Quest’anno lo sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) ha suscitato un notevole clamore, come ci si aspetta da ogni nuova tecnologia emergente sul mercato. Secondo il rapporto di Gartner sull’hype cycle, le innovazioni di prodotto, come i biochip, le auto a guida autonoma e gli assistenti personali, hanno seguito “una progressione tipica dell’innovazione, dall’entusiasmo eccessivo a un periodo di disillusione fino alla comprensione della rilevanza e del ruolo dell’innovazione in un mercato o in un settore”.
Oggi, gli sviluppi più iconici e di prospettiva dell’intelligenza artificiale sono il trasformatore generativo pre-addestrato(ChatGPT) e l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP). Secondo il rapporto di Markets and Markets, si stima che le dimensioni del mercato dei chatbot aumenteranno da 2,6 miliardi di euro nel 2021 a 9,6 miliardi di euro nel 2026. Nel frattempo, secondo il rapporto di Market Research Future, il mercato degli IDP dovrebbe crescere da 1,35 milioni di euro nel 2022 a 13,58 milioni di euro entro il 2030.
In questa pubblicazione studieremo le definizioni e le caratteristiche di ChatGPT e IDP e i nuovi casi d’uso di queste due tecnologie.
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Definizione e caratteristiche di ChatGPT
Le opinioni su ChatGPT hanno invaso l’internet. Mentre alcuni hanno investito in questa tecnologia e sostengono che sia il miglior sviluppo di sempre, altri hanno criticato la tecnologia AI per aver sottratto posti di lavoro e distrutto i campi creativi. ChatGPT è un nuovo chatbot basato su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che comprende le richieste lasciate dagli utenti e crea risposte alle loro richieste. Per farlo, è stato pre-addestrato con un’ampia gamma di vocaboli e una vasta conoscenza generale. ChatGPT è in grado di fare previsioni, come le soluzioni di intelligenza artificiale, utilizzando i prompt per prevedere le informazioni che gli utenti stanno cercando. Può fornire informazioni di livello enciclopedico con dati elencati, come numeri di telefono e indirizzi. Inoltre, crea frasi originali con parole che imitano la scrittura umana. Ad esempio, tra marzo e aprile 2023, il quotidiano italiano “Il Foglio” ha pubblicato un articolo generato da ChatGPT al giorno sul suo sito ufficiale.
Tuttavia, l’accuratezza delle informazioni fornite da ChatGPT varia. Anche se puoi usare questo strumento per generare idee in campo creativo, probabilmente non vorrai chiedere una consulenza legale. Riteniamo che la vera abilità nell’utilizzo di questo sviluppo sia la qualità della richiesta. Quanto più accuratamente usi le parole in questo chatbot, tanto più riceverai risposte pertinenti.
L’impatto della ChatGPT sul mercato
L’LLM può essere applicato in diversi settori economici. L’impatto maggiore di questi modelli si è avuto nelle aree del marketing e del giornalismo, che sono sia sostenitori che detrattori della ChatGPT. Le persone che pensano che la ChatGPT distruggerà la necessità della scrittura umana non sono corrette. Il fact-checking, l’editing e la conferma che il tono di voce si adatti alla strategia del marchio sono i punti deboli di questa nuova tecnologia.
L’intelligenza artificiale genera testi che possono sembrare credibili. Tuttavia, nei settori in cui l’accuratezza è fondamentale, ricevere un output impreciso che suona come ciò che qualcuno ha detto, piuttosto che citazioni precise, può causare problemi.
Definizione e caratteristiche dell’IDP
L’IDP con la rete neurale convoluzionale (CNN) – uno dei primi modelli di deep learning – è stato sviluppato negli anni ’90. Questa tecnologia è stata utilizzata dalle banche per elaborare automaticamente gli assegni e dagli uffici postali per automatizzare l’inserimento degli indirizzi postali scritti a mano. La disciplina si è poi sviluppata in approcci basati sul riconoscimento ottico dei caratteri (OCR).
Oggi IDP applica diversi strumenti tecnologici sinergici. I moderni sistemi IDP si basano su tecniche di computer vision, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), deep learning e machine learning (ML). Vengono utilizzati per raccogliere informazioni da un documento, verificare che sia stato analizzato correttamente, estrarre i dati rilevanti ed eseguire un’elaborazione intelligente. Mentre l’OCR trascrive perfettamente gli errori, gli strumenti di elaborazione dei documenti, guidati dall’intelligenza artificiale, sono responsabili di una maggiore precisione e di miglioramenti permanenti.
Come già detto, l’obiettivo principale dell’IDP è quello di trasformare documenti non strutturati, semi-strutturati e strutturati in dati digitali utilizzabili. Secondo le statistiche, l’80% dei dati aziendali viene presentato in formati non strutturati, come e-mail, documenti cartacei, immagini e file PDF. I dati aziendali richiedono l’integrazione di diverse tecnologie per trasformarli in file leggibili dalla macchina. Ci sono anche molti settori in cui questa tecnologia può essere applicata, come quello bancario, logistico, manifatturiero, governativo, retail, ecc. Secondo l’indagine McKinsey Global Executives, il 70% degli intervistati ha dichiarato che le proprie organizzazioni stanno almeno sperimentando l’automazione dei processi aziendali in una o più unità o funzioni aziendali.
L’impatto dell’IDP sul mercato
La tecnologia IDP ha avuto il maggiore impatto sul settore bancario. A seconda dei clienti chiave, una tipica azienda bancaria può avere diversi dipartimenti, come quello delle assicurazioni, del recupero crediti e filiali separate per i clienti aziendali e privati.
In passato, i processi manuali interni relativi ai documenti impedivano la riduzione dei costi e l’acquisizione di nuovi clienti. I dirigenti bancari hanno dichiarato di essere preoccupati per il tempo e per lo spreco di risorse nell’elaborazione manuale dei dati dei consumatori. Alcune banche hanno visto ridursi la loro quota di mercato, perdendo a favore di alternative moderne che hanno catturato l’attenzione dei clienti più giovani.
Oggi un numero sempre maggiore di banche applica i moderni sistemi IDP per gestire efficacemente i flussi documentali. Gli impiegati che lavorano nelle filiali non passano più ore a inserire manualmente i dati. La maggior parte dei documenti viene digitalizzata immediatamente, senza la necessità di raccogliere i documenti e solo successivamente di digitalizzare la carta. L’elaborazione automatizzata dei documenti ha aiutato il settore bancario a ridurre i rischi associati ai costi irrecuperabili e ai processi obsoleti.
Casi d’uso di IDP e ChatGPT
Per questa pubblicazione, abbiamo studiato come ChatGPT, l’LLM di nuova generazione, possa essere applicato ai mercati dell’IDP e dell’elaborazione di dati non strutturati (UDP).
Riteniamo che l’LLM possa migliorare l’IDP e l’UDP nei seguenti modi:
- Classificazione dei documenti
ChatGPT può essere utilizzato per classificare i documenti in base alla loro struttura o al loro contenuto. Ad esempio, può essere addestrato a distinguere tra diversi tipi di fatture. È anche in grado di riconoscere se un file è un contratto o un’e-mail.
- Riconoscimento di entità denominate (NER)
ChatGPT è in grado di identificare ed estrarre entità nominate, come persone, organizzazioni e indirizzi dai documenti. Questa funzione può essere utilizzata quando devi identificare i soggetti chiave di un contratto o estrarre le informazioni di contatto dai biglietti da visita.**
- Estrazione del testo
ChatGPT può essere utilizzato per estrarre informazioni da immagini o documenti scansionati utilizzando la tecnologia OCR. Questa funzione può aiutare a estrarre informazioni dai moduli e a digitalizzare i documenti cartacei.
- Riassunto del testo
ChatGPT può essere utilizzato per creare riassunti di lunghi documenti o e-mail. Ad esempio, per fornire una panoramica di alto livello su un contratto o per riassumere un articolo di cronaca. Questo potrebbe essere utile per le persone che hanno bisogno di capire rapidamente il contenuto di un documento senza doverlo leggere per intero.
- Analisi del sentimento
ChatGPT può essere utilizzato per analizzare i dati di testo per ottenere approfondimenti. Ad esempio, per capire il sentiment dei clienti nelle recensioni o per identificare gli argomenti di cui si parla sui social media. Questa tecnologia potrebbe fornire alle aziende preziose informazioni per aiutarle a prendere decisioni migliori.
Conclusioni
Negli ultimi anni la ChatGPT e l’IDP hanno avuto un forte impatto su diversi settori commerciali, in particolare su marketing, giornalismo, finanza e logistica. L’uso di ChatGPT e IDP rende l’elaborazione dei documenti, che richiede molto tempo, monotona e noiosa, più semplice e meno soggetta a errori manuali. In questo modo, i dati in una varietà di formati diventano più efficaci, favorendo una maggiore produttività ed efficienza operativa.
La tecnologia IDP risponde all’esigenza del mercato di elaborare grandi volumi di documenti semi-strutturati e non strutturati con maggiore precisione e velocità. Nel frattempo, lo sviluppo dei chatbot mira a fornire assistenza ai clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, a costi operativi inferiori, operazioni self-service e coinvolgimento dei clienti su più canali.
Insieme, ChatGPT e IDP possono dare grandi risultati: migliorare l’accuratezza dell’estrazione dei dati, rispondere a comandi in linguaggio naturale su informazioni aziendali critiche e creare facilmente nuove applicazioni UPD e AI. Inoltre, le piattaforme IDP che utilizzano la funzionalità ChatGPT possono anche migliorare l’identificazione dell’intento del cliente, riassumere le conversazioni, rispondere alle domande dei clienti e indirizzarli verso le risorse.