Ciò che ogni CEO dovrebbe sapere sull'intelligenza artificiale generativa

Nov 13, 2023

In mezzo all'eccitazione circondando l’intelligenza artificiale generativa dal rilascio di ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney e altri strumenti di creazione di contenuti, i CEO si chiedono comprensibilmente: è questo un clamore tecnologico o un’opportunità rivoluzionaria? E se è quest'ultimo, qual è il valore per la mia attività?

Questo articolo è il risultato di uno sforzo collaborativo di Michael Chui, Roger Roberts, Tanya Rodchenko, Alex Singla, Alex Sukharevsky, Lareina Yee e Delphine Zurkiya, che rappresentano le opinioni del McKinsey Technology Council e di QuantumBlack, AI by McKinsey, che fanno entrambi parte di McKinsey Digital .

La versione pubblica di ChatGPT ha raggiunto 100 milioni di utenti in soli due mesi. Ha democratizzato l’intelligenza artificiale in un modo mai visto prima, diventando di gran lunga l’app in più rapida crescita di sempre. La sua accessibilità immediata rende l’IA generativa diversa da tutte le IA precedenti. Gli utenti non hanno bisogno di una laurea in machine learning per interagire con esso o trarne valore; quasi chiunque possa porre domande può usarlo. E, come con altre tecnologie rivoluzionarie come il personal computer o l’iPhone, una piattaforma di intelligenza artificiale generativa può dare origine a molte applicazioni per un pubblico di qualsiasi età o livello di istruzione e in qualsiasi luogo con accesso a Internet.

Tutto ciò è possibile perché i chatbot con intelligenza artificiale generativa sono alimentati da modelli di base, che sono estese reti neurali addestrate su grandi quantità di dati non strutturati e senza etichetta in una varietà di formati, come testo e audio. I modelli di fondazione possono essere utilizzati per un'ampia gamma di compiti. Al contrario, le generazioni precedenti di modelli di intelligenza artificiale erano spesso “ristretti”, nel senso che potevano eseguire solo un compito, come prevedere il tasso di abbandono dei clienti. Un modello di base, ad esempio, può creare un riepilogo esecutivo per un rapporto tecnico di 20.000 parole sull'informatica quantistica, elaborare una strategia di go-to-market per un'azienda di potatura di alberi e fornire cinque diverse ricette per i dieci ingredienti nel frigorifero di qualcuno. . Lo svantaggio di tale versatilità è che, per ora, l’IA generativa può talvolta fornire risultati meno accurati, ponendo una rinnovata attenzione alla gestione del rischio dell’IA.

Con le adeguate barriere in atto, l’intelligenza artificiale generativa può non solo sbloccare nuovi casi d’uso per le aziende, ma anche accelerare, ampliare o altrimenti migliorare quelli esistenti. Immagina, ad esempio, una chiamata di vendita a un cliente. Un modello di intelligenza artificiale appositamente addestrato potrebbe suggerire opportunità di upselling a un venditore, ma fino ad ora queste si basavano solitamente solo su dati statici dei clienti ottenuti prima dell’inizio della chiamata, come dati demografici e modelli di acquisto. Uno strumento di intelligenza artificiale generativa potrebbe suggerire opportunità di upselling al venditore in tempo reale in base al contenuto effettivo della conversazione, attingendo ai dati interni dei clienti, alle tendenze del mercato esterno e ai dati degli influencer dei social media. Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe offrire una prima bozza di una proposta di vendita che il venditore possa adattare e personalizzare.

L'esempio precedente dimostra le implicazioni della tecnologia su un ruolo lavorativo. Ma quasi tutti i lavoratori della conoscenza possono probabilmente trarre vantaggio dalla collaborazione con l’intelligenza artificiale generativa. Infatti, sebbene l’intelligenza artificiale generativa possa eventualmente essere utilizzata per automatizzare alcune attività, gran parte del suo valore potrebbe derivare dal modo in cui i fornitori di software incorporano la tecnologia negli strumenti quotidiani (ad esempio, posta elettronica o software di elaborazione testi) utilizzati dai lavoratori della conoscenza. Tali strumenti aggiornati potrebbero aumentare sostanzialmente la produttività.

I CEO vogliono sapere se devono agire adesso e, in caso affermativo, come iniziare. Alcuni potrebbero vedere l’opportunità di scavalcare la concorrenza reinventando il modo in cui gli esseri umani svolgono il proprio lavoro con applicazioni di intelligenza artificiale generativa al loro fianco. Altri potrebbero voler esercitare cautela, sperimentare alcuni casi d’uso e imparare di più prima di effettuare grandi investimenti. Le aziende dovranno inoltre valutare se dispongono delle competenze tecniche, della tecnologia e dell’architettura dei dati, del modello operativo e dei processi di gestione del rischio necessari che richiederanno alcune delle implementazioni più trasformative dell’intelligenza artificiale generativa.