di dati aziendali.
Per saperne di più sugli altri strumenti SAP, sull’intelligenza artificiale e sui suoi casi d’uso nella gestione dei trasporti, consulta il whitepaper: L’intelligenza artificiale nella gestione dei trasporti.
