Intelligenza artificiale generativa: i benefici per le aziende

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Un approfondimento sull’intelligenza artificiale generativa: cos’è, come funziona, modelli e vantaggi per le aziende.

Il concetto di intelligenza artificiale ha una storia che risale a migliaia di anni fa. Tuttavia, l’IA moderna non è più solo un argomento di discussione teorica: l’automazione, sempre più potente e accessibile, sta trasformando radicalmente il modo in cui le persone affrontano le attività quotidiane, accedono alle informazioni e condividono le idee. Al centro di questa rivoluzione c’è l’intelligenza artificiale generativa.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa

Si tratta di un algoritmo che può creare contenuti originali in modo rapido, efficace, realistico e con una supervisione umana minima (usata principalmente per individuare ed eliminare gli errori). Questo include la capacità di scrivere articoli approfonditi e precisi, creare musiche e immagini originali, nonché modificare in modo significativo il contenuto dei video digitali.

Nonostante l’innovazione, il concetto ha una storia che risale ai primi progressi nel “machine learning” alla fine degli anni ’50. All’epoca, gli algoritmi cominciavano a creare nuovi dati, permettendo ai sistemi digitali di andare oltre la semplice restituzione delle informazioni. Un esempio precoce di intelligenza artificiale generativa è il modello statistico della catena di Markov, risalente al 1903, che poteva creare nuove sequenze di dati uniche basate sull’input.

Grazie ad aziende come OpenAI, che sono pioniere nel progresso dell’intelligenza artificiale generativa, stiamo assistendo a progressi significativi nella generazione di risposte coerenti e rilevanti. Un progresso che continua a accelerare, poiché sempre più utenti adottano le potenzialità offerte dai contenuti generati dall’IA, sia a livello personale che professionale.

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa?

Basata sul principio del machine learning, l’AI generativa funziona attraverso l’applicazione di reti neurali. Questo permette di creare nuovi contenuti in risposta alle richieste ricevute. Tuttavia, prima di poter rispondere alle richieste, è necessario addestrare adeguatamente l’IA utilizzando una vasta e accurata base di dati. Questi possono includere testo, grafica, immagini, codice o qualsiasi altro contenuto rilevante che costituirà la base per l’abilità dell’IA di individuare modelli e creare contenuti originali. L’intelligenza artificiale generativa analizza queste informazioni, estrapola le regole sottostanti che governano i contenuti e migliora i parametri man mano che vengono aggiunti nuovi dati.

Le prime forme di intelligenza artificiale generativa richiedevano processi complessi per presentare i dati, utilizzando strumenti specializzati, API (Interfacce di Programmazione delle Applicazioni), linguaggi di codifica e una vasta formazione informatica. Tuttavia, questo approccio sta cambiando. Gli sviluppi recenti si concentrano sull’ottimizzazione dell’esperienza utente. Invece di dover operare all’interno di sistemi specifici, gli utenti possono ora interagire con le moderne esperienze di intelligenza artificiale generativa utilizzando un linguaggio naturale. Questo rende le interazioni con l’IA più conversazionali, consentendo di fornire feedback su stile, tono e altri elementi, che vengono poi incorporati nelle successive interazioni sui contenuti.

Tipologie di AI generativa

L’intelligenza artificiale generativa si presenta in diversi tipi di contenuti, ognuno con caratteristiche uniche e applicazioni specifiche:

Testo

Questo tipo di intelligenza artificiale genera frasi o paragrafi coerenti e pertinenti. È utile nell’elaborazione del linguaggio naturale, nella creazione di contenuti e nello sviluppo di chatbot. Possono generare testo simile a quello umano, trovando applicazioni nell’assistenza alla scrittura, nella narrativa e nella traduzione linguistica.

Immagini

Si concentra sulla creazione di immagini visivamente realistiche, con parametri dettagliati su colore, stile e tema. Le GAN e altri modelli generativi possono generare immagini simili a oggetti, luoghi o volti umani. Si utilizzano principalmente per computer grafica, arte e contenuti visivi.

Video e linguaggio

Anche se meno utilizzata rispetto alla generazione di testo e immagini, l’IA generativa può migliorare la nitidezza dei video digitali o modificare aspetti del video. Inoltre, può sintetizzare linguaggio umano, espandendo le applicazioni degli assistenti virtuali e nell’editing video.

Aumento dei Dati

Questa tecnica genera campioni di dati nuovi e diversificati per arricchire le basi di dati di addestramento. Utilizzata per creare dati sintetici simili a quelli reali, migliora la diversità e il volume di esempi per altri modelli di IA. Particolarmente utile per il riconoscimento vocale e la generazione di linguaggio naturale.

Questi sono solo alcuni esempi dell’ampia gamma di applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa. Un campo in continua espansione, che influenza settori come la modellazione 3D, la generazione musicale e persino la codifica.

I modelli di intelligenza artificiale generativa

Si tratta di algoritmi sofisticati, addestrati su grandi quantità di dati, che sono stati progettati per apprendere i pattern nei dati e generare nuovi contenuti.

Alcuni modelli che hanno catturato l’attenzione di recente sono:

ChatGPT

ChatGPT, creato da OpenAI, è un chatbot conversazionale basato su un modello di trasformatore generativo pre-addestrato noto come Generative Pre-trained Transformer (GPT). Utilizza modelli linguistici su larga scala per rispondere rapidamente alle domande degli utenti in modo simile ad un essere umano. La forza di ChatGPT sta nella capacità di partecipare a conversazioni interattive e pertinenti al contesto, rendendolo utile per assistenza virtuale, supporto clienti e comprensione del linguaggio naturale.

Copilot

Integrato in Bing, Copilot rappresenta un avanzamento significativo nell’intelligenza artificiale applicata alla ricerca e alla creazione di contenuti. Questo assistente AI avanzato offre una vasta gamma di funzionalità uniche, dalla generazione di testi e immagini alla produzione musicale. Indipendentemente dal dispositivo o dall’applicazione, offre funzionalità integrate in modo coerente, consentendo una transizione fluida da un’applicazione all’altra senza perdere la continuità del lavoro.

Midjourney

Algoritmo di intelligenza artificiale che permette di generare immagini ad alta definizione partendo da descrizioni testuali.

Si basa sulla Generative Adversarial Network (GAN), una rete neurale composta da due moduli distinti: il generatore e il discriminatore. Il generatore è incaricato di produrre le immagini basate sul testo, mentre il discriminatore valuta il grado di realismo. L’interazione tra questi due moduli porta a un miglioramento continuo delle prestazioni, consentendo la produzione di immagini sempre più precise e realistiche.

Ognuno di questi modelli rappresenta un approccio unico all’intelligenza artificiale generativa, adatto a soddisfare esigenze particolari in settori specifici.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa per le aziende

I benefici dell’IA generativa per le aziende sono molteplici e significativi. Offre innumerevoli opportunità di innovazione, semplifica i processi e apre nuove vie di crescita.

Ottimizzazione dei costi e dell’efficienza

Permette di ottimizzare processi e automatizzare attività, riducendo così i costi operativi e migliorando l’efficienza. Processi come la creazione di contenuti, l’ottimizzazione del design o la manutenzione predittiva possono essere automatizzati, liberando i dipendenti per attività più strategiche.

Miglioramento del supporto e del servizio clienti

Con l’introduzione di chatbot e assistenti virtuali basati sull’IA, le aziende possono offrire un supporto clienti su vasta scala. Questi agenti virtuali sono in grado di gestire richieste, fornire soluzioni e discutere opzioni di acquisto, migliorando così la soddisfazione e la fedeltà del cliente.

Marketing mirato e personalizzato

L’IA generativa consente di creare contenuti personalizzati, campagne pubblicitarie mirate e suggerimenti basati sul comportamento e sulle preferenze dei clienti. Questo porta a un coinvolgimento maggiore, tassi di conversione più alti e una maggiore fedeltà al brand.

Best practice per implementare l’IA generativa

Per un utilizzo efficace e responsabile, in grado di ridurre i rischi associati, è consigliabile seguire alcune azioni:

  • Conoscenza delle modalità di errore: Studiare gli errori comuni e sviluppare strategie per risolverli.
  • Etica e legalità: Rispettare normative e leggi, proteggere la privacy e verificare regolarmente l’etica dei contenuti generati.
  • Trasparenza: Etichettare chiaramente gli output generati dall’IA.
  • Verifica continua: Controllare l’output per identificare e risolvere eventuali errori.
  • Aggiornamenti regolari: Tenersi aggiornati con i progressi e le best practice aiuta a migliorare continuamente l’efficacia e affrontare nuove sfide.

Il futuro dell’intelligenza artificiale generativa

Si preannuncia un futuro straordinariamente promettente, con prospettive di innovazione e creatività senza precedenti in molti settori. Con la sua continua evoluzione, ci aspettiamo di vedere risultati ancora più avanzati e affascinanti. In particolare, l’intelligenza artificiale generativa si prefigura come strumento chiave per la personalizzazione, offrendo suggerimenti mirati alle aziende, esperienze su misura e prodotti unici progettati per soddisfare le esigenze specifiche di ogni cliente.

Inoltre, i processi che alimentano l’intelligenza artificiale generativa saranno ulteriormente semplificati nel tempo, permettendo a queste intelligenze artificiali di apprendere in modo continuo, di adattarsi in tempo reale e di svilupparsi verso un’autentica “intelligenza”. Questa capacità di adattamento la renderà ancora più preziosa in contesti dinamici e favorirà una maggiore collaborazione tra l’uomo e la macchina.

Nonostante le sfide, il futuro dell’intelligenza artificiale generativa si profila come un orizzonte di incredibile potenziale.

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3CX V20 è il futuro della telefonia aziendale

3CX V20

Con l’arrivo della release 3CX V20 la gestione delle comunicazioni aziendali non è mai stata così semplice.

Completamente ridisegnata da zero, offre molto di più di una tipica nuova versione. Potenziando costantemente la presenza nel settore delle piccole e medie imprese, 3CX continua a dimostrare la semplicità con cui si possono gestire integralmente le comunicazioni aziendali, con un sistema ottimizzato e orientato alle sfide future del mercato.

Il sistema di contact center è più efficace che mai, grazie all’implementazione di una soluzione integrata multi-tenant e di supporto dell’intelligenza artificiale. E, non meno importante, è aumentata la sicurezza del 3CX. Per le aziende che vogliono mantenere il pieno controllo e l’autogestione delle comunicazioni aziendali, il futuro si prospetta davvero promettente.

3CX V20: una maggiore sicurezza

Con la V20 sono state investite notevoli risorse, sia in termini di tempo che di denaro, per rafforzare i vari livelli di sicurezza. Questi sforzi includono la ricostruzione della rete, la creazione di un ambiente dedicato, robusto e isolato e l’implementazione di nuovi strumenti di monitoraggio EDR. È anche presente un monitoraggio off-site 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con un team specializzato nella ricerca delle minacce informatiche, insieme a politiche di controllo degli accessi più rigorose in un modello Zero Trust.

Le funzionalità di sicurezza del prodotto sono state implementate con l’hashing delle password, l’eliminazione delle password dalle e-mail di benvenuto e il blocco del web client per IP, sia per gli amministratori di sistema che per tutti gli utenti.

A questi si aggiungono ulteriori aggiornamenti di sicurezza l’edizione Linux su Debian 12 e l’aggiunta di 2FA in combinazione con Microsoft e Google SSO. Infine, il client unificato e la console di amministrazione hanno eliminato una potenziale superficie di attacco per gli hacker. Tutte queste misure sono state attentamente esaminate da Mandiant e verificate da Reversinglabs, Coverity e Kaspersky, rendendo 3CX V20 la soluzione di comunicazione più sicura disponibile sul mercato.

Il nuovo Call Manager SIP

La versione V20 ha visto una completa riscrittura del Call Manager, mirata a fornire le migliori funzionalità di call center, sia per le attuali esigenze che per quelle future.

Le nuove strategie per le code consentono ad esempio di indirizzare gli agenti con più chiamate e di ottimizzare l’accesso e il recupero delle chiamate per i supervisori dei call center. Altamente programmabili, con una certa competenza nello scripting è possibile creare una vasta gamma di applicazioni per il call center. Il motore di reporting è completamente riprogettato per migliorare i report esistenti e per integrarsi perfettamente con le principali applicazioni di reporting e dashboard.

Sono state introdotte funzionalità telefoniche più affidabili, tra cui il trasferimento indietro su occupato, che garantisce una maggiore fluidità nelle chiamate.

Nuovo softphone nativo per Windows

La V20 presenta una delle sue più grandi novità: un nuovissimo softphone 3CX nativo per Windows. Questa app, simile alle app per iOS o Android, si integra perfettamente con il web client e supera le limitazioni delle PWA in termini di controllo delle notifiche delle finestre. Ora, anziché una semplice notifica di chiamata, gli utenti avranno a disposizione una vera e propria finestra di risposta interattiva. Inoltre, essendo un softphone nativo, consente il controllo dell’audio indipendentemente dal browser.

La nuova app nativa sarà distribuita attraverso il Windows Store. Questo significa un livello aggiuntivo di sicurezza fin dall’inizio, grazie al rigoroso controllo da parte di Microsoft. Inoltre, ciò ci permetterà di aggiornare il softphone separatamente dalla build principale di 3CX, offrendo una gestione più efficiente. L’applicazione software sarà focalizzata sulle chiamate e sulle funzioni essenziali del PBX.

Le basi dell’AI

L’intelligenza artificiale è un elemento che sta rivoluzionando i sistemi di comunicazione: per questo 3CX ha posto le basi per una profonda integrazione. Oltre alla trascrizione delle conversazioni, è possibile analizzarle e produrre report dettagliati.

La nuova Console di Amministrazione

Parte integrante del web client 3CX, questa console di gestione sostituisce la precedente, eliminando così l’amministratore root e l’amministratore dell’hosting. Questi utenti sono stati sostituiti da un unico amministratore di sistema o remoto.

L’interfaccia di gestione del 3CX è completamente rivisitata per concentrarsi sulle funzionalità più cruciali. Ora è possibile passare in modo fluido dalla console amministrativa al client e viceversa, utilizzando le stesse credenziali di accesso e lo stesso URL.

Monitoraggio costante della qualità VoIP

È stata introdotta una nuova funzionalità: il monitor della qualità VoIP. Questo strumento consente di individuare rapidamente eventuali problemi di rete che possono influire sulla qualità audio delle chiamate.

3CX V20 è un’architettura sicura ed espandibile, che prevederà numerosi update riguardanti l’integrazione con Microsoft Teams, le funzionalità di reporting (Grafana), il multi tenancy, il MCU video on board e la programmabilità.

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Sanzioni al data breach di UniCredit: un quadro completo

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Il Garante Privacy ha emesso una sanzione di 2,8 milioni di euro nei confronti di UniCredit per il data breach avvenuto del 2018, che ha coinvolto migliaia di clienti. La novità è che è stata sancita anche una multa di 800.000 euro alla società informatica incaricata dei test di sicurezza.

Questo fatto sottolinea che sia il titolare che il responsabile del trattamento sono chiamati a rispondere e a pagare. La responsabilità, infatti, si estende anche a chi fornisce servizi di sicurezza informatica.

Il Data Breach di UniCredit: fatti e conseguenze

Nel 2018, UniCredit è stata vittima di un massiccio attacco informatico al portale di mobile banking, coinvolgendo circa 778.000 clienti ed ex clienti. I dati personali come nome, cognome, codice fiscale e PIN di accesso al portale, sono stati compromessi.

Il Garante, nel corso dell’istruttoria, ha rilevato diverse violazioni in materia di privacy da parte della banca, che non aveva adottato misure tecniche sufficienti per contrastare gli attacchi informatici e impedito l’uso di PIN deboli. La violazione ha portato alla disponibilità non autorizzata di dati personali tramite la risposta HTTP fornita ai browser degli utenti.

Analisi dell’Istruttoria e delle responsabilità

L’istituto bancario aveva implementato alcune misure di sicurezza come il blocco quantitativo delle connessioni e un meccanismo di identificazione umana, ma queste non sono state sufficienti.

Anche la società incaricata dei test di sicurezza è stata oggetto di istruttoria. Si è scoperto che, nonostante l’effettuazione dei test, erano state individuate diverse vulnerabilità, alcune delle quali con gravità elevata, a cui non è seguita l’implementazione di misure di salvaguardia adeguate.

Le misure di sicurezza adottate

UniCredit ha fornito ulteriori dettagli sulle misure di sicurezza implementate, come il login protetto da username e password separate, il blocco dell’account dopo tre password errate e il monitoraggio delle transazioni per individuare eventuali frodi.

Il Garante ha tuttavia ritenuto che queste misure non fossero sufficienti a proteggere adeguatamente i dati personali.

Le sanzioni e le implicazioni del data breach di UniCredit

La sanzione di 2,8 milioni di euro a UniCredit si è basata sull’elevato numero di persone coinvolte, la gravità della violazione e la capacità economica della banca, mentre la società informatica incaricata dei test di sicurezza è stata multata con 800.000 euro.

Le motivazioni del Garante riguardavano l’illiceità del trattamento dei dati, evidenziando una responsabilità generale del titolare del trattamento nei confronti delle violazioni commesse.

UniCredit ha già annunciato che impugnerà la decisione davanti al Tribunale competente, evidenziando la complessità delle questioni legali e tecnologiche coinvolte.

Conclusioni e Riflessioni

Il data breach di UniCredit mette in evidenza la necessità di misure di sicurezza adeguate che possano proteggere nel modo corretto i dati personali.

Un’azione che risulta fondamentale per molte ragioni, inclusi rispetto della privacy, obblighi legali, sicurezza aziendale, competitività e reputazione. Le aziende, soprattutto le banche, dovrebbero implementare politiche e misure più robuste di cybersecurity per proteggere questi dati preziosi e mantenere la fiducia dei propri clienti.

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