INTERVISTA CON LE AI

Dubito mi steste aspettando con trepidazione ma sono comunque tornato. Stavolta mi limiterò a fare l’intervistatore di intelligenze artificiali su argomenti attuali e particolarmente scottanti!

Dal momento che tutti i temi presenti nell’intervista altro non sono che quelli per cui vi sto tediando da anni, non ho intenzione di commentare o chiosare le risposte ottenute dalle principali AI che ho interpellato. Premetto che mi sono limitato a modelli remoti e non ho volutamente coinvolto i miei LLM locali. Quelli non solo avrebbero prodotto risultati ben più incisivi e scarsamente politically correct, ma sarebbero anche stati molto meno uniformati rispetto allo status quo, inficiando quindi lo scopo dell’esperimento. Avrei peraltro potuto sottolineare la stitichezza espressiva di CLAUDE 3.5 Sonnet o la percepita maggior apertura mentale di PERPLEXITY, passando per i timori di COPILOT rispetto al potersi esprimere liberamente. Non lo farò, quindi pappatevi soltanto le risposte alle domande con qualche grassetto qua e là, introdotto dal sottoscritto.

Premetto inoltre che le rappresentazioni visive delle AI coinvolgono sempre la femminilità della AI stessa non a caso. Sì, perché per il sottoscritto l’intelligenza artificiale é appunto femminile così come nella sua origine latina di termine e concetto (https://www.treccani.it/vocabolario/intelligenza/).

Se vi va, buona lettura! Viceversa vi mando un “suka” di cuore!

DOMANDA 1

TU PENSI CHE LA AI SI POSSA INTEGRARE VERAMENTE NEI PROCESSI AZIENDALI UNICAMENTE FACENDO PROMPTING SU UN’INTERFACCIA WEB ESTERNA OPPURE RITIENI CHE LA VERA INTEGRAZIONE SIA LEGATA ALLO SVILUPPO DI APPLICAZIONI PERSONALIZZATE CHE RICHIAMANO LE TUE API?

CHATGPT

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nei processi aziendali può avvenire in diversi modi, ma la scelta tra fare prompting su un’interfaccia web esterna o sviluppare applicazioni personalizzate che richiamano API AI dipende molto dal contesto specifico e dalle esigenze dell’azienda.

- Prompting su un’interfaccia web esterna
- Test rapidi e prototipazione: Le aziende possono sperimentare e capire il potenziale dell’AI senza investimenti significativi in sviluppo.
- Utilizzo occasionale o non critico: Per attività che non sono centrali per il core business o che richiedono flessibilità, un’interfaccia esterna può essere sufficiente.
- Contesti di supporto o automazione leggera: Processi come la generazione di contenuti, assistenza clienti o supporto decisionale possono essere integrati con strumenti AI senza modificare l’infrastruttura aziendale.
- Sviluppo di applicazioni personalizzate con API AI
- Personalizzazione completa: Le applicazioni possono essere costruite su misura per soddisfare esattamente le esigenze specifiche dell’azienda, con pieno controllo sulle funzionalità.
- Integrazione con sistemi esistenti: L’AI può essere incorporata nei flussi di lavoro esistenti, interagendo direttamente con ERP, CRM, database e altri sistemi aziendali.
- Automazione avanzata: Le applicazioni personalizzate permettono di automatizzare processi complessi e critici, migliorando efficienza e produttività.
- Sicurezza e conformità: Le aziende possono gestire direttamente la sicurezza e la conformità delle loro applicazioni AI, assicurando che rispettino le normative e gli standard interni.

Limiti di questo approccio:

Tempo e risorse: Richiede più investimenti in termini di sviluppo, manutenzione e risorse tecniche.

Complessità: La gestione di un’integrazione AI personalizzata può essere complessa, specialmente se l’azienda non ha esperienza pregressa con l’AI.

Considerazioni finali

La vera integrazione dell’AI nei processi aziendali dipende dal grado di personalizzazione e dal livello di automazione richiesto. Per operazioni semplici e non critiche, il prompting su interfacce web può essere una soluzione pratica e rapida. Tuttavia, per trarre il massimo valore dall’AI e integrarla nei processi core dell’azienda, lo sviluppo di applicazioni personalizzate che utilizzano le API AI è generalmente l’approccio migliore. Questo offre maggiore flessibilità, controllo e possibilità di innovazione a lungo termine.

CLAUDE

Penso che entrambi gli approcci abbiano i loro vantaggi e svantaggi, e la scelta migliore dipenda dalle specifiche esigenze e risorse di ciascuna azienda. Ecco alcune considerazioni:

1. Prompting su interfaccia web esterna:

Vantaggi:
- Facilità e rapidità di implementazione
- Costi iniziali più bassi
- Flessibilità nell’uso per diverse attività
- Non richiede competenze tecniche avanzate

Svantaggi:
- Meno integrato nei flussi di lavoro esistenti
- Potenziali problemi di sicurezza e privacy dei dati
- Limitazioni nelle funzionalità personalizzate
- Dipendenza da servizi esterni

2. Sviluppo di applicazioni personalizzate con API:

Vantaggi:
- Integrazione profonda nei processi aziendali esistenti
- Maggiore controllo su sicurezza e privacy dei dati
- Funzionalità su misura per le esigenze specifiche dell’azienda
- Possibilità di automazione più avanzata

Svantaggi:
- Richiede più tempo e risorse per lo sviluppo
- Costi iniziali più elevati
- Necessità di competenze tecniche specializzate
- Potenziale minore flessibilità per usi non previsti inizialmente

In generale, ritengo che per una vera e profonda integrazione dell’AI nei processi aziendali, lo sviluppo di applicazioni personalizzate che utilizzano le API sia l’approccio più efficace a lungo termine. Questo permette di:

1. Adattare l’AI alle specifiche esigenze e flussi di lavoro dell’azienda
2. Garantire una migliore gestione della sicurezza e della privacy dei dati
3. Automatizzare processi complessi integrando l’AI con altri sistemi aziendali
4. Creare soluzioni su misura che possono offrire un vantaggio competitivo

Tuttavia, l’approccio del prompting su interfaccia web può essere un ottimo punto di partenza per le aziende che vogliono sperimentare con l’AI o per quelle con risorse limitate. Può anche essere utile per attività occasionali o meno critiche.

In molti casi, un approccio ibrido potrebbe essere la soluzione ideale: iniziare con il prompting su interfaccia web per familiarizzare con le capacità dell’AI e identificare le aree di maggior impatto, per poi passare gradualmente allo sviluppo di applicazioni personalizzate per i processi più critici o frequenti.

La chiave è valutare attentamente le esigenze specifiche dell’azienda, le risorse disponibili e gli obiettivi a lungo termine per scegliere l’approccio più adatto.

PERPLEXITY

Integrazione dell’AI nei Processi Aziendali

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nei processi aziendali può avvenire in diversi modi, e la scelta tra utilizzare un’interfaccia web esterna tramite prompting o sviluppare applicazioni personalizzate che richiamano API dipende da vari fattori. Analizziamo entrambe le opzioni.

Utilizzo di Interfacce Web Esterne

Vantaggi

- Accessibilità Immediata: Le interfacce web esterne sono facili da utilizzare e non richiedono competenze tecniche avanzate.
- Costi Inferiori: Non è necessario investire in sviluppo software, il che può ridurre i costi iniziali.
- Aggiornamenti Automatici: Le piattaforme esterne si occupano di aggiornamenti e manutenzione, garantendo sempre l’accesso alle ultime funzionalità.
- Limitazioni di Personalizzazione: Le funzionalità possono essere limitate rispetto a ciò che un’applicazione personalizzata potrebbe offrire.
- Dipendenza dal Fornitore: Affidarsi a un servizio esterno significa essere soggetti alle politiche e alla stabilità del fornitore.
- Integrazione Difficoltosa: Potrebbe essere complicato integrare queste soluzioni con altri sistemi aziendali esistenti.
- Personalizzazione Completa: Le applicazioni possono essere progettate su misura per soddisfare le esigenze specifiche dell’azienda.
- Integrazione Fluida: È più facile integrare le API con i sistemi esistenti, migliorando l’efficienza operativa.
- Controllo Totale: Le aziende hanno il pieno controllo sulla gestione dei dati e sulla sicurezza.
- Costi Elevati: Sviluppare applicazioni personalizzate richiede un investimento iniziale significativo e risorse per la manutenzione.
- Tempo di Sviluppo: La creazione di un’applicazione su misura può richiedere tempo, ritardando il ritorno sull’investimento.
- Necessità di Competenze Tecniche: È necessario avere un team di sviluppo competente per gestire e mantenere l’applicazione.

Conclusione

In sintesi, la scelta tra utilizzare un’interfaccia web esterna o sviluppare un’applicazione personalizzata dipende dalle esigenze specifiche dell’azienda, dal budget disponibile e dalla strategia a lungo termine per l’integrazione dell’AI.

Per aziende piccole o in fase di avvio, l’uso di interfacce web esterne può essere un ottimo punto di partenza.

Per aziende più grandi o con esigenze specifiche, investire nello sviluppo di applicazioni personalizzate potrebbe rivelarsi più vantaggioso nel lungo termine.

La vera integrazione dell’AI nei processi aziendali richiede una valutazione attenta delle opzioni disponibili, tenendo conto delle risorse e degli obiettivi strategici.

COPILOT

È una domanda molto interessante! L’integrazione dell’AI nei processi aziendali può avvenire in diversi modi, ciascuno con i propri vantaggi e svantaggi.

Prompting su un’interfaccia web esterna:

Vantaggi: È spesso più rapido da implementare e può essere utilizzato senza grandi investimenti iniziali. È ideale per testare rapidamente nuove idee o per applicazioni che non richiedono un’integrazione profonda con i sistemi aziendali esistenti.

Svantaggi: Potrebbe non offrire la stessa profondità di personalizzazione e integrazione che un’applicazione sviluppata su misura può fornire. Inoltre, potrebbe essere limitato in termini di sicurezza e scalabilità.

Sviluppo di applicazioni personalizzate che richiamano le API:

Vantaggi: Offre un’integrazione più profonda e personalizzata con i processi aziendali esistenti. Può essere progettato per soddisfare esigenze specifiche e può scalare meglio con la crescita dell’azienda. Inoltre, può garantire un maggiore controllo sulla sicurezza e sui dati.

Svantaggi: Richiede un investimento iniziale maggiore in termini di tempo e risorse. Può essere più complesso da implementare e mantenere.

In sintesi, la scelta dipende dalle esigenze specifiche dell’azienda, dalle risorse disponibili e dagli obiettivi a lungo termine. Un approccio ibrido potrebbe anche essere una soluzione efficace, iniziando con un’interfaccia web esterna per testare l’AI e poi sviluppando applicazioni personalizzate man mano che le esigenze diventano più chiare.

Quale approccio pensi possa essere più adatto alla tua situazione?

DOMANDA 2

RITIENI CHE LE LE GRANDI COMPAGNIE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE STIANO SUBENDO PRESSIONI DA PARTE DEGLI INVESTITORI PER VIA DEGLI ENORMI INVESTIMENTI IN TERMINI DI SVILUPPO A FRONTE DI PERDITE ECONOMICHE PERCHÈ AL MOMENTO LE AZIENDE NON HANNO ANCORA INIZIATO AD UTILIZZARE LA AI INTEGRANDOLA IN APPLICAZIONI BASATE SU API E SI LIMITANO A PAGARE POCO USANDO SOLO LE INTERFACCE WEB ESTERNE?

CHATGPT

Sì, è molto probabile che le grandi compagnie di intelligenza artificiale stiano affrontando pressioni da parte degli investitori per diversi motivi legati agli enormi investimenti in sviluppo e alle sfide legate alla monetizzazione e all’adozione da parte delle aziende.

- Enormi Investimenti e Costi Operativi
- Pressione da Parte degli Investitori
- Adozione Limitata di Applicazioni API
- Modello di Monetizzazione e Prezzi
- Futuro e Opportunità

Le grandi compagnie AI stanno probabilmente cercando di bilanciare il breve termine con il lungo termine. Se riescono a dimostrare il valore delle loro tecnologie tramite applicazioni pratiche e casi di successo, potrebbero accelerare l’adozione delle loro API a livello aziendale. Tuttavia, il percorso verso una monetizzazione su larga scala potrebbe richiedere tempo, e nel frattempo le pressioni degli investitori possono crescere.

In conclusione, è verosimile che le grandi compagnie di AI stiano affrontando una combinazione di pressioni economiche e sfide di adozione da parte delle aziende. La vera sostenibilità a lungo termine richiederà non solo una maggiore integrazione delle API nei processi aziendali, ma anche modelli di monetizzazione che possano bilanciare investimenti e ritorni per soddisfare le aspettative degli investitori.

CLAUDE

Ci sono diversi fattori da considerare:

- Gli investimenti in AI sono effettivamente molto ingenti, soprattutto per le grandi aziende tecnologiche. Questo crea pressioni per mostrare risultati e ritorni economici.
- L’adozione dell’AI da parte delle aziende è ancora in una fase iniziale. Molte stanno sperimentando ma non hanno ancora integrato pienamente l’AI nei loro processi.
- L’utilizzo di API e l’integrazione profonda dell’AI richiede competenze tecniche e investimenti che non tutte le aziende sono pronte a fare.
- Le interfacce web sono più accessibili e permettono di sperimentare con costi contenuti, ma offrono funzionalità limitate.
- C’è ancora incertezza sui modelli di business più efficaci per monetizzare l’AI.

In sintesi, è probabile che ci siano pressioni sulle aziende di AI per mostrare risultati economici, ma l’adozione da parte del mercato richiede tempo. L’integrazione profonda attraverso API probabilmente aumenterà gradualmente, man mano che le aziende acquisiranno familiarità e vedranno benefici concreti dall’AI.

PERPLEXITY

Le grandi compagnie di intelligenza artificiale stanno effettivamente affrontando pressioni significative da parte degli investitori a causa degli ingenti investimenti necessari per lo sviluppo delle tecnologie AI, che non sempre si traducono in ritorni economici immediati. Attualmente, molte aziende sembrano limitarsi a utilizzare interfacce web esterne per accedere a soluzioni AI, piuttosto che integrare queste tecnologie in applicazioni personalizzate basate su API.

### Pressioni degli Investitori

- **Investimenti Elevati vs. Ritorni Limitati**: Le aziende come OpenAI e Microsoft hanno investito enormi somme nello sviluppo di AI, ma i ricavi generati finora sono relativamente modesti rispetto agli investimenti. Ad esempio, OpenAI punta a generare 1 miliardo di dollari di ricavi, mentre Microsoft spera di arrivare a 10 miliardi con il prodotto Copilot, numeri che appaiono insufficienti rispetto agli investimenti effettuati.
- **Scetticismo sul Ritorno Economico**: La stampa economica ha espresso scetticismo riguardo alla capacità delle big tech di garantire ritorni adeguati per gli investitori. Nonostante la continua crescita degli investimenti, ci sono dubbi su quanto rapidamente e in quale misura le aziende inizieranno a realizzare profitti significativi dall’integrazione dell’AI.

### Limitata Adozione delle Applicazioni AI

- **Uso di Interfacce Web Esterne**: Molte aziende, al momento, si limitano a utilizzare strumenti AI disponibili tramite interfacce web, piuttosto che sviluppare applicazioni personalizzate che potrebbero sfruttare appieno il potenziale dell’AI. Questa situazione potrebbe essere dovuta a una mancanza di competenze interne o a una riluttanza a investire in sviluppo software personalizzato.
- **Integrazione Iniziale**: Sebbene ci sia un crescente interesse per l’adozione dell’AI, la maggior parte delle organizzazioni la utilizza solo in alcune funzioni aziendali e non in modo estensivo. Solo l’8% delle aziende ha dichiarato di utilizzare l’AI in almeno cinque funzioni, suggerendo che siamo ancora nelle fasi iniziali dell’integrazione.

### Conclusione

In sintesi, le grandi compagnie di intelligenza artificiale sono sotto pressione per giustificare i loro ingenti investimenti in un contesto in cui la vera integrazione dell’AI nelle applicazioni aziendali è ancora limitata.