Copilot, entra in scena l’assistente virtuale Microsoft basato sull’intelligenza artificiale generativa. È il robot software collaborativo per automatizzare le attività di white e blue collar. Sono già un centinaio le aziende coinvolte nell’iniziativa Ai Lab di Microsoft in collaborazione con la rete di partner per accelerare l’utilizzo della nuova tecnologia in tutti i settori, dalla pubblica amministrazione a grandi e piccole e medie aziende. Lab ovvero Learn, Adopt, Benefit, percorsi di formazione e orientamento per guidare le aziende nell’acquisizione di competenze tecniche e di business per sviluppare processi abilitati dall’Ai. Al programma hanno già aderito partner del calibro di Accenture, Agic Group, Almawave, Altitudo, Avanade, Avvale, Capgemini, Engineering, EY, Hevolus, Jakala, Mesa, Porini/Dgs, Pwc, Reply, Prometeia e Trueblue.
Insieme a Microsoft lavoreranno per offrire soluzioni, competenze e metodologie, massimizzando l’impatto positivo dell’IA generativa. Tra le aziende che hanno avviato al proprio interno le prime sperimentazioni, Banca Sanpaolo, Generali, Inps, Cps Concordia e Sea Milan Airports. Non ultime le aziende manifatturiere. «L’obiettivo è testare la tecnologia per dare i superpoteri a chi lavora nella fabbrica, sull’impianto o sulla macchina, afferma Matteo Mille, chief marketing and operations officer di Microsoft Italia. Un esempio? L’analisi dei log: permetterà di eseguire una parametrizzazione ottimale della macchina».
L’IA generativa potrà inoltre essere applicata ai processi produttivi: darà origine a informazioni per coordinare al meglio le risorse di fabbrica. Insomma, la conoscenza che già oggi viene acquisita con algoritmi di machine learning potrà essere ulteriormente potenziata. Con la nuova intelligenza l’automazione prenderà il posto delle attività di routine. Analisi predittive basate su flussi di lavoro generativi potranno semplificare processi operativi in tutti i vertical di settore. «Informazioni e insight che verranno resi disponibili dai copilot aiuteranno il management aziendale a identificare nuove opportunità di mercato, osserva Mille. Noi mettiamo a disposizione la tecnologia che arriva dalla partnership con Open Ai. Sfruttiamo la capacità generativa dei modelli Open Ai per mettere a punto assistenti virtuali che lavorano sui dati dei clienti». Il punto di partenza per creare un copilot è infatti la definizione dell’insieme di dati su cui far lavorare gli algoritmi. «Più il data set è strutturato, più è profilato il servizio che si vuole automatizzare, più potenti saranno le prestazioni», dice Andrea D’Onofrio, marketing lead for data, analytics & Ai di Microsoft. In prospettiva potranno essere dunque creati copilot per singole aree dipartimentali: interrogheranno data set verticali, per automatizzare attività o processi delle diverse line of business, human resource, supply chain, produzione, marketing e vendite. Per creare nuove soluzioni servono però data engineers e professionalità del tutto inedite. Il prompt engineer, per esempio, la persona che all’interno del team di sviluppo progetta query o attività che guidano i modelli di intelligenza artificiale nella generazione di risposte significative e contestualmente rilevanti. «Ciò richiede un intricato equilibrio tra know-how tecnico, una comprensione del linguaggio umano e intuizione strategica», dice D’Onofrio. Insomma, per tutte le aziende la sfida dell’Ai generativa risiede nella capacità di strutturare dati che possano essere interpretati da copilot.
Lo rileva un’indagine McKinsey, secondo la quale il 72% delle aziende leader a livello globale ritiene che la gestione dei dati sia una delle principali sfide che impedisce di scalare i casi d’uso dell’Ai. Nelle aziende nasce quindi la necessità di dotarsi nuove figure professionali: data engineer, prompt engineer e chief data officer, professionisti in grado di avere una visione d’insieme e impostare una strategia di orchestrazione dei dati abilitanti i nuovi assistenti virtuali. «Il programma Ai Lab consentirà alle aziende di avviare un percorso di valutazione, sviluppo congiunto, implementazione delle migliori soluzioni di Ai generativa, afferma Vincenzo Esposito, amministratore delegato di Microsoft Italia. Vediamo l’Ai di nuova generazione come un copilota sempre al nostro fianco, capace di amplificare il lavoro delle persone e delle aziende, liberando il tempo da attività a valore ridotto. Ai lab offre alle aziende l’opportunità di iniziare a testare l’Ai generativa nella propria organizzazione. Insieme ai nostri partner intendiamo individuare i nuovi scenari di adozione, aggiunge Esposito. L’obiettivo è diffondere le competenze che servono per far cogliere all’Italia le potenzialità dell’Ai. È un’opportunità senza precedenti che non possiamo perdere».
Come funziona un copilot. L’automazione del lavoro intellettuale
Immaginiamo un programma del pacchetto Office tra i più utilizzati, Excel, che serve per realizzare tabelle ed elaborare dati. La maggior parte delle persone utilizza poco più del 10% delle funzionalità poiché non conosce le modalità per impostare un corretto calcolo matematico. Ecco, tutto questo può essere risolto con il copilot, l’assistente virtuale. Lo si interrogherà in linguaggio naturale. Potremo chiedergli di estrarre i trend di vendita degli ultimi anni, o di mostrare uno spaccato delle vendite in una determinata area geografica. Lo farà a richiesta, senza più dover ricordare difficili formule matematiche, e ci proporrà anche il grafico più adatto a rappresentare i dati estratti.
Entro il primo novembre Copilot per Microsoft 365 sarà integrato nella suite per l’ufficio di Microsoft. L’assistente potrà aiutare i lavoratori anche accedendo ai documenti aziendali, il tutto in piena sicurezza
Devo presentare un summary per l’executive board? L’intelligenza artificiale mi proporrà un utile canovaccio che poi renderò più potente ed efficace. Il copilot potrà inoltre essere utilizzato a supporto della creazione di campagne marketing, con preparazione di email, powerpoint e altre attività collaterali, o per preparare un meeting all’ultimo momento con creazione automatica di un calendario di appuntamenti e incontri, suggerendo titolo e argomenti.
Prompt engineering, la nuova professione per la creazione di soluzioni di IA generativa
«L’IA generativa deve essere vista come l’evoluzione del paradigma della logica di ricerca. Ma sarà sempre uno strumento di supporto decisionale. Le persone supervisioneranno i risultati e li modificheranno per migliorare l’output complessivo», racconta Mille. Copilot, quindi, come tecnologia collaborativa, alla stessa stregua di un cobot in ambiente di produzione. «L’interrogazione delle informazioni per contesto di conoscenza non richiederà tanto skill algoritmiche ma creatività da apporre a specifici set di informazioni, spiega D’Onofrio. Il differenziante o vantaggio competitivo è dato dalla modalità di interrogare i dati, pensare fuori dagli schemi». Insomma, vale un principio di massima, solo domande intelligenti possono produrre risposte intelligenti. Quindi, più circoscritte e precise saranno le domande migliori saranno le risposte. È questo il ruolo del prompt engineer. Per creare valore dall’intelligenza artificiale servirà inoltre avere team di lavoro estesi e un’interazione sempre più spinta tra IT e business. «A differenza del passato in cui l’organizzazione IT funzionava come servizio, il business chiedeva e l’IT sviluppava, l’IA generativa è una tecnologia che per essere sperimentata richiede fin dall’inizio un coinvolgimento di persone che appartengono all’area business», dice D’onofrio
Contributo alla produttività. Il contributo dell’IA generativa alla crescita del Pil
L’IA di nuova generazione sta trasformando il panorama competitivo globale, accelerando il cambiamento tecnologico e aprendo a nuovi scenari di crescita economica e sviluppo sociale. Una ricerca di The European House Ambrosetti e Microsoft ha calcolato che un’adozione pervasiva dell’IA generativa può produrre, a parità di ore lavorate, fino a 312 miliardi di euro di valore aggiunto annuo, pari al 18% del Pil italiano. A parità invece di ricchezza prodotta, l’uso di strumenti di IA generativa possono liberare un totale di 5,4 miliardi di ore, che possono essere dedicate ad altre attività più strategiche e a valore.
I vantaggi sono trasversali a tutti i settori. Quelli più maturi? Il finanziario, il manifatturiero e il sanitario. I processi aziendali in ambito industriale-manifatturiero che ne stanno traendo maggiori benefici, grazie a una più efficiente gestione di grandi quantità di dati, sono la ricerca & sviluppo, la progettazione, la produzione e la supply chain. Dalla ricerca emerge inoltre come le aziende italiane si stiano già avvicinando a queste tecnologie, cogliendone gli immediati benefici: un 1 impresa su 2 ha già provato a utilizzare soluzioni di Ai e il 70% di coloro che le hanno testate dichiarano di aver ottenuto vantaggi di produttività. Tra i principali ambiti di utilizzo evidenziati: il reperimento di informazioni (55%), assistenza virtuale (48%) ed efficientamento dei processi (47%).
Intesa Sanpaolo, Generali, Inps, Cpl Concordia, Sea Milan Airports. Primi use case ed esperienze con l’IA generativa
«Nel settore finance l’IA generativa, pur essendo ancora in fase di sperimentazione, offre già molte opportunità, soprattutto in termini di velocità di esecuzione dei lavori a basso valore, afferma Tommaso Villari, responsabile sperimentazioni & lab di Innovation & Processes di Intesa Sanpaolo. Portare soluzioni ai colleghi delle strutture di business comporta un risparmio economico e crea un circolo virtuoso con gli utenti finali, che possono testare subito le soluzioni. Non è un caso che nell’ultima semestrale, il nostro ceo abbia annunciato i benefici che ci aspettiamo da queste soluzioni, soprattutto facendo leva su centri di competenza e strutture in grado di testarne il potenziale». Emanuele Colonnella, Innovation lead di Generali si dice convinto che l’innovazione sia l’anticorpo più efficace ai rapidi cambiamenti che sta subendo il mercato assicurativo. «Siamo partiti dall’esigenza di far fronte a una serie di attività rigidamente regolamentate e abbiamo creato un chatbot che fornisce agli utenti, in un ambiente sicuro, tutta la documentazione a supporto delle policy da seguire per ottemperare alla compliance, dice Colonnella. Il prossimo passo prevede l’introduzione di un assistente virtuale in grado di rispondere anche a richieste complesse dei clienti».
Non meno interessante il contributo che la nuova IA potrà portare in ambito della pubblica amministrazione. Come dice Emanuele Di Miceli, della direzione centrale tecnologia, informatica e innovazione dell’Inps, «l’IA generativa potrà aiutare il cittadino a interfacciarsi con l’istituto snellendo le procedure, che in qualche caso prevedono un’interazione labirintica, e semplificando il burocratese, che spesso diventa incomprensibile. Ma possiamo utilizzarla anche per rendere più efficienti i processi interni, attraverso la standardizzazione e la classificazione delle informazioni, eliminando casi di incompatibilità e alleviando il carico degli operatori».
Nell’ambito del Pnrr, l’istituto di previdenza ha avviato una sperimentazione che dà la possibilità agli utenti di conversare con un assistente virtuale intelligente dopo aver effettuato una richiesta sul motore di ricerca: l’assistente fornisce risposte puntuali, aiuta ad orientarsi tra le prestazioni e i servizi offerti dall’istituto. Nel settore assicurativo va inoltre citata l’esperienza di Cpl Concordia (società cooperativa che si occupa di cogenerazione ed energy management). «Stiamo investendo sull’AI per fornire risposte più veloci alle richieste del mercato e degli stakeholder interni, afferma Federico Salvarani, responsabile della data governance di Cpl Concordia.
Abbiamo sviluppato tre casi d’uso: un chatbot integrato nella piattaforma Teams per la raccolta e l’aggiornamento dei documenti che disciplinano le procedure aziendali; uno strumento di supporto per assistere sul piano dell’onboarding e della formazione i colleghi appena entrati in azienda; infine, un sistema di gestione della documentazione per la delega e la redazione dei moduli necessari a partecipare alle gare.
Quest’ultima applicazione, in particolare, ha componenti che si adattano molto bene all’utilizzo dell’Ai. Basti pensare alle funzioni di recupero dei contenuti, della loro combinazione e dell’adattamento ai requisiti specifici delle gare, compresa la formattazione dei documenti, che può variare da cliente a cliente».
Last but not least, lo use case di Sea Milan Airports. Come racconta Simona Cominu, ecommerce & consumer website manager di Sea, «L’IA va a modificare il modo in cui ricerchiamo le informazioni sul web. Motore di ricerca + intelligenza artificiale. Per il custsomer care questo ha permesso di generare un piano di risposta in funzione di priorità ed emergenze. È il copilot che scansiona tutta i messaggi degli utenti restituendo un output per gestire al meglio le pratiche con la priorità e tempestività più corrette».
