Il 30 ottobre si è tenuto a Londra l’OpenAI Dev Day, giornata dedicata agli sviluppatori e alle applicazioni aziendali dell’intelligenza artificiale. Per Boosha ha partecipato Giada Franceschini, nostra AI Solution Architect.
L’evento ha esplorato temi centrali per chi vuole implementare l’AI in azienda. La distillazione dei modelli per ridurre i costi. La gestione di sistemi AI multifunzionali. Le sfide concrete del passaggio dal progetto pilota alla produzione su larga scala.
La giornata ha messo in luce gli sviluppi attuali e le direzioni future. Ha offerto una visione chiara delle potenzialità dell’AI nel contesto imprenditoriale e delle implicazioni operative per le aziende che investono in queste tecnologie.
I temi principali
1. Dal progetto pilota alla produzione su larga scala
Le sfide concrete della produzione
Creare un prototipo che funziona è una cosa. Farlo funzionare per migliaia di utenti ogni giorno è un’altra storia.
Quando passate dalla fase di test alla produzione, dovete considerare aspetti che prima erano secondari. La disponibilità del sistema deve essere garantita. I limiti di utilizzo vanno gestiti con attenzione. I tempi di risposta devono rimanere accettabili anche sotto carico. E i costi devono essere sostenibili.
Il passaggio alla produzione richiede una visione d’insieme che bilancia robustezza tecnica, efficienza economica e risorse disponibili.
I costi devono avere senso
Quando scalate la produzione, ogni chiamata al sistema di AI ha un costo. Dovete assicurarvi che questo costo sia giustificato dai ricavi che generate.
Esempio concreto: se usate l’AI per rispondere automaticamente alle email dei clienti, il costo di ogni risposta deve essere inferiore al valore che quella risposta genera. Sia in termini di tempo risparmiato che di soddisfazione del cliente.
Scegliere il modello giusto
L’evento ha sottolineato l’importanza di bilanciare costo e capacità del modello.
I modelli più grandi, come GPT-4, sono versatili e offrono una gamma di competenze ampia. Ma sono anche più costosi. Al contrario, modelli più piccoli e specifici (come GPT-4 Mini) costano meno ma richiedono un addestramento specializzato per mantenere prestazioni comparabili.
La scelta dipende dal vostro caso d’uso specifico e dal volume di utilizzo.
2. Distillazione dei modelli: come ridurre i costi mantenendo la qualità
Cos’è la distillazione
Immaginate di avere un consulente senior molto esperto ma costoso. La distillazione è come addestrare un consulente junior a fare lo stesso lavoro specifico con la stessa qualità, ma a un costo molto inferiore.
In termini tecnici, consiste nel trasferire le capacità di un modello di AI grande (e costoso) a uno più piccolo (ed economico). Il processo prevede tre passaggi:
- Creare valutazioni specifiche per misurare l’efficacia del modello sul vostro compito.
- Raccogliere esempi dal modello grande per creare un insieme di dati di riferimento.
- Addestrare il modello piccolo su questi esempi, comprimendo il comportamento del modello grande in una versione ridotta e meno costosa.
Strumenti disponibili
OpenAI ha presentato nuove funzionalità che facilitano questo processo. Completions Storage permette di registrare i risultati dei modelli. Le Valutazioni personalizzate (Custom Evals) aiutano a valutare la qualità delle risposte secondo criteri specifici per il vostro contesto aziendale.
Caso pratico: Superhuman Email App
Durante l’evento è stato mostrato come Superhuman, app per la gestione delle email, ha utilizzato la distillazione per ridurre i costi.
Sono passati da GPT-4 a GPT-4 Mini mantenendo prestazioni soddisfacenti per la gestione di risposte rapide via email. Risultato: costi ottimizzati per un’applicazione usata da migliaia di utenti ogni giorno.
3. Gestione di sistemi AI multifunzionali
Il problema dei flussi complessi
Con l’aumento di sistemi AI che devono gestire più compiti diversi, nascono nuove sfide. Una sequenza di operazioni sbagliata può portare a risultati insoddisfacenti.
Esempio tipico: un sistema AI integrato con Salesforce che deve prima cercare un cliente, poi recuperare la sua cronologia, infine generare un’offerta personalizzata. Se questi passaggi non vengono eseguiti nell’ordine corretto, il risultato finale sarà inutilizzabile.
La soluzione: istruzioni sequenziali chiare
L’approccio più efficace emerso dall’evento è fornire istruzioni sequenziali chiare al sistema, permettendogli di seguire il corretto ordine di azioni.
È stato sviluppato un sistema di routing che seleziona automaticamente gli strumenti appropriati in base alla richiesta dell’utente. Questo approccio ottimizza la capacità di gestire una gamma di compiti, dalla creazione di documenti all’integrazione con database.
4. Precisione tecnica nei modelli autoregressivi
I modelli di linguaggio generano una parola (o “token”) alla volta. Per garantire output validi, come documenti strutturati in formato JSON, viene applicato un processo di mascheramento dinamico durante la generazione.
Questo garantisce che il modello mantenga validità strutturale, adattandosi alla sequenza richiesta. Per gestire strutture dati complesse viene utilizzata la grammatica libera dal contesto (CFG), che gestisce l’annidamento profondo delle informazioni.
Cosa significa tutto questo per la vostra azienda
Vantaggi concreti oggi
Le AI offrono già oggi vantaggi misurabili: maggiore efficienza operativa e riduzione dei costi. Ma l’implementazione pratica richiede un approccio sofisticato che bilancia costi e capacità necessaria.
La distillazione è un esempio perfetto. Potete adattare l’AI per compiti specifici senza sacrificare la qualità, mantenendo i costi di produzione contenuti.
La gestione di sistemi multifunzionali suggerisce che l’infrastruttura AI nelle aziende è sempre più modulare e dinamica. Capace di adattarsi a flussi complessi e scalare facilmente. Questo significa che l’AI può gestire compiti che richiedono versatilità e interazione con molteplici sistemi aziendali.
Le prospettive future
Dall’evento emerge una previsione chiara: l’AI diventerà sempre più centrale nella strategia delle aziende. Non solo per ridurre i costi, ma anche per ottimizzare il servizio offerto.
Il futuro sembra orientato verso maggiore personalizzazione e specializzazione. La distillazione permette di progettare modelli che rispondono a esigenze settoriali specifiche, anziché dipendere da intelligenze generali e costose.
La modularità dei sistemi multifunzionali implica che l’AI aziendale sarà sempre più capace di interfacciarsi con flussi di lavoro complessi. Offrirà soluzioni complete e integrate. Questo apre possibilità di automazione intelligente per compiti sempre più sofisticati. Dai report finanziari alla gestione delle relazioni con i clienti.
Le AI del futuro saranno quindi non solo potenti, ma anche strutturate e adattabili. In grado di rispondere in modo preciso e affidabile alle esigenze dinamiche del mercato.
In sintesi
L’OpenAI Dev Day ha offerto una panoramica chiara sulle tecnologie AI applicabili nel mondo aziendale. Ha delineato come le aziende possono sfruttare questi strumenti per creare valore concreto.
Grazie a tecniche come la distillazione, l’AI può essere adattata per rispondere in modo efficiente e scalabile a compiti specifici. Le implicazioni sono chiare: l’AI è destinata a diventare un elemento fondamentale dell’infrastruttura aziendale. Con potenzialità che vanno oltre il semplice risparmio economico, verso un’ottimizzazione intelligente e integrata dei processi.
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