Prodotti e progetti di intelligenza artificiale – in che modo si differenziano dagli altri? | AI nel business #49

Introduzione alla gestione dei prodotti AI

I prodotti AI richiedono uno sviluppo e una personalizzazione costanti, che è diverso dalle soluzioni tecnologiche tradizionali.

• AI, intelligenza artificiale – un nome generale per la capacità delle macchine di eseguire compiti che imitano il funzionamento della ragione e della creatività umana, come riconoscere immagini, comprendere il linguaggio scritto e parlato, o prendere decisioni basate sui dati disponibili,
• ML, apprendimento automatico – una sottodisciplina dell’AI che copre i processi in cui le macchine apprendono dai dati e dall’esperienza come eseguire compiti meglio. L’unicità dei prodotti basati su machine learning (ML) deriva dal fatto che non sono pre-programmati, ma sono dotati di capacità di apprendimento e adattamento. In settori come la sanità, l’AI contribuisce a diagnosi più precise, mentre nella finanza consente analisi del rischio più sofisticate,
• GenAI, intelligenza artificiale generativa – un nuovo campo del ML che coinvolge sistemi in grado di creare nuovi contenuti, come testo, immagini, video, modelli 3D o musica, basati sull’invenzione dell’utente o su scopi e dati di input specificati dall’utente, come parole chiave, query o suggerimenti, o schizzi o foto.

Pianificazione del prodotto AI – dall’idea all’implementazione

Pianificare un prodotto AI richiede di porre una domanda chiave all’inizio: questo prodotto trarrà beneficio dall’aggiunta di capacità AI?

Implementare un prodotto AI è rischioso e costoso, e di conseguenza, è una buona idea iniziare definendo il problema da risolvere con l’implementazione dell’AI, e poi cercare di risolverlo in modo ottimale. Forse utilizzando il brainstorming con ChatGPT o Google Bard, che possono sorprendentemente consigliare sul percorso di sviluppo del prodotto ottimale – non necessariamente basato su AI.

Tuttavia, se decidiamo di aggiungere intelligenza artificiale all’offerta di un’azienda, dobbiamo considerare le specifiche del ciclo di vita del progetto AI. Dopotutto, i dati di Gartner mostrano che solo il 54% dei progetti AI riesce a passare dalla fase pilota alla produzione.

Questo è spesso dovuto ai prototipi molto promettenti che possono essere creati con gli strumenti AI disponibili oggi. D’altra parte, è molto difficile raggiungere la “qualità di produzione” e la ripetibilità e rilevanza dei risultati richiesti dagli stakeholder.

Il ciclo di vita del prodotto AI si differenzia dagli altri, tuttavia, non solo perché va oltre la fase concettuale con una frequenza leggermente inferiore. Dove il ciclo di vita dei prodotti tradizionali tende a un graduale declino dell’interesse una volta raggiunto il picco delle vendite, i prodotti AI sperimentano il cosiddetto “effetto volano”. Questo è un fenomeno in cui un prodotto basato su machine learning migliora man mano che viene utilizzato e nuovi dati vengono raccolti dagli utenti. Più il prodotto è buono, più utenti lo scelgono, il che a sua volta genera più dati per migliorare l’algoritmo. Questo effetto crea un ciclo di feedback che consente un miglioramento continuo e una scalabilità delle soluzioni basate su AI.

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

Questo li rende prodotti con un ciclo di vita rinnovabile. In altre parole, l’effetto volano nell’AI significa che i miglioramenti continui portano a miglioramenti incrementali nelle prestazioni del prodotto. Ad esempio:

• Formazione iterativa dei modelli AI – ad esempio, un modello per la previsione delle vendite potrebbe richiedere una formazione ripetuta per raggiungere un’accuratezza ottimale, ma diventa sempre più perfetto nel tempo,
• Gestione del backlog dei dati – per le applicazioni di personalizzazione dei contenuti, raccogliere e analizzare i dati degli utenti può essere una priorità, che porterà gradualmente a risultati sempre più pertinenti.

In sintesi, la gestione dei progetti AI richiede flessibilità e prontezza per il miglioramento continuo. Pertanto, i project manager AI devono essere pronti a soddisfare requisiti in cambiamento e ad adattare costantemente le strategie.

Comprendere i dati e il loro ruolo nello sviluppo dei prodotti AI

Il ruolo dei dati nello sviluppo dei prodotti AI è cruciale. McKinsey stima che i modelli di AI generativa potrebbero generare benefici economici fino a 4,4 trilioni di dollari all’anno. Tuttavia, raggiungere un pezzo di quella torta richiede una gestione dei dati di qualità.

Ad esempio, affinché un sistema di raccomandazione di prodotti e-commerce funzioni bene, la qualità dei dati sul comportamento dei clienti è cruciale. Non solo avrai bisogno della giusta quantità di dati, ma anche della loro corretta segmentazione e aggiornamento, e soprattutto, di un’abilità nel trarre conclusioni dalle informazioni raccolte.

Quando si crea un prodotto AI basato sui dati, è altrettanto importante mantenere l’imparzialità nei dati. Ad esempio, negli algoritmi AI utilizzati nella selezione del personale o nelle assicurazioni, i dati non devono contenere pregiudizi impliciti – basati su genere o posizione – che potrebbero portare a discriminazioni.

Vale la pena notare che una corretta gestione dei dati richiede non solo competenze tecniche, ma anche consapevolezza del loro impatto sulle prestazioni dei prodotti AI.

I problemi più comuni nella gestione dei prodotti basati su AI

Gestire i prodotti AI comporta sfide che richiedono competenze specifiche e consapevolezza etica. Tra i problemi più importanti vale la pena menzionare:

• Sviluppo delle competenze AI – ad esempio, un product manager nel settore AI deve comprendere le basi dell’apprendimento automatico per lavorare efficacemente con il team tecnico,
• orientamento aggiornato ai requisiti legali – le normative sui prodotti AI stanno appena emergendo, quindi è necessario essere orientati ad adattare le politiche e le normative della propria azienda per l’uso del prodotto AI su base continuativa,
• integrazione dell’AI nei sistemi esistenti – integrare intelligenza artificiale avanzata nei sistemi IT esistenti può comportare sfide tecnologiche e organizzative,
• scalabilità delle soluzioni AI – per le start-up tecnologiche, sviluppare un prototipo AI in un prodotto su larga scala richiede risorse, tempo e competenze, il che può anche essere un problema a causa della relativa bassa offerta e alta domanda di specialisti,
• mantenere gli utenti coinvolti – per un’app che utilizza l’AI per personalizzare i contenuti, adattarsi costantemente alle preferenze in cambiamento degli utenti è fondamentale per mantenerli coinvolti,
• affrontare dilemmi etici – ad esempio, in un’applicazione AI per il monitoraggio della salute, la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti sono una priorità.

Prodotti AI – sintesi

In sintesi, gestire progetti e prodotti AI richiede una comprensione delle sfide e delle opportunità uniche che la tecnologia porta. Comprendere il ruolo dei dati, essere in grado di gestire team e progetti e rimanere consapevoli degli aspetti etici dell’AI sono essenziali. I prodotti AI stanno aprendo nuovi orizzonti per il business, ma richiedono l’approccio e le competenze giuste.

Per le start-up, è importante concentrarsi sulla definizione chiara del problema che il prodotto AI è destinato a risolvere e costruire un team con le giuste conoscenze ed esperienze in AI. È anche utile concentrarsi sulla costruzione di sistemi AI etici e trasparenti che rispettino le aspettative degli utenti e le normative.

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