AI generativa o Altra AI

L'intelligenza artificiale esiste da decenni. L'intelligenza artificiale generativa, tipo ChatGPT, DALL-E, BARD, è l'ultima novità in questo campo e ha alcune differenze importanti. Alcune di queste differenze sono state trattate, ad alto livello, nella lezione precedente.

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Scopri cos'è l'AI, come si è evoluta e come si differenzia da altre soluzioni di dati non AI. In questo capitolo inizierai a costruire un quadro di riferimento per l'implementazione dell'AI nella tua azienda, compresi gli elementi chiave di una strategia di AI, le fasi di implementazione e la progettazione tecnica di base. Infine, imparerai l'importanza di una governance responsabile dell'AI durante l'intero processo.

Exercise 1: Panoramica dell'AI Exercise 2: Conosci l'intelligenza artificiale?Exercise 3: Le fasi di una soluzione AI Exercise 4: Vista dall'alto: come funziona l'AI?Exercise 5: Conosci davvero l'AI?Exercise 6: AI generativa o Altra AI

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Exercise 7: Componenti di una soluzione AI Exercise 8: AI responsabile Exercise 9: Perché l'AI responsabile è importante?Exercise 10: Principi comuni dell'AI responsabile Exercise 11: Valutazione del rischio per una nuova soluzione di intelligenza artificiale

Ora sai cos'è l'AI e come vederla in modo responsabile. È arrivato il momento di capire meglio i suoi benefici, i suoi limiti e i suoi casi d'uso in ambito aziendale. In questo capitolo farai proprio questo! Capirai il valore che l'AI può apportare a un'organizzazione e le aree in cui è carente. Verranno illustrati alcuni casi d'uso di alto livello per i diversi reparti di un'azienda. Infine, imparerai i principi per scegliere un caso d'uso ideale per una soluzione di intelligenza artificiale.

Exercise 1: I vantaggi dell'intelligenza artificiale per un'azienda Exercise 2: I pilastri del valore dell'AI Exercise 3: Valore commerciale o extra gradito?Exercise 4: Limiti dell'intelligenza artificiale Exercise 5: Identificare i limiti dell'AI Exercise 6: Limitazione o vantaggio?Exercise 7: Human-in-the-loop Exercise 8: Casi d'uso dell'AI Exercise 9: Casi d'uso aziendali comuni Exercise 10: Vantaggio dell'intelligenza artificiale in uno scenario Exercise 11: Identificare un caso d'uso per l'AI Exercise 12: I principi di un buon caso d'uso Exercise 13: Classificare i casi d'uso Exercise 14: Decostruire un compito

Con i casi d'uso in mente, è il momento di costruire un proof of concept! Si tratta di un piccolo progetto che determinerà la fattibilità e la stima dell'ulteriore valore aziendale in caso di implementazione completa. In questo capitolo scoprirai le fasi di un POC, cosa lo rende efficace e quali sono gli aspetti importanti da considerare in termini di infrastruttura tecnica e dati. Infine, scoprirai quali ruoli servono per il tuo team di progetto POC.

Exercise 1: Iniziare con un POC Exercise 2: Fasi di un POC Exercise 3: Cosa rende un POC un successo?Exercise 4: Domande per chiarire gli obiettivi Exercise 5: Data Exercise 6: Importanza dei dati Exercise 7: Profilazione e valutazione dei dati Exercise 8: Dati distorti Exercise 9: Infrastrutture Exercise 10: Domande sull'infrastruttura POC Exercise 11: L'ambiente di sviluppo dell'intelligenza artificiale Exercise 12: Acquistare o costruire?Exercise 13: Costruire il team del progetto Exercise 14: Tipi di ruoli Exercise 15: Responsabilità

In questo ultimo capitolo del corso, imparerai i passaggi finali dell'implementazione di una soluzione di IA: valutare il POC, scalare e allineare cultura e competenze. Capirai in quali ambiti è possibile valutare un POC e quali sono i buoni indicatori per procedere con il ridimensionamento della soluzione. Verranno analizzati i componenti principali su cui concentrarsi per passare a un'implementazione completa, compresi i requisiti per la cultura e la formazione dei dipendenti della tua azienda.

Exercise 1: Misurare il POC Exercise 2: Cosa rende un POC un successo?Exercise 3: Classificare le metriche nello scenario dell'eCommerce Exercise 4: Valutare il POC Exercise 5: Componenti per la scalabilità Exercise 6: Bilanciare valore e fattibilità Exercise 7: Prendere una decisione sulla scalabilità Exercise 8: Considerazioni per l'implementazione completa Exercise 9: Aree di interesse per un'implementazione completa Exercise 10: Monitoraggio e deriva del modello Exercise 11: DevOps, MLOps o conformità?Exercise 12: Adozione e qualificazione Exercise 13: Motivi dell'assenza di benefici finanziari Exercise 14: Resistenza all'AI Exercise 15: Benefici per la gestione del cambiamento, la cultura e l'aggiornamento professionale Exercise 16: Conclusione