Dietro il gran parlare intorno all’intelligenza artificiale generativa, in realtà c’è una tecnologia il cui sviluppo è iniziato diverse decine di anni fa e le cui reali potenzialità sono da ricercare soprattutto in ambito aziendale. Dove però, i requisiti sono ben diversi rispetto alla semplice produzione di un testo a uso personale. «C’è talmente tanto rumore di fondo su questi temi – sottolinea Andrea Cappelletti, Business Unit Director, Digital Transformation & Hyperautomation presso S2E -, dove non tutti sanno come muoversi o hanno i mezzi per riuscire a farlo. Di conseguenza, noi abbiamo deciso di proporci come mediatore per questo tipo di tecnologie».
Perché, se da una parta i benefici dell’Intelligenza artificiale al servizio delle aziende sono notevoli e in buona parte tutti da scoprire, dall’altra ottenerli non è assolutamente facile. Servono infatti competenze, strumenti capacità non scontate, con i relativi investimenti. «Ci rivolgiamo ad aziende, in genere grandi – prosegue Cappelletti -, interessate ad adottare strumenti moderni ma senza la velleità di dotarsi di un centro di competenza interno».
Non si parla solo degli algoritmi di IA, della relativa integrazione e successiva messa in opera. Bisogna mettere in preventivo anche una piattaforma adeguata, un monitoraggio costante e un’evoluzione continua. Quanto visto finora è solo l’inizio; in situazioni del genere la velocità del cambiamento iniziale è tale da dover mettere in preventivo aggiustamenti continui.
I tanti risvolti dell’IA in azienda secondo S2E
Nel caso delle aziende, le implicazioni dell’IA sono ben diverse rispetto all’uso tanto di attualità, spesso ludico o poco più. In questo caso infatti, i risultati auspicati dipendono anche e soprattutto dal patrimonio dei dati aziendali. Con tutte le implicazioni derivanti. «In qualsiasi tecnologia adottata in azienda il trattamento del dato deve essere sotto controllo, inteso come consapevolezza di cosa succeda in ogni step del processo».
Oltre a requisito per la qualità dei risultati, c’è anche la delicatissima questione normativa. Conformità, GDPR e tutto quanto riguarda la tutela dei dati e la privacy, sono una questione molto delicata. «Dobbiamo garantire il pieno controllo sull’intera catena. Anche solo perché per quanto possa apparire intrigante la nostra offerta, senza le adeguate garanzie nessun cliente accetterebbe di usarle».
L’idea GenerativeShield di S2E è adeguare il livello della soluzione proposta anche in base a requisiti e obiettivi. Al livello più semplice, per esempio il riassunto automatico di un testo, non servono particolari informazioni di contesto. Il discorso inizia a cambiare se si vuole invece passare a un supporto consulenziale. Al servizio di un ipotetico scenario finance, è necessario acquisire dati sulla dinamica del mercato, sugli investimenti e sui regolamenti, nazionali o internazionali. Servono informazioni più ampie, ma sempre ricavate da un contesto generale.
Il discorso cambia quando l’applicazione è sfruttata a uso interno, accedendo ai database aziendali. Entrano in gioco informazioni relative a clienti, fornitori e personale. Dettagli più riservati, da trattare di conseguenza. «Noi abbiamo aperto un bocchettone. Un componente di integrazione in grado di agganciare una serie di possibili casi d’uso. Quelli che noi chiamiamo intenti, sui quali regolarsi in base all’utilizzo dei dati».
La forza del motore
Il risultato è una piattaforma flessibile, al servizio delle aziende attraverso Amazon Web Services, con tutte le garanzie di tracciamento del caso e utilizzo dei dati limitato alle operazioni. Quindi, non conservato.
Alle spalle però, serve un motore istruito in modo abbastanza ampio da potersi rivelare affidabile. La soluzione, tanto insolita quanto efficace è più semplice di quanto ci si potrebbe aspettare. «A S2E utilizziamo un metodo di categorizzazione semantica dei documenti costruito intorno all’intero contenuto di Wikipedia in Italia».
Si tratta di circa 1,7 milioni di articoli filtrati su un totale di oltre due milioni, passati all’interno di una serie di motori semantici che non utilizzano servizi esterni. Un sistema realizzato internamente sulla base di modelli open source opportunamente modificati per ricavare i dati embedded, i pesi semantici di ogni paragrafo. Il tutto affidato per il calcolo non a un unico grande server, ma a una serie di 96 microservizi in grado di garantire le prestazioni. «Di fronte a una domanda, il sistema è in grado di rispondere basandosi su dati di contesto in un insieme ristretto e selezionato, compresi i dati aziendali».
Una visione sicuramente più matura e professionale di un tema molto popolare, più per i risvolti emotivi di quelli realmente pratici. Uno scenario dove dalle aziende sarebbe invece lecito attendersi una certa prudenza. Se avviare una serie di test a uso interno è già la regola in tante realtà, passare all’applicazione vera e propria è una questione più articolata, con tante implicazioni legali ed economiche da affrontare per tempo.
A ciascuno la propria IA
«Tanti clienti sono pronti a investire, ma bisogna mostrare loro un caso d’uso efficace. Abbiamo creato un motore con dei filtri per capire sempre se si stiano utilizzando informazioni riservate. Quindi, una serie di intenti generici per interagire con modelli diversi, ed eventualmente con in dati aziendali, a seconda della situazione, con un approccio diverso a seconda dell’utente e relativi permessi».
Un esempio particolarmente esaustivo, al servizio dell’help desk. Dove all’atto della chiamata, l’operatore è in grado non solo di recuperare lo storico della pratica riferita a un cliente, ma di riassumerne i contenuti essenziali, aumentando la qualità dell’interazione. Più in generale, il passo in più è proprio la capacità di andare oltre il semplice recupero dei contenuti, per assistere anche nella fase di combinazione e correlazione in modo da risultare coerente.
Idee chiare quelle di S2E, così come il potenziale del proprio sistema attualmente costruito intorno a Open AI e appoggiato alla piattaforma AWS. Tuttavia, organizzato in modo da non farla apparire una scelta definitiva, ma semplicemente come capace di sfruttare la soluzione più affidabile al momento, mantenendo la necessaria flessibilità, anche nell’interesse del cliente.
«Se tra un anno da Facebook, Amazon, Google o altri arriverà una tecnologia mirabolante, oggi non possiamo saperlo – conclude il manager di S2E -. Quindi, restiamo aperti e pronti a scegliere le tecnologie migliori. Per esempio, oggi ci affidiamo al cloud AWS perché sappiamo di trovare solidità e dieci anni di track record. Non si può però considerare una scelta definitiva, non parliamo di matrimonio».
