L'implementazione efficace dell'intelligenza artificiale differenzia le organizzazioni competitive da quelle che non lo sono e/o non lo saranno. In questo articolo esamino cinque possibili strategie per ottimizzare le capacità dell'IA.
La padronanza coi prompt aiuta nell’interazione con l’ia, in particolare la padronanza coi booleani. I prompt ben strutturati migliorano qualità e pertinenza delle risposte. Le tecniche includono:
Prompt con esempi per guidare l'apprendimento
Prompt a catena per il ragionamento logico
Prompt contestuali per risposte specifiche
Per chi è interessato ad approfondire, si veda anche questo paper
Con questo però si arriva fino a un certo punto. Il concetto fondamentale da comprendere è che maggiore è la conoscenze su uno specifico argomento, migliore è la risposta ottenuta. Così come un fisico otterrà risposte migliori su argomenti di fisica, così un avvocato otterrà risposte migliori su questioni legali, per via dell’utilizzo del corretto linguaggio tecnico. Può sembrare paradossale, ma tanto più sai su uno specifico argomento, tanto più otterrai risposte accurate. Così era già per le ricerche su Google, così è con l’AI. Approfondirò la questione successivamente, con riferimento a quanto qui detto, e con riferimento invece all’utilizzo dei prompt nell’addestramento di modelli generici.
Integrazione delle estensioni negli LLM. Es. Gemini nell'ecosistema Google
Un altro approccio utile per sfruttare le potenzialità di questo strumento è l’utilizzo delle cosiddette “estensioni” all’interno di un “ecosistema” già esistente.
Le Gemini Extensions portano funzionalità IA negli strumenti quotidiani:
Riassunti automatici dei video YouTube
Analisi delle email in Gmail
Assistenza nella pianificazione viaggi
Sintesi documentali
Creazione di segmenti di pubblico dinamici con IA, o del perché non è necessario leggere nel pensiero delle persone per prevederne o influenzarne il comportamento.
La segmentazione del pubblico con l’AI permette feedback rapidi su marketing e contenuti attraverso:
Definizione di target dettagliati
Addestramento con dati di settore
Interfaccia per valutare idee
Analisi dei feedback IA
Supporto al brainstorming creativo
L’utilizzo di piattaforme dedicate e/o algoritmi proprietari che monitorano il comportamento di un buyer permette di creare nel tempo un profilo “psicologico” della buyer persona, arrivando a volte addirittura a prevederne pensieri e comportamenti di acquisto futuri. Approfondimento: https://medium.com/omdena/how-to-use-machine-learning-for-buying-behavior-prediction-a-case-study-on-sales-prospecting-c496edd894cd
Costruire chatbot IA
La trasformazione delle conoscenze aziendali in sistemi interattivi richiede:
Raccolta sistematica delle fonti
Selezione della piattaforma IA
Implementazione dei protocolli formativi
Aggiornamento costante dei contenuti
Implementazione dei tutor IA
Nell'istruzione i sistemi di tutoraggio IA supportano l'apprendimento attraverso:
Comunicazione in linguaggio naturale
Percorsi personalizzati
Integrazione con i programmi esistenti
Adattamento agli stili di apprendimento
Supporto agli educatori
Prospettive future:
Concentrarsi sul potenziamento delle capacità umane
Iterare basandosi sui feedback
Aggiornare le conoscenze
Allineare l'IA agli obiettivi organizzativi
Valutare nuove applicazioni con approccio strategico
Le organizzazioni che bilanciano tecnologia e obiettivi concreti ottengono i maggiori benefici da questi strumenti.
