agentica, più accurata, più sicura, personalizzata e integrata nei processi « LMF Lamiafinanza

La fase di sperimentazione dell’intelligenza artificiale è finita e le imprese ora si aspettano un ritorno sull’investimento. E lo avranno, purché comprendano che il vantaggio competitivo non consiste nell’IA in sé. Infatti, con la rapida evoluzione di questa tecnologia, le imprese hanno bisogno di una strategia chiara che vada oltre le parole e generi ROI. Questa strategia chiave consiste nell’integrare l’IA nei processi aziendali fondamentali. Ecco, dunque, cinque tendenze dell’intelligenza artificiale aziendale che ne caratterizzeranno la nuova era e i motivi per cui i processi sono fondamentali per il ROI.

Gli agenti IA saranno integrati nei processi
Il trend più discusso al momento è l’intelligenza artificiale agentica. Le prime forme di IA richiedevano l’interazione umana, come ad esempio un dipendente che chiedeva a un chatbot di scrivere un’e-mail. Gli agenti IA, invece, agiscono in modo autonomo. Ad esempio, un agente IA potrebbe scrivere un’e-mail senza che gli venga richiesto e poi avvisare una persona affinché la riveda e la modifichi.

Tuttavia, le aziende non possono consentire agli agenti autonomi di operare senza alcun controllo, e i processi rappresentano il modo migliore per monitorare l’intelligenza artificiale su larga scala.

I processi forniscono agli agenti IA linee guida e strutture chiare, definiscono gli obiettivi e stabiliscono limiti precisi. Offrono a questi strumenti un percorso di scalabilità chiaro, aggiungendo la supervisione umana quando necessario. Inoltre, consentono un accesso sicuro ai dati a livello aziendale attraverso il Data Fabric.

Le aziende hanno bisogno di un’IA affidabile e a basso rischio, che i processi garantiscono, consentendo di implementare gli agenti IA in modo sicuro e mantenendone il controllo.

I modelli di IA adotteranno finestre contestuali ampliate
Fornire informazioni agli algoritmi di IA comporta rischi per la sicurezza e, senza le giuste misure di protezione, i dati sensibili potrebbero essere archiviati, condivisi o consultati in modo inadeguato. Ecco perché la nuova era dei modelli di intelligenza artificiale adotterà le “finestre contestuali estese”

Una “finestra contestuale” è la quantità di testo che l’IA è in grado di elaborare contemporaneamente. Estendere questa finestra consente di gestire più informazioni in una singola sessione, riducendo la necessità di archiviare o trasferire ripetutamente i dati. In alcuni casi, ciò significa che l’IA può elaborare gli input dell’utente e poi “dimenticarli” al termine della sessione, riducendo il rischio di esposizione dei dati.

La Retrieval Augmented Generation (RAG) migliorerà l’accuratezza dell’IA
Sempre più aziende useranno la RAG (Retrieval Augmented Generation) per migliorare l’accuratezza dell’IA. Con la RAG, i modelli fanno riferimento a una base di conoscenze prima di rispondere agli utenti, in modo da verificare autonomamente i fatti. Questo permette di avere informazioni più accurate e ridurre gli errori dell’intelligenza artificiale.

Ad esempio, il Dipartimento della Pubblica Sicurezza del Texas ha ottimizzato il proprio processo di gestione delle aggiudicazioni contrattuali con il copilot aziendale di Appian. Il copilot implementato fa riferimento a una base di conoscenza di oltre 2000 pagine per comprendere migliaia di normative e regolamentazioni. I dipendenti utilizzano il copilot per ottenere risposte in tempo reale alle domande sulla conformità, semplificando il processo di approvvigionamento e velocizzando le approvazioni.

Aumenterà la fiducia nell’intelligenza artificiale
Secondo Workday, il 48% dei leader aziendali ritiene che la sicurezza sia un ostacolo all’adozione dell’IA. I mercati globali non l’hanno regolamentata come avrebbero dovuto, portando alla creazione di modelli di base che sacrificano la privacy e la sicurezza a favore della velocità di immissione sul mercato.

È lecito aspettarsi che le aziende daranno priorità alla sicurezza, aumentando la fiducia e promuovendo un’ulteriore adozione da parte delle imprese. I dati lo confermano: Forrester ha rilevato che la spesa per il software di governance dell’IA quadruplicherà entro il 2030, raggiungendo i 15,8 miliardi di dollari e le aziende si rivolgeranno a piattaforme SW o di processo per la governance dell’IA. Con l’aumentare della fiducia, assisteremo a una diffusione dell’intelligenza artificiale in un numero maggiore di casi d’uso.

Inoltre, le aziende adotteranno l’IA privata e istruiranno i propri modelli appositamente progettati che operano all’interno dei confini aziendali. L’IA privata protegge i dati sensibili e impedisce ai dipendenti di esporre informazioni proprietarie a modelli pubblici. Anche le aziende che utilizzano LLM pubblici otterranno una maggiore privacy integrandoli in una piattaforma di processo con misure di sicurezza integrate e certificazioni di conformità.

Con il tempo, si svilupperà un circolo virtuoso di fiducia e le aziende acquisiranno la sicurezza necessaria per espandere il proprio utilizzo dell’IA da progetti pilota isolati a soluzioni a livello aziendale.

L’IA personalizzata diventerà più diffusa
Con l’aumentare della fiducia, le interazioni con l’IA saranno sempre più personalizzate. Gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono generici e basati su vasti set di contenuti statici. Ma gli esseri umani non sono generici: hanno lavori con responsabilità uniche, stili di scrittura e linee guida da seguire. Le aziende hanno bisogno di modelli di IA e copilot in grado di gestire flussi di lavoro, preferenze e conoscenze unici.

Appian consente alle aziende di addestrare modelli di IA personalizzati per la classificazione di documenti ed e-mail, fornendo risultati più precisi alle aziende. Ad esempio, un’importante società di servizi finanziari australiana ha semplificato la creazione dei casi e accelerato i tempi di risoluzione dei problemi grazie all’IA di Appian, addestrando un modello di classificazione delle e-mail per indirizzare i casi ai team giusti. Questo modello è stato addestrato su 220 esempi e ha raggiunto un tasso di accuratezza del 98% in pochi minuti.

Le aziende implementeranno anche modelli di IA e copilot che si adattano ai singoli utenti. Ad esempio, un assistente potrebbe memorizzare lo stile di scrittura e le preferenze di un utente specifico. Un istituto finanziario potrebbe offrire consigli di investimento personalizzati quando un utente accede per controllare il proprio portafoglio, semplicemente effettuando il login per tracciare e ricordare l’utente.

Una solida piattaforma per i processi consente di scegliere come implementare l’IA e di decidere quando utilizzare l’IA personalizzata e quando ricorrere a un modello più generico.

L’intelligenza artificiale nei processi
Le aziende non si accontentano più di casi d’uso isolati o implementazioni sporadiche dell’IA. Hanno bisogno che questa tecnologia sia scalabile, affidabile e integrata nelle loro operazioni principali: i processi rendono possibile tutto questo. Il futuro dell’IA non è costituito da strumenti autonomi, ma dall’integrazione, dall’orchestrazione e dal controllo. Integrando l’intelligenza artificiale in processi strutturati, le aziende ottengono sicurezza, precisione e un impatto concreto sul business.

Le aziende che agiranno subito saranno protagoniste nel campo dell’IA. mentre quelle che non riusciranno a integrarla nei loro flussi di lavoro principali rimarranno indietro. Il prossimo passo sarà quello di valutare la propria strategia, colmare le lacune, scalare dove necessario e integrare l’intelligenza artificiale nei propri processi.