6' Lettura - Lettura tecnica
In questo articolo vedremo come è possibile e cosa serve per implementare ChatGPT all'interno della propria azienda, creando di fatto un proprio "ChatGPT" aziendale.
L'integrazione di un sistema di chatbot alimentato dall'intelligenza artificiale, come appunto ChatGPT, può portare notevoli vantaggi alle aziende, migliorando l'efficienza del servizio clienti, automatizzando le risposte alle domande frequenti e ottimizzando la comunicazione con i clienti.
Tuttavia, per implementare correttamente ChatGPT all'interno di un'organizzazione, è necessario seguire alcuni passaggi tecnici cruciali. In questo articolo, esploreremo i requisiti hardware e software, la selezione della piattaforma di ChatGPT, l'installazione e configurazione, l'integrazione con i sistemi esistenti e il processo di addestramento e valutazione dell'installazione.
1. Competenze richieste per l'implementazione di ChatGPT
Per implementare correttamente ChatGPT, è fondamentale avere una buona comprensione dei concetti di intelligenza artificiale (IA) e machine learning. Essere familiari con i concetti di Supervised learning e Unsupervised learning, algoritmi di classificazione e regressione, reti neurali e modelli di linguaggio sarà utile per comprendere il funzionamento di ChatGPT e come addestrarlo in modo adeguato per rispondere alle esigenze specifiche dell'azienda.
Inoltre, è utile comprendere le librerie o i framework specifici utilizzati per l'interfacciamento, ad esempio TensorFlow, PyTorch o API specifiche
È, inoltre, essenziale acquisire una conoscenza dettagliata dei principi fondamentali di ChatGPT e delle sue capacità. ChatGPT è basato su GPT (acronimo di Generative Pre-trained Transformer), un modello di linguaggio che utilizza reti neurali per generare testo coerente e umanamente comprensibile. Comprendere come funziona il modello, come viene addestrato e come viene generata la risposta è cruciale per poterlo implementare correttamente. Sul sito di OpenAI vengono messe a disposizione alcune risorse per esplorare l'argomento.
Pro, ma anche contro: conoscere i limiti di ChatGPT in materia di qualità di generazione degli output - e coerenza-incoerenza delle risposte in determinate situazioni - aiuta a capire quali misure adeguate adottare per compensare alle mancanze ancora presenti.
2. Passaggi tecnici necessari per l'installazione di ChatGPT a supporto dei flussi di business
Abbiamo parlato in un articolo dedicato dei tanti motivi per cui un'azienda potrebbe voler integrare il potere di ChatGPT internamente alla propria realtà è possibile installare il motore di GPT all'interno di piattaforme in grado di svolgere proprio questo lavoro.
Verificare i requisiti di implementazione
Il primo passaggio da attuare è verificare se il sistema hardware e software dell'azienda soddisfano i requisiti minimi per installare GPT. Lato hardware, è necessario un server o un ambiente di hosting con capacità di elaborazione sufficiente per gestire il carico di lavoro del chatbot. Inoltre, un'adeguata quantità di memoria e spazio di archiviazione è essenziale per l'installazione e l'esecuzione del modello di ChatGPT.
Lato software, è necessario un ambiente di sviluppo o di produzione che supporti il linguaggio di programmazione utilizzato per implementare ChatGPT. In generale, ChatGPT può essere implementato in diversi linguaggi di programmazione come Python, JavaScript o Java, quindi è importante assicurarsi che il sistema abbia installati i runtime e le librerie necessarie per il linguaggio scelto.
Scegliere la piattaforma su cui far girare ChatGPT
Per l'implementazione aziendale ci si può affidare alle principali piattaforme diffuse sul mercato come, tra le altre, OpenAI, Google Dialogflow, Microsoft Azure Bot Service. La scelta dipenderà dalle esigenze specifiche dell'azienda, dal budget e dalla flessibilità richiesta, che non analizzeremo in questo articolo.
Scelta la piattaforma, l'installazione e configurazione del sistema può richiedere l'installazione di librerie specifiche o il download di pacchetti software (di solito forniti dalla piattaforma stessa insieme a guide dettagliate).
Integrare ChatGPT con i sistemi aziendali
A questo punto si passa all'integrazione di ChatGPT con i sistemi aziendali. Questo passaggio è molto delicato perché richiede attenzione per una comunicazione fluida e coerente con i clienti. Possono essere interfacciati sistemi CRM (Customer Relationship Management), database di prodotti o qualsiasi altro sistema che memorizzi le informazioni utili per il chatbot. Possono essere richieste API personalizzate o strumenti di integrazione offerti dalla piattaforma. Anche qui, le specifiche su come fare dipendono da piattaforma a piattaforma e vengono fornite dal provider.
La fase di addestramento del modello
Completata questa fase di installazione e integrazione si passa alla fase di addestramento. Qui entrano in gioco le competenze in machine learning, con la conoscenza delle best practice per l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli di ChatGPT. L'addestramento di ChatGPT richiede l'utilizzo di un grande set di dati di testo e il bilanciamento tra l'adattamento ai dati di addestramento e la generazione di risposte coerenti e generalizzabili.
Una checklist molto semplificata dei passaggi necessari per effettuare un buon training del motore è la seguente:
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Accesso alla piattaforma;
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Identificazione dei casi d'uso: Definire i casi d'uso specifici in cui si desidera utilizzare ChatGPT all'interno dell'azienda. Ad esempio, potrebbe essere il supporto clienti, la generazione di lead o la gestione delle risorse umane;
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Raccolta dei dati: Raccogliere i dati pertinenti per il training del modello di ChatGPT. Questi dati possono includere conversazioni precedenti con i clienti, domande frequenti o informazioni specifiche sull'azienda;
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Preparazione dei dati: Pulire e organizzare i dati raccolti per prepararli al training del modello. Rimuovere informazioni sensibili o private e strutturare i dati in modo coerente;
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Training del modello: Utilizzando i dati raccolti, è possibile formare il modello di ChatGPT per rispondere alle domande e interagire con i clienti in base alle esigenze aziendali. Questo può essere fatto attraverso l'uso di prompt, che sono esempi di conversazioni con cui si vuole che il modello impari a interagire;
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Valutazione e iterazione: Valutare le risposte generate dal modello e iterare il processo di training per migliorare le performance del modello. Questo può richiedere un feedback continuo e un'analisi delle risposte per rendere il modello sempre più preciso e pertinente.
3. Quando vale la pena installare ChatGPT in azienda
L'integrazione di ChatGPT in azienda richiede una pianificazione accurata e una personalizzazione minuziosa per poter ottenere i migliori risultati. È uno strumento che fa molta gola per via delle tante applicazioni a cui si presta, ma non tutti i contesti aziendali si prestano all'utilizzo di un chatbot basato su IA o per ragioni pragmatiche (non serve) o tecniche (è troppo complesso implementarlo) o logiche (il rapporto costo/beneficio non è positivo).
Se l'azienda lavora con testi e/o documenti o little o big data (abbiamo scritto un articolo specifico su ChatGPT e la data analysis) ChatGPT può essere applicato.
È necessario valutare attentamente se - e come - l'implementazione di ChatGPT può portare effettivi benefici all'azienda e ai clienti prima di procedere. Queste alcune domande a cui rispondere prima di procedere:
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Definire gli obiettivi specifici che si desidera raggiungere con l'utilizzo di ChatGPT, come ad esempio migliorare il servizio clienti o ottimizzare la lead generation.
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Che valore in più si vuole dare dalla personalizzazione delle risposte fornite dal motore - quindi come si vuole addestrare a rispondere il modello;
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Come monitorare le prestazioni del modello di ChatGPT e quanto tempo si è in grado di dedicare.
In molti casi, con un giusto studio dello strumento e conoscendo le basi del prompt engineering è possibile utilizzare con successo anche ChatGPT attraverso la sua versione web.
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