//Assumere un’AI in azienda. Parte 3: come è fatto il nuovo stagista (virtuale)?

Ciao a tutti!

Le AI non sono più solo linee di codice e algoritmi astratti, sono diventate veri e propri "compagni virtuali" con cui possiamo dialogare, collaborare e innovare. Le chat e le interfacce di conversazione sono diventate la porta d'ingresso a un mondo di potenzialità straordinarie.

Immaginate di poter comunicare con un assistente virtuale che non solo comprende il vostro linguaggio, ma può anche anticipare le vostre esigenze e rispondere con intelligenza e creatività.

Questo è solo l'inizio. La Gen AI sta rivoluzionando le interfacce utente in modi che cambieranno radicalmente la nostra esperienza digitale.

Abbiamo capito dai precedenti post che quando si parla di AI Generativa il verbo giusto da usare, almeno per me, è Assumere, non adottare, non implementare.

Sono convinto che l’AI sia un nuovo tipo di risorsa tra quelle ad oggi disponibili in azienda che, anche se riguardo alla Generativa non rappresenta un abito giusto per tutte le stagioni, è in grado di darci, con la sua capacità ‘dialettica’ un nuovo approccio al mondo della digitalizzazione.

Chiedere ad un AI Generativa ciò che non sa fare -ad esempio fare calcoli- è come chiedere ad un Boeing di trasportare solo un foglio di carta per fare pochi metri. È quindi opportuno chiedersi sempre a quali tecnologie esistenti affiancarla.

Abbiamo quindi capito, spero siate tutti d’accordo, che l’inquadramento giusto da dargli è quello di uno Stagista plurilaureato, onniscente, arrogante, disponibile 24x7, poco costoso (per ora) e sempre affamato dei vostri dati, a rischio altrimenti di allucinazioni. E che in quanto stagista va affiancato e monitorato perché non ci si può mai fidare troppo. Soprattutto se lo si usa ‘così com’è’.

Ma come è fatto questo stagista?

Ovviamente siamo lontani, o quasi, dall’avere una persona in carne ed ossa, molto vicini ad avere una sua rappresentazione virtuale molto verosimile, come ci ha mostrato Mack Zuckerberg di recente, prossimi ad avere un avatar ‘simpatico’ ma, principalmente siamo di fronte, spesso, ad una semplice interfaccia in stile chat. Chat che non va confuse con quelle cui siamo abituati, molto noiose e precisette, chat il cui utilizzo tra privato e professionale va rigorosamente compreso. E come accediamo all'AI può fare una grande differenza nei risultati e nella produttività.

Si accede quindi ai modelli di AI Generativa in diversi modi principali:

• Chat del produttore del modello

• API

• Chat Privata o Enterprise

• Workflow Automation

• App Co-pilota

• App AI Nativa

Analizziamole in dettaglio!

È la chat del produttore del modello AI

Riassumendola in uno schema facile facile, mi perdonino come sempre i più tecnici, abbiamo solo due livelli tra noi ed il modello:

Modello AI → Chat User Interface

Per dare forza alle capacità di comprensione delle AI Generative (Tramite NLU - Natural Language Understanding ed NLG Natural Language Generation) l’interfaccia che si è imposta, stanti gli attuali limiti tecnologici medi, è quella di una chat nella finestra di un browser.

Non vi spiego come funziona una chat, ma per la prima volta c’è un dialogo diretto scritto con un software che è in grado di ‘fingere’ di essere un umano e, per i più distratti, superare serenamente un test di Turing (ovvero non far capire dall’altra parte della chat c’è un’intelligenza artificiale anziché una naturale). Una modalità di lavoro che vi permette di usare qualunque lingua ed approfittarne per migliorare il vostro modo di comunicare ed essere chiari.

Open AI ed altri, ingolositi dalla possibilità di far fare sempre più cose alla propria AI, hanno poi iniziato a ‘farcire’ l’interfaccia di comandi, opzioni, menu, Plug-in, proprio come con qualunque altro software, cercando comunque di mantenere il tutto il più scorrevole possibile.

Svantaggi? Oltre alla fatica di lavorare con tantissimo testo, ad oggi tutte le interazioni tra voi e l’AI sono mantenute e gestite dai produttori che le potranno utilizzare per addestrare i nuovi modelli (ad esempio GPT 5.0). Significa che se voi raccontate tutti i vostri segreti associandoli a voi o alla vostra azienda al bot, rendete plausibile che, nelle prossime release, questi diventino di pubblico dominio. #sapevatelo

È un’API

Modello AI → API

Se ancora qualcuno non conosce il concetto di API - Application Program Interface oltre a chiederlo ad una GEN AI o a cercarlo su Wikipedia, basta dire che è una modalità attraverso la quale due o più software possono dialogare tra loro. Questo video lo spiega piuttosto bene.

Nel nostro caso Chat GPT può essere interrogato attraverso queste API da software di diversa natura che possono fare ‘chiamate’ alle API di OpenAI senza avere un’interfaccia come quella di una chat. Le chat enterprise descritte sopra implementano questa modalità.

Le API hanno diversi meccanismi di autenticazione che spesso si riducono ad una API KEY, ovvero ad una chiave alfanumerica (es. a0gw2hjwrhkajrhaksharharha) che identifichi, per OPEN AI, chi è l’utente che sta facendo le richieste, per poi addebitargliele. Infatti con le API si paga spesso ‘a consumo’, quindi in funzione di quanti token chiedete all’AI e di quanti ne usa lei per rispondervi.

Il fatto di poter disporre del nostro stagista arrogante tramite un’API implica che qualunque applicazione connessa ad internet potrà richiederne i servizi.

Inoltre OpenAI ed Anthropic (per Claude) garantiscono che in questo caso non utilizzerà i vostri dati per training di algoritmi. Quindi se vi fidate di chi sviluppa l’app non avete nessuno in mezzo e potete ‘serenamente’ confessare qualunque cosa alla vostra AI.

Posto però che siate in grado di scrivere in un qualche linguaggio in grado di ‘invocarle’. Perché come detto sopra sono modalità di dialogo tra applicazioni che utilizzano codice e spesso dati in formato JSON per trasferirli tra loro.

Potete sperimentare questo mondo con un tool molto carino che si chiama GPT4All. È un software che potete scaricare sul vostro PC/MAC e, semplicemente fornendo l’API KEY di OPEN AI, vi permette di chiedere qualunque cosa al modello, sicuri che i dati saranno solo sul vostro PC e, per il tempo necessario a transitare, su Internet.

Inoltre vi da la possibilità di utilizzare altri modelli (LLaMa, Falcon e molti altri) che, se avete un ottimo hardware, gireranno in locale sul vostro PC/MAC senza mai transitare per la rete. Fatemi sapere se vi è chiaro o se avete bisogno di altre informazioni a riguardo.

Svantaggi: svantaggi? (si ce ne sono ma… trascurabili rispetto alle infinite possibilità che offrono e che analizzeremo nel seguito del post. In primis la cosa cui fare attenzione è la quantità di dati che fate transitare nei vostri prompt e relative risposte: anche se potete monitorare lo usage in tempo quasi reale il rischio di fatture corpose a fine mese è alto!

È una chat “Privata” o “Enterprise”

Modello AI → API → Produttore software → Chat User Interface

Stranamente sorpresi da questo bisogno di privacy più o meno tutti i produttori di modelli hanno iniziato a fornire soluzioni per risolvere il tema, e ne parlerò nei prossimi punti. Ma molte aziende indipendenti, o comunità open-source, hanno iniziato a sviluppare sistemi di chat nei quali i dati sono ‘al sicuro’, ‘segmentati’ e privati.

Al Sicuro, significa che chi vi fornisce la soluzione si occupa di gestire le informazioni che fornite loro, non solo le chat ma anche eventuali dati necessari ad addestrarle (Documenti, indirizzi Web, Q&A da voi create etc.) con i criteri di compliancy richiesti dalle varie leggi locali. E che l’ambiente in cui risiedono è sicuro da un punto di vista Cybersecurity. Ma ovviamente tutto ciò andrà verificato.

Segmentati, perché offrono la possibilità di decidere chi, tra i vari account della vostra azienda connessi alla chat, può accedere a quali dati. Per evitare qual famoso problema dei commerciali che hanno accesso ai costi di produzione. O per garantire che i dati sensibili, pensiamo ad esempio a tutto il contenuto di un ufficio HR, siano disponibili a chiunque tramite la chat.

Privati, semplicemente perché sono trattati in conformità con il GDPR o leggi simili.

Sono nate quest’anno parecchie soluzioni in questo senso: da gpt-Trainer.com a CustomGpt.com a chatfast.io. Ma su theresanaiforthat.com ne trovate molte altre. Non vi resta che provarle ed analizzarle.

Svantaggi? Dovete fidarvi del contratto con il produttore del sistema che, posto tra voi e il produttore dell’LLM (di cui anch’esso vi dovrete fidare) conoscerà tutti i segreti aziendali che deciderete di affidargli. Se però lo userete per fare un chat con dati pubblici (Es. il vostro catalogo, la vostra KB pubblica) non avrà problemi particolari.

Workflow Automation

Modello AI → API → Workflow Automation

Un adulto medio è in grado di scrivere tra 200 e 350 caratteri al minuto. Chi di voi ha iniziato ad usare le Gen AI si sarà reso conto che la necessità di ‘scrivere più velocemente’ sulle tastiere è aumentata. Di questo in ambito informatico si è tutti consapevoli da decenni; e solo Google con Alexa, Apple con Siri e per finire OpenAI con l’App di Chat Gpt per smartphone ci danno la possibilità di dettare i nostri desideri per farci risparmiare un po’ di tempo.

Ma ci sono casi d’uso nei quali tra scrittura del prompt, copia e incolla da un’applicazione all’altra, mal di testa nel riprendere il filo del discorso, l’utilizzo tramite chat di una Gen AI, specialmente per compiti ripetitivi (Immaginate di usarlo per verificare i CV che arrivano in azienda), non è certo un modo di lavorare utile e si rischia che sia maggiore il tempo per fare la domande che provare a fare l’attività da soli.

E qui entrano in gioco i sistemi di Workflow Automation.

Cosa sono?

Sono strumenti, perlopiù web based, che vi permettono di creare compiti ripetitivi sostituendo le attività manuali con software che le esegua e, salvo eccezioni o esigenze specifiche, senza scrivere codice.

In sostanza vi permettono di chiamare le API del vostro LLM preferito in un’interfaccia semplice ed intuitiva.

Negli ultimi anni c’è stata una grande esplosione di queste soluzioni: zapier.com, Microsoft Power Automate, n8n.io, Pipedream.com, Dataddo.com, ifttt.com, workato.com solo per citare le principali.

Come funzionano?

In sostanza a partire da un Trigger -un Evento quale l’arrivo di una mail, l’inserimento di una cella in un foglio di calcolo Google, lo scattare di una certa ora ecc.- vi permettono di costruire una serie di passaggi successivi da far fare ad un workflow.

Ad esempio

→ Ogni volta che ricevi una e-mail da GMail (Trigger)

→ Controlla se in oggetto c’è scritto Candidatura o CV

→ apri il file allegato ed estrai il testo

→ Invialo a Chat GPT con tutto il corpo della mail all’interno di questo [prompt] per capire se soddisfa [questi requisiti], fai una [valutazione generale] della persona e dai un [voto di raccomandazione] da 1 a 10

→ se il [voto di raccomandazione] è superiore a 7, inoltra la mail a [Capo del Personale] aggiungendo all’oggetto la parola “RACCOMANDATO DALL’AI” + [voto di raccomandazione] e aggiungi al corpo del messaggio la [valutazione generale]

Tra l’altro Zapier ha da poco messo un’AI al suo interno, per cui se copincollate il testo sopra (ovvero i primi quattro punti) vi preparerà già la struttura che sarà simile a questa:

Un esempio di workflow che utilizza l'AI fatto in Zapier

A questo punto non vi resta altro da fare che, cliccando sui singoli punti, configurare l’accesso alla vostra mailbox, verificare le condizioni che vi propone, inserire la vostra API KEY di Open AI e scrivere un bel prompt di analisi curriculum e… testare il tutto mandando una mail.

La prima volta ci perderete un’oretta ma… avete ottenuto un’analista di CV in tempo reale!

Capito le potenzialità?

Comparazione

Qui l’analisi degli svantaggi e vantaggi sarebbe molto lunga da fare.

Ho fatto fare a Bing Chat un po’ di ricerca e una tabella comparativa delle funzionalità principali che spero vi possa aiutare a capire che

1. sono spesso economiche, più dello sviluppo di un’integrazione ad-hoc;

2. sono a volte troppo costose perché lavorano a transazione. E se non sapete pianificare le numeriche rischiate brutte sorprese con il conto delle API;

3. potete lavorarci anche voi: non servono particolari competenze informatiche, solo un po’ di voglia di smanettare;

4. portarli in produzione in ambienti complessi rimane un compito da lasciar fare agli addetti ai lavori.

Una comparazione di sistemi di workflow automation usando Bing Chat

App Co-pilota

Modello AI → API → Co-Pilota

Le app co-pilota sono applicazioni che già sono nate per fare altre cose diverse dall’AI. Ma che con l’AI possono beneficiare di centinaia di possibilità nuove.

Pensate al vecchio ed ingiustamente maltrattato Clippy di Microsoft che cercava goffamente di guidarci nell’utilizzo di Office.

Da diversi mesi tutti i produttori software, dagli ERP agli strumenti di Office, dai tool di gestione immagini ai sistemi di gestione del codice informatico si stanno dotando di co-piloti. Ovvero stanno aggiungendo funzionalità alle proprie applicazioni per permettere ai dati che stanno trattando di interagire con una GEN AI ed aumentare la vostra produttività in modo più o meno complesso.

Ad esempio, per scrivere questo post ne ho già usato uno quando Zapier mi ha chiesto di descrivere come volevo costruire i task nel punto precedente. Poi nelle scorse settimane mi sono certificato per implementare Co-pilot di Microsoft (Che promette di essere uno dei più grandi lanci di software nella storia entrando direttamente in Office 365 per farvi automatizzare al massimo i vostri Excel, Word, Powerpoint e le vostre mail), uso con discreta gioia la nuova versione di Adobe Express integrata con AI Generative, mi lascio assistere a volte dall’assistente di Notion per riassumere le mie riunioni.

Ma ho anche parlato di AI ad un workshop in cui una società che si occupa di knowledge management, ekr.it, sta realizzando il suo co-pilota per aiutare i suoi clienti a trarre il massimo vantaggio dall’abbinata delle AI Generative con i propri sistemi. (Non è una sponsorizzata ma mi sono molto simpatici ed è il caso più vicino di co-pilota su un sistema italiano che mi è venuto in mente 🙂)

In sostanza preparatevi ad essere investiti da proposte di upgrade dei vostri attuali software preferiti per beneficiare della Gen AI nel loro utilizzo.

APP Basate su AI

LLM→APP

Ovviamente ci sono applicazioni che nascono CON lo scopo di fornirvi soluzioni di GEN AI native. App che sono costruite attorno all’AI e per permettervi a vario titolo di massimizzarne l’utilizzo.

Qui l’elenco sarebbe troppo lungo e come già scritto e come ribadisco ad ogni speech tra un po’ servirà un’AI per destreggiarsi nelle migliaia di applicazioni AI-based che stanno nascendo.

Trovate un bell’elenco sulla mia directory preferita theresanaiforthat.com.

Tra queste, un’App che trovo particolarmente utile in azienda è rows.com. Un incrocio tra un foglio di calcolo, un database e per certi versi, un’app di workflow.

Le sue formule, una volta che avete inserito la vostra API KEY di OPENAI, vi permettono di richiamarlo nello stesso modo in cui fate formule di Excel.

Quindi ad esempio

=ASK_OPENAI (Prompt,[temperature], [max_tokens],[model])

vi permetterà di fare chiamate dirette alle API dall’interno di un foglio di calcolo, facendo riferimento, per riempire il contenuto, a qualunque cella.

Quindi…

Di nuovo questa classificazione è personale e soggetta a variazioni nel tempo perché il mondo delle GEN AI sta crescendo troppo velocemente.

Ma spero di aver dato l’idea che la Chat è per ora il modello di riferimento per l’utilizzo di un’AI quando si vuole sperimentare o interagire su argomenti nuovi pur facendo attenzione alla privacy e alla riservatezza delle informazioni che inviate.

Le API sono strumenti che permettono di abilitare diverse soluzioni, quali ad esempio creare workflow complessi in modo semplice per automatizzare l’esecuzione dei prompt che trovate efficaci, e stanno permettendo ad applicazioni esistenti di essere ‘aumentate’ dall’AI.

Stanno nascendo migliaia di nuove applicazioni ogni giorno che rendono sempre più invasiva l’AI in nuovi domini ed ambiti applicativi.

Ci vorrà ancora un po’ di tempo per avere un’avatar digitale connesso al cervello. Ma ci stanno lavorando!

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Come sempre, vi invito a riflettere, a commentare, a far girare le idee diffondendo questo post con le persone cui pensate possa interessare.

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Alla prossima!

Massimiliano Turazzini

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P.S. Ho citato tanti tool e produttori oggi. Ovviamente non sono affiliato con nessuno degli strumenti citati.