Walmart, Meta e LinkedIn sono attualmente impegnate nel test di opzioni interne di Intelligenza Artificiale generativa per i dipendenti, che garantiscono la sicurezza dei dati aziendali. Queste opzioni prendono la forma di ‘campi da gioco’ di Intelligenza Artificiale generativa, che offrono una varietà di modelli tra cui scegliere. Nel caso di Meta, stanno sperimentando il loro chatbot interno.
Questi esempi si differenziano da aziende come Goldman Sachs, Amazon e Verizon, che hanno vietato l’uso di strumenti di Intelligenza Artificiale generativa pubblici, come ChatGPT.
La scorsa settimana, Walmart ha annunciato il lancio del suo nuovo Generative AI Playground, una piattaforma descritta come uno “strumento GenAI interno in fase iniziale” in cui i dipendenti possono esplorare e apprendere questa nuova tecnologia, preservando la sicurezza dei dati aziendali. Secondo un’intervista di aprile con Desiree Gosby, vicepresidente della tecnologia emergente presso Walmart Global Tech, il rivenditore sta utilizzando il GPT-4 di OpenAI e altri modelli per l’Intelligenza Artificiale generativa, considerando questa tecnologia come un “cambiamento così grande quanto mobile”.
L’annuncio è stato fatto la scorsa settimana in un post su LinkedIn da Cheryl Ainoa, EVP di nuove attività e tecnologia emergente presso Walmart Global Tech. Nel post si afferma che saranno disponibili vari modelli GenAI da provare, tutti in un unico posto, consentendo ai dipendenti di notare le differenze nelle risposte di ciascun modello agli stessi suggerimenti.
La schermata di benvenuto nel Generative AI Playground di Walmart afferma che i dipendenti “imparano meglio attraverso la sperimentazione” e che lo strumento rappresenta un “modo sicuro per esplorare come GenAI può essere utilizzata senza il rischio di perdita o esposizione di dati”. È un luogo in cui i dipendenti possono utilizzare “suggerimenti più realistici per la loro funzione lavorativa”.
Viene inoltre sottolineato che lo strumento è destinato solo a scopi di sperimentazione e lavoro, i suoi risultati non sono stati convalidati come accurati e “devono essere convalidati prima di essere condivisi internamente o utilizzati per prendere decisioni aziendali”.
Secondo quanto riferito da The Verge nel weekend, Meta ha creato un chatbot AI interno chiamato Metamate, che utilizza i dati aziendali interni. Questo chatbot consente ai dipendenti di creare i propri input e condividerli con i colleghi. Secondo il rapporto, Meta sta iniziando a testare internamente questo chatbot con un piccolo gruppo, per sperimentare funzionalità come la sintesi delle riunioni, la scrittura del codice e la risoluzione dei problemi.
La notizia su Meta arriva dopo una riunione interna di tutti gli addetti la scorsa settimana, durante la quale il CEO Mark Zuckerberg ha annunciato che Meta sta integrando l’Intelligenza Artificiale generativa in tutti i suoi prodotti, compresi gli agenti di Intelligenza Artificiale basati su LLM con personaggi unici e set di abilità che aiutano e intrattengono le persone. Ha anche menzionato un Agents Playground, un’interfaccia sperimentale interna alimentata da LLaMA, in cui gli utenti “possono interagire con agenti di Intelligenza Artificiale e fornire feedback per aiutarci a migliorare i nostri sistemi”.
Lo scorso mese, Meta ha annunciato un “parco giochi di test” per l’Intelligenza Artificiale, che un piccolo gruppo di inserzionisti può utilizzare per testare nuovi strumenti pubblicitari generativi basati sull’Intelligenza Artificiale, tra cui la variazione del testo, la generazione dello sfondo e l’affioramento delle immagini.
A partire da aprile, il responsabile dei dati e dell’Intelligenza Artificiale di LinkedIn, Ya Xu, ha parlato del Generative AI Playground dell’azienda, una sandbox interna per gli sviluppatori. Lo strumento consente agli ingegneri di esplorare i dati di LinkedIn utilizzando modelli avanzati di Intelligenza Artificiale generativa da OpenAI e altre fonti. L’azienda ha anche organizzato il più grande Hackathon interno mai realizzato da LinkedIn, con la partecipazione di migliaia di persone.
Xu ha spiegato che il suo team ha inizialmente dato priorità a un approccio di esplorazione ingegneristica rispetto alla creazione di un prodotto finale maturo. La maturità in termini di funzionalità ed esperienze si svilupperà nel tempo, ma l’esplorazione è stata incoraggiata mettendo la tecnologia di Intelligenza Artificiale generativa nelle mani di ogni ingegnere e responsabile di prodotto interessato.