Vale sempre la pena aggiungere l’intelligenza artificiale al processo di sviluppo del prodotto? | AI nel business #55

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel processo di sviluppo del prodotto

L’intelligenza artificiale può supportare molti aspetti del processo di progettazione e implementazione di nuovi prodotti. Spesso è una buona idea, e i principali vantaggi includono:

• Ricerca di mercato – accelerare la ricerca o condurla su scala più ampia è possibile automatizzando compiti ripetitivi, come l’analisi dei sondaggi o la trascrizione delle interviste, ad esempio. Questo consente al team di concentrarsi sugli aspetti più creativi e impegnativi dello sviluppo del prodotto,
• Nuova ispirazione – l’accesso facilitato a uno spettro più ampio di idee è uno dei principali vantaggi dell’IA generativa. Gli algoritmi di IA possono cercare enormi database per modelli e concetti sconosciuti oltre il pensiero precedente dei designer,
• Analisi approfondita dei dati – migliore comprensione delle esigenze dei clienti target attraverso l’elaborazione dei dati sul loro comportamento, preferenze e motivazioni d’acquisto.

Ma quando è una buona idea riflettere una seconda volta prima di utilizzare la collaborazione dell’IA?

In primo piano: Le sfide nascoste dell’implementazione dell’IA

Sebbene l’intelligenza artificiale nel processo di sviluppo del prodotto significhi molte nuove opportunità, la sua implementazione non è priva di sfide. Le più importanti di queste sono:

• la necessità di formare a fondo i team di prodotto e adattare i processi di lavoro esistenti per l’integrazione con i sistemi di IA. Questo può essere difficile in grandi organizzazioni gerarchiche dotate di specialisti legati a modi di lavorare tradizionali,
• preoccupazioni per la sicurezza dei dati dei clienti che addestrano gli algoritmi di IA. Per sfruttare funzionalità di sicurezza aggiuntive, le aziende spesso necessitano di contratti di licenza aziendale che possono superare il budget delle piccole organizzazioni. Ecco perché le aziende più piccole a volte optano per un’incorporazione su piccola scala di modelli ad accesso aperto come Llama 2, Vicuna o Alpaca. È vero che richiedono hardware più potente in azienda, ma forniscono sicurezza dei dati. Questo perché i modelli di apprendimento automatico si basano su informazioni personali sensibili. Se la sicurezza non è impostata correttamente, la loro fuoriuscita potrebbe avere conseguenze disastrose per l’immagine dell’azienda,
• complessità aumentata e diffusione della responsabilità per le decisioni aziendali chiave che coinvolgono i sistemi di IA. Chi si assume la responsabilità finanziaria e reputazionale per eventuali errori di questi sistemi? Come garantire la supervisione delle “scatole nere” dell’IA?

La trappola della scatola nera. Mancanza di trasparenza nelle decisioni dell’IA

Uno dei principali svantaggi delle tecniche avanzate di apprendimento automatico, come le reti neurali, è la mancanza di trasparenza nelle decisioni prese. Questi sistemi agiscono come “scatole nere”, trasformando input in risultati desiderati senza essere in grado di comprendere la logica sottostante.

Questo rende seriamente difficile garantire la fiducia degli utenti nelle raccomandazioni generate dall’IA. Se non comprendiamo perché il sistema ha suggerito una particolare variante di prodotto o concetto, è difficile valutare la sensatezza del suggerimento. Questo può portare a una sfiducia nella tecnologia nel suo complesso.

Le aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale nello sviluppo del prodotto devono essere consapevoli del problema della “scatola nera” e adottare misure per aumentare la trasparenza delle loro soluzioni. Esempi di soluzioni includono:

• visualizzazioni del flusso di dati nelle reti neurali, o
• spiegazioni testuali delle decisioni prese generate da algoritmi aggiuntivi.

IA ed etica. Come evitare discriminazioni e pregiudizi?

Un’altra questione importante sono i potenziali problemi etici associati all’IA. I sistemi di apprendimento automatico si basano spesso su dati soggetti a vari tipi di pregiudizi e mancanza di rappresentatività. Questo può portare a decisioni aziendali discriminatorie o ingiuste.

Ad esempio, l’algoritmo di reclutamento di Amazon sembrava favorire i candidati maschi in base ai modelli storici di assunzione dell’azienda. Situazioni simili possono verificarsi nello sviluppo di applicazioni con apprendimento automatico per:

• Impostare le priorità del servizio clienti,
• Targeting pubblicitario,
• Suggerire specialisti nell’area immediata, o
• Personalizzare suggerimenti di prodotto.

Per evitare tali problemi, le aziende devono analizzare attentamente i dataset che utilizzano per una rappresentazione adeguata di diversi gruppi demografici e monitorare regolarmente i sistemi di IA per segni di discriminazione o ingiustizia.

I limiti degli algoritmi. L’intelligenza artificiale nel processo

L’intelligenza artificiale può supportare il processo creativo, cercare idee e ottimizzare soluzioni. Tuttavia, ci sono ancora poche aziende che scelgono di fidarsi completamente dell’IA. L’impiego dell’intelligenza artificiale nel processo di creazione dei contenuti offre opportunità incredibili, ma le decisioni finali sulla pubblicazione o sulla verifica delle informazioni contenute nei materiali generati devono essere prese con il contributo umano.

Pertanto, i designer e i product manager devono essere consapevoli dei limiti della tecnologia IA e trattarla come un supporto piuttosto che come una fonte automatica di soluzioni pronte. Le decisioni chiave di design e business richiedono ancora creatività, intuizione e una profonda comprensione dei clienti, che gli algoritmi da soli non possono fornire.

Fonte: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Garantire controllo e conformità legale

Per minimizzare i rischi dell’IA, le aziende devono implementare meccanismi di supervisione e controllo appropriati per questi sistemi. Questo include, ma non si limita a:

• Verifica della correttezza e delle fonti di informazioni generate dai modelli di IA prima del loro utilizzo pratico,
• Audit degli algoritmi di apprendimento automatico per pregiudizi, incertezze predittive e trasparenza delle decisioni,
• Stabilire un comitato di specialisti o etico per supervisionare la progettazione, il test e l’applicazione dei sistemi di IA nell’azienda,
• Sviluppare linee guida chiare sulle applicazioni di IA accettabili e sui limiti dell’interferenza di questi sistemi nei processi aziendali e nelle decisioni di design,
• Formare i designer a essere consapevoli dei limiti e delle insidie per evitare un affidamento eccessivamente acritico sulle sue indicazioni.

Riepilogo

In sintesi, l’intelligenza artificiale apre senza dubbio prospettive entusiasmanti per ottimizzare e accelerare la progettazione e l’implementazione di nuovi prodotti. Tuttavia, la sua integrazione con sistemi e pratiche legacy non è priva di sfide, alcune delle quali sono fondamentali – come l’incertezza e la mancanza di trasparenza predittiva.

Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA, le aziende devono trattarla con un’adeguata dose di cautela e critica, comprendendo i limiti della tecnologia. È anche cruciale sviluppare quadri etici e procedure di controllo che minimizzino i rischi associati all’implementazione di algoritmi avanzati nei processi aziendali reali. Solo allora l’IA può diventare un complemento prezioso e sicuro alla creatività e all’intuizione umana.

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