La maggior parte delle aziende concorda sul fatto che l'intelligenza artificiale sia fondamentale per rimanere competitivi nel mercato di oggi. Dallo studio "State of AI in the Enterprise" di Deloitte emerge come l'83% delle aziende che hanno adottato l'intelligenza artificiale abbia ottenuto benefici ragguardevoli. Secondo un articolo di Forbes, adottare l'intelligenza artificiale è anche un modo per fare colpo sui consumatori desiderosi di collaborare con aziende che danno priorità al servizio clienti. Tra le aree più comuni di applicazione dell'intelligenza artificiale in ambito aziendale vi sono:

• Servizio clienti
• Automazione dell'IT
• Vendite e marketing
• Prevenzione e identificazione delle frodi

Una minoranza significativa di aziende esprime preoccupazione all'idea di adottare l'intelligenza artificiale e questa cautela è giustificata. Nonostante sia un passo estremamente vantaggioso da compiere, ci sono considerevoli costi iniziali e rischi associati a un'implementazione errata degli strumenti di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro. Di seguito sono descritti i tre rischi principali legati al mancato uso di servizi per i dati AI e ai tentativi di addestrare il proprio LLM senza l'assistenza di esperti in materia di intelligenza artificiale o senza attività adeguate di raccolta e annotazione dei dati.

Rischio 1 legato alla mancanza di servizi per i dati AI: spreco di fondi

Questo rischio è quello che provoca il danno immediato maggiore per qualsiasi azienda. L'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale al momento è un'operazione notoriamente costosa. Tuttavia, vale la pena correre questo rischio quando i contenuti generati dall'intelligenza artificiale, dalla traduzione automatica, dai miglioramenti apportati al servizio clienti ecc. producono un sostanziale aumento del ROI e/o importanti risparmi sui costi operativi. Se un'azienda affida lo sviluppo dell'intelligenza artificiale a persone che non hanno una preparazione adeguata, l'LLM potrebbe avere prestazioni scarse o non contribuire al raggiungimento degli obiettivi aziendali desiderati. In tal caso, i fondi iniziali spesi per l'implementazione dell'intelligenza artificiale si trasformeranno in una perdita finanziaria. Inoltre, anche il tempo e il lavoro impiegati per implementare (in modo non ottimale) l'LLM si tradurranno in uno spreco.

Soluzione

Collaborate con esperti nei servizi per i dati AI come Lionbridge. Abbiamo fornito assistenza a molti clienti, tra cui colossi del settore, per l'addestramento dei loro LLM al fine di ottenere prestazioni ottimali. Questi clienti ora possono usare i loro LLM per gestire attività come le seguenti:

• Rispondere a domande sul manuale aziendale
• Rispondere a domande tramite chatbot sofisticati
• Tradurre contenuti in varie lingue
• Eseguire la transcreazione di contenuti in francese
• Comprendere domande orali da clienti con accenti diversi

Rischio 2 legato alla mancanza di servizi per i dati AI: generazione di contenuti iniqui, razzisti, misogini ecc. da parte dell'LLM

Un passaggio cruciale nell'addestramento di un LLM è assicurarsi che i dati usati per questa operazione riflettano punti di vista diversificati e tolleranti. Se i dati raccolti non sono adeguati, un sistema di intelligenza artificiale ha maggiori probabilità di produrre output iniqui, razzisti, misogini, discriminatori ecc. Questo scenario potrebbe comportare conseguenze gravi per un'azienda che dovesse usare l'LLM per generare contenuti, fornire assistenza ai clienti, tradurre e altro ancora. Se le fasi di annotazione o convalida dei dati non vengono svolte correttamente, l'LLM potrebbe comportare:

• Grave danno all'immagine aziendale
• Esclusione dell'azienda da importanti piattaforme e siti di social media
• Offesa a clienti attuali e potenziali
• Rischio di sanzioni o multe per incitazione all'odio
• E molto altro

Soluzione

Collaborate con esperti nei servizi per i dati AI per fare in modo che la fase di raccolta dati prepari l'LLM a operare senza pregiudizi, discriminazioni o discorsi di incitazione all'odio. Potete scegliere di usare Aurora AI Studio™ di Lionbridge, che offre servizi di testing svolti da un gruppo globale e diversificato di tester della community.

Rischio 3 legato alla mancanza di servizi per i dati AI: generazione di contenuti non accurati da parte dell'LLM

Ci sono molti motivi per cui i sistemi di intelligenza artificiale creano "allucinazioni" ovvero output non accurati. Ad esempio:

• Dati di addestramento incompleti
• Dati di addestramento errati
• Dati obsoleti
• Comprensione incompleta
• Prompt non efficaci

Tutti questi fattori sono correlati ai servizi per i dati AI. Senza un addestramento e dati AI ottimali, è difficile generare fiducia nell'intelligenza artificiale. Un LLM addestrato in modo non adeguato potrebbe offrire ai clienti consigli cattivi o sbagliati, distorcere le informazioni relative ai vostri servizi o prodotti, generare testi di marketing non corretti ecc. In generale, i risultati potrebbero essere disastrosi.

Soluzione

Collaborate con esperti nei servizi per i dati AI per raccogliere un ampio set di dati di addestramento in grado di preparare il vostro LLM a operare in modo affidabile. Ottenete assistenza nella creazione e nel testing dei prompt da sottoporre al vostro sistema di intelligenza artificiale. Considerate l'opportunità di collaborare in modo continuativo con esperti di intelligenza artificiale per aggiornare e migliorare il vostro LLM in base alle esigenze.

Contattateci

Siete pronti ad avviare i vostri servizi per i dati AI con gli esperti di Lionbridge? Abbiamo aiutato molti clienti a fare in modo che il loro investimento negli LLM producesse un ROI elevato. Se volete che il vostro LLM vi consenta di raggiungere gli obiettivi aziendali più velocemente, contattateci.