Intelligenza Artificiale: l’impatto dei nuovi modelli nel settore dei servizi

  • Di Domenico Serpella
    • 09 Mag 2023
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Artificial Intelligence

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale basati su LLM (Large Language Model) sono tra le tecnologie più promettenti e allo stesso tempo più discusse del momento. Si tratta di modelli di deep learning che utilizzano enormi quantità di dati testuali per apprendere e generare il linguaggio naturale, con applicazioni che vanno dalla traduzione alla scrittura creativa, passando per la conversazione e l’assistenza virtuale.

In questo articolo vogliamo esplorare i potenziali usi degli algoritmi di Intelligenza Artificiale basati su LLM per l’industria dei servizi, ovvero il settore economico che comprende le attività che forniscono beni immateriali ai consumatori o alle imprese. Tra queste attività possiamo citare la consulenza, la finanza, il software, la comunicazione, l’istruzione e la sanità.

Uno dei principali vantaggi degli algoritmi basati su LLM è la capacità di adattarsi a diversi domini e compiti linguistici, grazie alla loro architettura trasformativa e al loro pre-addestramento (da cui l’acronimo GPT per Generative Pre-trained Transformer) su enormi quantità di dati testuali provenienti da varie fonti. Questo significa che gli LLM possono essere personalizzati per rispondere alle esigenze specifiche di un determinato settore o cliente, fornendo soluzioni su misura e ottimizzando le performance.

Applicazioni dei nuovi algoritmi di Intelligenza Artificiale

Alcuni esempi di applicazioni di questi algoritmi sono i seguenti:

Chatbot intelligenti

Un chatbot è un agente conversazionale che interagisce con gli utenti in chat, fornendo informazioni, assistenza e supporto. Gli LLM possono migliorare la qualità e l’efficacia dei chatbot, rendendoli più naturali, flessibili e capaci di gestire domande complesse e contestualizzate. Ad esempio, ChatGPT, che ha fatto tanto rumore negli ultimi tempi, in Italia, dove ne è stato vietato recentemente l’accesso, e all’estero, dove si sta rapidamente affermando come strumento di lavoro, è un chatbot basato sull’architettura GPT sviluppata da OpenAI, che può rispondere a vari argomenti e addirittura scrivere poesie, articoli e codice.

Generazione di contenuti

Una delle capacità più strabilianti degli LLM è la creazione automatica di testi originali e pertinenti per scopi diversi, come il marketing, la pubblicità, il giornalismo o l’intrattenimento. Gli LLM possono produrre contenuti di alta qualità e creatività, adattandosi allo stile, al tono e al pubblico desiderati. Ad esempio, oltre al già citato ChatGPT utilizzato per la generazione di testo, esistono AI, utilizzabili per la generazione di immagini, quali DallE e Midjourney.

Traduzione automatica

Altra attività in cui gli LLM offrono un’eccellente servizio è quello della conversione automatica di un testo da una lingua a un’altra. I modelli basati su GPT possono migliorare la precisione e la fluidità delle traduzioni, tenendo conto del contesto semantico e culturale delle parole.

Riassunto automatico

Si tratta della sintesi automatica delle informazioni principali contenute in un testo lungo o complesso. Gli LLM possono produrre riassunti brevi ed essenziali, mantenendo il significato originale del testo e evidenziando i punti chiave. In questo contesto, oltre a ChatGPT, esistono già servizi quali TLDR (Too Long Didn’t Read) che usa gli LLM per riassumere le notizie online.

Come evidente, dalle capacità appena citate, questi algoritmi possono avere un grande impatto sul settore dei servizi, perché influenzano direttamente la capacità delle aziende di rispondere alle richieste del mercato in modo rapido ed efficace. Qui di seguito esaminiamo i casi di studio più significativi per alcuni settori specifici

I settori di applicazione per i nuovi modelli IA

Sviluppo Software

L’introduzione di GPT e LLM ha avuto un impatto notevole sull’industria del software, soprattutto per quanto riguarda l’automazione e la personalizzazione. Grazie a queste tecnologie, è ora possibile generare un codice automaticamente, accelerando i processi e riducendo quindi le ore necessarie alla creazione di codice da parte degli sviluppatori.

Inoltre, l’IA può essere utilizzata per creare soluzioni software personalizzate in base ad esigenze specifiche dei clienti, senza richiedere interventi manuali, o per incrementare l’automazione dei processi.

Questo aumento della produttività ha portato a una maggiore efficienza e a una riduzione dei costi, ma ha anche sollevato preoccupazioni sul futuro dei lavoratori del settore. Tuttavia, è importante sottolineare che l’IA non sostituisce completamente gli esseri umani, ma piuttosto si affianca a loro, supportando e migliorando il loro lavoro.

Assistenza Clienti

Una delle applicazioni più importanti degli LLM nel settore dei servizi è l’utilizzo dei già menzionati chatbot per i servizi di assistenza clienti. Il chatbot è in grado di gestire le richieste più frequenti e i reclami di routine, riducendo quindi il carico di lavoro degli operatori umani, e fornendo tempi di risposta più rapidi.

Inoltre, i chatbot evoluti, sono in grado di far salire di livello le questioni complesse al personale di supporto, quando necessario, garantendo che i clienti ricevano l’assistenza più appropriata.

Sanità

Anche l’industria sanitaria trae vantaggio dai progressi degli LLM. Questi modelli possono aiutare i professionisti medici nella diagnostica, pianificazione del trattamento e ricerca medica analizzando enormi quantità di dati per individuare tendenze, schemi e possibili nuovi trattamenti. Ad esempio, i modelli LLM, sono in grado di processare cartelle cliniche, risultati di laboratorio, e letteratura scientifica, per fornire supporto ai medici nei processi di diagnosi e trattamento, o nella raccomandazione di studi clinici rilevanti per il paziente.

Inoltre, gli LLM possono essere impiegati nello sviluppo di chatbot sanitari che forniscono informazioni e orientamenti generali sulla salute agli utenti, facilitando una migliore alfabetizzazione sanitaria e coinvolgimento del paziente.

Finanza

Nel settore finanziario, gli LLM vengono utilizzati per analizzare i dati finanziari e generare rapporti, previsioni e approfondimenti che aiutano i responsabili delle decisioni. Possono assistere con attività come analisi dei rischi, merito creditizio, rilevazione delle frodi e raccomandazioni di investimento. Inoltre, gli LLM possono essere utilizzati per creare assistenti intelligenti che aiutano i clienti a gestire le proprie finanze e prendere decisioni finanziarie informate, portando a risultati finanziari migliori per individui e aziende.

Istruzione

Le istituzioni educative possono sfruttare gli LLM per sviluppare esperienze di apprendimento personalizzate per gli studenti. In questo modo è possibile creare  percorsi di apprendimento più efficaci, con contenuti e difficoltà che si adattano alle caratteristiche individuali degli studenti, promuovendo così l’integrazione di soggetti svantaggiati, o con esigenze particolari. Inoltre, possono assistere nella valutazione dei compiti, fornire feedback e rispondere alle domande degli studenti. Gli LLM possono anche essere impiegati per generare materiali di studio, come riassunti e quiz, rendendo il processo di apprendimento più interattivo ed efficace.

Marketing

I modelli LLM stanno trasformando rapidamente anche il settore del marketing, consentendo la creazione di contenuti quali post su social media, e campagne pubblicitarie. Un esempio di utilizzo di questo tecnologie, è lo strumento Bing Chat (motore di ricerca di Microsoft, potenziato con l’integrazione del motore LLM GPT4).

Inoltre, l’analisi automatizzata di dati consente agli operatori del settore di identificare trend di mercato e preferenze della clientela, consentendo di personalizzare in modo spinto il contenuto per favorire l’ingaggio con l’utenza target.

La consulenza manageriale e legale

I modelli generativi e di linguaggio naturale stanno anche trasformando il settore della consulenza manageriale e legale, offrendo supporto decisionale e facilitando la ricerca. Queste tecnologie permettono ai consulenti e agli avvocati di analizzare rapidamente grandi quantità di documenti e dati, identificando informazioni rilevanti e fornendo approfondimenti utili.

Un esempio di applicazione pratica è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella revisione di contratti e nella ricerca di precedenti giuridici. I modelli generativi e di linguaggio possono analizzare testi legali e identificare clausole, rischi e opportunità, riducendo il tempo necessario per queste attività e migliorando la precisione delle analisi.

Anche in questo settore, l’intelligenza artificiale e gli esperti umani lavorano in sinergia, con i modelli generativi e di linguaggio a supporto dei consulenti e degli avvocati nelle loro attività quotidiane, permettendo loro di concentrarsi su compiti più strategici e ad alto valore aggiunto.

Risorse umane (HR)

Nel settore delle risorse umane, i modelli LLM possono essere utilizzati per analizzare in maniera automatizzata le candidature, e per identificare la migliore corrispondenza con i profili da selezionare, assistendo quindi gli operatori del settore nei processi di selezione del personale. Inoltre, possono essere impiegati per l’esecuzione di attività quali l’onboarding e le revisioni periodiche, e per fornire risposte alle domande più frequenti quali quelle relative a buste paga e procedure interne, favorendo così la diffusione di conoscenza e una migliore gestione dei talenti.

Gli sviluppi futuri

In conclusione queste sono solo alcune delle possibili applicazioni degli algoritmi basati su LLM per l’industria dei servizi, che mostrano come questa tecnologia possa portare benefici sia ai fornitori che ai consumatori dei servizi stessi, facilitando la comunicazione e l’accesso alle informazioni.

L’apertura delle API, per l’accesso all’uso di motori quali GPT4, consentirà un sempre più rapido sviluppo della tecnologia e dei suoi paradigmi applicativi, rendendo sempre più importante la formazione degli operatori ad un utilizzo consapevole, mirato all’efficienza dei processi, all’efficacia e qualità dei contenuti prodotti, in cui lo strumento rende il lavoratore più produttivo ed efficace.

Author

Domenico Serpella

Innovation Consultant Coordinator

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