IA Generativa e Microsoft Azure OpenAI: i vantaggi per diversi settori

IA Generativa e chatbot non sono certo argomenti nuovi. Da quando, però, ChatGPT è stato reso disponibile a tutti gli utenti del web a fine novembre, si è creato un notevole clamore mediatico, raggiungendo oltre 100 milioni di utenti solo a gennaio*. Esaminiamo con Stefano Danzo, Solution Architect Data & AI in Avanade, alcuni aspetti chiave e punti critici dell’intelligenza artificiale generativa e le ultime novità di Microsoft Azure OpenAI.

Stefano, quali sono a tuo parere i punti salienti nell’attuale evoluzione dei modelli di IA Generativa?

La novità più evidente oggi è l’evoluzione da GPT-3 a GPT-4, ossia il passaggio da un modello testuale, GPT-3 appunto, a un modello multimodale, in grado di accettare in input non solo testo ma anche immagini (foto, grafici, diagrammi, ecc.), e quindi di avere una più profonda capacità di comprensione. Il nuovo modello GPT-4 è in grado di gestire un numero maggiore di token, ossia di porzioni di parole in cui viene spezzettato il testo delle domande e delle risposte. In questo modo, GPT-4 consente di analizzare un testo molto più lungo e di avere quindi un’interazione più ampia con il chatbot.

Oltre ai modelli GPT-3, Codex e DALL-E, ora è disponibile in Microsoft Azure OpenAI Service anche GPT-4, fornendo alle aziende questo nuovo strumento in funzionalità di rete privata, con filtri di contenuto e un framework di IA Responsabile. Queste caratteristiche renderanno Azure OpenAI uno strumento ampiamente adottato nelle organizzazioni, non solo per i vantaggi che offre, ma anche per gli aspetti di sicurezza informatica e protezione dei dati, insiti nel cloud Azure. Lo stesso è vero per i nuovi servizi di Microsoft 365 Copilot, sviluppati su GPT-4, da poco lanciati. Il copilota è un potente strumento per le aziende che combina i Large Language Model (LLM) - di cui i modelli GPT fanno parte - con le app di Microsoft 365, per accrescere produttività e creatività in
azienda, attraverso l'intelligenza artificiale. Le sue funzionalità coinvolgono tutto il pacchetto di Microsoft (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, Power Platform e la nuova Business Chat), riducendo significativamente il carico di lavoro dei dipendenti e aumentandone la produttività.

Di intelligenza artificiale si parla da tempo. Come spieghi l’attuale clamore, interesse e acceso dibattito attorno a ChatGPT?

Nell’ultimo anno, l’IA Generativa è stato uno degli ambiti di sviluppo più innovativi e dirompenti. Le sue formidabili capacità consentono al chatbot di dialogare con una persona, comprendere i testi e fornire risposte human-like. Questo è già estremamente emozionante. Ma ciò che ha fatto però la differenza è che, con ChatGPT, l’Intelligenza Artificiale è uscita dall’ambiente degli addetti ai lavori, per arrivare sul computer di tutti gli utenti del web. Le persone hanno cominciato a interrogare il chatbot, si sono rese conto che funziona e che ha potenzialità enormi. Ma, come per altre innovazioni, l’intelligenza artificiale deve essere integrata in modo significativo e utile per l’azienda, il business case deve essere scelto accuratamente e avere uno scopo ben chiaro.

Come abbiamo raccontato durante il nostro Webinar ChatGPT e Azure OpenAI: casi d’uso reali con Microsoft, le aziende sono pronte a integrare questa tecnologia nei proprio processi e sono numerose le collaborazioni che già da tempo abbiamo avviato con i clienti di diversi settori.

Ecco Stefano, quali sono i casi d’uso di maggior valore su cui state lavorando?

La potenza di ragionamento dei modelli di Generative AI disponibili in Azure OpenAI sono addestrati sulla base di decine di terabyte di dati e sostenuti da investimenti dell’ordine dei milioni di dollari, rappresentando una base di partenza senza precedenti per chi deve realizzare applicazioni in questo campo. Tali modelli consentono di lavorare su diversi progetti senza dover affrontare la complessità di training e talvolta i problemi di carenza di dati, che caratterizzano le tradizionali strategie e metodologie di AI.

Parlando di settori industriali, un ambito sicuramente interessante è quello retail. Penso ad esempio alle applicazioni e piattaforme di e-commerce, dove ChatGPT, disponibile attraverso Azure OpenAI Service, può aiutare il consumatore a trovare un articolo, un prodotto, anche quando non ne conosce il nome, o non lo ricorda, ma sa solo descriverne le caratteristiche. Sempre nel retail, ChatGPT può aiutare ad aumentare efficienza e rapidità dei motori di raccomandazione, che usano AI e machine learning per generare suggerimenti contestuali sui vari prodotti.

Nel settore manufacturing, connettendo il chatbot con i dati e i processi relativi ai sistemi di gestione della produzione, è possibile porre a ChatGPT domande sull’andamento della produzione stessa o sullo stato delle spedizioni. I modelli di IA Generativa, poi, possono contribuire alla creazione di sistemi automatizzati volti a ottimizzare i processi di produzione e ridurre i costi, lasciando che i dipendenti si concentrino su attività strategiche a maggiore valore aggiunto. Inoltre, è possibile intervenire nei processi riducendo gli errori e migliorando la sicurezza. Alcuni progetti interessanti su cui stiamo lavorando prevedono l’utilizzo di Azure OpenAI nel processo di raccolta e imballaggio dei prodotti. Grazie a queste applicazioni, il software è in grado di identificare e selezionare gli articoli corretti da un nastro trasportatore, garantendo una produzione più rapida e accurata. Oltre a razionalizzare i processi esistenti, la Generative AI può essere utilizzata per sviluppare nuovi metodi di produzione, creando un ambiente di fabbrica virtuale, consentendo alle macchine di simulare diversi scenari di produzione e identificando le soluzioni più efficienti. Questa tecnologia può anche essere utilizzata per sviluppare nuovi materiali o componenti per la produzione.

Scopri di più sulle nostre Demo per la modernizzazione dei processi produttivi.

In campo bancario e assicurativo, un’altra possibile applicazione di ChatGPT è la gestione automatizzata delle attività di ticketing, necessarie per organizzare le risposte ai reclami e alle richieste di supporto che provengono dai clienti. In pratica, possiamo utilizzare il chatbot per la classificazione automatica dei ticket in arrivo e l’assegnazione ai team di competenza. Inoltre, è possibile realizzare un’applicazione in cui il chatbot può leggere direttamente la e-mail di richiesta supporto inviata dal cliente della banca, ed elaborare la risposta attingendo alla knowledge base esistente. Abbiamo trattato recentemente alcuni di questi casi nel nostro Webinar congiunto con Microsoft.

Un’altra soluzione interessante, cross-settore, realizzata per un nostro cliente leader in ambito siderurgico, integra Power BI con Azure OpenAI e Microsoft Teams per fornire ai top manager un accesso rapido e semplice ai report e ai KPI aziendali. Abbiamo presentato la soluzione durante l’evento MS Not Only a Power BI Day, rivedi il nostro intervento.

Ci sono dei rischi nell’adozione di tecnologie di Generative AI?

Al momento, in questa fase di evoluzione del servizio, utilizzare i modelli di Generative AI senza un adeguamento alle peculiarità aziendali e un framework di AI Responsabile potrebbe risultare pericoloso, perché non sempre le informazioni che restituisce sono attendibili o di buon senso. Tecnicamente, questo comportamento del sistema viene definito “allucinazione”.

D’altra parte, i costi di training dei modelli, come anticipato, sono molto elevati e una delle principali sfide risiede nel fornire al modello informazioni di contesto aggiornate, per istruirli adeguatamente ed evitare che forniscano all’utente risposte errate o non soddisfacenti. Quello che facciamo in Avanade, attraverso la piattaforma Azure OpenAI Service di Microsoft, è passare al chatbot queste informazioni di contesto aggiornate sul tema specifico per cui dovrà rispondere.

Nei progetti che stiamo portando avanti con vari clienti, applichiamo diverse strategie di mitigazione delle allucinazioni del sistema, per garantire che risponda sempre in maniera corretta. Una di queste strategie si chiama prompt engineering. In sostanza, attraverso il prompt engineering, istruiamo il chatbot a fornire risposte plausibili e di qualità. Come? Fornendogli, di volta in volta, la conoscenza necessaria, utilizzando un testo con informazioni di contesto aggiornate e, se non trova le risposte? Beh, non dovrà rispondere. Possiamo anche istruire il chatbot sullo stile e il tono da adottare, professionale o informale, a seconda degli obiettivi del servizio.

Quali sono in vantaggi di lavorare con Avanade all’integrazione di modelli di Generative AI nel business?

In Avanade siamo impegnati con progetti che utilizzano questi strumenti dal 2020. In qualità di leader di innovazione nell’ecosistema Microsoft, Avanade assicura un’estesa esperienza nell’integrazione di sistemi, ma anche competenze consulenziali specifiche per singoli settori. La direzione in cui stiamo guidando i nostri clienti prevede un iniziale focus su progetti riguardanti automazione intelligente, ricerca aziendale, nuove esperienze di contact center, generazione di immagini, ottimizzazione DevOps e nuovi prodotti Microsoft.

Per iniziare, Avanade ha stabilito un processo standard e di rapida implementazione che prevede: una presentazione iniziale delle opzioni; una valutazione completa a livello aziendale per individuare tutte le possibili applicazioni rilevanti per l’organizzazione; e un workshop dedicato, che può includere anche elementi di hackathon, con l'obiettivo di consentire lo sviluppo iniziale in un ambiente di test dopo poche settimane e, poi, rilasciare prontamente la soluzione. Forniamo, inoltre, un supporto su questioni di etica digitale che ci vedono impegnati nello sviluppo di soluzioni che rispettino i principi di Responsible AI.

Per introdurre le aziende alle possibilità disponibili in ambito di Generative AI, abbiamo creato una serie di Demo, basate su casi d’uso reali sviluppate per i nostri clienti: Conversation AI, Virtual Assistant, Agent Conversation Assitant, Social Sentiment Analysis, Smart Ticket Routing, Semantic Procedure Search, Voice of Customer, Speech Analysis.

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*https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01