Il futuro dell’AI generativa passa da Imola
Il 20 maggio si è tenuto presso il Nuovo Circondario Imolese il secondo appuntamento del ciclo dedicato all’intelligenza artificiale generativa organizzato in collaborazione con BOOM. Dopo l’incontro introduttivo dell’8 maggio, questa seconda sessione del workshop di Laboratorio Aperto - dal titolo “ChatGPT: funzionalità avanzate” - ha approfondito tecniche e casi d’uso concreti per imprese e professionisti.
Ospiti della giornata:
• Giorgio Lavalle, CRIF Consultant
• Nicolò Franceschi, CTO e co-founder di Pineapp
Dalla teoria alla pratica: prompt, tecniche e applicazioni aziendali
La prima parte dell’incontro, guidata da Nicolò Franceschi, ha messo a fuoco strumenti pratici per potenziare l’utilizzo dei modelli come ChatGPT: dal framework per la scrittura dei prompt, alle tecniche avanzate come Chain-of-Thought, self-reflection e QOP (Question + Output + Prompt), fino all’uso sicuro e consapevole dell’AI generativa nei contesti aziendali.
È emersa una verità fondamentale: l’efficacia dell’output dipende dalla qualità della domanda. L’AI non è una sfera magica, ma uno strumento che, se guidato correttamente, può diventare un acceleratore di produttività.
Il caso CRIF: un chatbot per le HR
La seconda parte, a cura di Giorgio Lavalle, ha mostrato come CRIF stia integrando l’AI generativa nei processi aziendali, con un focus su un progetto concreto: un chatbot interno per le risorse umane, capace di rispondere h24 alle domande dei dipendenti su ferie, policy, smart working e molto altro.
Un esempio di applicazione avanzata che sfrutta la tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation), garantendo risposte basate solo su documentazione interna e validata, con benefici evidenti:
• Riduzione delle attività ripetitive
• Migliore qualità del servizio interno
• Raccolta di insight per decisioni strategiche HR
I partecipanti all’evento si sono cimentati anche in attività pratiche durante l’evento, per sperimentare in prima persona l’uso di ChatGPT per l’analisi documentale. Alcuni esempi di attività proposte sono stati: embedding, trasformazione di documenti in formati ricercabili e interrogazione di basi di conoscenza per ottenere risposte più accurate e contestualizzate.
Un’AI più “umana” e utile
L’incontro ha confermato come le aziende stiano passando da un uso “consumer” dei tool AI a un’integrazione sempre più strutturata e sicura nei propri flussi di lavoro, con un occhio alla data governance e alla customizzazione dei modelli.
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