Le aziende oggi hanno l’opportunità di sfruttare l’IA generativa per una serie di attività quali il miglioramento delle pipeline di contenuti, l’accelerazione dello sviluppo di applicazioni e dati e il supporto di una migliore comunicazione e collaborazione. Secondo Forrester i potenziali casi d’uso vanno oltre ciò che è prudente e pratico da costruire oggi, ma ignorare o minimizzare l’impatto di queste tecnologie potrebbe essere un errore costoso per le aziende.

Il report Generative AI Prompts Productivity, Imagination, And Innovation In The Enterprise rilasciato dalla società di ricerca rileva che l’IA generativa può aumentare e migliorare i processi aziendali esistenti in modi che prima erano impossibili. Forrester definisce l’IA generativa come: “Un insieme di tecnologie e tecniche che sfruttano enormi quantità di dati, inclusi modelli di linguaggio di grandi dimensioni, per generare nuovi contenuti (per es. testo, video, immagini, audio, codice). Gli input possono essere prompt in linguaggio naturale o altri input non di codice e non tradizionali”.

Il suggerimento a breve termine per le aziende è iniziare a esplorare i casi d’uso dell’IA generativa, concentrandosi sui processi esistenti che possono essere migliorati da queste tecnologie. Tra questi vengono citati:

  • accelerazione dei flussi di lavoro dei visual designer per offrire maggiore flessibilità ai loro team. Sebbene molti abbiano familiarità con generatori di testo in immagini come DALL-E o Midjourney, i creativi professionisti possono utilizzare l’IA generativa come parte dei loro flussi di lavoro per migliorare la velocità di iterazioni e ideazioni
  • dare agli esperti di marketing più potere creativo automatizzando al contempo compiti difficili. L’intelligenza artificiale generativa può dare ai professionisti del marketing il potere di generare enormi set di contenuti che parlano costantemente con la voce del brand e coinvolgono i clienti. In futuro, i professionisti del marketing utilizzeranno l’IA generativa per generare rapidamente più contenuti da un’unica fonte
  • fornire nuove opportunità di difesa per i professionisti della sicurezza. Per esempio, l’IA generativa può essere utilizzata per creare dati biometrici per i test di penetrazione. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni possono anche essere utilizzati per rivedere e analizzare il contenuto delle e-mail per rilevare phishing o altri attacchi di ingegneria sociale.

“Affinché l’IA generativa realizzi il suo potenziale, piuttosto che sprofondare nell’irrilevanza a causa della stagnazione nei pool di contenuti che ricombina e remixa, la creatività dei designer umani è più importante che mai”, sottolinea in un post David Truog, analista di Forrester. Per gestire la complessità delle decisioni riguardo quali parti di un corpus o di un modello sono distorte, imprecise o illogiche, è fondamentale il processo di progettazione incentrato sull’uomo, perché permette di “comprendere i veri bisogni e le esperienze concrete delle persone che utilizzano un sistema e iterare frequentemente per convergere su una qualità superiore”.