Data science IA: modelli, analisi e utilizzo per le piccole imprese

AI data science

Se tutti i tuoi concorrenti utilizzano l'IA, come fai a mantenere un vantaggio competitivo?


La risposta è sfruttando funzionalità avanzate di IA e data science che ti consentano di spingere l'IA ancora più in là rispetto ai concorrenti.


Nozioni di base di data science


La scienza dei dati o data science è una scienza multidisciplinare che si occupa della comprensione dei dati. I dati possono essere strutturati, ad esempio in XML o JSON, o non strutturati, come i miliardi di punti di dati che troviamo nei social media. 


L'IA è una risorsa preziosa per questa disciplina, poiché i data scientist possono sfruttarla per elaborare enormi quantità di dati e trarne conclusioni. 


I recenti progressi nel campo dei modelli linguistici hanno reso l'IA più importante che mai nell'ambito della data science. 

Lo strumento giusto: perché i GPT?


I "trasformatori generativi pre-addestrati", o GPT, rappresentano un'importante innovazione tecnologica nell'ambito di IA e data science. Si basano sull'architettura dei trasformatori che codifica l'input linguistico in token, li elabora in parallelo per comprendere il contesto e la parola successiva in una sequenza, quindi invia l'output a un decodificatore che li converte nuovamente in parole. 


I trasformatori presentano vantaggi significativi nell'elaborazione del linguaggio grazie alla loro capacità di fornire il contesto e alla loro maggiore velocità. 

Tra gli strumenti più diffusi che attualmente sfruttano l'architettura dei trasformatori vi sono:

  • DALL-E
  • Stable Diffusion
  • ChatGPT

I modelli GPT sono diventati lo standard de facto per l'IA di elaborazione del testo. 

Garbage in, garbage out


Per sfruttare con successo la data science nella tua azienda, devi lavorare con i dati corretti. In questo caso, vale applica l'antica massima della programmazione: Garbage in, garbage out (letteralmente, "spazzatura dentro, spazzatura fuori").

 

Ad esempio, sebbene il GPT sia uno strumento fenomenale, non è in grado di pensare in modo indipendente. Ha bisogno di dati per trarre conclusioni. 


Come strumenti di Artificial Narrow Intelligence (ANI), i modelli GPT sono specializzati in un compito singolo o ristretto: l'elaborazione del linguaggio. Eseguono calcoli statistici sui token codificati che ricevono per generare i loro risultati. Si tratta di pura matematica e i modelli GPT possono basare i loro risultati solo sui dati in loro possesso. 


Poiché ChatGPT è stato addestrato prevalentemente su dati provenienti dal mondo occidentale, in particolare dagli Stati Uniti, i suoi risultati previsti possono talvolta contenere delle distorsioni. Questo può rappresentare una sfida se si vuoi implementare la funzionalità GPT internamente alla tua azienda o in un chatbot sul tuo sito web. 


Dato uno strumento eccellente come un modello basato su GPT, è necessario poter contare su:


  • Dati corretti/appropriati.
  • Formazione corretta/adeguata su quei dati. 


Fortunatamente, i dati di un modello GPT possono essere migliorati. 

Migliorare i dati del modello GPT per un migliore utilizzo aziendale


Affinché un modello GPT fornisca l'output necessario, è necessario fornire i dati da cui si desidera che operi. Ad esempio, se hai implementato un chatbot ChatGPT che chiama l'API OpenAI, potresti modificare tutte le richieste dell'utente in modo da includere le istruzioni per ottenere i dati solo dal data store della tua azienda. 


LlamaIndex è uno strumento che aiuta a integrare un'ampia varietà di dati aziendali specifici per il dominio da diverse fonti, tra cui API, PDF e SQL, da utilizzare con un Large Language Model (LLM). 


Un'altra opzione è bypassare ChatGPT e optare per un LLM open-source, per poi addestrare questi modelli sui tuoi set di dati. Puoi lavorare con un esperto di dati che ti aiuti a perfezionare i tuoi modelli di dati per allinearli meglio ai dati specifici dell'azienda. 

Usi avanzati dell'IA per analisi e altre attività


Combinando programmaticamente i dati con uno strumento di IA automatizzato, puoi iniziare a sfruttare le funzionalità avanzate di IA e data science nella tua azienda. 


Ad esempio, gli agenti IA sono strumenti che agiscono in modo completamente indipendente per raggiungere un obiettivo predeterminato. È possibile chiedere a un agente IA di passare al setaccio migliaia di email e poi fargli eseguire azioni specifiche in base al contenuto di ciascuna. L'agente IA non ha bisogno di una seconda richiesta per continuare a lavorare; semplicemente continua a lavorare finché non raggiunge il suo obiettivo. 


Un altro esempio è la combinazione di funzionalità ChatGPT con la programmazione di base per monitorare automaticamente le chiamate di vendita, comprendere il sentiment dei clienti, riassumere terabyte di vecchi dati aziendali o cercare tra i file del computer ed elaborare le informazioni. 


Indipendentemente dallo strumento di IA creato, è essenziale mantenere la supervisione umana lungo tutto il percorso. L'IA è uno strumento potente per aumentare la produttività, ma è meglio utilizzarla insieme al contributo umano.

Vai all'hub