È passato qualche tempo dall’uscita di ChatGPT, ma l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) continua a crescere. Con giganti della tecnologia come Microsoft, Google e Meta che si stanno unendo alla corsa, il futuro dell’IA generativa sembra promettente ma anche potenzialmente accidentato.
ChatGPT ha sicuramente sollevato l’asticella per ciò che i computer sono in grado di fare, ma è importante distinguere tra l’IA generativa e la ricerca. Mentre la ricerca recupera informazioni già esistenti, l’IA generativa crea nuovi contenuti basati sui dati di addestramento. ChatGPT sembra una ricerca, ma in realtà crea risposte basate sulla probabilità e non recupera informazioni già esistenti.
Anche se gli LLM non sostituiranno la ricerca, possono migliorare l’esperienza di ricerca. L’uso di LLM generativi nella ricerca aziendale può sintetizzare i risultati in un formato più conciso e facile da leggere. Ciò può aprire nuove possibilità per la ricerca e l’innovazione.
Nel 2023, la ricerca aziendale sarà influenzata da diversi fattori, tra cui la disponibilità di migliori LLM e l’aumento della loro potenza. Gli LLM diventeranno in grado di trovare risposte specifiche all’interno di un documento e recuperare informazioni basate sul significato, non solo sulla corrispondenza esatta delle parole chiave.
Un altro fattore importante sarà la gestione della conoscenza organizzativa. La perdita di conoscenza tra i dipendenti che lasciano l’azienda può essere costosa per le grandi imprese. La ricerca aziendale intelligente può aiutare a prevenire le isole di informazione e permettere alle organizzazioni di trovare e condividere facilmente le informazioni e la conoscenza aziendale dei loro migliori dipendenti.
Un altro problema che le aziende devono affrontare è la frammentazione degli strumenti, che può portare a una ricerca inefficace e alla perdita di produttività. La ricerca aziendale intelligente può aiutare a unificare l’esperienza dei dipendenti in modo che possano accedere a tutte le informazioni aziendali da un’unica interfaccia, riducendo il tempo impiegato nella ricerca di informazioni.
La pertinenza della ricerca è un ingrediente segreto per scoprire le conoscenze, le competenze e le conoscenze necessarie per prendere decisioni informate. Gli strumenti di ricerca aziendale intelligente possono essere difficili da sviluppare e mettere a punto, ma gli LLM possono aiutare a migliorare la pertinenza dei risultati.
Infine, le capacità di risposta alle domande (QA) possono ampliare l’utilità e il valore della ricerca aziendale intelligente, permettendo ai dipendenti di ottenere rapidamente risposte a domande semplici senza dover cercare manualmente le informazioni.
In sintesi, la ricerca aziendale sta cambiando grazie all’evoluzione degli LLM generativi e dell’IA. Nel 2023, ci aspettiamo un rapido miglioramento della potenza e dell’abilità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), grazie alla continua ricerca e innovazione in questo campo. Con l’evoluzione degli LLM esistenti e l’introduzione di nuovi modelli sempre più avanzati, potremo assistere ad un miglioramento significativo nella precisione e nella capacità di generare testo di alta qualità, rendendo possibile applicazioni sempre più sofisticate e innovative nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Questi progressi avranno un impatto notevole sulla ricerca aziendale, migliorando la capacità di recuperare informazioni specifiche e di alta qualità in tempi sempre più rapidi e offrendo nuove opportunità per automatizzare e migliorare i processi di lavoro in molti settori.
Inoltre, con i miglioramenti nella generazione del linguaggio naturale, i sistemi di QA diventeranno sempre più sofisticati, in grado di gestire domande più complesse e di fornire risposte più precise. Ciò aprirà la strada a un utilizzo più ampio dei sistemi di QA all’interno delle aziende, sia per la ricerca interna che per la ricerca esterna.
In sintesi, il 2023 sarà un anno cruciale per la ricerca aziendale, con progressi significativi nel campo degli LLM e della generazione del linguaggio naturale che trasformeranno la ricerca e la condivisione della conoscenza aziendale. Le aziende che adottano queste tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo, potendo accedere e utilizzare in modo più efficiente le informazioni critiche per il loro business.
Inoltre, la ricerca aziendale intelligente consentirà alle aziende di superare le sfide legate alla perdita di conoscenza organizzativa, alla frammentazione degli strumenti e alla scarsa pertinenza dei risultati di ricerca. Ciò significa che le aziende saranno in grado di recuperare informazioni in modo più rapido e accurato, migliorare la produttività dei dipendenti e prendere decisioni più informate.
Inoltre, l’integrazione di sistemi di QA sempre più sofisticati consentirà alle aziende di accedere a risposte rapide e precise a domande specifiche, riducendo il tempo necessario per trovare le informazioni necessarie e consentendo ai dipendenti di concentrarsi sul loro lavoro principale.
Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie non sarà priva di sfide. Le aziende dovranno affrontare le preoccupazioni legate alla sicurezza e alla privacy dei dati, nonché sviluppare una comprensione più approfondita della tecnologia per garantire un utilizzo efficace e responsabile.
In conclusione, il 2023 sarà un anno di significativi progressi nella ricerca aziendale grazie all’evoluzione degli LLM e alla generazione del linguaggio naturale. Le aziende che adottano queste tecnologie saranno in grado di ottenere un vantaggio competitivo significativo, migliorando la produttività dei dipendenti, la condivisione delle conoscenze e la presa di decisioni informate. Tuttavia, sarà importante affrontare le sfide e le preoccupazioni legate alla sicurezza e alla privacy dei dati per garantire un utilizzo responsabile e efficace della tecnologia.