L'evoluzione dell'implementazione dell'IA

Stiamo assistendo a un cambiamento fondamentale nel modo in cui le organizzazioni implementano l'intelligenza artificiale. L'attenzione si sposta dalle semplici interfacce di chat autonome verso soluzioni aziendali integrate potenziate da ecosistemi low-code e connettività API strutturata.

1. Sintesi e controllo delle immagini

I moderni modelli di generazione di immagini (come DALL-E) combinano CLIP (per comprendere gli embedding testuali) e Attenzione diffusa (per generare l'output visivo). Tuttavia, per un uso aziendale, sicurezza e governance sono fondamentali.

• Meta-prompt: Istruzioni a livello di sistema che definiscono i confini del contenuto prima che il prompt dell'utente venga elaborato.
• Elenco di divieto: Filtraggi predefiniti che garantiscono che gli output siano adatti al lavoro e appropriati per determinati pubblici.

2. La rivoluzione low-code

Piattaforme come Microsoft Power Platform (Power Apps, Automate, BI) permettono lo sviluppo di applicazioni con linguaggio naturale, potenziando gli "sviluppatori civili".

• AI Builder: Fornisce modelli preconfigurati (ad esempio, elaborazione fatture) o modelli personalizzati per automatizzare compiti ripetitivi.
• Dataverse: Agisce come cervello centrale e sicuro dei dati per queste soluzioni integrate.

3. Chiamata di funzioni e connettività

I grandi modelli linguistici possono ora colmare il divario con strumenti esterni descrivendo le funzioni come oggetti JSON.

Il modello identifica la necessità di uno strumento esterno, formatta la richiesta con precisione, e l'applicazione esegue la chiamata API per recuperare dati in tempo reale, fornendoli nuovamente al modello per la sintesi.