"L'intelligenza artificiale non è una caratteristica di qualità"

ChatGPT e altri strumenti hanno scatenato il clamore intorno al tema dell'IA. Le promesse pubblicitarie sull'intelligenza artificiale sono ormai onnipresenti. L'IA è presente, presente o almeno coinvolta ovunque. L'IA è diventata un successo di marketing. Tuttavia, l'IA non è affatto un segno di qualità. Anche se è positivo che l'argomento stia attirando molta attenzione grazie a ChatGPT e simili, i grandi modelli linguistici sono solo una piccola parte delle possibili applicazioni. Se non si sta attenti e non si è adeguatamente preparati, si rischia di cadere nel vuoto a causa di tutte le promesse pubblicitarie.

L'intelligenza artificiale non è necessaria ovunque

"Non tutto ciò che è scritto AI sull'etichetta è anche AI all'interno", afferma Thomas Pförtner. È un manager ad interim e di progetto, nonché un esperto di IT, sviluppo aziendale e nuovi modelli di business. "L'IA svolge naturalmente un ruolo importante. Ma non tutto ha bisogno dell'IA. Le aziende non dovrebbero lasciarsi abbagliare". Il ChatGPT e altre applicazioni sono solo una piccola parte delle possibilità dell'IA generativa. La maggior parte dell'IA si occupa già dell'elaborazione di dati strutturati. Ed è qui che molte aziende sono ancora mal posizionate. "Anche le promesse pubblicitarie non aiutano. Solo chi ha dati puliti e ha digitalizzato i propri processi può trarne vantaggio", afferma Thomas Pförtner. In caso contrario, c'è il rischio di errori costosi e di investimenti sbagliati.

"Né i chatbot né i processi di gestione dei documenti richiedono necessariamente l'intelligenza artificiale. Molte soluzioni sono semplicemente basate su regole. Non tutti gli algoritmi sono anche AI. Attualmente c'è molta confusione", è convinto Pförtner. Sebbene l'IA possa migliorare molte applicazioni, non è essenziale per molti casi d'uso.

AI: statistiche auto-miglioranti

"L'intelligenza artificiale è statistica", spiega Pförtner. "Statistiche che si migliorano traendo conclusioni sempre migliori dalle conoscenze acquisite. Gli algoritmi, invece, sono regole basate su 'semplici' processi if-then, dove 'semplice' può anche significare che vengono eseguite migliaia di formule e calcoli". L'IA ha sempre un elemento di auto-ottimizzazione, riconoscimento e apprendimento. Tuttavia, questo non è necessario per molte applicazioni. Dopotutto, l'online banking, i controlli dei call center, le biglietterie automatiche, i terminali per le ordinazioni e i motori di ricerca hanno finora fatto a meno dell'IA. Secondo Pförtner, non tutto ciò che è mappato digitalmente o che semplifica la vita è AI. Ma: "Vedremo l'IA farsi strada in questi processi". C'è ancora molto da fare per le persone e le aziende.

Secondo l'esperto di IT e infrastrutture, è importante capire dove l'uso dell'intelligenza artificiale ha effettivamente senso. È necessario chiarire anche il tipo di intelligenza artificiale. Ad esempio, i modelli linguistici come ChatGPT non hanno praticamente alcuna utilità nel contesto dei calcoli, delle formule e dei loro collegamenti, ma lo sono nel contesto dell'elaborazione dei testi. "L'intelligenza artificiale ha senso quando il servizio viene migliorato. Oggi il servizio richiede dati. Se questi dati sono disponibili in forma digitale e strutturata, l'IA può aiutare a utilizzarli e a convertirli in servizi, nonché a ottimizzare i dati stessi e i servizi in modo autoapprendente". Le aziende dovrebbero concentrarsi su ciò che è attualmente possibile e ha senso per loro. L'entusiasmo per l'IA è fondamentalmente giustificato, ma non deve accecare nessuno. Le promesse da sole non risolvono i problemi.

Ulteriori informazioni sui temi dello sviluppo del business, della digitalizzazione e dell'infrastruttura tecnologica sono disponibili all'indirizzo https://pfoertner-net.de.