Quando si parla di intelligenza artificiale applicata alle imprese, Intuit sta ridefinendo gli standard con il suo sistema operativo generativo, GenOS. Questo aggiornamento strategico integra tecniche avanzate come l’ottimizzazione automatica dei prompt e una sofisticata cognizione dei dati, affrontando le sfide legate all’adozione di AI agentica su larga scala.
Una delle principali difficoltà per le aziende è la dipendenza da specifici fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Tradizionalmente, l’adozione di un nuovo modello richiede la riscrittura dei prompt, un processo che può essere costoso e inefficiente. Intuit ha affrontato questa problematica sviluppando un servizio di ottimizzazione dei prompt che utilizza algoritmi genetici per creare e testare varianti dei prompt in modo autonomo. Questo approccio consente di adattare i prompt a diversi modelli senza la necessità di interventi manuali, riducendo così i costi operativi e migliorando l’efficienza.
Un altro ostacolo significativo nell’implementazione dell’AI nelle imprese è l’integrazione dei dati provenienti da fonti eterogenee. Intuit ha sviluppato una “cognizione intelligente dei dati” che va oltre le tradizionali tecniche di recupero e generazione. Questa tecnologia è in grado di comprendere e mappare schemi complessi tra dati di origine e destinazione, facilitando l’integrazione anche in ambienti con strutture dati non standardizzate. Tale capacità è cruciale per applicazioni che richiedono un’elaborazione avanzata dei dati, come quelle nel settore finanziario.
Per migliorare ulteriormente le capacità predittive, Intuit ha implementato un “Super Model”, un sistema che combina diversi modelli di previsione e apprendimento profondo. Questo modello supervisiona i sistemi di raccomandazione sottostanti, valutando le loro performance e integrando i risultati per fornire previsioni più accurate e contestualizzate. Ad esempio, in scenari legati al flusso di cassa, l’AI può suggerire azioni preventive per evitare problemi finanziari futuri.
L’approccio di Intuit offre lezioni strategiche per le aziende che desiderano adottare l’AI. Investire in architetture agnostiche rispetto ai fornitori di modelli fin dall’inizio può offrire una maggiore flessibilità operativa e ridurre i rischi associati alla dipendenza da un singolo fornitore. Inoltre, integrare capacità predittive tradizionali con l’AI generativa consente di sviluppare sistemi di ragionamento più sofisticati, andando oltre semplici chatbot o sistemi di recupero documentale.