Il tema dell’Intelligenza Artificiale è d’interesse quotidiano: rappresenta il presente e il futuro della tecnologia.
Ma come funziona e come può migliorare e rendere più efficaci i processi aziendali?
Spesso le società con cui abbiamo modo di confrontarci, si trovano in difficoltà a capire ed interpretare il giusto contesto aziendale in cui applicare l’AI. Questo perchè, in effetti, esistono differenti livelli e contesti applicativi, Atik se n’è occupata recentemente per un suo cliente istituzionale. In questo articolo, proprio con la nostra esperienza diretta, vogliamo raccontare quali possono essere alcuni dei benefici pratici dell’adozione di questo sistema facendo degli esempi di situazioni quotidiane.
Il cliente:
Il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) è un Ente pubblico di ricerca nazionale con competenze multidisciplinari, vigilato dal Ministero dell’Università e della Ricerca (MUR). Ha il compito di realizzare progetti di ricerca scientifica nei principali settori della conoscenza e di applicarne i risultati per lo sviluppo del Paese, promuovendo l’innovazione, l’internazionalizzazione del “sistema ricerca” e favorendo la competitività del sistema industriale.
Può contare su un patrimonio di risorse umane di circa 8.500 dipendenti operanti su tutto il territorio nazionale, di cui oltre 7.000 impegnati in ricerca e attività di supporto alla ricerca. La rete scientifica è costituita da 88 Istituti di ricerca e da sette Dipartimenti per aree macro-tematiche. Un contributo importante arriva dalle collaborazioni, anche internazionali, con i ricercatori delle Università e delle imprese.
Ogni giorno, il CNR affronta le sfide del nostro tempo in molteplici settori e, così come altri istituti di ricerca, stanno oggi investendo proprio su questo tipo di tecnologia così da capire come poter sfruttare quanto messo a disposizione a favore della ricerca.
Cosa dice di noi:
“Francesca e i suoi colleghi mi hanno fornito un ottimo supporto per superare le complicate regole burocratiche necessarie per accedere ai servizi di Azure OpenAI. La loro disponibilità e l’efficacia del loro intervento hanno avuto un impatto significativo sulla mia attività di ricerca. Ho apprezzato sinceramente il loro aiuto e li raccomando per la loro competenza.”
Cos’è Azure Open-AI e in che modo le aziende ne possono trarre vantaggio?
Il servizio Azure OpenAI fornisce all’API REST l’accesso ai modelli di linguaggio avanzati di GPT-4, GPT-4 Turbo. GPT3.5 Turbo, tutti Motori di Intelligenza Artificiale che se interrogati permettono di sfruttarne i vantaggi messi a disposizione. Questi modelli possono essere facilmente adattati all’attività specifica tra cui, a titolo esemplificativo, la generazione di contenuti, il riepilogo, la comprensione delle immagini, la ricerca semantica e il linguaggio naturale per la traduzione del codice.
Le potenzialità di questi modelli in logica di API (e quindi di chiamate da integrare in applicativi) sono estremamente potenti:
- Creazione dei contenuti – Bot, domande e risposte generati dall’Intelligenza Artificiale e soluzioni per contact center volte a semplificare e migliorare il servizio clienti oppure la creazione di immagini (commerciali o tecniche).
Quest’immagine è stata creata facendo la seguente richiesta: “Creami un’infografica sul significato dell’EBT”.
Lo sviluppo di immagini comporta imprecisioni che richiedono poi aggiustamenti che possono essere date anche dai Prompt ma che sicuramente aiutano a velocizzare il processo di creazione.
La seguente immagine invece è sviluppata dalla AI a seguito della richiesta “Creami un’immagine realistica dei vantaggi dell’Intelligenza Artificiale” (è curioso notare come per ChatGpt l’uomo è al centro del processo!)
- L’AI per conversazioni – i modelli GPT-35-Turbo e GPT-4 sono di tipo conversazione in entrata e messaggio in uscita. I modelli prevedono la formattazione dell’input in un formato di trascrizione simile a una chat specifica e restituiscono un completamento che rappresenta un messaggio scritto da modello nella chat.
Proviamo a fare un test:
“D: quante persone vedi in questa immagine, sesso ed età
R: Nell’immagine ci sono cinque persone che sembrano essere in fila, probabilmente in un negozio o supermercato. Riguardo al sesso e all’età, non è appropriato fare supposizioni precise basate sull’aspetto, ma visivamente ci sono individui che sembrano essere sia maschi che femmine, probabilmente di età adulta.
D: sei in grado di dettagliarmi quanti maschi e quante femmine?
R: In questa immagine ci sono tre uomini e due donne in fila in un negozio o supermercato.”
La potenza di analisi è una delle caratteristiche più evolute dell’AI, in logica di prodotto si può immaginare di ottenere sia informazioni statistiche che informazioni di allarme ed integrarli in ambito BI (Business Intelligence).
- Data grounding – possibilità di eseguire modelli sui dati per ottenere maggiore accuratezza e informazioni dettagliate con il Servizio OpenAI di Azure. I contesti di analisi del dato sono i più evoluti ma richiedono una corretta formazione del modello in modo che sia ben in grado di interpretare quello che gli viene sottoposto, ad es.:
1. lettura di documenti OCR o PDF, estrapolazione di dati da portare su Database (documenti fiscali cartacei), importazione dati strutturati su Database per l’eventuale analisi successiva, così può essere fatto su DDT e su qualsiasi documento cartaceo aziendale
2. analisi di dati statistici al fine di individuare criticità, ad es.:
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- L’indicazione di famiglie di prodotti a bassa rotazione e dei prodotti più critici (all’interno di un dato statistico di magazzino con vendite)
- L’indicazione, sulla base delle vendite, dei prodotti che possono andare oltre scadenza e la loro evidenziazione (nella vendita di merci deperibili)
- Lo sviluppo di grafici sulla base di dati tabellari
- L’analisi di dati statistici di produzione e l’identificazione di criticità sulla base dei tempi/costi
- Il calcolo medio di vita di ricambi per fare interventi predittivi sulla manutenzione
- Individuazione di famiglie di prodotti più vendute per tipologia di clienti così da sviluppare packaging o promozioni mirate
Oltre all’aspetto dell’analisi, l’Intelligenza Artificiale è in grado di fornire supporto e soluzioni per diversi reparti aziendali:
Amministrazione
- Automatizzare processi di controllo sulla conciliazione (pagamenti con movimenti bancari)
- Automatizzare processi di registrazione abituali
- Individuare pagamenti a rischio di insolvenza su base storica dei clienti
Commerciale
- Individuare prodotti ad alta richiesta per territorio, tipologia di clienti e periodicità
- Individuare elementi di cross-selling o up-selling
- Individuare articoli critici per periodo/vendite
- Individuare capacità specifiche della rete commerciale per incentivarla
- Evidenziare prodotti a rischio scadenza sulla base delle vendite per la rete commerciale
Produzione
- Ottimizzare i costi su elementi variabili (elettricità, materie prime, costi del personale, ecc.)
- Ottimizzare le velocità di esecuzioni automatizzando parte dei processi
- Aiutare nella pianificazione
Logistica
- Ottimizzare posizionamento e percorsi sulla base del periodo e dell’andamento delle vendite
- Ottimizzare l’uso del materiale di consumo (nastri, pacchi) sulla base del calcolo degli ingombri e dei costi spedizione/materiale
- Ottimizzare l’uso di materiale di riempimento automatizzando il processo in fase di packing
- Individuare giorni/momenti con maggior carico lavorativo così da dare indicazioni lato commerciale e “normalizzare i picchi”
Ringraziamo il CNR per la fiducia accordataci: Atik è Microsoft Partner ed ha forti competenze nell’offrire soluzioni in ambito AZURE. L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale all’interno di software aziendali come Calypso e MAGO sono ormai all’ordine del giorno.
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