Come costruire un modello di intelligenza artificiale intelligente? Una prospettiva aziendale

Qualche decennio fa avremmo mai immaginato l’esistenza di una macchina che imitasse l’intelligenza umana?

Ebbene, oggi ci troviamo sulla soglia della rivoluzione digitale che risponde a questa domanda. Poiché i dati sono la chiave dell’innovazione e gli algoritmi la scala verso il successo, è diventato fondamentale per le aziende costruire un modello di intelligenza artificiale per adattarsi alle esigenze del mondo moderno.

Un modello di intelligenza artificiale funge da strumento eccellente che semplifica compiti complessi e aumenta le capacità umane sbloccando nuovi livelli di efficienza e precisione. Dalle previsioni finanziarie alla diagnostica sanitaria, le applicazioni dei modelli di intelligenza artificiale sono illimitate in diversi settori.

Questa guida spiega come creare un modello di intelligenza artificiale dal punto di vista aziendale. Esaminando la confluenza tra tecnologia all’avanguardia e intelligenza strategica, esploreremo il processo e le complessità della creazione di modelli di intelligenza artificiale che consentono alle imprese di promuovere l’innovazione e rimanere all’avanguardia in un ambiente incentrato sui dati.

La crescita senza precedenti del mercato globale dell’intelligenza artificiale

L’adozione dell’intelligenza artificiale è destinata a favorire una crescita considerevole nel mercato globale dell’intelligenza artificiale nel prossimo decennio. Secondo Statista, entro il 2030 questo mercato, che attualmente vale circa 100 miliardi di dollari, crescerà di venti volte e raggiungerà i 2 trilioni di dollari.

Questa crescita è attribuita alla miriade di settori che hanno già integrato l’intelligenza artificiale nei loro sistemi operativi. Sviluppi degni di nota includono l’ascesa dei chatbot, dell’intelligenza artificiale che genera immagini e di altre applicazioni mobili basate sull’intelligenza artificiale, che rendono promettente il futuro dell’intelligenza artificiale.

In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale generativa è un altro segmento in rapida evoluzione. Una nuova era di opportunità per l’intelligenza artificiale generativa è stata introdotta nel 2022 con il rilascio di ChatGPT. Questa transizione è visibile se si analizza il drammatico aumento dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa dal 2022 al 2023.

Questo crescente interesse probabilmente continuerà poiché si prevede che manterrà lo slancio. Poiché gli utenti cercano versioni di chatbot più complesse e simili a quelle umane, si prevede che le prossime iterazioni di ChatGPT e dei relativi modelli di intelligenza artificiale alimenteranno questo interesse. Leggi questo blog per conoscere il costo dello sviluppo di un chatbot come ChatGPT.

Cos’è un modello di intelligenza artificiale intelligente?

Il termine “modello di intelligenza artificiale” descrive un sofisticato sistema di intelligenza artificiale con un elevato livello di capacità cognitive e la capacità di svolgere compiti impegnativi con comprensione e giudizio paragonabili all’intelligenza umana. Questi modelli sono creati con algoritmi complessi e strategie di deep learning, che spesso incorporano reti neurali, consentendo loro di elaborare enormi volumi di dati, riconoscere modelli e anticipare o intraprendere azioni in base all’input fornito.

Un'applicazione o un modello di intelligenza artificiale intelligente è caratterizzato dalla sua capacità di apprendere, ragionare, comprendere, adattare, interagire, risolvere problemi e generare risultati accurati. Ad esempio, un modello linguistico come ChatGPT, che può generare testo simile a quello umano in risposta ai comandi e identificare oggetti, persone e scenari nelle foto, è un esempio di modello di intelligenza artificiale intelligente.

Ad esempio, Appinventiv ha aiutato JobGet, una piattaforma innovativa di ricerca di lavoro, implementando la tecnologia AI che ha facilitato la connessione in tempo reale tra persone in cerca di lavoro e imprese locali.

Integrando la funzionalità GPS, i nostri sviluppatori di modelli di intelligenza artificiale intelligente sono riusciti a creare un meccanismo per connettere le persone in cerca di lavoro con le aziende vicine che cercano attivamente di assumere.

La parte migliore di questa collaborazione è stata che JobGet ha ricevuto un finanziamento di serie B di 52 milioni di dollari insieme all'inserimento di 150.000 persone in cerca di lavoro.

Come il modello a cinque livelli ottimizza i sistemi di intelligenza artificiale aziendale

Per costruire un sistema di intelligenza artificiale coeso, l’architettura di intelligenza artificiale aziendale spesso comprende più livelli. Il modello a cinque livelli è una strategia popolare che divide le varie parti di un sistema di intelligenza artificiale in livelli distinti, ciascuno con la propria funzione. Il paradigma dell’architettura AI aziendale a cinque livelli è descritto nel modo seguente:

1. Livello infrastrutturale

Il livello dell’infrastruttura offre la potenza di calcolo necessaria per l’elaborazione e l’analisi dei dati. Questo livello è costituito da risorse hardware che accelerano i calcoli dell'intelligenza artificiale, inclusi server, GPU (unità di elaborazione grafica) e altri strumenti specializzati. Le aziende possono scegliere tra alternative infrastrutturali scalabili e adattabili su piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud.

1. Livello dati

I dati sono la pietra angolare di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale. I dati vengono raccolti, archiviati e preelaborati nel livello dati. Le attività, tra cui la pulizia, la trasformazione, la standardizzazione e il miglioramento dei dati, rientrano in questo livello. Per sviluppare modelli di intelligenza artificiale accurati ed efficienti sono necessari dati di alta qualità e ben organizzati. Le aziende utilizzano spesso data lake o warehouse per archiviare e gestire enormi quantità di dati.

1. Livello di servizio

Il livello di servizio si occupa della manutenzione e della distribuzione di modelli di intelligenza artificiale intelligenti ad applicazioni, servizi o utenti finali. Questo livello prevede lo sviluppo di API (Application Programming Interfaces), che consentono la comunicazione tra sistemi e modelli di intelligenza artificiale. Implica attività tra cui il ridimensionamento, il monitoraggio e l'implementazione del modello. Le architetture con contenitori e microservizi vengono spesso utilizzate per accelerare la distribuzione e la gestione.

1. Livello del modello

I modelli di intelligenza artificiale effettivi vengono creati e addestrati a questo livello. In questo livello vengono scelti gli algoritmi pertinenti, vengono progettati i progetti di reti neurali, gli iperparametri vengono ottimizzati e i modelli vengono addestrati utilizzando dati etichettati. Costruire e addestrare modelli di intelligenza artificiale su questo livello è una pratica comune utilizzando framework di machine learning come TensorFlow e PyTorch.

1. Livello di applicazione

Le funzionalità AI sono collegate alle app e alle procedure aziendali a livello di applicazione. La creazione di app che utilizzano le previsioni e i suggerimenti forniti dai modelli di intelligenza artificiale e l’integrazione degli insight dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali fanno tutti parte di questo livello. Queste app possono essere utilizzate in molti campi, come la prevenzione delle frodi, l'ottimizzazione della catena di fornitura e il servizio clienti.

Comprendere le nozioni di base: approccio passo passo allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale personalizzati

Per costruire un modello di intelligenza artificiale, ecco i passaggi che devi seguire. Seguendo questi passaggi, puoi sviluppare con successo un modello di intelligenza artificiale in grado di affrontare le sfide della tua azienda.

1. Identificare il problema e gli obiettivi

Inizia delineando il problema che il modello di intelligenza artificiale tenterà di affrontare. Identifica gli obiettivi e i risultati che intendi raggiungere, oltre a elencare le sfide. Questa chiarezza indirizzerà i tuoi sforzi di costruzione del modello, garantendo il raggiungimento dei tuoi obiettivi aziendali.

2. Preparazione e raccolta dei dati

I dati sono il fondamento dei modelli di intelligenza artificiale. Il modello deve essere testato in scenari reali; quindi, la scelta di set di dati che riflettano adeguatamente tali scenari è fondamentale.

Attraverso attente operazioni di pulizia e preelaborazione, è fondamentale rimuovere le incoerenze dai dati prima dell'uso. Ulteriori requisiti per una formazione efficace includono l'etichettatura e la gestione approfondita dei dati.

3. Scegli l'algoritmo corretto

Scegli l'algoritmo di deep learning adatto a seconda della natura della tua sfida. Le CNN sono eccellenti per attività che coinvolgono immagini, le RNN sono ideali per attività che coinvolgono dati di sequenze, come testo e audio, e i trasformatori possono gestire complicate relazioni contestuali nei dati.

4. Progettazione per l'architettura del modello

Il passo successivo è creare l'architettura del modello. Ciò comporta il conteggio degli strati, dei neuroni e delle connessioni che compongono la rete neurale. L'architettura del modello ha un grande impatto sulle prestazioni del modello. Pertanto, prova diverse configurazioni per scoprire quella migliore.

5. Suddivisione dei dati per formazione, convalida e test

Successivamente, il nostro team crea tre sottoinsiemi del tuo set di dati per la formazione, la convalida e il test. I dati di training vengono utilizzati per addestrare il modello, i dati di convalida vengono utilizzati per ottimizzare gli iperparametri e i dati di test vengono utilizzati per valutare l'efficacia del modello quando applicato a dati non testati.

6. Formazione modello

Ora, il team di sviluppo dell'app AI passerà all'inserimento dei dati di addestramento nel modello, quindi utilizzerà la backpropagation per modificare i parametri interni in modo incrementale. In questa fase sono necessarie risorse computazionali e i moderni framework di intelligenza artificiale come TensorFlow e PyTorch rendono possibile un addestramento efficace dei modelli.

7. Ottimizzazione degli iperparametri

In questa fase, il team si concentrerà sul miglioramento delle prestazioni del modello perfezionando gli iperparametri, tra cui velocità di apprendimento, dimensione del batch e metodi di regolarizzazione. Per bilanciare l’underfitting e l’overfitting, la sperimentazione è una componente chiave di questo processo iterativo.

8. Valutazione del modello

Successivamente, il team utilizza il set di dati di convalida per valutare le prestazioni del modello. Le misurazioni, tra cui accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1, offrono informazioni sull'efficacia del modello. Affinano il modello in modo iterativo utilizzando i risultati della valutazione.

9. Test e distribuzione

Infine, il team di sviluppo analizza le prestazioni e l'efficacia del modello utilizzando il set di dati di test, che imita le situazioni del mondo reale. È pronto per la distribuzione se il modello soddisfa i criteri di prestazione desiderati.

10. Valutazione e miglioramento continui

Per reagire ai mutevoli modelli di dati, i modelli di intelligenza artificiale devono essere continuamente monitorati e aggiornati. Per mantenere il modello accurato e pertinente, ottieni feedback dagli utenti, monitora le sue prestazioni e apporta le modifiche necessarie.

Considerazioni da fare durante lo sviluppo del modello AI per le imprese

Lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per le imprese richiede un'attenta considerazione per garantire il successo. Dalla qualità dei dati alle considerazioni etiche, molti fattori influenzano il ciclo di vita dello sviluppo del modello di intelligenza artificiale. Ecco alcuni fattori che le aziende dovrebbero considerare mentre navigano in modo efficace nel complesso panorama del processo di sviluppo del modello di intelligenza artificiale.

Sicurezza e privacy dei dati

Nei dati aziendali sono spesso presenti informazioni sensibili. Garantire di includere forti garanzie in materia di privacy e sicurezza dei dati per proteggere i dati sensibili durante lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale.

Struttura e scalabilità

I modelli di intelligenza artificiale aziendale richiedono molta potenza di calcolo. Per gestire correttamente i processi di formazione e distribuzione, investire in un'infrastruttura scalabile. Scalabilità e flessibilità sono caratteristiche delle tecnologie basate sul cloud come AWS, Azure e Google Cloud.

Gestione trasparente dei dati

Affrontare le questioni etiche legate all’intelligenza artificiale come pregiudizi, equità e trasparenza. Adottare metodi per ridurre i bias nella formazione dei dati e nelle procedure decisionali, favorendo l’uso dell’IA in modo etico e responsabile.

Conformità normativa

Norme diverse si applicano a settori diversi. Assicurati che il tuo modello di intelligenza artificiale sia conforme agli standard di settore applicabili e alle leggi sulla protezione dei dati come GDPR e HIPAA.

IA generativa

Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa è diventata una tendenza importante con il progresso della tecnologia dell’intelligenza artificiale. ChatGPT è un esempio di modello di intelligenza artificiale generativa in grado di produrre testo, grafica e persino codice. Questo movimento apre nuove opportunità per la risoluzione creativa dei problemi, l’automazione e la creazione di contenuti unici all’interno delle aziende.

Crea soluzioni di sviluppo di modelli di intelligenza artificiale intelligenti con Appinventiv

Sono necessarie una pianificazione e un’esecuzione meticolose per creare una solida soluzione di intelligenza artificiale aziendale, il che è un compito piuttosto complesso. Pilastri chiave come la qualità dei dati, set di dati considerevoli e una pipeline di dati ben organizzata contribuiscono al successo del tuo progetto di sviluppo di modelli intelligenti basato sull'intelligenza artificiale. L’esperienza di Appinventiv nei servizi di sviluppo di modelli di intelligenza artificiale sottolinea quanto sia cruciale sviluppare una cultura basata sui dati, definire obiettivi aziendali, curare i dati e utilizzare la giusta tecnologia di intelligenza artificiale.

Le aziende che aderiscono a questi principi sono maggiormente in grado di utilizzare il potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale per aumentare la produttività, incoraggiare la crescita aziendale e rimanere all’avanguardia nell’innovazione. Lavorare con un'azienda di sviluppo dell'intelligenza artificiale di fama mondiale come Appinventiv può aiutarti a realizzare i tuoi obiettivi e a sfruttare appieno le capacità dell'intelligenza artificiale per la tua azienda.

I nostri esperti di Appinventiv offrono servizi di sviluppo di intelligenza artificiale generativa senza soluzione di continuità, personalizzati appositamente per i tuoi obiettivi aziendali. Mettiti in contatto oggi stesso con i nostri esperti di intelligenza artificiale per creare un modello di intelligenza artificiale per la tua azienda che promuova crescita, innovazione ed efficienza.

Domande frequenti

D. Qual è l'impatto dell'intelligenza artificiale sulle imprese?

R. L’impatto dell’IA sulle imprese è ampio e significativo:

Esperienza cliente migliorata: le interazioni personalizzate rese possibili dall'intelligenza artificiale migliorano l'esperienza dei clienti attraverso consigli personalizzati e un'assistenza clienti efficace.

Maggiore produttività: l’intelligenza artificiale automatizza processi monotoni, ottimizzando le operazioni e liberando risorse umane per azioni strategiche.

Prendere decisioni informate: l’intelligenza artificiale analizza enormi set di dati per fornire approfondimenti che aiutano le persone a prendere decisioni precise e basate sui dati su molte diverse questioni relative al business.

Analisi predittiva: l’intelligenza artificiale può identificare le tendenze e utilizzare tali informazioni per allocare meglio le risorse, gestire gli inventari e pianificare in anticipo.

Innovazione: come risultato dei modelli e delle opportunità identificati dall’intelligenza artificiale, vengono create nuove strategie, prodotti e servizi.

D. Come funziona un modello di intelligenza artificiale intelligente per le imprese?

R. Un modello di intelligenza artificiale intelligente per le imprese analizza vari set di dati utilizzando algoritmi all'avanguardia e apprendimento automatico. Apprende dalle tendenze, dalle correlazioni e dagli approfondimenti dei dati storici durante tutta la formazione. Dopo la formazione, si integra nelle operazioni aziendali, automatizzando i processi, prevedendo i risultati e fornendo suggerimenti basati sui dati. Garantendo accuratezza e pertinenza attraverso il monitoraggio e il feedback continui, numerose aree aziendali possono trarre vantaggio da decisioni più sagge, processi migliorati e innovazione.

D. Come costruire un modello di intelligenza artificiale?

A. Segui questi passaggi per creare un modello AI:

1. Definisci il problema
2. Raccogliere e preelaborare i dati
3. Seleziona l'algoritmo appropriato
4. Addestra il modello
5. Valutare e mettere a punto il modello
6. Prova il modello
7. Distribuire il modello
8. Monitorare e mantenere la modalità