Scegliere il progetto AI perfetto per la tua azienda

La tecnologia dell’Intelligenza Artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, portando a una sempre maggiore applicazione in diversi campi, tra cui quello della scrittura di testi. In particolare, le tecniche di AI generativa e LLM (Large Language Model) stanno diventando sempre più diffuse e utilizzate dalle aziende di tutto il mondo. Ma dove iniziare quando si vuole intraprendere un progetto di AI generativa o LLM?

L’AI generativa è una tecnologia che permette di creare testi in modo automatico, simulando il processo di scrittura umano. Questo tipo di AI è in grado di produrre testi coerenti e di qualità, a partire da un prompt o un’istruzione iniziale. Ciò significa che, grazie all’AI generativa, è possibile automatizzare diverse attività di scrittura, come la creazione di contenuti per siti web o la stesura di report.

Gli LLM, invece, sono modelli di linguaggio che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per elaborare grandi quantità di dati testuali. Questi modelli sono in grado di comprendere il contesto e la struttura dei testi, producendo risultati sempre più accurati. Approfondisci questo tema leggendo la guida ai modelli LLM

Progetti più comuni

Esistono tre progetti iniziali comuni per chi desidera avvicinarsi al mondo dell’AI generativa e dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questi progetti rappresentano un ottimo punto di partenza per comprendere le potenzialità delle tecnologie AI e scoprire come possono essere applicate in vari ambiti professionali e aziendali.

1. Elaborazione dei documenti

Il primo progetto consiste nell’utilizzare l’AI generativa e gli LLM per automatizzare l’elaborazione dei documenti. Grazie alle tecniche di Natural Language Processing (NLP), come la sintesi, la classificazione o l’estrazione di entità, è possibile trasformare testi complessi come contratti, e-mail o report aziendali.

Un LLM può essere utilizzato per estrarre il contenuto più rilevante dai documenti, organizzarli in categorie tematiche e, ad esempio, assegnare un punteggio di trasparenza. Inoltre, con un solo comando, l’LLM può svolgere queste attività in maniera automatizzata e altamente efficiente. Questo non solo permette di risparmiare tempo, ma anche di ridurre il rischio di errori umani nel processo di analisi dei documenti.

Un ulteriore valore aggiunto è dato dalla possibilità di coinvolgere una persona nel ciclo di revisione, garantendo così che il risultato finale possa essere controllato e modificato, se necessario. Questa funzionalità è particolarmente utile per aziende che si trovano a gestire grandi volumi di documenti e desiderano snellire il flusso di lavoro, migliorando nel contempo la precisione e l’efficacia dell’elaborazione.

2. Creazione di embedding

Il secondo progetto consiste nella creazione di embedding di documenti per la ricerca e la capacità di Q&A (Question and Answer). Gli embedding sono rappresentazioni numeriche che consentono di tracciare la relazione tra i diversi documenti e i contenuti regolamentari, associando ad esempio regole, normative o politiche aziendali. Questo approccio è estremamente vantaggioso, poiché permette di risparmiare tempo prezioso nel processo di ricerca e accoppiamento dei documenti.

Utilizzando embedding, è possibile anche implementare funzioni di Q&A avanzate, che consentono di porre domande sui documenti e ricevere risposte pertinenti. In pratica, gli embedding permettono di recuperare automaticamente le sezioni di testo rilevanti rispetto alla domanda posta, mentre l’LLM genera la risposta in modo preciso ed efficace. Questa tecnologia semplifica il recupero delle informazioni e ne aumenta anche l’accuratezza, riducendo i tempi di ricerca e analisi manuali all’interno di documenti complessi.

3. Ottenere informazioni

Il terzo progetto si focalizza sull’utilizzo degli LLM per ottenere informazioni da dati strutturati senza dover conoscere il linguaggio SQL. Spesso, i dati aziendali sono conservati in database che richiedono una conoscenza tecnica per essere interrogati. Tuttavia, grazie agli LLM e alla query in linguaggio naturale, gli utenti possono porre domande complesse ai database utilizzando un linguaggio colloquiale, senza dover apprendere SQL o altre sintassi di programmazione.

Questa funzionalità, chiamata query linguistica naturale unificata, è particolarmente potente perché sblocca l’accesso ai dati in tutta l’organizzazione, offrendo a dipendenti e manager uno strumento intuitivo per ottenere risposte rapide e precise, senza la necessità di dipendere da esperti tecnici o sviluppatori. Questo approccio rivoluziona il modo in cui i dati aziendali possono essere esplorati e utilizzati, aumentando l’efficienza decisionale e democratizzando l’accesso alle informazioni.

Scelta del progetto

Ora che abbiamo una panoramica dei tre progetti iniziali più comuni, è importante scegliere quello più adatto alle nostre esigenze.

L’elaborazione automatica dei documenti rappresenta la scelta più semplice dal punto di vista tecnico, poiché utilizza chiamate dirette al modello di linguaggio, ma i risultati sono solitamente solo miglioramenti incrementali dell’efficienza, offrendo un vantaggio limitato rispetto ad altre soluzioni più avanzate.

Le soluzioni di generazione con recupero potenziato permettono di creare collegamenti tra dati complessi e di sfruttare il loro valore nascosto, ma spesso si sottovaluta la sfida di analizzare la struttura dei documenti, soprattutto quando si affrontano casi più semplici.

Infine, la query linguistica naturale unificata è il progetto più complesso da implementare, principalmente a causa delle limitazioni della finestra di contesto degli LLM, ma, nonostante questa difficoltà, è anche il progetto più impattante, in quanto può sbloccare enormi benefici a livello organizzativo, permettendo a utenti non tecnici di accedere ai dati aziendali in modo intuitivo e immediato.

Per avere successo nella scelta del progetto iniziale, è fondamentale considerare le limitazioni intrinseche degli LLM, concentrarsi su un sottoinsieme ben definito dei dati disponibili e affrontare un problema di business specifico e circoscritto. Queste linee guida aiuteranno a identificare il progetto più adatto per iniziare, ma è essenziale ricordare che la fiducia e la competenza in questo campo possono crescere solo attraverso l’azione e l’esperienza pratica, piuttosto che con la sola pianificazione teorica.

Conclusione

Come abbiamo visto, ci sono molti progetti di Intelligenza Artificiale Generativa e Large Language Model tra cui scegliere, e ognuno di essi offre vantaggi diversi. Tuttavia, è importante scegliere il progetto più adatto alle esigenze della tua azienda e tenere conto delle limitazioni degli LLM. La tecnologia dell’AI generativa e LLM sta cambiando il modo di scrivere e di utilizzare i dati e sta diventando sempre più importante per le aziende di ogni settore. Non perdere l’opportunità di sfruttare al massimo queste tecnologie, segui i nostri consigli su Exponential AI Offical Blog!