La maggior parte delle aziende riconosce che l’adozione aggressiva delle tecnologie digitali è sempre più critica per essere competitiva. La nostra ricerca mostra che il 10% degli early adopters delle tecnologie digitali è cresciuto al doppio del 25% inferiore e che sta utilizzando sistemi cloud — non sistemi legacy — per consentire l’adozione, una tendenza che prevediamo di accelerare tra i leader del settore nei prossimi cinque anni., Molte aziende ritardatarie e middle-of-the-pack, in confronto, stanno sottovalutando drasticamente le risorse cloud di cui avranno bisogno per accedere, alimentare o addestrare una nuova generazione di applicazioni intelligenti presagite da innovazioni come GPT-3, uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) all’avanguardia.
Le grandi scoperte nell’IA riguarderanno il linguaggio.,
Gli anni 2010 hanno prodotto innovazioni nelle tecnologie abilitate alla visione, dalla ricerca accurata delle immagini sul web ai sistemi di visione artificiale per l’analisi medica delle immagini o per il rilevamento di parti difettose nella produzione e nell’assemblaggio, come abbiamo descritto ampiamente nel nostro libro e ricerca. GPT3, sviluppato da OpenAI, indica che gli anni 2020 riguarderanno i principali progressi nelle attività di IA basate sul linguaggio. I precedenti modelli di elaborazione del linguaggio utilizzavano regole codificate a mano (per la sintassi e l’analisi), tecniche statistiche e, sempre più negli ultimi dieci anni, reti neurali artificiali, per eseguire l’elaborazione del linguaggio., Le reti neurali artificiali possono imparare dai dati grezzi, richiedendo molto meno etichettatura dei dati di routine o ingegneria delle funzionalità. GPTS (generative pre-trained transformers) andare molto più in profondità, basandosi su un trasformatore — un meccanismo di attenzione che impara le relazioni contestuali tra le parole in un testo. I ricercatori che hanno avuto accesso a GPT-3 tramite una beta privata sono stati in grado di indurlo a produrre racconti, canzoni, comunicati stampa, manuali tecnici, testo nello stile di particolari scrittori, schede di chitarra e persino codice informatico.
GPT-3 è tutt’altro che perfetto., I suoi numerosi difetti includono talvolta la produzione di risposte senza senso o di parte, rispondendo in modo errato a domande banali e generando contenuti plausibili ma falsi. Anche uno dei leader di OpenAI ha messo in guardia contro l’eccesso di GPT-3. Tutto questo suggerisce che molto lavoro resta da fare, ma la scrittura, per così dire, è sul muro: una nuova fase di AI è su di noi.
GPT-3 è solo uno dei tanti trasformatori avanzati che stanno emergendo. Microsoft, Google, Alibaba, e Facebook sono tutti lavorando sulle proprie versioni., Questi strumenti sono addestrati nel cloud e sono accessibili solo attraverso un’interfaccia di programmazione delle applicazioni cloud (API). Le aziende che vogliono sfruttare la potenza dell’IA di nuova generazione sposteranno i loro carichi di lavoro di elaborazione da servizi legacy a servizi cloud-AI come GPT-3.
Le app di nuova generazione consentiranno l’innovazione in tutta l’azienda.
Questi servizi cloud-AI consentiranno lo sviluppo di una nuova classe di app aziendali più creative (o “generative” — la “G” in GPT) di qualsiasi altra cosa che abbiamo visto prima., Renderanno più economico il processo di sintesi di parole, intenzioni e informazioni nella lingua, il che renderà più efficienti molte attività commerciali e stimolerà l’innovazione e la crescita che vediamo con i primi ad adottare.
La nostra analisi di oltre 50 proofs of concept (demo) rilevanti per il business di GPT-3 indica che le app aziendali all’avanguardia di domani rientreranno in almeno tre ampie categorie creative, tutte legate alla comprensione del linguaggio: scrittura, codifica e ragionamento specifico per disciplina.,
La capacità di GPT-3 di scrivere testo significativo sulla base di alcuni semplici prompt, o anche una singola frase, può essere inquietante. Ad esempio, uno dei beta tester privati di GPT-3 lo ha usato per produrre un blog convincente sul tema del bitcoin. Tra le demo che abbiamo analizzato, c’erano app per lo sviluppo di nuovi podcast, la generazione di e-mail e campagne pubblicitarie, suggerendo come eseguire riunioni del consiglio e rispondendo in modo intelligente a domande che avrebbero confuso i sistemi linguistici precedenti.
Sulla base di istruzioni da esseri umani, GPT-3 può anche istruzioni di scrittura del codice per computer o sistemi., Può anche convertire il linguaggio naturale in linguaggio di programmazione. In una lingua naturale (inglese, spagnolo, tedesco, ecc.), descrivi ciò che vuoi che il codice faccia, ad esempio sviluppare un sito Web interno o rivolto al cliente. GPT quindi scrive il programma.
La capacità di pensare a contenuti, procedure e conoscenze in un campo scientifico o tecnico suggerisce altre applicazioni potenzialmente fertili di GPT-3. Può rispondere alle domande di chimica – in una demo, ha predetto correttamente cinque delle sei reazioni di combustione chimica., Può autoplot grafici basati su descrizioni verbali, prendendo gran parte della fatica di compiti come la creazione di presentazioni. Un altro beta tester ha creato un bot GPT-3 che consente alle persone senza competenze contabili di generare rendiconti finanziari. Un’altra applicazione può rispondere a una domanda medica deliberatamente difficile e discutere i meccanismi biologici sottostanti. L’applicazione è stata data una descrizione della serie di sintomi respiratori di un ragazzo di 10 anni ed è stato informato che gli è stata diagnosticata una malattia ostruttiva e somministrato farmaci., Poi è stato chiesto su quale recettore proteico il farmaco avrebbe probabilmente agito. Il programma ha identificato correttamente il recettore e ha spiegato che il ragazzo aveva l’asma e che in genere viene trattato con broncodilatatori che agiscono su quel recettore.
Questo potenziale di ragionamento generale attraverso la scrittura, la codifica e la scienza suggerisce che l’uso di trasformatori alimentati dal cloud potrebbe diventare una meta-disciplina, applicabile alle scienze gestionali, alle scienze dei dati e alle scienze fisiche e della vita., Inoltre, attraverso i lavori non tecnici, il cloud in combinazione con GPT3 abbasserà la barriera per la scalabilità delle innovazioni digitali. Il personale non tecnico sarà in grado di utilizzare ogni giorno il linguaggio naturale piuttosto che i linguaggi di programmazione per creare app e soluzioni per i clienti.
I lavori reinventati aumenteranno la produttività.
Alla luce di questi prossimi cambiamenti, le aziende non dovranno solo ripensare le risorse IT, ma anche le risorse umane., Possono iniziare analizzando i pacchetti di attività nei ruoli attuali, scoprendo compiti specifici che l’IA può aumentare e scatenando i lavoratori tecnici e non tecnici per innovare più velocemente. Utilizzando il Occupational Information Network (O * NET), basato su uno standard governativo statunitense utilizzato per classificare i lavoratori in categorie professionali, abbiamo analizzato 73 categorie di lavoro in 16 cluster di carriera e abbiamo scoperto che tutti i cluster sarebbero influenzati da GPT-3., Scavando in categorie di lavoro, abbiamo scoperto che 51 può essere aumentata o completata da GPT-3 in almeno un compito, e 30 può utilizzare GPT-3 per completare due o più attività.
Alcune attività possono essere automatizzate, ma la nostra analisi mostra che le maggiori opportunità saranno di aumentare e amplificare la produttività e l’ingegno umani. Ad esempio, i professionisti delle comunicazioni vedranno la maggior parte delle loro attività di lavoro che coinvolgono la generazione di testo di routine automatizzata, mentre le comunicazioni più critiche come la copia degli annunci e i messaggi dei social media saranno aumentate dalla capacità di GPT-3 di aiutare a sviluppare linee di pensiero., Gli scienziati aziendali potrebbero utilizzare GPT-3 per generare grafici che informano i colleghi sulla pipeline di sviluppo del prodotto. Nel frattempo, per aumentare la ricerca di base e la sperimentazione, potrebbero consultare GPT-3 per distillare i risultati da una serie specifica di articoli scientifici. Le possibilità tra le discipline e le industrie sono limitate solo dall’immaginazione della tua gente.
Non lasciarti alle spalle.
Il tempo di prepararsi è ora. La prossima generazione di app aziendali non verrà eseguita su sistemi legacy e le aziende dovranno passare al cloud in modo più aggressivo di quanto non siano ora., Aspettare e vedere non va bene. A ottobre 1, OpenAI lancerà GPT-as-a-service, rendendo l’API disponibile per gli utenti beta. I leader adotteranno e adatteranno GPT-3 in pochi mesi, imparando dove funziona meglio o dove non funziona affatto. Avranno un vantaggio sulla riprogettazione dei lavori e sulle questioni di privacy, sicurezza e responsabilità sociale che circondano tutta l’IA. E nei prossimi due anni, puoi aspettarti di vederli mettere in produzione tutti i tipi di app, trovando opportunità di innovazione che metteranno i ritardatari ancora più indietro.