IA generativa

La nostra visione

L’IA generativa è la prossima rivoluzione.

Dopo l’ascesa del deep learning, il mercato dell’IA e dei big data sembrava destinato a una crescita costante. Questa previsione è stata stravolta dai rapidi progressi e dalla popolarità dei modelli di IA generativa. L’arrivo dei grandi modelli linguistici e dei modelli di diffusione, come GPT e DALL·E di OpenAI, ha mostrato il potenziale dell’IA generativa per tutti i settori nei prossimi anni.

Stiamo assistendo all’emergere di una nuova ondata di strumenti basati sull’IA generativa, trainata dalle prestazioni degli ultimi modelli che alimentano ChatGPT, GitHub Copilot o Midjourney.

Se questi strumenti pronti all’uso offrono già molto valore, sono i dati proprietari e i modelli ottimizzati (fine-tuning) a permettere di differenziarsi davvero.

Che utilizzino strumenti pronti all’uso o sviluppino casi d’uso più avanzati, le aziende affrontano tre grandi sfide:

• Garantire un’adozione controllata: l’uso interno degli strumenti di IA generativa deve essere regolato, con formazioni dedicate e buone pratiche consolidate.
• Evitare l’esplosione dei costi di calcolo: utilizzare, ottimizzare o addestrare grandi modelli linguistici può essere costoso, e questi costi vanno tenuti sotto controllo.
• Garantire la sicurezza e la riservatezza dei dati: occorre predisporre un ambiente aziendale sicuro, che ospiti tutti gli strumenti di IA generativa, per proteggere i dati.

La nostra offerta

Per affrontare queste sfide e permettere a ogni azienda di sfruttare i progressi dell’IA generativa, Emerton Data interviene su quattro assi:

Strategia di IA generativa

• Affiancamento del top management: formazione e strategia
• Strategia di diffusione della cultura e roll-out

Base tecnica di IA generativa

• Deployment interno sicuro e protetto
• Infrastruttura di IA generativa al servizio dei casi d’uso

Casi d’uso di IA generativa

• Prioritizzazione dei casi d’uso e roadmap
• Dal prototipo al prodotto (recensioni dei clienti, ricerca di informazioni, trascrizione vocale, generazione di immagini per il design, ecc.)

Ricerca sull’IA generativa

• Fine-tuning e deployment di modelli su larga scala
• Metodologia di sperimentazione end-to-end