In che modo possiamo efficacemente integrare l\u2019Intelligenza Artificiale<\/strong> nei nostri processi? E quale ruolo dovrebbe giocare questa tecnologia per garantire che i nostri strumenti e soluzioni supportino concretamente i clienti nella crescita del loro business? In altre parole, l\u2019AI generativa che ruolo svolge: \u201ccreativo\u201d o di \u201cassistenza\u201d?<\/strong> Oggi la tendenza \u00e8 di considerare il design generativo come uno strumento metodologico di supporto, capace di assistere l\u2019uomo in determinati compiti. Ad esempio, un ingegnere che intende apportare un miglioramento al prodotto chiedendo supporto all\u2019AI mediante uno specifico prompt, ricever\u00e0 idee, suggerimenti o indicazioni su come implementarlo. <\/p>\n\n\n\n Tuttavia, tra le possibili domande che possono essere poste all\u2019AI vi \u00e8 anche la seguente: \u201cCome posso migliorare il prodotto in ottica di sostenibilit\u00e0?\u201d<\/strong>. A quel punto, sempre che lo strumento sia in grado di fornire informazioni affidabili, sar\u00e0 lo strumento a proporre cosa fare: l\u2019ingegnere dovr\u00e0 quindi limitarsi a mettere in pratica le indicazioni ricevute. A mio parere, l\u2019obiettivo oggi \u00e8 quello di riuscire a sfruttare questa fantastica risorsa per risparmiare tempo e aumentare l\u2019impatto delle proprie attivit\u00e0. Si tratta quindi di alimentare opportunamente l\u2019AI, e utilizzare la tecnologia generativa per individuare che cosa possa essere passibile di miglioramento: in merito alle attivit\u00e0 da svolgere, al mercato, ai clienti, ai fornitori eccetera.<\/p>\n\n\n\n Il design generativo<\/strong> non \u00e8 di certo una novit\u00e0. Nell\u2019industria automobilistica, la metodologia generativa viene impiegata, ad esempio, per ottimizzare parti e componenti del veicolo al fine di ridurne il peso o migliorarne la resistenza. Maggiore \u00e8 il numero degli scenari considerati e il numero di parametri presi in esame, maggiori sono le possibilit\u00e0 di sviluppare un prodotto di successo. In questo specifico contesto, l\u2019AI \u00e8 senza dubbio in grado di sfidare (e probabilmente battere) l\u2019uomo nel trovare le migliori soluzioni. <\/p>\n\n\n\n Eppure, \u00e8 sempre difficile dire se l\u2019AI assista o crei. Approcciare il design di un prodotto utilizzando la tecnica generativa con il supporto dell\u2019AI \u00e8 infatti da considerarsi una collaborazione uomo-macchina<\/strong>, un dialogo che si instaura tra due parti e il cui fine \u00e8 quello di creare componenti che, ad esempio, siano pi\u00f9 leggeri, resistenti, ecologici. \u00c8 proprio il dialogo a costituire la parte interessante della questione ed \u00e8 sempre il dialogo che gli ingegneri e gli operatori di sistema devono essere in grado di instaurare correttamente quando utilizzano le nostre soluzioni software. Per questo motivo, credo che sia sbagliato dualizzare il dibattito sull\u2019AI quale strumento che \u201ccrea\u201d o \u201cassiste\u201d: il nocciolo della questione \u00e8 infatti il modo in cui si \u00e8 in grado di organizzare la conversazione con l\u2019AI<\/strong> per raggiungere i propri obiettivi. <\/p>\n\n\n\n La rivoluzione dell\u2019AI generativa potr\u00e0 attuarsi solo se le aziende inizieranno a guardare ai propri dati e alla loro disponibilit\u00e0 con la necessaria attenzione. Affinch\u00e9 l\u2019AI sia veramente efficace \u00e8 infatti necessario alimentarla opportunamente, non solo con i dati appropriati, ma anche con i propri metodi di lavoro. La qualit\u00e0 dei risultati generativi \u00e8 infatti proporzionale alla qualit\u00e0 dei dati utilizzati per addestrare i modelli. Solo cos\u00ec l\u2019AI potr\u00e0 dirsi affidabile, indipendentemente che si decida di definirla uno strumento creativo o di assistenza.<\/p>\n\n\n\nGuardare i dati con attenzione<\/h3>\n\n\n\n