L’IA nelle aziende: oltre le chiacchiere

Di recente, ho esaminato le discussioni sui benefici dell’IA per la nostra vita privata e professionale. Dalla sua introduzione nel novembre 2022, innumerevoli articoli si sono concentrati sul servizio cloud ChatGPT di OpenAI basato sui Large Language Model (LLM). La rivista Fortune ha addirittura definito la sua introduzione il “momento iPhone” dell’IA. Da allora, anche altri chatbot basati su LLM come Gemini di Google, Claude di Anthropic e Copilot di Microsoft sono stati ampiamente adottati per scopi personali e aziendali.

Le discussioni sull’uso dei LLM e dei chatbot si dividono spesso in due campi. Alcuni lodano il risparmio di tempo e la facilità d’uso e citano molti esempi. Altri si concentrano sui difetti della tecnologia, come le “allucinazioni” o la tendenza a inventare “fatti”. I critici sottolineano anche numerosi esempi di errori evidenti nel ragionamento e nei calcoli del modello LLM.

Com’è possibile che un’IA possa produrre saggi ben scritti su argomenti complessi ma non riesca a risolvere semplici problemi di matematica? Il motivo si trova nel termine stesso di “chatbot”: ChatGPT non è né un motore di ricerca né un’enciclopedia, né un libro di storia né una calcolatrice. Si tratta, come dice il nome, di un “robot da chat”. 

Sul lavoro, è possibile sfruttare la disponibilità comunicativa di un chatbot e al tempo stesso controllare la sua tendenza a “giocare” un po’ troppo con la verità. Un esempio semplice è quello di far utilizzare ai dipendenti un servizio di chatbot per redigere risposte individuali alle richieste dei clienti. In questo modo, gli utenti devono solo controllare e modificare l’output del chatbot, invece di dedicare tempo a creare ogni risposta da zero. Ma attenzione: i chatbot sono servizi cloud, quindi gli utenti devono fare attenzione a non includere informazioni sensibili interne all’azienda nelle query, nelle richieste e nelle risposte!

Un’opzione più complessa è che le aziende addestrino i propri LLM. In alternativa, si potrebbe limitare un modello di base per ottenere informazioni solo da fonti di dati predefinite e affidabili, utilizzando un processo chiamato RAG (Retrieval Augmented Generation). Entrambi i metodi aiutano a limitare la quantità di false informazioni generate dal chatbot. 

Tuttavia, è un po’ sorprendente che ChatGPT e altri chatbot attirino così tanta attenzione quando si parla dei vantaggi dell’IA per le aziende. Dopo tutto, ci sono altri tipi di IA che possono essere altrettanto utili. Alcuni di essi, come i comuni strumenti di riconoscimento vocale, sono in uso da molto tempo senza suscitare il clamore che ChatGPT ha suscitato più di due anni fa. 

L’IA viene utilizzata da tempo anche “dietro le quinte” della gestione degli endpoint. Le soluzioni di sicurezza per gli endpoint come Microsoft Defender Antivirus, ad esempio, non si limitano più a confrontare le firme note dei virus per proteggere i dispositivi. Utilizzano invece il machine learning (ML) per rilevare anomalie. Questo perché il ML è particolarmente efficace nell’utilizzare l’analisi statistica per apprendere il “comportamento normale” del traffico di rete all’interno di enormi volumi di dati. Ciò consente al software di sicurezza degli endpoint di rilevare gli outlier e i cluster statisticamente improbabili, ad esempio un dispositivo endpoint il cui comportamento si discosta improvvisamente dal suo schema abituale in modo sospetto. 

In questi casi, la soluzione di sicurezza supportata da IA o ML lancia l’allarme. Il team IT dell’azienda può quindi gestire il dispositivo finale in questione utilizzando la baramundi Management Suite o un’altra soluzione adeguata. Inoltre, baramundi è una soluzione UEM completa che offre una gestione avanzata degli aggiornamenti software, crittografia dei dati, controllo delle interfacce e scansione delle vulnerabilità. Nel complesso, la combinazione di una soluzione UEM e di un solido approccio alla sicurezza degli endpoint supportato dall’IA offre un ulteriore vantaggio: non inizierà a diffondere informazioni false nelle chat con gli utenti. 

L’intelligenza artificiale in azienda va ben oltre i chatbot: sebbene ChatGPT possa essere utile nel contesto aziendale, le imprese dovrebbero valutare attentamente dove l’IA può davvero apportare valore – ad esempio nella sicurezza IT o nell’automazione dei processi.

Infatti: non ogni chatbot rappresenta una soluzione intelligente – ma un’IA integrata in modo strategico può ridurre i rischi e aumentare l’efficienza.