Cos’è?

La Generative AI è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) per generare contenuti nuovi come testi, immagini, video, suoni, codice etc. Questo tipo di IA si basa su modelli addestrati su immense quantità di dati (foundation models) in grado di studiarne la probabilità di distribuzione per poi creare contenuti nuovi.

La storia

Nonostante sembri una novità, la generative AI si basa su tecnologie utilizzate da decenni. La sua storia prende forma negli anni ’50 e ’60, grazie alle prime esperimentazioni di reti neurali e algoritmi di apprendimento automatico.

1966

naque il chatbot ELIZA, uno dei primi tentativi di simulare un comportamento umano intelligente (test di Turing).

‘80/’90

si registrò un incremento dell’interesse e della ricerca sull’IA, arrivando allo sviluppo di algoritmi più avanzati, come il backpropagation algorithm, il quale ha permesso alle reti neurali di “imparare” e migliorare le performance nel tempo.

2014

furono introdotte le reti generative avversarie (GAN), in grado di “allenarsi a vicenda” fino a che la rete generatrice riesce a ingannare la rete discriminatrice. Questo permette il miglioramento della qualità dei dati generati e un incremento della capacità di distinguere i dati reali da quelli generati. Parallelamente, si diffuse la tecnologia di Deep Learning, introducendo la generazione di testi, la sintesi vocale e la creazione di musica.

2018

venne sviluppato il primo modello GPT come lo conosciamo oggi, con straordinarie capacità di generazione testi e immagini.

2024

vengono potenziati i modelli GPT. Oggi sono più grandi, più intelligenti, addestrati su dati migliori e più sicuri.

Come funziona la Generative AI?

La Generative AI, per funzionare, sfrutta sofisticati modelli modelli di deep learning, ossia algoritmi che simulano i processi di apprendimento e i processi decisionale del cervello umano. Questi modelli sono in grado di identificare e codificare enormi quantità di dati per comprendere le richieste degli utenti e rispondere con nuovi contenuti contestualizzati.

In generale possiamo affermare che le fasi del funzionamento della Generative AI sono 3:

Formazione

Creazione di un foundation model utile come base per più applicazioni di IA di nuova generazione

Ottimizzazione

Adattamento del foundation model a una specifica applicazione IA di nuova generazione

Perfezionamento

Monitoraggio costante dei risultati della Generative AI per migliorarne qualità e accuratezza

Dove si applica la Generative AI?

I casi d’uso di applicazione della Generative AI per le aziende sono molteplici. Tra i principali possiamo considerare:

Customer experience
chatbot di nuova generazione e gli assistenti virtuali in grado di fornire risposte customizzate e avviare azioni per conto dell’utente, sulla base di specifiche richieste.

Marketing
Risparmiare tempo e incrementare la creazione di contenuti sono obiettivi sempre più tangibili per le agenzie di marketing che sfruttano la Generative AI per realizzare testi di blog, pagine web, documentazioni, e-mail, immagini etc.

Sviluppo software
La generazione di codice per lo sviluppo di software permette di accelerarne la modernizzazione, automatizzando gran parte della codifica ripetitiva.

Gestione aziendale
Grazie alla Generative AI è possibile oggi redigere o correggere contratti, fatture e ogni genere di documenti, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più importanti e accelerando i flussi potenzialmente in tutte le arre: dalle HR, agli uffici legali, dagli acquisti alla comunicazione.

Scienza e ricerca
I modelli di Generative AI possono supportare scienziati e ricercatori nel proporre nuove soluzioni a problemi complessi, ad esempio, per sintetizzare immagini mediche.

Come abbiamo applicato la Generative AI in Neurally

La Generative AI è una delle tecnologie maggiormente utilizzate dal team di sviluppo Neurally, per dare vita a sistemi avanzati a supporto delle aziende.

Un esempio?

Nebula, il nostro ChatBot Privato, un modello generativo con un’elevata capacità di comprensione del lessico italiano, grazie a sofisticati sistemi di lettura del testo.
Dopo attenti studi, sviluppi e implementazioni, il chatbot ha raggiunto un’efficienza superiore rispetto a molti modelli sul mercato, che garantisce implementazioni in numerosi servizi aziendali.