Come l'IA generativa sta cambiando il panorama delle startup

Immagina un'intelligenza artificiale (IA) che non sia solo un aiutante ma un creatore, che possa codificare, disegnare loghi e scrivere testi che riecheggiano il tuo marchio. L'IA generativa sta rendendo tutto questo una realtà per le startup. Ma le startup non sono solo consumatori di questa tecnologia: sono in prima linea nella sua produzione.

Startup innovative come HuggingFace, Stability.ai e Anthropic sono esempi di come sfruttare l'IA generativa sviluppando e fornendo gli strumenti che alimentano le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Ecco come le startup possono sfruttare, contribuire e utilizzare l'IA generativa per un percorso pronto per il futuro.

Comprendere l'IA generativa

L'IA generativa è un sottoinsieme dell'IA. Utilizza algoritmi di machine learning per generare contenuti originali come immagini, testo, musica o dati sintetici in base ai dati su cui è stata addestrata. A differenza della precedente IA programmata basata su regole, l'IA generativa ora apprende e si adatta a diverse attività.

Perché è adatta a te?

Nel frenetico mondo delle startup, spesso devi affrontare blocchi creativi, esaurimento di risorse e attività travolgenti, il tutto in appena 24 ore. E può essere dura. L'IA generativa interviene per aiutarti a rimanere all'avanguardia e competitivo:

●      Innova i prototipi di progettazione e genera informazioni aziendali.

●      Automatizza processi come la generazione di contenuti, l'immissione dei dati e il servizio clienti.

●      Accelera l'analisi dei dati per offrire consigli personalizzati ai clienti.

Fondamentalmente, i modelli di IA generativa apprendono da diversi set di dati, riconoscendo schemi e strutture. Usano un "prompt" per creare dati nuovi e unici. Tuttavia, è essenziale notare che questi modelli funzionano ricombinando i modelli/dati che hanno visto in precedenza durante la fase di addestramento, che vengono poi restituiti all'utente.

La scelta del modello giusto in base al caso d'uso previsto è essenziale, poiché i modelli variano in termini di funzionalità. Ad esempio, alcuni modelli sono specializzati nella generazione di immagini, altri nella creazione di testo o nell'elaborazione audio, e ciascuno è personalizzato per una particolare attività generativa. Allineando la selezione alle loro esigenze, le startup possono assicurarsi di utilizzare il modello più efficace per i loro obiettivi.

Impatto dell'IA generativa sulle startup 

Oltre 210 startup basate sull'IA generativa hanno sperimentato cambiamenti significativi nell'automazione delle attività, nell'innovazione del design e nell'ideazione di prodotti adatti al mercato, aumentando l'efficienza strategica.

Genera nuove idee di prodotto

L'IA generativa supporta il processo di ideazione del prodotto consentendo alle startup di esplorare nuovi concetti e funzionalità in modo più efficiente. Tuttavia, questo processo spesso prevede la collaborazione di diversi modelli e strumenti di intelligenza artificiale, inclusi i modelli di machine learning (ML) per l'analisi e l'IA generativa per i risultati creativi.

Ecco alcuni modi in cui l'IA generativa contribuisce all'ideazione del prodotto:

• Analisi delle tendenze del mercato e del comportamento degli utenti: le startup possono sfruttare modelli ML basati sull'analisi per identificare i modelli di comportamento degli utenti e le tendenze dei mercati emergenti. Queste informazioni servono come base per comprendere cosa piace ai consumatori.

• Migliorare l'ideazione con le descrizioni generate: gli strumenti di IA generativa, come HAQM Bedrock, consentono alle startup di creare descrizioni automatiche dei prodotti basate sulle informazioni ricavate dai loro dati. Questo processo consente di risparmiare tempo e ispira nuove idee esplorando vari temi, funzionalità e stili. Scopri di più sull'automazione della generazione delle descrizioni dei prodotti con HAQM Bedrock.

• Analisi della concorrenza: l'IA generativa aiuta ad analizzare le offerte della concorrenza sintetizzando i dati in informazioni fruibili. Ciò consente alle startup di scoprire le lacune del mercato e generare idee innovative su misura per le esigenze degli utenti.

Sebbene l'IA generativa fornisca un supporto rapido e scalabile per alcuni aspetti dell'ideazione del prodotto, come la generazione delle descrizioni dei prodotti o funzionalità di brainstorming, funziona al meglio con strumenti di analisi e competenze di dominio.

Il risultato? Le startup possono accelerare lo sviluppo dei prodotti sfruttando l'IA generativa per l'esplorazione creativa, le informazioni basate sui dati e l'efficienza operativa.

Codice generato dall'intelligenza artificiale

L'IA generativa può aiutare a colmare il divario tra progettazione del prodotto, test e implementazione pronta per la produzione, assistendo lo sviluppo e la prototipazione del prodotto. Ecco come contribuisce:

• L'IA generativa genera rapidamente frammenti di codice iniziali, fornendo una base per lo sviluppo di nuove funzionalità di prodotto. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sul perfezionamento e sulla personalizzazione del codice per esigenze specifiche anziché iniziare da zero.

• I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) avanzati generano frammenti di codice sensibili al contesto che si allineano a requisiti specifici. Ciò migliora la qualità del codice, riduce gli sforzi di debug e accelera lo sviluppo.

• Gli strumenti di IA generativa come HAQM Q Developer possono aiutare in modo significativo la produttività degli sviluppatori aiutando a creare test unitari basati su istruzioni di testo. Ciò consente agli sviluppatori di generare rapidamente casi di test pertinenti su misura per la loro base di codice, riducendo il tempo impiegato nella stesura manuale dei test. Dando agli sviluppatori il controllo e offrendo indicazioni sulla creazione dei test, HAQM Q Developer consente ai team di concentrarsi sul perfezionamento e sull'esecuzione dei test in modo efficiente, garantendo una qualità del codice superiore e iterazioni più rapide.

• L'IA generativa accelera le pratiche Infrastructure-as-Code (IaC), un aspetto fondamentale dell'implementazione moderna delle applicazioni. Strumenti come HAQM Q aiutano gli sviluppatori a scrivere e risolvere i problemi delle configurazioni Terraform in modo efficiente, offrendo consigli per miglioramenti in base al contesto. Automatizzando l'IaC, l'IA generativa supporta la creazione di ambienti cloud scalabili, coerenti e sicuri, una best practice in DevOps. Scopri di più sull'accelerazione dello sviluppo di Terraform con HAQM Q.

Il risultato? La produttività degli sviluppatori è aumentata dell'88%, il tempo per la generazione del codice è passato dal 35% al 40% e il tempo per la rifattorizzazione del codice è passato dal 20% al 30%.

Ad esempio, Ancileo, fornitore leader di soluzioni tecnologiche sicure e personalizzabili per assicuratori, riassicuratori, broker e partner affini, utilizza HAQM Q per aiutare gli sviluppatori a comprendere le basi di codice esistenti e a risolvere i problemi direttamente nel loro IDE. Ciò consente ai team di ridurre del 30% i tempi di risoluzione dei problemi relativi alla codifica.

Automatizza la creazione di contenuti

Dalla ricerca esigente alla creazione di una copia perfetta, la creazione di contenuti è estremamente impegnativa. Richiede tempo ed esperienza. Immagina di reindirizzare queste risorse per migliorare la qualità e la coerenza della tua produzione. È qui che l'IA generativa allevia questi carichi.

Per automatizzare la creazione di contenuti per materiali di marketing, post sui social media e pubblicità:

• Utilizza Claude di Anthropic per semplificare la creazione di contenuti. Claude offre una soluzione altamente efficiente per generare contenuti contestualmente pertinenti allineati al marchio. Le sue funzionalità consentono di produrre contenuti versatili nello stile unico di un marchio, migliorando la produttività e la coerenza del canale.

• Per la generazione di immagini, sfrutta i modelli di diffusione stabile di Stability.ai. Questi modelli sono progettati per produrre immagini di alta qualità con prestazioni ottimizzate, bassa latenza ed efficienza in termini di costi, il che li rende ideali per applicazioni che richiedono contenuti visivamente coinvolgenti.

Il risultato? La scalabilità economica della startup, una maggiore attenzione alle attività ad alto valore e una garanzia superiore della qualità dei contenuti. Promemoria: utilizza istruzioni chiare ed esplicite per guidare il tuo modello di IA generativa per contenuti altamente pertinenti e di qualità.

Ottimizza i processi interni

L'IA generativa offre un immenso potenziale per l'ottimizzazione dei processi interni migliorando l'accesso alle informazioni, semplificando i flussi di lavoro e migliorando il processo decisionale. Ecco come:

• Gli LLM aiutano ad analizzare grandi volumi di dati di testo, identificando informazioni e schemi chiave che possono essere utilizzati per migliorare l'efficienza.

• La generazione con recupero aumentato (RAG) migliora le funzionalità degli LLM recuperando informazioni contestuali pertinenti, riducendo le imprecisioni e garantendo che le risposte siano più affidabili e fondate su dati fattuali.

• Strumenti come HAQM Q for Business, disponibile tramite HAQM Bedrock, consentono alle startup di automatizzare le attività ripetitive e migliorare la produttività offrendo un'assistenza intelligente e sensibile al contesto.

Il risultato? Libera tempo per lavori più strategici automatizzando attività come rispondere ai commenti sui social media, assumere dipendenti e analizzare le trascrizioni dei feedback degli utenti su larga scala.

Claude di Anthropic, parte della suite HAQM Bedrock, è un potente modello di IA generativa progettato per attività avanzate come il riepilogo di documenti, l'analisi dei dati e la generazione di output strutturati. Supporta gli sviluppatori nella creazione di soluzioni su misura fornendo approfondimenti e consigli basati su richieste di input specifiche.

Ad esempio, Claude consente agli sviluppatori di progettare sistemi che sfruttano la sua ampia finestra di contesto per gestire set di dati complessi, consentendo flussi di lavoro più efficaci. L'ampia finestra di contesto del modello, ovvero il numero di token di input che può elaborare in una singola richiesta, lo rende particolarmente efficace per riepilogare documenti lunghi o generare informazioni da set di dati estesi. Scopri di più sulla progettazione dei prompt con Claude su HAQM Bedrock.

Suggerimenti personalizzati

La personalizzazione aumenta le entrate aziendali del 40% e affascina il 76% dei consumatori. Con l'IA generativa, le startup velocizzano i loro sistemi di raccomandazione, offrendo suggerimenti personalizzati su prodotti o contenuti. Ecco come:

• Raccoglie i dati degli utenti, identifica le tendenze comportamentali e utilizza modelli di intelligenza artificiale come GPT-3 per analizzare gli schemi di comportamento degli utenti. Questo aiuta a generare e-mail personalizzate, contenuti di marketing e raccomandazioni di prodotti.

• Mentre l'IA generativa eccelle nella creazione di messaggi personalizzati, i motori di raccomandazione spesso si affidano a filtri collaborativi o reti neurali per suggerire prodotti o contenuti.

• Il feedback costante sulle interazioni degli utenti aiuta a perfezionare le raccomandazioni, aumentandone la pertinenza nel tempo.

Il risultato? Strategie di marketing ottimizzate, migliore segmentazione dei clienti e migliore esperienza utente per aumentare il coinvolgimento e le entrate. Ad esempio, Netflix utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le abitudini di visualizzazione e personalizzare i consigli, garantendo contenuti pertinenti per ogni utente.

Migliora l'esperienza del cliente

L'IA/ML aumenta la soddisfazione dei clienti di oltre il 10% nel 75% delle organizzazioni. Questo salto è attribuito ai chatbot intelligenti basati sull'intelligenza artificiale che offrono un coinvolgimento personalizzato e in tempo reale dei clienti. Lo fanno elaborando istantaneamente le domande degli utenti e creando risposte basate sulle interazioni passate.

Per migliorare ulteriormente il servizio clienti, puoi integrare l'IA nei punti di contatto con i clienti: utilizza le API per creare un'esperienza omnicanale unificata, garantendo interazioni coerenti con i clienti su dispositivi e piattaforme. I sistemi basati sull'IA generativa possono aiutare a creare flussi di lavoro di comunicazione senza interruzioni che migliorano l'accessibilità e la comodità.

Ad esempio, Dazerolab sfrutta HAQM Bedrock per fornire una solida piattaforma per migliorare il coinvolgimento dei clienti. La loro soluzione utilizza l'IA generativa per consentire alle aziende di sviluppare applicazioni intelligenti che analizzano le interazioni con i clienti, identificano i punti deboli e forniscono suggerimenti personalizzati. Questo approccio aiuta le aziende a migliorare la soddisfazione dei clienti, ridurre il tasso di abbandono e fidelizzare il marchio. Scopri di più sul caso d'uso dell'IA generativa di Dazerolab.

Un altro ottimo esempio è come Perplexity AI abbia collaborato con AWS per lanciare Perplexity Enterprise Pro, un motore di risposta basato sull'intelligenza artificiale progettato per migliorare la produttività aziendale garantendo al contempo la sicurezza dei dati. Questa collaborazione consente alle organizzazioni di accedere in modo efficiente a informazioni aggiornate e affidabili, migliorando il coinvolgimento dei clienti e i processi interni.

La capacità della piattaforma di analizzare dati estesi e generare risposte precise consente alle aziende di rispondere prontamente alle esigenze dei clienti, migliorando l'esperienza complessiva del cliente.

IA generativa nell'istruzione: migliorare le esperienze di apprendimento

L'IA generativa sta facendo passi da gigante nell'istruzione personalizzando le esperienze di apprendimento, semplificando le attività amministrative e consentendo ai docenti di concentrarsi maggiormente sul successo degli studenti. Con gli strumenti avanzati di intelligenza artificiale di AWS, le istituzioni e le startup edtech possono sfruttare l'IA generativa per innovare e migliorare i risultati nell'istruzione.

Ad esempio, Kytes sfrutta i servizi di IA generativa di AWS per trasformare il modo in cui i contenuti didattici vengono distribuiti e accessibili. Utilizzando l'infrastruttura scalabile di AWS e i modelli avanzati di IA generativa, Kytes personalizza i materiali didattici per soddisfare le esigenze specifiche dei singoli studenti.

Grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale, Kytes genera quiz personalizzati, piani di lezione e feedback, creando un ambiente di apprendimento dinamico e coinvolgente. La loro piattaforma aiuta anche gli educatori ad analizzare le prestazioni degli studenti in tempo reale, consentendo interventi proattivi e migliori risultati di apprendimento. Scopri di più su Kytes e l'IA generativa di AWS.

IA generativa in vari settori

La domanda di IA generativa è in aumento in molti settori. Un rapporto afferma che entro il2027, oltre il 50% dei modelli di IA generativa utilizzati dalle imprese saranno specifici per un settore o una funzione aziendale, rispetto a circa l'1% nel 2023. Ciò evidenzia la rapida adozione da parte delle aziende di modelli di IA generativa su misura.

Settore sanitario

Con una crescita a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 36,7% dal 2023 al 2030, l'IA generativa facilita l'assistenza personalizzata ai pazienti, l’individuazione precoce delle malattie e una diagnosi precisa. Sostituisce i tradizionali processi manuali come le cartelle cliniche cartacee dei pazienti, le macchine assistite dall'uomo, la raccolta manuale dei campioni, ecc.

I modelli di IA generativa, come Generative Adversarial Networks (GAN) e Variational Autoencoders (VAE), analizzano le strutture molecolari e le immagini mediche per suggerire potenziali farmaci per un trattamento efficace. Ad esempio, Insilico Medicine ha esplorato con successo i vantaggi dei GAN quantistici nella chimica generativa, migliorando l'efficienza e l'accuratezza della progettazione dei farmaci.

Utilizzando queste tecniche avanzate di intelligenza artificiale, i ricercatori possono generare nuove strutture molecolari, prevederne le interazioni e accelerare lo sviluppo di trattamenti efficaci. Questo approccio riduce i tempi e i costi dei metodi tradizionali di scoperta dei farmaci e apre nuove strade per la medicina personalizzata e la gestione di malattie complesse. Scopri di più.

Ad esempio, se un modello di intelligenza artificiale rileva degli schemi in una radiografia polmonare indicativi di un cancro, suggerisce una possibile diagnosi. Quindi analizza i dati molecolari sui farmaci per proporre trattamenti, come la chemioterapia specifica efficace per casi simili. Ciò accelera la scoperta dei farmaci con una maggiore precisione ed efficienza sanitaria attraverso piani di trattamento personalizzati derivati dai dati dei singoli pazienti.

Il problema? L'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria esistente richiede sostanziali modifiche all'infrastruttura e ai processi. La riservatezza dei dati, l'interpretabilità dei modelli e la necessità di set di dati di formazione estesi e di alta qualità devono essere risolti.

Una startup di scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale, Insilico Medicine ha progettato, sintetizzato e convalidato un nuovo farmaco candidato per il trattamento della fibrosi polmonare idiopatica. Grazie all’uso di HAQM SageMaker, l'azienda ha ridotto il tempo necessario per implementare nuovi modelli da 50 giorni a 3 giorni, accelerando notevolmente la scoperta di nuovi farmaci candidati e migliorando l'efficienza operativa del suo team di prototipazione rapida.

Servizi finanziari

L'IA generativa aiuta gli analisti finanziari perché gli LLM mostrano notevoli capacità di riepilogo o estrazione di informazioni chiave dai dati. Ciò integra i metodi tradizionali come l'analisi dei rendiconti profitti/perdite e dei bilanci, consentendo al contempo un processo decisionale più rapido e in tempo reale.

L’approccio di HAQM Chronos consente previsioni probabilistiche campionando più percorsi futuri sulla base di dati storici. I modelli Chronos sfruttano un ampio corpus di serie temporali e dati sintetici disponibili al pubblico generati tramite processi gaussiani, offrendo una potente soluzione basata sui dati per previsioni accurate in varie applicazioni.

Media e intrattenimento

Con una crescita con un CAGR del 26,3% dal 2022 al 2032, l'IA generativa facilita la creazione di contenuti, dalle trame per film e programmi TV alla musica e all'arte, generando così contenuti ricchi per gli utenti. Ha ridotto la dipendenza dalla creatività umana, i costi elevati e la creazione dispendiosa in termini di tempo. Gli LLM eccellono nella generazione di contenuti scritti per contenuti testuali.

Ad esempio, Luma AI, una startup di design nota per le sue capacità di ricostruzione e modellazione 3D, utilizza l'intelligenza artificiale avanzata per creare video di alta qualità a partire da istruzioni di testo o immagini. Sfruttando tecniche come i campi di radianza neurale (NERF), Luma AI consente visualizzazioni 3D realistiche ampiamente utilizzate nei settori dei giochi, della produzione cinematografica e della realtà virtuale.

Questa tecnologia riduce il tempo e le risorse necessarie per la modellazione 3D tradizionale, rivoluzionando la creazione di contenuti per i media e l'intrattenimento. Scopri di più sulle funzionalità di Luma.

Progettazione e produzione

Con una crescita con un CAGR del 36% dal 2023 al 2032, l'IA generativa ha trasformato il modo in cui progettiamo e prototipiamo i prodotti e reso più efficiente il processo della catena di approvvigionamento. Ciò significa che possiamo creare prodotti migliori più velocemente e a un costo inferiore.

Sostituisce tecniche manuali obsolete, come la prototipazione fisica e i test di prova ed errore per la progettazione. La dipendenza dai dati storici e dall'intuito umano per la previsione della gestione della catena di approvvigionamento ha causato ritardi. Queste erano inefficienti, soggette a errori e costose.

I modelli di intelligenza artificiale, come le GAN, accelerano la prototipazione generando progetti innovativi a partire da modelli di dati appresi. Gli autoencoder, tuttavia, analizzano dati complessi per prevedere la domanda con precisione, ottimizzando la logistica.

L'IA generativa guida l'innovazione nel settore ingegneristico migliorando l'efficienza operativa e fornendo informazioni precise e fruibili. Un esempio notevole è la soluzione di intelligenza artificiale generativa Infosys, costruita su HAQM Bedrock, che trasforma le operazioni di manutenzione aeronautica.

Utilizzando l'IA generativa, Infosys ha sviluppato una soluzione che analizza grandi quantità di dati aeronautici per identificare le esigenze di manutenzione in modo proattivo. Prevedendo i potenziali problemi prima che si verifichino, la soluzione riduce al minimo i tempi di inattività, ottimizza i programmi di riparazione e migliora l'affidabilità complessiva degli aeromobili. Scopri di più sulla manutenzione aeronautica basata sull'intelligenza artificiale di Infosys.

Decodifica domani, HAQM AWS oggi

L'IA generativa sta rapidamente rimodellando le organizzazioni, offrendo loro un vantaggio aiutandole a lavorare in modo più efficiente, a prendere decisioni migliori e a generare nuove idee. Per iniziare il tuo viaggio verso l'IA generativa, AWS Activate è progettato esclusivamente per startup come la tua.

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