Esplorando l’IA generativa: strumenti e applicazioni in ambito IT
L’intelligenza artificiale generativa è sempre più pervasiva nella nostra vita quotidiana e trova sempre nuovi ambiti di applicazione: dalla tecnologia che rende gli smartphone più potenti, fino alle funzionalità di guida autonoma delle automobili.
Applicazioni come ChatGTP, Stable Diffusion, Dall-E e altre, hanno catturato l’attenzione e l’immaginazione delle persone in modo dirompente, soprattutto grazie alla loro utilità in molti settori e alla facilità con cui interagiscono con gli utenti. Questa tipologia di intelligenza artificiale, detta generativa, può scrivere testo, comporre musica e creare arte ed è oggetto di sperimentazione da parte di utenti e aziende di tutto il mondo. Spesso, però, ci si ritrova ad affrontare le sfide dell’impatto dell’IA generativa sulle aziende e sulla società nel suo complesso, senza possedere un contesto adeguato che ci aiuti a darne significato.
In questo articolo cercheremo di fare chiarezza sull’IA generativa, esplorandone le applicazioni ed esaminando alcuni strumenti specifici per l’IT.
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Che cos’è l’intelligenza artificiale generativa
Secondo McKinsey,
l’IA generativa fa parte della categoria del machine learning e […] descrive algoritmi che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, come audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video.
Fino a poco tempo fa il machine learning era limitato dai modelli predittivi, utilizzati per osservare e classificare eventuali pattern presenti nel contenuto analizzato. Un classico problema di machine learning è ad esempio il riconoscimento delle immagini: se un programma viene addestrato con un’ampia varietà di immagini di pinguini, sarà in grado di riconoscere un pinguino all’interno di una serie di immagini diverse. L’AI generativa è considerata rivoluzionaria perché invece di limitarsi a riconoscere e classificare la foto di un pinguino, è in grado di crearne un’immagine o una descrizione testuale su richiesta.
Gli output dell’IA generativa, quindi, sono combinazioni dei dati utilizzati per addestrare l’algoritmo: dato che si parla di quantità di dati incredibilmente grandi (ad esempio, ChatGPT è addestrato con 45 terabyte di dati di testo), il modello sembra apparire quasi “creativo” nella produzione di output. Tuttavia, per lo stesso motivo, gli output stessi non possono essere sempre considerati appropriati o accurati.
Il valore dell’IA generativa in Italia e nel mondo
Secondo i ricercatori, L’IA generativa ha il potenziale per creare un valore economico significativo. McKinsey stima, infatti, che il suo impatto sull’economia globale potrebbe raggiungere da $3,5 a $5,8 trilioni all’anno entro il 2025. L’impatto preciso su ogni settore potrà variare in base alle entrate del settore e all’importanza delle diverse funzioni.
Un’indagine condotta dagli Osservatori Digital Innovation della School of Management del Politecnico di Milano evidenzia che anche il mercato italiano dell’IA sta crescendo in modo significativo, con un valore di circa 1,2 miliardi di euro nel 2020 e una previsione di raggiungere i 2,5 miliardi di euro nel 2023. In Italia, il settore manifatturiero è il principale investitore nell’IA, seguito dal settore delle telecomunicazioni e dei servizi finanziari. Le principali aree di applicazione includono la robotica industriale, l’automazione dei processi aziendali, l’analisi dei dati e la sicurezza informatica.
Nonostante questi dati positivi, l’Italia ha ancora un ampio margine di miglioramento nel campo dell’IA, sia in termini di investimenti, sia di formazione di professionisti specializzati: è infatti necessario sviluppare competenze specifiche per capitalizzare appieno il potenziale dell’IA ed è essenziale che le aziende abbiano maggiore consapevolezza sull’adozione di una strategia a lungo termine per sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’IA. Per dare una spinta all’Intelligenza Artificiale in Italia, il Governo ha recentemente annunciato annuncia il primo fondo pubblico dedicato all’intelligenza artificiale, che sarà di circa 150 milioni di euro.
Immagine creata con Dall-E.
5 strumenti e applicazioni di IA generativa per l’IT
Ora che abbiamo fornito un contesto all’IA generativa, ne esploriamo 5 strumenti e le relative applicazioni nel settore IT. Il report di McKinsey evidenzia, ad esempio, che l’adozione dell’IA generativa potrebbe portare a una riduzione significativa del tempo impiegato in attività come la generazione iniziale del codice, la correzione e il refactoring del codice, l’analisi delle cause dei problemi e la progettazione di nuovi sistemi. Ciò potrebbe consentire a sviluppatori e software engineer di concentrarsi maggiormente sul design del codice e dell’architettura, migliorando la produttività complessiva: l’utilizzo di strumenti come GitHub Copilot ha dimostrato di consentire agli sviluppatori di completare i compiti con una velocità superiore del 56% rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, l’IA generativa potrebbe avere un impatto positivo sulla qualità delle applicazioni e sull’architettura IT, con il potenziale di migliorare l’intera catena del valore IT.
Altri strumenti e applicazioni di AI generativa che possono essere utilizzati in ambito IT:
- TensorFlow
TensorFlow è una popolare libreria open source di IA sviluppata da Google. Oltre a fornire strumenti per l’apprendimento automatico, TensorFlow offre anche moduli per l’IA generativa. Ad esempio, TensorFlow Probability offre metodi per l’elaborazione di modelli generativi probabilistici. Molti utenti utilizzano Tensorflow per la generazione di dati sintetici per l’addestramento di modelli di machine learning quando i dati reali sono limitati o costosi. - PyTorch
PyTorch è un framework di apprendimento automatico particolarmente apprezzato per la sua facilità d’uso e la sua flessibilità. Include moduli per l’IA generativa, ad esempio TorchGAN. Questo strumento offre una varietà di algoritmi e modelli per la generazione di dati sintetici e viene spesso utilizzato per lo sviluppo di chatbot di supporto e come traduttore linguistico. Ad esempio, Tesla utilizza PyTorch per l’identificazione degli oggetti. - OpenAI Codex
OpenAI Codex è un potente strumento di IA che può tradurre il linguaggio naturale in codice di programmazione. Alimenta GitHub Copilot e può essere utilizzato, ad esempio, per automatizzare parti ripetitive del codice, suggerire soluzioni a problemi comuni o fornire assistenza nella scrittura di codice in linguaggi come Python, JavaScript, Java e molti altri. - Darktrace Antigena
Darktrace Antigena è un tool di AI generativa utilizzato per la sicurezza informatica avanzata. Grazie all’apprendimento automatico e l’IA generativa, Antigena è in grado di rilevare e rispondere in tempo reale alle minacce cibernetiche. Il sistema apprende il normale comportamento di una rete e identifica eventuali anomalie che potrebbero indicare attività sospette o attacchi in corso per poi intraprendere autonomamente azioni di mitigazione per contrastare le minacce, consentendo una risposta rapida ed efficace alle violazioni di sicurezza. - Apache Cassandra
Cassandra è un DBMS (sistema di gestione di database) NoSQL open source distribuito altamente scalabile e performante con un ruolo fondamentale come base dati per l’Intelligenza Artificiale in tempo reale. È in grado di gestire grandi volumi di dati in modo rapido ed efficiente e fornisce basi necessarie per l’elaborazione di dati in tempo reale – fondamentale per le applicazioni di AI che richiedono risposte immediate.
Utilizzando Apache Cassandra come database di monitoraggio, è possibile, ad esempio, raccogliere e archiviare i dati sulle prestazioni di queste applicazioni, come tempi di risposta, utilizzo delle risorse ed errori. Integrando l’AI generativa, è poi possibile analizzare i dati storici per identificare pattern di comportamento e creare modelli predittivi per il monitoraggio delle prestazioni in tempo reale.
Senza dubbio l’IA generativa sta rivoluzionando, tra gli altri, anche il settore IT. Dal risparmio di tempo per la scrittura del codice, alla migliorata qualità delle applicazioni e all’ottimizzazione dell’architettura IT, i vantaggi sono evidenti. È in ogni caso necessario affrontare le sfide che l’IA generativa propone, prima tra tutte l’etica e l’accuratezza dei risultati. Siamo solo all’inizio del viaggio alla scoperta delle applicazioni di questa “nuova” tecnologia, che continuerà ad evolversi e fornire soluzioni sempre più avanzate. È fondamentale che le aziende investano nella formazione di professionisti specializzati e sviluppino una strategia a lungo termine per sfruttare appieno il potenziale dell’IA generativa, al fine di mantenere un vantaggio competitivo e guidare l’innovazione nel settore dell’IT.
