AI generativa: architettura, modelli e applicazioni
A differenza dell’AI tradizionale, che si concentra sul riconoscimento di schemi e sulle previsioni, l’AI generativa apprende da data set di grandissime dimensioni e genera output completamente nuovi.
- Presentazione
- Architettura Gen AI: i cinque layer
- Tipi di modelli di AI generativa
- Applicazioni dell’AI generativa nel mondo reale
- Risorse
Presentazione
L’AI generativa (Gen AI) è un campo dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione che consente alle macchine di generare contenuti, tra cui testo, immagini, video e dati sintetici. Diversamente dell’AI tradizionale, che si concentra sul riconoscimento di schemi e sulle previsioni, la Gen AI apprende da data set di grandissime dimensioni e genera nuovi output. È il motore di numerose applicazioni che vanno dal marketing personalizzato al miglioramento delle attività di ricerca fino alla progettazione di prodotti e alla creazione di contenuti.
Per sviluppare e distribuire l’AI generativa in modo efficace occorre un’architettura robusta che consenta l’elaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli, l’integrazione dei feedback e la distribuzione e il monitoraggio senza interruzioni. Inoltre, diversi tipi di modelli AI, come large language model (LLM), generative adversarial network (GAN) e autoencoder variazionali (VAE), hanno un ruolo cruciale nel plasmare le funzionalità di questa nuova tecnologia.
Architettura Gen AI: i cinque layer
Un approccio strutturato allo sviluppo dell’AI generativa si basa su cinque layer chiave.
1. Layer di elaborazione dei dati
Il livello base dell’AI generativa prevede l’acquisizione, la pulizia e la trasformazione dei dati.
Le sorgente dati possono includere repository interni, data set di terze parti o input generati dall’utente.
Il feature engineering consente di addestrare i modelli sulle informazioni pertinenti, escludendo il rumore.
2. Layer del modello generativo
Il modello AI viene addestrato e messo a punto per generare output di qualità elevata.
La selezione del modello dipende dal caso d’uso (ad esempio, LLM per il testo o GAN per le immagini).
Tecniche come il transfer learning consentono alle aziende di personalizzare modelli pre-addestrati per attività specifiche.
3. Layer di miglioramento continuo e feedback
I modelli AI migliorano nel tempo perché integrano il feedback degli utenti.
I metodi adottati sono sondaggi, monitoraggio delle interazioni e apprendimento per rinforzo per migliorare l’accuratezza del modello.
I cicli di feedback rilevano bias, allucinazioni o risposte inaccurate e consentono di affinare gli output dei modelli.
4. Layer di distribuzione e integrazione
I modelli AI sono integrati nelle applicazioni tramite API, piattaforme cloud e software aziendale.
Le considerazioni sull’infrastruttura includono scalabilità, sicurezza e risorse di elaborazione.
La perfetta integrazione di front-end e back-end assicura che le aziende possano sfruttare efficacemente l’AI generativa.
5. Layer di monitoraggio e manutenzione
Una volta distribuiti, i modelli devono essere monitorati per verificarne l’accuratezza, le prestazioni e le considerazioni etiche.
Le aziende devono aggiornare e riqualificare periodicamente i modelli in base ai nuovi dati e all’evoluzione dei requisiti.
L’allocazione delle risorse e l’ottimizzazione dei costi sono fondamentali per mantenere l’efficienza dell’AI.
Tipi di modelli di AI generativa
Esistono tre tipi principali di modelli di AI generativa.
1. Large language model (LLM)
- Questi sono addestrati su enormi corpora testuali e consentono la generazione di testi, la sintesi, la traduzione e la risposta alle domande.
- Sono utilizzati per insight su dati non strutturati, chatbot, automazione dei contenuti e motori di ricerca intelligenti.
2. Generative adversarial networks (GAN)
- Nelle reti antagonistiche generative, un generatore crea dati sintetici, mentre un discriminatore valuta l’autenticità, affinando gli output nel tempo.
- Questi modelli sono ampiamente utilizzati nella sintesi di immagini/video, nella tecnologia deepfake e nella generazione di contenuti artistici.
3. Autoencoder variabili (VAE)
Sono reti di encoder-decoder che apprendono le rappresentazioni latenti dei dati, consentono il rilevamento delle anomalie, la generazione di immagini e la creazione di data set sintetici.
Applicazioni dell’AI generativa nel mondo reale
L’AI generativa può essere utilizzata in vari modi in tutte le funzioni aziendali. Ecco sette applicazioni dell’AI generativa nel mondo reale.
1. Generazione e augmentation dei dati
Quando i dati del mondo reale sono limitati, l’AI generativa crea data set sintetici che aiutano le aziende a migliorare i modelli di machine learning.
2. Ricerca e discovery dei dati migliorate
I motori di ricerca basati sull’AI comprendono le query in linguaggio naturale e forniscono risposte pertinenti e insight sui dati senza bisogno di query complesse.
3. Marketing personalizzato e customer engagement
L’AI genera raccomandazioni, email, descrizioni di prodotti e pubblicità personalizzate, aumentando il customer engagement.
4. Progettazione e prototipazione di nuovi prodotti
Grazie alla creazione di rendering, le simulazioni basate sull’AI aiutano ingegneri, architetti e progettisti a testare più varianti di un prodotto prima di passare alla produzione vera e propria.
5. Contenuti creativi e produzione di contenuti multimediali
I team marketing utilizzano la Gen AI per creare post sui social media, script di video, loghi e campagne pubblicitarie, ottimizzando così i flussi di lavoro creativi.
6. Business intelligence e analisi dei dati basate sull’AI
L’AI aiuta con la visualizzazione dei dati, le previsioni e la generazione automatica di report, rendendo più efficienti i processi decisionali aziendali.
7. Business intelligence e analisi dei dati basate sull’AI
I motori di ricerca che utilizzano la Gen AI generano riassunti, suggeriscono argomenti correlati e perfezionano le query degli utenti, migliorando il recupero delle informazioni.
