Liberare il potenziale creativo dell’intelligenza artificiale generativa

Il 63% dei dirigenti marketing, secondo Gartner, intende investire nell’intelligenza artificiale generativa entro i prossimi 24 mesi. Allora, cos’è l’intelligenza artificiale generativa e perché è una priorità assoluta ? L’intelligenza artificiale generativa, una categoria di intelligenza artificiale, può creare un’ampia gamma di contenuti, come dati sintetici, testo, immagini e audio, da set di dati di addestramento precedenti, uno o più algoritmi AI e un nuovo input chiamato “prompt”. Ha il potenziale per trasformare completamente i processi creativi e aziendali delle organizzazioni.

Come funziona l'intelligenza artificiale generativa: 3 varianti del modello

I modelli di intelligenza artificiale generativa producono contenuti nuovi e originali utilizzando le reti neurali per riconoscere strutture e modelli all'interno dei dati esistenti. Questi modelli possono essere di vario tipo e puoi combinarne due o più per creare potenti app di intelligenza artificiale generativa. Alcuni degli esempi includono:

1. Autoencoder variazionali (VAE)

Due reti neurali, comunemente indicate come codificatore e decodificatore, costituiscono i VAE. Un codificatore trasforma un input in una versione di dati più compatta e concentrata. La rappresentazione compattata conserva efficacemente i dati necessari al decodificatore eliminando le informazioni estranee. Il codificatore e il decodificatore lavorano insieme per identificare un modo semplice ed efficiente di rappresentazione dei dati.

2. Modelli di diffusione

Durante l'addestramento, questi modelli eseguono una tecnica a doppia fase che prevede la diffusione in avanti e quella inversa. La diffusione diretta implica l'introduzione graduale del rumore casuale nei dati di addestramento. Andando avanti, il rumore viene progressivamente eliminato per riassemblare i dati.

Il modello avvia il metodo di denoising inverso per produrre nuovi dati utilizzando un rumore interamente casuale. Questo processo in due fasi facilita l'addestramento di centinaia o forse infiniti livelli.

3. Reti avversarie generative (GAN)

Introdotti nel 2014, i GAN prevedono una competizione tra due reti neurali. Il generatore crea nuovi esempi, mentre il discriminatore determina se il contenuto generato è autentico o fabbricato.

Entrambi i modelli vengono addestrati contemporaneamente. Man mano che il discriminatore migliora la sua capacità di identificare il contenuto generato e il generatore produce contenuti di qualità superiore, entrambi diventano più intelligenti. Questo processo ripetuto incoraggia entrambe le parti a migliorare costantemente il materiale prodotto finché non diventa indistinguibile dal contenuto preesistente.

Un progresso nei modelli di intelligenza artificiale generativa è la loro capacità di utilizzare varie metodologie di apprendimento, come quello non supervisionato o semi-supervisionato, durante la formazione.

Di conseguenza, le organizzazioni possono sfruttare grandi quantità di informazioni senza etichetta per sviluppare modelli di base con maggiore velocità e semplicità. I modelli di base, come suggerisce il nome, possono fungere da supporto per i sistemi di intelligenza artificiale in grado di eseguire vari compiti.

Applicazioni dell'intelligenza artificiale generativa

Man mano che i modelli algoritmici diventano più sofisticati, gli esempi e i casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa sono diffusi in diversi settori e settori verticali.

1. Nell'arte e nel design

Utilizzando modelli generativi per la creazione di immagini e trasferimenti di stile, gli artisti hanno il potere di creare opere d'arte uniche ed esteticamente accattivanti. Un approccio alternativo è la generazione da testo a immagine, in cui i modelli generativi trasformano le descrizioni testuali in rappresentazioni visive che le corrispondono.

Inoltre, la tecnologia può generare modelli o animazioni 3D e trasformare scarabocchi/schizzi in immagini realistiche. DeepDream Generator del braccio AI di Google, Midjourney e WOMBO Dream (un token non fungibile o uno strumento di creazione NFT) sono tutti esempi di IA generativa di questo caso d'uso.

2. Nella creazione di contenuti

Automatizzando molteplici aspetti della creazione di contenuti, l'intelligenza artificiale generativa può consentire agli esperti di marketing di risparmiare tempo e risorse per ottenere un time-to-market più rapido. I modelli di intelligenza artificiale possono produrre contenuti prototipo per campagne e-mail e post sui social media, tra le altre attività. Gli esperti di marketing umani possono quindi modificare e personalizzare questo contenuto.

Ad esempio, Writesonic, Jasper e Copy.ai sono strumenti di scrittura AI che possono aiutare gli esperti di marketing a generare rapidamente testi di alta qualità. La generazione di intelligenza artificiale può persino aiutare nel marketing dei contenuti visivi, un modo davvero dirompente di utilizzare l’intelligenza artificiale.

Un altro esempio di intelligenza artificiale generativa è il processo di modifica di contenuti preesistenti. Esaminando le tendenze nei dati e il feedback degli utenti, l'intelligenza artificiale può fornire consigli approfonditi e idee per il perfezionamento. Può individuare le aree per ottenere risultati migliori nei testi pubblicitari e nelle comunicazioni con i clienti, ad esempio utilizzando uno strumento come Phrasee.

3. Negli affari e nell'innovazione

Una delle sfide più formidabili per gli esperti di marketing e i leader aziendali è l’arduo compito di proporre costantemente nuove idee rivoluzionarie.

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono migliorare la produttività delle sessioni di ideazione con raccomandazioni innovative e diversi punti di vista. Questi concetti generati dall’intelligenza artificiale possono fungere da cassa di risonanza o da punto di partenza per idee nuove e innovative, sviluppando infine nuove strategie uniche.

Infatti, secondo una previsione di PwC, il 45% dei guadagni economici complessivi sarà attribuito ai miglioramenti dei prodotti guidati dall’intelligenza artificiale, che dovrebbero aumentare in modo massiccio la domanda dei consumatori entro il 2030.

Questo perché, con il passare degli anni, l’intelligenza artificiale amplierà la gamma di prodotti e l’inventario insieme a una maggiore personalizzazione, attrattiva e convenienza.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa

Comprendendo cos'è l'intelligenza artificiale generativa e incorporandola in modo coraggioso nella strategia aziendale, è possibile:

1. Migliorare la creatività e l'innovazione collaborativa

Le aziende cercano costantemente nuovi modi per rendere lo sviluppo del prodotto più collaborativo. Due dei più comuni sono i concorsi di idee, come gli hackathon e il crowdsourcing. Tuttavia, le organizzazioni hanno bisogno di aiuto per implementare la moltitudine di idee generate.

Potrebbero aver bisogno di un approccio sistematico per valutare i concetti. Oppure potrebbe essere difficile per i contributori fornire i dettagli necessari per rendere realizzabili le loro idee. L’integrazione di concetti disparati costituisce un ulteriore ostacolo. Questo problema può essere aggirato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale generativa, che elabora e analizza grandi quantità di diversi tipi di dati.

Può aiutare a generare idee innovative – da parte di consumatori o dipendenti – stimolando la loro creatività. Inoltre, potrebbe migliorare la qualità dei concetti non sviluppati, rendendo l’innovazione più democratizzata.

2. Semplificare i processi di creazione dei contenuti

Gli approcci convenzionali allo sviluppo dei contenuti in genere includono cicli di produzione prolungati che coinvolgono numerose parti interessate e team. L’intelligenza artificiale generativa riduce i tempi e le spese di produzione automatizzando la creazione di contenuti e accelerando il processo.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha consentito alle organizzazioni di produrre contenuti eccezionali, come descrizioni di prodotti, post di blog e post sui social media, in un lasso di tempo sostanzialmente ridotto rispetto ai creatori umani indipendenti.

Secondo una ricerca di Salesforce, gli esperti di marketing stimano che l’intelligenza artificiale generativa ridurrà il loro carico di lavoro di oltre cinque ore a settimana, equivalenti a oltre un mese di lavoro all’anno.

3. Personalizza e personalizza le esperienze dei clienti

Numerosi esempi di intelligenza artificiale generativa dimostrano come i suoi algoritmi possano aiutare a personalizzare e individualizzare le esperienze dei clienti.

Considera, ad esempio, uno scenario in cui le descrizioni dei prodotti evocano una solida risposta personale. Ciò si ottiene attraverso l’intelligenza artificiale generativa, che modifica le descrizioni per adattarsi a un pubblico segmentato con precisione, in base ai dati demografici, alla posizione geografica, alla cronologia di navigazione e alla classificazione degli utenti. Inoltre, questa tecnologia consentirà agli esperti di marketing di lanciare campagne e-mail personalizzate su vasta scala, evidenziando diversi attributi del prodotto per diversi segmenti.

Inoltre, i chatbot con intelligenza artificiale generativa facilitano la personalizzazione attraverso il ragionamento contestuale. Analizza le richieste dei consumatori per offrire risposte non solo pertinenti ma anche altamente personalizzate.

Infine, potrebbe migliorare l'esperienza di ricerca sul sito web di un marchio. Aumenta la capacità della barra di ricerca di interpretare immagini immesse, domande vocali e brevi video clip oltre al testo.

Considerazioni etiche: quali sono le sfide dell’intelligenza artificiale generativa?

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa mostri un notevole potenziale nella creazione di contenuti, presenta dei limiti. L’intelligenza artificiale può anche produrre materiale discutibile o irrilevante, derivante dalla sua comprensione limitata di considerazioni etiche, sottigliezze culturali o fattori contestuali. Ciò potrebbe portare alla prevalenza di distorsioni nell’output, un risultato dei dati di addestramento.

Inoltre, il contenuto generato potrebbe variare in termini di qualità, portando occasionalmente a conclusioni illogiche o errate. Questo fenomeno è noto come allucinazione AI e un notevole esempio di allucinazione generativa di AI è questo:

L’affermazione del chatbot Bard di Google – secondo cui il telescopio spaziale James Webb aveva raccolto immagini preliminari di un pianeta oltre il nostro sistema solare – era errata.

Inoltre, la proprietà del lavoro generato dall’intelligenza artificiale è discutibile e può variare da nazione a nazione. Ad esempio, le leggi sul copyright negli Stati Uniti affermano che "un'immagine generata dall'intelligenza artificiale non ha la 'paternità umana' necessaria per la protezione".

Un altro possibile problema che gli esperti di marketing devono affrontare per garantire la legalità dell’uso dell’intelligenza artificiale nella creazione di contenuti è il plagio. Infine, le organizzazioni devono affrontare i timori di perdita di posti di lavoro quando integrano l’intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro.

Opportunità di intelligenza artificiale generativa per leader aziendali

L'intelligenza artificiale generativa racchiude un enorme potenziale per le aziende e i loro flussi di lavoro creativi e può migliorare il coinvolgimento dei clienti facilitando il self-service personalizzato.

Automatizza le attività che richiedono un elevato volume di lavoro, come lo sviluppo di software e l'elaborazione delle richieste fiscali. Inoltre, Gen AI e NLP aiutano i tuoi team a gestire, esaminare e, in ultima analisi, comprendere l'importanza di vari sottoinsiemi di dati non strutturati importanti , come contratti, fatture, feedback dei clienti, normative e valutazioni delle prestazioni.

Apprezzando il vero impatto dell'intelligenza artificiale generativa e il posto in cui si inserisce nel tuo stack tecnologico, puoi ottenere il massimo rendimento da questa tecnologia rivoluzionaria dei nostri tempi.