Il 2024 è destinato a essere un anno rivoluzionario per la tecnologia dell’intelligenza artificiale, grazie a una cosa chiamata ‘Retrieval Augmented Generation’, per gli amici RAG. Per comprendere cosa significa, pensate ai modelli come ChatGPT, che conosciamo per le loro capacità di dialogo. RAG porta questi programmi a un livello superiore, permettendo loro di ‘attingere’ informazioni da fonti esterne, quasi come se potessero consultare in tempo reale un’enciclopedia o un database per fornire risposte più precise e dettagliate.
Cosa significa? Significa che quando parliamo con questi sistemi, non solo riceviamo risposte basate sul loro ‘cervello digitale’, ma anche informazioni accurate e aggiornate da tutto il mondo. E porterà l’ennesima rivoluzione nel settore. Rag retrieval augmented generation, signori. Memorizzate il nome.
L’impatto della RAG sulle aziende e le persone
L’avvento della RAG ha implicazioni profonde sia per le imprese che per i consumatori. Per le aziende, significa poter integrare modelli di linguaggio avanzati con le proprie basi di dati e conoscenze specifiche, portando a un’efficienza e a un’efficacia senza precedenti nelle interazioni con i clienti e nell’automazione dei processi. Per i consumatori, si traduce in esperienze digitali più ricche e personalizzate, grazie a chatbot e assistenti virtuali in grado di fornire informazioni pertinenti e aggiornate in tempo reale.
Nel 2024 emergeranno 3 “alfieri” fondamentali:
1. Sistemi codeless
I sistemi AI che non richiederanno capacità di scrivere codice e utilizzeranno RAG avranno un boom. Le versioni consumer di ChatGPT sono destinate a essere tra le più richieste nel 2024. Questi sistemi consentiranno anche a persone senza competenze tecniche di costruire funzionalità AI generative complesse, abbattendo le barriere all’entrata e democratizzando l’accesso alla tecnologia AI avanzata.
2. API RAG
Le API RAG, come quelle offerte da OpenAI, offrono alle imprese la possibilità di creare funzionalità di chatbot AI generative e sofisticate, utilizzando dati specifici dell’utente o del sito web. Questo semplificherà enormemente lo sviluppo di applicazioni AI, rendendo questi progetti accessibili a un pubblico ancora più ampio.
3. Flussi di Lavoro RAG
Piattaforme cloud come Salesforce e Zoho stanno già integrando workflow basati su API RAG, facilitando l’accesso ai dati a livello di account e l’elaborazione di nuovi, efficientissimi flussi di lavoro. Questo apre nuove possibilità di generare dinamicamente contenuti AI in una varietà di applicazioni, dalla generazione di documenti PDF alla personalizzazione delle esperienze utente.
Esempi pratici di utilizzo
1. Assistenza clienti personalizzata
Immaginiamo una compagnia di assicurazioni che implementa un chatbot basato su RAG. Un cliente può chiedere informazioni sulla copertura della sua polizza in caso di danni causati da eventi naturali. Il chatbot, utilizzando RAG, non solo comprende la domanda, ma attinge anche alle informazioni specifiche della polizza del cliente e ai dati recenti sugli eventi naturali nella sua area, fornendo una risposta personalizzata e dettagliata.
2. Supporto decisionale in tempo reale per le imprese
Consideriamo un’azienda che deve prendere decisioni rapide di marketing basate sui dati. Un sistema RAG può analizzare in tempo reale enormi quantità di dati di vendita, feedback dei clienti e tendenze del mercato, fornendo raccomandazioni basate sui dati più recenti e pertinenti, aiutando i manager a prendere decisioni informate e tempestive.
3. Didattica individuale personalizzata
Un’applicazione educativa basata su RAG potrebbe fornire agli studenti assistenza personalizzata nello studio. Per esempio, uno studente che sta studiando storia potrebbe chiedere specifiche sulle cause della Prima Guerra Mondiale. Il sistema RAG può attingere a fonti storiche aggiornate e accurate per fornire una spiegazione dettagliata, potenziata da dati storici e analisi esperte, e porla allo studente con il linguaggio più adatto a lui.
4. Assistenza sanitaria e consigli medici
In ambito sanitario, RAG può essere utilizzato per fornire consigli medici personalizzati. Un utente potrebbe descrivere i suoi sintomi a un’applicazione che, utilizzando RAG, consulta database medici e studi clinici per fornire possibili diagnosi o consigliare quando è necessario consultare un medico, considerando la storia clinica dell’utente e le ultime ricerche mediche effettuate. Addio angosciose ricerche improvvisate sui siti medici.
5. Pianificazione di viaggi e itinerari con gestione degli imprevisti
Un’agenzia di viaggi online potrebbe utilizzare RAG per offrire ai clienti itinerari di viaggio personalizzati. Basandosi sulle preferenze del cliente, sulle condizioni meteorologiche attuali e su eventi locali, il sistema RAG potrebbe suggerire destinazioni, attività e consigli di viaggio che corrispondono esattamente alle aspettative e interessi del cliente. Anche provando a cambiare tappe “in corsa” per adattarsi a cambiamenti improvvisi di budget o situazione.
6. Analisi e reportistica finanziaria avanzata
Nel settore finanziario, RAG può essere utilizzato per generare analisi e report personalizzati. Un investitore potrebbe chiedere un’analisi delle tendenze attuali del mercato azionario. Utilizzando RAG, il sistema potrebbe attingere a dati di mercato in tempo reale, rapporti finanziari e analisi di esperti per fornire una panoramica aggiornata e approfondita, aiutando l’investitore a prendere decisioni di investimento informate (e in qualche modo prevedere l’andamento dei mercati).
7. Automazione dei flussi di lavoro aziendali
La RAG può essere usata anche per automatizzare e ottimizzare i workflow aziendali. Come? Ad esempio, in un’azienda manifatturiera un sistema RAG potrebbe monitorare i dati della catena di fornitura in tempo reale, prevedere problemi potenziali e suggerire azioni correttive, ottimizzando così la produzione e riducendo i tempi di inattività.
I miei sono solo alcuni tra gli esempi che illustrano come la Retrieval Augmented Generation possa trasformare settori diversi, offrendo soluzioni personalizzate, informazioni accurate e decisioni basate su dati in tempo reale.
In sintesi: il 2024 sarà l’anno della RAG
Nel 2023 l’entusiasmo per i modelli di linguaggio avanzati è stato elevato, ma stavamo assistendo solo alle prove generali. Il 2024 si prospetta come l’anno in cui le applicazioni pratiche e i benefici per gli utenti finali aumenteranno esponenzialmente. La RAG non solo cambierà il modo in cui interagiamo con l’AI, ma aprirà anche nuovi orizzonti di possibilità, sia in ambito aziendale che personale.
La promessa di RAG è quella di portare l’AI in un territorio inesplorato, dove non solo la capacità di generare testo in modo intelligente è fondamentale, ma anche la capacità di informarsi e adattarsi in base a un universo di dati in continua evoluzione. Il 2024 sarà ricordato come l’anno in cui l’intelligenza artificiale ha veramente iniziato a comprendere il mondo attorno a noi.
