Francesca Lazzeri da Boston a Milano per parlare di intelligenza artificiale al MediaTelling. Carriera a Microsoft come data scientist ed oggi dirige un team di data scientist e engineering per creare applicazioni di GenIA. Apre l’intervento dicendo che “l’IA si basa sui dati per essere intelligente, dunque è fondamentale partire dal dato per capire il consumatore finale”. Aggiunge che L’IA non sostituirà l’essere umano, ma bisogna che noi tutti impariamo ad usarla in modo da migliorare nel contesto lavorativo.
Come l’IA sta cambiando il panorama digitale
Francesca Lazzeri precisa che la GenIA produce risultati facili da consumare per l’utente grazie alla forma del dialogo ed anche che l’IA non è stata creata da Microsoft, Google o Meta. “La storia del machine learning – dice – risale al 1936 quando è stata creata la Turing machine, modello matematico che permetteva di creare applicazioni”. Siamo arrivati alla GenIA grazie ad una nuova tipologia di algoritmo creato da Google. Invita a non avere paura di questi nuovi strumenti proprio perché tanto nuovi non lo sono.
Applicazioni di GenIA di Microsoft
Quattro le applicazioni che ha creato a Microsoft. Creative writing che aiuta a scrivere testi più velocemente. Image Creation, utile per creare visualizzazioni che rendono il testo più attraente per il consumatore finale. Costumer support, un chatbot che aiuta a risolvere i problemi dei consumatori. Code creation ideato per data scientist e sviluppatori perché suggerisce come scrivere il proprio codice.
“Quando Open IA ha lanciato i Large Language Models, le grandi aziende li hanno adottati in pochissimo tempo – spiega – il desiderio è aumentare la produttività degli addetti ed anche il loro benessere”.
Riporta il caso del dipartimento dell’istruzione del Nebraska che ha integrato GenAI apps nel portale degli studenti e degli insegnati. Gli insegnanti grazie ai nuovi strumenti di analisi dei dati, che riguardano gli studenti, possono creare piani di lezione personalizzate che si allineano ai punti di forza e di debolezza di ciascuno. In questo caso l’intelligenza artificiale riesce ad automatizzare compiti amministrativi, liberando tempo per gli educatori che possono concentrarsi su altri aspetti importanti dell’insegnamento.
The Global FoodBanking Network
Anche in questo caso la soluzione della The Global FoodBanking Network è un esempio, infatti grazie alla decisione di sviluppare una App basata su LLMs ha potuto i permettere alle filiere alimentari di minimizzare gli sprechi. “Grazie alla GFN App, le filiere hanno raggiunto un numero maggiore di persone (+32%), diminuito lo spreco di prodotti alimentari, e contribuito alla mitigazione del cambiamento climatico – precisa Lazzeri -. I dati hanno dimostrato che 54 filiere della rete GFN hanno fornito cibo a oltre 40 milioni di persone nel 2024, 10 milioni in più rispetto al 2022, consegnando 654 milioni di kg di cibo e prodotti alimentari, ovvero l’equivalente di 1,7 miliardi di pasti.
IA: sfide e considerazioni etiche
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