L’intelligenza artificiale è uno dei trend in ascesa in tutti gli ambiti di discussione, online o meno. Per questo motivo farsi strada all’interno del “rumore” del costante flusso di informazioni da fonti più o meno attendibili è sempre più complicato. Vale la pena approfondire la relazione tra Intelligenza Artificiale e Business Analysis, ma fare chiarezza è il primo passo per capire meglio ci cosa stiamo parlando.
In principio era l’Algoritmo
Un algoritmo è un insieme di istruzioni dettagliate e ordinate per eseguire una specifica attività o risolvere un problema. Si può pensare a un algoritmo come a una ricetta di cucina: una sequenza di passaggi chiara e definita che, se seguita correttamente, porta a uno specifico risultato o prodotto. Nella programmazione, gli algoritmi sono i fondamenti del funzionamento dei software e dei sistemi informatici.
Un algoritmo inizia con un input, costituito da dati o condizioni iniziali. Attraverso una serie di passaggi si produce un output, ovvero la soluzione al problema o il risultato dell’attività. Questi passaggi sono generalmente sequenziali e devono essere eseguiti in un ordine preciso per ottenere il risultato desiderato.
Gli algoritmi sono onnipresenti nella tecnologia moderna. La loro efficacia è determinata dalla precisione, dall’efficienza e dalla velocità con cui possono elaborare l’input e produrre l’output. Un buon algoritmo è in grado di eseguire il suo compito nel modo più efficiente possibile, riducendo il tempo di elaborazione e l’utilizzo delle risorse.
Nonostante i passi da gigante e la corsa serrata della tecnologia negli ultimi anni, il concetto di algoritmo appartiene al XIX secolo.
Precorritrice dei tempi: Ada Lovelace
Ada Lovelace (Londra 1815 – 1852) è universalmente riconosciuta come una delle prime figure nella storia dell’informatica. Figlia del famoso poeta Lord Byron, Ada fu educata in matematica e scienze, un percorso insolito per una donna al tempo, grazie all’incoraggiamento della madre.
Il contributo più significativo di Ada Lovelace al campo dell’informatica è venuto attraverso il suo lavoro con Charles Babbage, matematico e inventore che stava sviluppando la “Macchina Analitica”, dispositivo meccanico che anticipava i moderni computer. Lovelace fu affascinata da questo progetto e iniziò a lavorare con Babbage nel 1840.
Il suo contributo più famoso è stato la pubblicazione nel 1843 di una serie di note sull’articolo del matematico italiano Luigi Federico Menabrea. Il testo riguardava la Macchina Analitica: in queste note, Lovelace non solo tradusse l’articolo ma lo ampliò, aggiungendo i propri commenti e idee. La più notevole di queste note, etichettata “Nota G”, contiene quello che è considerato il primo algoritmo destinato ad essere processato da una macchina. In questa nota, Lovelace descriveva un metodo per calcolare i numeri di Bernoulli con la Macchina Analitica.
Ciò che distingue Lovelace non è solo il fatto di aver scritto un algoritmo, ma anche la sua visione del potenziale della Macchina Analitica. Mentre Babbage stesso vedeva la sua invenzione principalmente come una macchina per calcolare, Lovelace intuì che poteva andare oltre. Nella sua visione, la macchina poteva elaborare non solo quantità numeriche ma anche simboli e potenzialmente creando musica, arte o altri tipi di dati non numerici. Questa visione anticipa quello che sarebbe diventato il concetto moderno di computer programmabile e algoritmi software.
Come siamo arrivati alla Intelligenza Artificiale?
La distinzione principale tra algoritmi semplici e algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) si basa sulla loro complessità, autonomia e capacità di apprendimento.
Gli algoritmi semplici sono procedure o formule passo-passo progettate per eseguire compiti specifici. Sono deterministici, il che significa che seguono un insieme predeterminato di istruzioni e producono risultati prevedibili. Sono statici, non si adattano o apprendono dalle loro esecuzioni precedenti e sono limitati a compiti per i quali sono stati specificamente programmati.
Gli algoritmi di IA, invece, sono progettati per imitare il processo decisionale umano e apprendere e adattarsi in base ai dati che elaborano. Algoritmi di IA come quelli utilizzati nell’apprendimento automatico possono gestire compiti complessi che richiedono un’elaborazione non lineare. Hanno la capacità di apprendere dai dati, migliorando e adattando le loro risposte nel tempo. Questo li rende ideali per applicazioni che richiedono analisi avanzate, previsioni o decisioni autonome. Il loro potenziale si manifesta nella capacità di apprendere direttamente dai dati. Con l’esposizione a nuove informazioni, questi algoritmi sono in grado di affinare e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Si tratta di un processo continuo di apprendimento e adattamento che li rende efficaci in applicazioni di analisi avanzate, previsioni accurate o decisioni autonome.
Machine Learning
Il machine learning è un campo dell’IA che si concentra sull’abilità dei sistemi di apprendere e migliorare autonomamente dall’esperienza senza essere esplicitamente programmati. Utilizzando algoritmi che analizzano e interpretano i dati, l’IA applica modelli e comportamenti facendo previsioni o decisioni basate su quei dati e sulle proiezioni di essi, riuscendo ad applicare calcoli e processi anche a contesti imprevisti o inattesi.
Ci sono tre tipi principali di apprendimento nel machine learning.
APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO
In questo tipo di apprendimento, il sistema è allenato su un insieme di dati pre-etichettati. Questo significa che ogni dato di input nel set di allenamento è associato a una risposta corretta (o etichetta). Il compito del sistema è di apprendere un modello che possa fare previsioni accurate o classificare i dati in categorie basandosi su questi esempi. Ad esempio, in un sistema di riconoscimento delle immagini, le fotografie sono etichettate con il nome dell’oggetto rappresentato, permettendo al sistema di apprendere come identificare gli oggetti nelle nuove immagini.
APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO
A differenza dell’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato lavora con dati non etichettati. Qui, il sistema cerca autonomamente di scoprire strutture, pattern o relazioni nascoste nei dati. Il sistema potrebbe, ad esempio, raggruppare i dati in cluster sulla base di somiglianze non evidenti. Questo tipo di apprendimento è utile per scoprire informazioni non ovvie nei dati, come la segmentazione del mercato in marketing o la rilevazione di anomalie.
APPRENDIMENTO PER RINFORZO
Questa forma di apprendimento si basa su un processo di tentativi ed errori, in cui il sistema impara a compiere determinate azioni per massimizzare una sorta di ricompensa o minimizzare una punizione. Il sistema riceve feedback continuo che guida le sue decisioni. Ad esempio, in un gioco di scacchi, il sistema apprende quale mossa porti al miglior risultato (scacco matto) attraverso un processo di ricompense (vincere una partita) e punizioni (perdere una partita).
Le IA generative
La distinzione tra IA “normale” e le IA generative si basa sulle loro funzioni e modalità di output. L’IA “normale” comprende sistemi progettati per analizzare, interpretare e prendere decisioni basate sui dati. Questi sistemi di IA sono comunemente utilizzati in applicazioni come l’elaborazione del linguaggio naturale, dove interpretano e rispondono al linguaggio umano, nella visione artificiale per il riconoscimento di oggetti in immagini e video, e in analisi predittive per fare previsioni a partire da dati storici. L’obiettivo principale di questi sistemi è elaborare e analizzare i dati esistenti per eseguire compiti specifici come la classificazione o la previsione, utilizzando modelli di apprendimento supervisionato o non supervisionato.
Le IA generative si concentrano sulla creazione di nuovi dati o contenuti che non esistevano prima. Questi avanzati sistemi di IA sono capaci di generare testo, immagini, suoni e altri tipi di contenuti che possono emulare le creazioni umane. Ad esempio, le Generative Adversarial Networks (GANs) utilizzano un approccio in cui due reti neurali, una generatrice e una discriminatrice, lavorano in competizione per creare contenuti nuovi e convincenti (ad esempio creando e distruggendo tentativi di password per calcolarne la complessità).
Anche i modelli di testo generativo, come GPT, sono noti per la loro capacità di produrre testo dettagliato e contestualmente rilevante su una vasta gamma di argomenti. Queste tecnologie trovano applicazione in campi come l’arte digitale, la modellazione 3D, la creazione di musica, la scrittura creativa e il design di prodotti, sfruttando la loro capacità unica di generare nuovi contenuti creativi.
…hai detto GPT?
Un GPT (Generative Pre-trained Transformer) è un tipo di modello di intelligenza artificiale progettato per generare testo in modo automatico.
I modelli GPT sono “pre-allenati” su vasti insiemi di dati testuali (come libri, articoli e siti web) per comprendere e generare lingua umana. Durante il pre-allenamento, il modello impara a predire la prossima parola in una frase, acquisendo una comprensione approfondita della struttura linguistica e del contesto. Questa fase di pre-allenamento permette al GPT di avere una vasta conoscenza generale e la capacità di generare testi che sembrano naturali e coerenti.
Dopo il pre-allenamento, i modelli GPT possono essere “affinati” o ulteriormente addestrati su set di dati specifici per compiti particolari, come rispondere a domande, tradurre lingue o creare contenuti in specifici stili di scrittura. Questo rende i GPT estremamente versatili e adatti a una vasta gamma di applicazioni nel campo dell’NLP.
Eccoci arrivati a ChatGPT
ChatGPT è un modello di linguaggio avanzato basato sull’architettura GPT, sviluppato da OpenAI. OpenAI è un’organizzazione di ricerca sull’intelligenza artificiale (IA) fondata nel dicembre 2015 fondata da un gruppo di imprenditori e ricercatori di alto profilo, tra cui Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba e molti altri. Inizialmente costituita come un’entità senza scopo di lucro, l’organizzazione si è successivamente evoluta in una struttura mista “capped-profit”, con la creazione di OpenAI LP, una società a responsabilità limitata controllata da OpenAI Inc., l’entità no-profit originale
Il modello di intelligenza artificiale “ChatGPT” è stato specificatamente ideato e affinato per produrre risposte testuali in un contesto conversazionale, il che lo rende particolarmente adatto per applicazioni come chatbot o assistenti virtuali. La sua progettazione punta a sfruttare le capacità avanzate dei modelli GPT nel comprendere e generare il linguaggio naturale, mirando a offrire un’esperienza di interazione conversazionale che sia il più fluida e coerente possibile.
Punti di forza di ChatGPT
Conversazioni Naturali: Una delle caratteristiche distintive di ChatGPT è la sua capacità di comprendere e rispondere a una vasta gamma di domande (‘prompt’) in maniera che risulti quanto più naturale e umana possibile. Questo aspetto è cruciale per creare un’esperienza utente piacevole e interazioni che sembrano meno meccaniche e più vicine a una conversazione reale con un essere umano.
Apprendimento Contestuale: Grazie all’utilizzo della tecnologia dei trasformatori, ChatGPT ha la capacità di tenere conto del contesto in cui si svolge una conversazione. Ciò significa che può fornire risposte non solo accurate ma anche pertinenti e coerenti con il flusso della conversazione, dimostrando una comprensione sofisticata del dialogo in corso.
Versatilità: ChatGPT si distingue per la sua versatilità, essendo in grado di adattarsi a una vasta gamma di applicazioni. Questo include il supporto al cliente, dove può assistere gli utenti rispondendo alle domande in modo rapido ed efficace, l’assistenza educativa, fornendo spiegazioni o aiuti in contesti di apprendimento, e l’intrattenimento, dove può partecipare a conversazioni leggere o contribuire alla creazione di contenuti creativi. La sua flessibilità lo rende uno strumento prezioso in molteplici settori, dalla business intelligence all’assistenza personale.
ChatGPT trova applicazione in numerosi settori, offrendo un’interazione automatizzata ma naturale con gli utenti. Ad esempio, può essere impiegato come un servizio di assistenza clienti, fornendo risposte rapide e informative alle domande comuni, oppure può essere usato in ambienti educativi per aiutare con l’apprendimento e la formazione. La sua capacità di generare risposte in linguaggio naturale lo rende anche uno strumento utile per la creazione di dialoghi in sceneggiature o per la generazione di contenuti testuali creativi.
Intelligenza Artificiale e Business Analysis
Ora che sappiamo cosa è un algoritmo, cosa è una intelligenza e soprattutto cosa è una IA generativa possiamo analizzare come questi strumenti si applichino alla Business Analysis. Mentre l’IA tradizionale si occupa dell’analisi e nell’automazione, l’IA generativa apre nuove possibilità nella risoluzione creativa dei problemi e nella pianificazione di scenari. Entrambe possono migliorare significativamente le capacità di un analista aziendale, rendendo i processi più efficienti e le decisioni più informate.
Intelligenza artificiale nella Business Analysis
- Analisi e Interpretazione dei Dati: L’intelligenza artificiale tradizionale rivoluziona l’analisi dei dati. Può esaminare grandi set di dati, rivelando schemi e tendenze nascoste. Queste scoperte non sono sempre ovvie ad occhio umano. Con l’IA, l’analisi diventa più profonda e accurata. Così, i processi decisionali aziendali migliorano notevolmente. Le aziende possono prendere decisioni basate su dati con maggiore fiducia.
- Automazione dei Processi: L’IA trasforma anche l’analisi aziendale tramite l’automazione. Può gestire compiti ripetitivi che altrimenti richiederebbero molto tempo. Questi includono l’inserimento dei dati, la creazione di report standardizzati e l’aggiornamento dei sistemi. Questa automazione libera tempo prezioso per gli analisti. Consente loro di concentrarsi su compiti più strategici e creativi.
- Analisi Predittiva: Gli algoritmi di IA sono potenti strumenti per l’analisi predittiva. Prevedono tendenze future basandosi su dati storici. Questa capacità è fondamentale per la pianificazione e la strategia aziendale. Aiuta le aziende a anticipare cambiamenti di mercato e a gestire rischi. Inoltre, offre una base solida per decisioni future. Con l’analisi predittiva, le aziende possono pianificare con maggiore sicurezza e precisione.
Intelligenza artificiale generativa nella Business Analysis
- Generazione di Scenari e Simulazione: L’IA generativa è fondamentale nella pianificazione aziendale. Può creare simulazioni realiste e vari scenari. Genera set di dati che imitano possibili futuri. Questo aiuta nella pianificazione e nelle decisioni strategiche. Le simulazioni offrono una visione chiara di diversi esiti. Così, le aziende possono prepararsi meglio per il futuro.
- Generazione Automatica dei Requisiti: In progetti complessi, l’IA generativa è uno strumento prezioso. Aiuta a redigere documenti di requisiti. Raccoglie e sintetizza informazioni da svariate fonti. Assicura che i requisiti siano completi e coerenti. Questo riduce errori e migliora la qualità dei progetti.
- Risoluzione Innovativa dei Problemi: L’IA generativa offre soluzioni uniche ai problemi aziendali. Combina elementi da diversi casi e contesti passati. Ciò porta a strategie innovative e creative. Questa approccio apre nuove strade per superare sfide aziendali. Le soluzioni generate possono essere rivoluzionarie e di grande impatto.
Coinvolgiamo ChatGPT stesso sul tema Intelligenza Artificiale e Business Analysis
Come già spiegato in un altro articolo del Blog, l’uso delle IA non è esente da rischi se non usato in maniera consapevole. Su questo punto ho chiesto un parere… al diretto interessato.
ChatGPT, puoi scrivermi un articolo su come NON usarti per fare Business Analysis?
Certo, sarò lieto di aiutarti a scrivere un articolo su come NON utilizzare strumenti come ChatGPT per l’analisi aziendale. L’obiettivo qui è chiarire i limiti e le inadeguatezze di questi strumenti in questo contesto specifico, in modo da poter capire meglio come e quando impiegarli efficacemente.
TITOLO: I LIMITI DELLA INTELLIGENZA ARTIFICIALE E BUSINESS ANALYSIS: UNA GUIDA PRATICA
INTRODUZIONE
Nell’era dell’intelligenza artificiale e dell’automazione, strumenti come ChatGPT hanno trovato applicazioni in numerosi settori. Tuttavia, è fondamentale comprendere i loro limiti, specialmente nel campo dell’analisi aziendale. In questo articolo, esploreremo perché ChatGPT non è lo strumento ideale per l’analisi aziendale e forniremo linee guida su come impiegarlo correttamente.
Mancanza di Personalizzazione Specifica dell’Azienda
ChatGPT, essendo un modello di intelligenza artificiale generico, non è personalizzato per le specifiche esigenze e il contesto di una singola azienda. L’analisi aziendale richiede una profonda comprensione delle peculiarità dell’organizzazione, cosa che un modello AI generalista non può fornire.
Assenza di Accesso ai Dati Interni
Un altro limite significativo di ChatGPT è l’incapacità di accedere ai dati interni dell’azienda. L’analisi aziendale si basa sull’interpretazione di dati specifici dell’azienda, come vendite, logistica e feedback dei clienti. Senza l’accesso a questi dati, ChatGPT non può fornire analisi precise o insight significativi.
Incapacità di Fornire Analisi Predittive Accurate
Sebbene ChatGPT possa generare risposte basate su tendenze e dati storici, non è in grado di fornire analisi predittive accurate. L’analisi aziendale spesso richiede la capacità di prevedere tendenze future e fare previsioni basate su complessi set di dati, una competenza al di fuori della portata di ChatGPT.
Limiti nel Rispetto della Privacy e della Sicurezza dei Dati
La sicurezza dei dati è di primaria importanza nelle aziende. Utilizzare ChatGPT per discutere informazioni sensibili o private può rappresentare un rischio per la sicurezza, in quanto non può garantire la riservatezza o la protezione dei dati aziendali.
Mancanza di Competenze Specifiche del Settore
Ogni settore ha le sue specificità, regolamentazioni e sfide. ChatGPT, non essendo specializzato in un particolare settore, può mancare di competenze critiche necessarie per un’analisi aziendale efficace in contesti specifici.
CONCLUSIONE
Mentre strumenti come ChatGPT possono essere utili in molti scenari, è essenziale riconoscere i loro limiti nell’analisi aziendale. La comprensione profonda del settore, l’accesso ai dati specifici dell’azienda e la capacità di fornire analisi predittive accurate sono aspetti fondamentali che ChatGPT non può soddisfare. Pertanto, è consigliabile utilizzare questi strumenti con cautela e in complemento alle competenze umane, piuttosto che come soluzioni autonome.
Questo articolo mira a fornire una panoramica chiara e diretta, evitando metafore, per rendere il concetto accessibile a un pubblico informato ma non necessariamente esperto in Intelligenza Artificiale e Business Analysis.
