IA generativa nella produzione

L'intelligenza artificiale (IA) è ovunque, ma secondo gli esperti stiamo solo grattando la superficie del valore che può apportare. Il suo potenziale di crescita, i rischi e il futuro non possono essere ignorati. Una sezione dell'IA che sta facendo il suo debutto commerciale è l'IA generativa. Dalla scrittura, alla codifica, fino all'analisi, l'IA generativa è una realtà destinata a durare. 

Per capire meglio di cosa si tratta, come si può utilizzare e le sfide che comporta, abbiamo parlato con Jason Lagneaux, Research and Development Manager of Services and Customer Experience di Intralox.

Che cos'è l'IA generativa? 

Prima di identificare il potenziale dell'IA generativa, è importante innanzitutto capire di cosa si tratta. Fondamentalmente, l'IA generativa, produce contenuti innovativi come testo, immagini, video e codice utilizzando modelli generativi. Questi modelli vengono addestrati su un'ampia varietà di materiali e quindi trovano pattern per creare qualcosa di nuovo dai pattern sottostanti. 

"È un sottoinsieme dell'IA che impiega miliardi di punti dati per addestrare un modello", spiega Lagneaux. "In questo caso, stiamo parlando di testo e l'IA generativa basata su testo utilizza un set di dati di centinaia di miliardi di parole per creare un modello. Il modello risultante è di fatto il pattern in parole. Una volta addestrato sui dati, si dispone di un modello base per iniziare a creare." Questo modello base è associato a un input o a un prompt iniziale dell'utente che viene utilizzato per avviare una nuova creazione. 

Il potenziale dell'IA generativa nella produzione 

L'IA generativa basata su testo offre un numero pressoché infinito di applicazioni pratiche, soprattutto se si considerano i modelli a cui questi strumenti possono accedere. Dalle ricette alle poesie, l'IA generativa basata su testo è estremamente versatile. Ma quali sono le applicazioni di produzione possibili? 

"Credo che questo sia ciò che la maggior parte delle parti interessate delle aziende sta cercando di scoprire in questo momento", afferma Lagneaux. "Vedo che l'IA generativa può essere e sarà preziosa per incrementare la produttività in tutti gli ambiti di produzione, ad esempio per le traduzioni, l'assistenza alla scrittura, la risoluzione dei problemi, la creazione di strumenti di apprendimento avanzati e l'assistenza ai tecnici nella programmazione dei controller di automazione." 

Ciò può significare un maggior numero di lavori completati, una maggiore produttività, processi ottimizzati e una maggiore capacità dei team. In sintesi, l'IA generativa offre il potenziale di un effettivo risparmio di tempo e denaro per gli individui e i team interfunzionali. 

I rischi dell'adozione di una nuova tecnologia 

In questa era post-internet, i progressi tecnologici associati ai media globali condividono le nuove tecnologie con le persone comuni più velocemente rispetto alle generazioni precedenti. Ciò può essere entusiasmante e nel mondo dell'IA, soprattutto dell'IA generativa, l'entusiasmo è ancora maggiore perché ogni interazione con lo strumento potrebbe migliorarlo. Si tratta di un ambiente, un ecosistema in cui tutti possiamo contribuire e osservare un miglioramento. Ma cosa succede se non desiderate condividere la proprietà intellettuale (PI)? Quando è per il bene comune e quando invece state aiutando la concorrenza?

La maggior parte delle persone che utilizzano strumenti di IA generativa li applica sia in ambito personale che professionale. Lagneaux li utilizza quotidianamente. Sebbene l'IA non sia affatto nuova, forse conoscete i chatbot dei siti web e gli algoritmi dei social media, l'IA generativa a cui può accedere chiunque abbia un account è davvero nuova. Quali rischi e sfide ciò comporta per le aziende?

"Nella maggior parte degli ambiti, e soprattutto nel business, è fondamentale analizzare rischi e i vantaggi di ogni nuova tecnologia", afferma Lagneaux. "Poiché abbiamo appena iniziato a utilizzare e scoprire come l'IA generativa possa esserci utile, impariamo sempre come team a individuare eventuali rischi. Una sfida è rappresentata dalla percezione che le persone hanno di tale tecnologia: se l'IA mette a disagio o meno le persone e come possiamo agire in tal senso. A causa dell'ampio potenziale di rivoluzione, dobbiamo esaminare questi strumenti. Ma dobbiamo farlo in un modo che sia fondato su principi morali, valorizzi il nostro personale e rifletta la nostra filosofia aziendale."

Bisogna aspettarsi sfide uniche e i rischi sono certamente sufficienti per richiedere grande attenzione e cura. "Per sfruttare appieno l'IA generativa su vasta scala, è necessario affidare ancora di più alle aziende tecnologiche la propria proprietà intellettuale", spiega Lagneaux. "C'è il rischio che la PI venga accidentalmente condivisa. Sappiamo che questi modelli base saranno offerti principalmente da un numero limitato di aziende tecnologiche, alcune delle quali relativamente nuove e non collaudate. La sfida consiste nel bilanciare i nuovi rischi con i nuovi, speriamo grandi, vantaggi." 

IA generativa nell'automazione del trasporto 

Lagneaux ha discusso di alcune delle potenzialità che, a suo avviso, l'IA generativa apporta agli ambienti di lavoro. In particolare, ciò che può offrire al mondo dell'automazione del trasporto. 

"Molti ingegneri di controllo che normalmente lavorano sui PLC, dove scrivono la logica ladder, utilizzano già strumenti di IA generativa", afferma Lagneaux. Poiché si tratta di un lavoro basato su testo, gli strumenti di IA generativa ne semplificano l'esecuzione. "È difficile immaginare di non utilizzare uno strumento come questo in futuro", continua Lagneaux, "perché non è possibile competere in altro modo; si potrebbe non essere così veloci o precisi come i propri colleghi." 

Mette a confronto il modo in cui l'IA generativa può aiutare ad aprire la strada all'analisi dei dati con l'"avere un assistente data scientist personale a portata di mano, sempre, per qualsiasi cosa. E per elaborare i dati in una frazione di tempo." 

Sebbene l'IA generativa basata su testo abbia un notevole potenziale nell'automazione del trasporto, è importante ricordare che l'IA generativa è multimodale. "L'IA generativa è e può essere molto visiva", afferma Lagneaux. "Nel settore CAD l'IA generativa non è ancora molto presente, ma con il tempo lo sarà.  Non vedo l'ora di vedere come i principali fornitori di CAD incorporeranno l'IA per eliminare il lavoro faticoso. Forse un giorno, non molto lontano, potremo mettere a punto i modelli base nei nostri sistemi CAD per assistere e accelerare i layout delle linee con la nostra migliore PI di layout sviluppata nel corso degli anni." 

Uno sguardo all'IA generativa e al futuro 

In questo panorama in evoluzione delle tecnologie IA, l'informazione ha un ruolo fondamentale. Conoscere o scoprire ciò che è reale o meno può rappresentare il punto di svolta. 

"Nel panorama odierno, tutti si impegnano a distinguere ciò che è reale e prezioso nel mondo dell'IA generativa", afferma Lagneaux. "Non si tratta di inseguire le novità del momento, ma di trovare un valore autentico per cui valga la pena di correre dei rischi."