L'intelligenza artificiale (IA) è qualsiasi macchina dotata di un "quoziente intellettivo" che imita l'intelligenza e le capacità umane, compreso il pensiero creativo e la risoluzione dei problemi.
Si dice che il termine IA sia stato coniato da John McCarthy e Marvin Minsky, che, in un workshop al Dartmouth College nel 1956, lo definirono come:
La costruzione di programmi informatici che svolgono attività attualmente eseguite in modo più soddisfacente dagli esseri umani perché richiedono processi mentali di alto livello come l'apprendimento percettivo, l'organizzazione della memoria e il ragionamento critico
La costruzione di programmi informatici che svolgono attività attualmente eseguite in modo più soddisfacente dagli esseri umani perché richiedono processi mentali di alto livello come l'apprendimento percettivo, l'organizzazione della memoria e il ragionamento critico
Oggi la tecnologia dell'intelligenza artificiale è immensamente popolare, con software e hardware basati sull'IA utilizzati per vari usi personali e professionali. Questi includono l'uso di compagni IA (come Character AI) per sviluppare le competenze trasversali di un individuo, programmatori IA in coppia (come Github Copilot) per codificare più velocemente e sistemi IA per affrontare problemi globali come il cambiamento climatico.
In questo post del blog esploreremo alcune delle principali tecniche di IA, cosa sono e perché sono importanti.
10 tipi di tecniche di intelligenza artificiale
Le tecniche di intelligenza artificiale sono gli strumenti e i metodi utilizzati per costruire sistemi intelligenti, la formula fondamentale che conferisce all'IA qualità di intelligenza simili a quelle umane.
Ecco alcune delle tecniche di IA più diffuse:
Apprendimento automatico (ML)
Avrete sicuramente visto molte descrizioni di lavoro con il tag "IA/ML". Questo perché l'apprendimento automatico (ML) è una parte fondamentale del team di ricerca sull'IA nella maggior parte delle organizzazioni.
Con l'apprendimento automatico (ML), un motore di IA viene alimentato con una grande quantità di dati e riceve istruzioni specifiche per analizzare i dati e identificare i modelli. Questo aiuta a creare algoritmi che prevedono i modelli comportamentali degli esseri umani.
I casi d'uso tipici dell'IA negli algoritmi di apprendimento automatico sono i consigli sui prodotti che vedi sulle piattaforme di shopping online e gli algoritmi dei social media che decidono quali post ottenere il maggior numero di visualizzazioni e quali post potrebbero interessarti di più (in base alle tue abitudini di navigazione).
Prendiamo ad esempio i contenuti curati presenti nella pagina Esplora di Instagram: sono diversi per ogni account Instagram.
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono entrambi parti fondamentali dell'apprendimento automatico (ML). Il primo addestra gli algoritmi di IA utilizzando dati etichettati. Ad esempio, un provider di email potrebbe addestrare la propria funzionalità/funzione di filtraggio dello spam con dati etichettati come spam e non spam.
D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato si occupa di dati non etichettati e non organizzati, e l'IA svolge il lavoro pesante di classificare i dati e trovare modelli.
I negozi di e-commerce la utilizzano per consigliare prodotti ai consumatori sulla base di una serie di segnali derivanti dal loro comportamento di acquisto, tra cui i prodotti visualizzati, il tempo trascorso sulle pagine dei prodotti, i dati relativi ai clic, gli acquisti precedenti, la frequenza degli acquisti, le query di ricerca, i dati demografici e altro ancora.
Deep learning
Sottocampo dell'apprendimento automatico, questa tecnica di IA mira a imitare le reti neurali del cervello umano utilizzando il concetto di reti neurali artificiali (ANN).
Il deep learning funziona a livelli:
- Il primo livello viene alimentato con informazioni
- I livelli successivi (quelli che imitano i neuroni del cervello umano) analizzano le informazioni alla ricerca di modelli
- L'ultimo strato fornisce il risultato: una previsione o una possibile soluzione al problema
Le aziende di social media come Meta utilizzano l'IA di deep learning all'interno di sistemi di apprendimento rinforzato per identificare le immagini trigger estraendo informazioni visive dai post. Riconoscendo i modelli associati a contenuti trigger noti (ad esempio immagini di violenza e autolesionismo), l'IA può segnalare i post per un'ulteriore revisione da parte di moderatori umani.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Un'altra tecnica di IA molto diffusa è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un sottocampo del deep learning che si concentra sulle lingue. La NLP aiuta i motori di IA a comprendere la grammatica, la sintassi e le varie semantiche della struttura linguistica di una lingua per generare un linguaggio umano e rendere le conversazioni uomo-macchina più umane e meno robotiche.
È possibile trovare la PNL in applicazioni di IA come chatbot (ChatGPT), assistenti virtuali (Siri) e servizi di traduzione linguistica (Google Translate).
Pre-elaborazione del testo
La pre-elaborazione del testo è alla base di molte attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Comprende la pulizia, la trasformazione e la strutturazione dei dati testuali grezzi per prepararli all'analisi da parte degli algoritmi NLP.
La pre-elaborazione aiuta a rimuovere i dati non necessari, come gli errori di battitura, e a convertire le lettere maiuscole in minuscole. Ciò consente ai motori NLP di eseguire i propri algoritmi in modo più efficiente e fornire risultati più accurati.
Tagging delle parti del discorso (POS)
Un campo fondamentale della tecnica IA di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il tagging delle parti del discorso (POS) si concentra sull'etichettatura della funzione grammaticale di ogni parola all'interno di una frase - sostantivo, verbo, aggettivo e altro - nel linguaggio umano.
In quanto tale, funziona bene con altre tecniche di IA come il riconoscimento vocale e l'analisi del sentiment per capire il quoziente emotivo di un testo.
Un buon esempio di utilizzo di questa tecnica di IA sono i correttori ortografici basati sull'IA come Grammarly.
Riconoscimento di entità denominate (NER)
Il riconoscimento di entità denominate (NER) è un altro sottoinsieme del NLP. Come il NLP, che si occupa delle lingue, il NER si occupa di nomi, posizioni e altre entità.
Questo la rende un potente strumento per l'estrazione di informazioni. Si pensi ai servizi legali e investigativi: ricerca di entità finanziarie, identificazione di testimoni o monitoraggio dell'attività sociale per parole chiave specifiche.
Un altro caso d'uso professionale del NER è rappresentato dai chatbot del servizio clienti, che possono facilmente trovare informazioni rilevanti sull'attività dei clienti, come il loro piano tariffario e le conversazioni passate.
Analisi del sentiment
L'analisi del sentiment è una specializzazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che si concentra sulla comprensione dei modelli emotivi nella comunicazione. Cerca di determinare se il testo esprime sentimenti positivi, negativi o neutri.
Può essere utilizzata per analizzare dati testuali come post sui social media, recensioni dei clienti, sondaggi online, articoli di giornale e altro ancora, rendendola utile per i team di marketing. Può aiutarli a capire come le persone reagiscono al loro marchio e a condurre ricerche di mercato.
Visione artificiale
Questa tecnica di IA consente ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo. I media, tramite telecamere o scanner, vengono inviati al computer, che utilizza una combinazione di reti neurali di deep learning e capacità di elaborazione delle immagini per comprendere meglio l'immagine.
Questo gioca un ruolo chiave nelle auto a guida autonoma che possono navigare sulle strade (e rilevare oggetti) sulla base delle immagini inviate al motore IA dell'auto tramite le telecamere.
Automazioni e robotica
Qui, i metodi tradizionali di automazione e robotica sono potenziati dall'IA per rendere entrambi i campi più efficienti. Le capacità dell'IA sono integrate nei robot e nel software di automazione per aiutarli ad analizzare i dati provenienti dai sensori e dal loro ambiente.
Ciò consente ai robot di percepire gli oggetti e comprendere fattori quali lo spazio, il tempo e la risoluzione dei problemi, in modo da potersi adattare facilmente alle situazioni reali.
Un semplice esempio è il robot aspirapolvere. L'IA aiuta i robot aspirapolvere a mappare la casa ed evitare ostacoli come mobili, giocattoli per animali domestici o cavi elettrici.
L'applicazione delle tecniche di IA in vari settori
Le tecniche di IA discusse in questo post del blog possono essere utilizzate in vari settori, dal marketing alla sanità e persino all'aerospaziale.
- Assistenza sanitaria: l'apprendimento supervisionato può essere utilizzato per il riconoscimento delle immagini, come l'analisi di scansioni e referti. Ad esempio, è possibile aggiungere i propri referti all'AI Planet Medical Report Analyzer per ottenere una diagnosi rapida
- Marketing: L'apprendimento non supervisionato può essere utilizzato negli strumenti di marketing per mostrare annunci pubblicitari, aggiornare i feed dei social media e consigliare prodotti
- Vendita al dettaglio: la visione artificiale può essere utilizzata per monitorare le casse automatiche, mentre il NLP può essere impiegato per i chatbot
- Finanza: il deep learning e l'apprendimento supervisionato possono essere utilizzati per identificare frodi finanziarie e altre attività sospette
- Trasporti: La visione artificiale e la robotica basata sull'IA possono aiutare a perfezionare i riflessi e l'adattabilità delle auto a guida autonoma. Tesla, ad esempio, ha investito anni di ricerca per rendere le sue auto in grado di funzionare con il pilota automatico
- Agricoltura: La visione artificiale e il deep learning possono essere utilizzati per analizzare le colture alla ricerca di infestazioni e pianificare piani agricoli ottimali. Molte piattaforme come FarmSense e Go Micro hanno iniziato a farlo: quest'ultima converte persino la fotocamera dello smartphone in un microscopio per poter esaminare i parassiti
- Istruzione: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) tramite chatbot interattivi può essere utilizzata per formare gli studenti sulle lingue e altre competenze trasversali
- Sicurezza: il deep learning, il NLP e il NER possono essere utilizzati per estrarre informazioni, identificare immagini, individuare minacce e aiutare nella governance basata sull'IA
Sfide comuni e considerazioni etiche relative all'implementazione dell'IA
Come ogni nuova tecnologia, anche l'IA presenta una serie di sfide. Ecco alcune delle più importanti.
Preoccupazioni relative alla privacy
I motori e gli algoritmi di IA vengono addestrati su dati disponibili pubblicamente, il che può portare a violazioni della privacy dei dati e del copyright. Inoltre, molti strumenti di IA utilizzano i dati dei clienti per addestrare i propri algoritmi, il che può causare la fuga di dati medici o di informazioni sensibili dell'azienda.
I generatori di immagini IA sono noti anche per copiare (o essere fortemente ispirati) da opere reali di artisti digitali, causando un diffuso problema di violazione della proprietà intellettuale.
Equità e parzialità
I sistemi di IA possono perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, portando a risultati ingiusti o discriminatori.
Quando ChatGPT è stato reso disponibile al pubblico per la prima volta, sono state segnalate alcune criticità relative al rafforzamento degli stereotipi di genere esistenti. Quando gli veniva chiesto di medici e infermieri, il sistema presumeva che il medico fosse un "lui" e l'infermiere una "lei". Presumeva addirittura che le frasi contenessero un errore di battitura, piuttosto che interpretarle considerando la possibilità che il medico fosse una donna o l'infermiere un uomo.
Allucinazioni nei sistemi di IA spiegabili
A volte, un sistema di IA spiegabile (come ChatGPT o Anthropic Claude) genera output fattualmente errati o completamente inventati: in sostanza, "allucina".
Barra laterale: L'IA spiegabile (XAI) mira a rendere l'intelligenza artificiale, in particolare l'apprendimento automatico, più trasparente e comprensibile agli esseri umani. Comprendendo come un sistema di IA arriva alle sue risposte, possiamo identificare e correggere i pregiudizi o gli errori nel suo ragionamento.
Esistono diverse tecniche per ottenere la XAI. Alcune si concentrano sul rendere più interpretabile il funzionamento interno del modello di IA. Altre si concentrano sulla spiegazione delle singole decisioni prese dal modello.
Ciò può essere dovuto al fatto che l'algoritmo IA non è stato addestrato con dati sufficienti o perché è stato addestrato solo su un tipo di dati, il che lo porta a creare soluzioni o risultati che corrispondono al suo set di dati.
Questo è piuttosto comune quando le persone utilizzano l'IA per la ricerca. Ponete una domanda, magari una fonte, e essa crea uno scenario immaginario, come nell'esempio sopra riportato, in cui un utente chiede a ChatGPT dell'unico sopravvissuto del Titanic e essa inventa un incidente con un fornaio.
Allineamento IA
Aspetto fondamentale della ricerca sull'IA, l'allineamento dell'IA consiste nel creare sistemi di IA a beneficio degli esseri umani. I sistemi di IA possono avere conseguenze imprevedibili se i loro obiettivi non sono ben definiti e allineati al "bene comune".
Un semplice esempio di ciò è il modo in cui ChatGPT non risponde a domande razziste o discriminatorie. È quindi importante collegare le creazioni dell'IA a obiettivi che siano in linea con il benessere umano in senso lato.
Responsabilità
Il potenziale dell'IA spiegabile è innegabile. Dalle lezioni di codifica ai tutorial sulla riparazione delle automobili, può essere uno strumento potente per l'apprendimento e lo svolgimento di attività. Tuttavia, le stesse capacità possono essere utilizzate in modo improprio, diffondendo disinformazione o persino fornendo istruzioni per scopi distruttivi.
Ma cosa succede quando l'IA commette un errore? Chi è responsabile se una soluzione IA porta a conseguenze negative?
Per evitare tali conseguenze, è importante stabilire processi trasparenti e linee di responsabilità chiare. Abbiamo già iniziato a fare progressi in questo senso.
Il governo degli Stati Uniti, ad esempio, ha imposto alle aziende che operano nel settore dell'IA di condividere tutte le nuove scoperte con il governo federale, insieme ai risultati dei test di sicurezza e alle conclusioni.
Le tendenze attuali nell'intelligenza artificiale
È solo negli ultimi anni, in particolare negli anni 2020, che l'IA ha fatto passi da gigante. Alcune delle tendenze comuni che stiamo osservando nei campi dell'IA sono:
Analisi predittiva
Gli algoritmi di IA possono analizzare i dati per prevedere eventi o risultati futuri. Ciò trova applicazione in diversi campi, tra cui la finanza (proiezioni di flusso di cassa) e la vendita al dettaglio (previsione della domanda).
Strumenti come Cash Flow Frog, ad esempio, possono analizzare le entrate in tempo reale e fornire una stima dei profitti futuri.
Riconoscimento di modelli
Viene utilizzata nel riconoscimento delle immagini (auto a guida autonoma), nel rilevamento di anomalie (identificazione delle frodi) e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Tesla, ad esempio, utilizza l'IA per analizzare i modelli di traffico, utilizzando telecamere, radar e sensori a ultrasuoni per controllare l'ambiente circostante l'auto e reagire al traffico.
IA generativa
L'IA generativa ti aiuta a creare nuovi dati, come immagini, testo o musica, sulla base di modelli esistenti, ad esempio creando ritratti realistici di persone che non esistono.
Strumenti come Midjourney e Dall-E possono fornirti illustrazioni piuttosto interessanti basate su prompt di testo.
Chatbot
I programmi di IA conversazionale imitano la conversazione umana e possono essere utilizzati per il servizio clienti e l'apprendimento. Ad esempio, le aziende possono aggiungere chatbot ai propri siti web e alle proprie app, in modo che i clienti possano ottenere risposte rapide dal bot IA invece di attendere un rappresentante del servizio clienti.
Assistenti virtuali
Gli assistenti basati sull'IA, come Siri e Alexa, sono in grado di comprendere e rispondere ai comandi vocali, aiutando in attività come la pianificazione degli appuntamenti o il controllo dei dispositivi domestici intelligenti
Sistemi di raccomandazione
Gli algoritmi di IA suggeriscono prodotti, film e altro in base al comportamento e alle preferenze passate dell'utente.
Ad esempio, le piattaforme OTT come Netflix e Hulu utilizzano le abitudini di visualizzazione degli utenti (i generi che guardano, per quanto tempo guardano qualcosa e così via) per suggerire nuovi film o programmi.
Il futuro dell'intelligenza artificiale
Un potenziale futuro dell'IA prevede l'emergere di una superintelligenza, in cui le macchine superano le capacità umane in molti settori. Sembra un film di fantascienza, vero? Ma la maggior parte delle aziende che si occupano di ricerca sull'IA, comprese le grandi aziende tecnologiche come Google e Microsoft, stanno lavorando attivamente per realizzare questo futuro.
Ecco alcune tendenze comuni dell'IA che potrebbero diventare realtà in futuro:
- Intelligenza artificiale generale (AGI): Si tratta di uno scenario in cui l'IA è intelligente quanto gli esseri umani ed è in grado di affrontare i problemi in modo creativo utilizzando un pensiero originale. Ciò include attività creative come scrivere un romanzo da zero o comporre poesie emozionanti come quelle scritte dagli esseri umani e attività scientifiche come suggerire nuove ipotesi e progettare esperimenti
- Super intelligenza: Questo concetto fa un ulteriore passaggio in avanti, in cui l'IA diventa più intelligente degli esseri umani: pensiamo ad esempio alla possibilità di affrontare alcune delle sfide più grandi del mondo, tra cui il cambiamento climatico, la povertà e le malattie, e di ottimizzare processi che vanno oltre la comprensione umana
- La singolarità dell'IA: Immaginate un punto in cui lo sviluppo dell'IA accelera oltre la nostra capacità di controllarla o persino di comprenderla. Questa rapida crescita dell'intelligenza è ciò che rappresenta la singolarità. Alcuni ritengono che il raggiungimento dell'AGI potrebbe trigger la singolarità. Un'AGI, con le sue superiori capacità di risoluzione dei problemi, potrebbe migliorare rapidamente la propria intelligenza, portando a un'"esplosione dell'intelligenza" e iniziando a governare il mondo. Sembra distopico, vero?
Sebbene la singolarità sembri ancora lontana, molte persone se ne preoccupano. Sam Altman di OpenAI ha ammesso di essere spaventato dalle potenziali ramificazioni della singolarità dell'IA.
Ma tutti questi "futuri" sono ipotetici e potrebbero richiedere anni. Nel prossimo futuro, potremo vedere l'IA fare scalpore nel settore sanitario, nella ricerca e nell'Internet delle cose (IoT), con centri diagnostici basati sull'IA, analisi statistiche e auto a guida autonoma, solo per citarne alcuni.
Strumenti e risorse di IA più diffusi
Ora esploriamo alcune risorse di IA disponibili per l'uso quotidiano e vediamo come potete trarne vantaggio.
OpenAI
OpenAI è una società di ricerca senza scopo di lucro che si dedica a garantire che l'intelligenza artificiale sia a beneficio di tutta l'umanità. Il suo obiettivo a lungo termine è quello di garantire che "i benefici, l'accesso e la governance dell'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) siano ampiamente e equamente condivisi"
L'AGI è un tipo di IA che possiede capacità cognitive "simili a quelle umane" nella risoluzione dei problemi, nella creatività e nell'interazione sociale. Mentre gli attuali modelli di IA possono aiutarti ad analizzare un report o a trovare rapidamente informazioni, l'obiettivo di OpenAI con l'AGI è quello di consentirle di scrivere romanzi o persino di comprendere le emozioni umane.
Sebbene questi casi d'uso siano ancora ipotetici, i prossimi anni saranno interessanti per osservare l'evoluzione di questo spazio. Per ora, il piano è quello di costruire soluzioni IA che creino una transizione graduale verso il mondo dell'AGI. Si ritiene che ciò consentirà ai responsabili politici e al pubblico di comprendere e accettare l'IA.
Un recente sviluppo di questo obiettivo è rappresentato dai loro strumenti GenAI: ChatGPT (generazione di testo) e DALL-E (generazione di immagini).
ChatGPT, in particolare, è stato ben accolto dagli appassionati di IA, soprattutto per le sue capacità di elaborazione del linguaggio naturale. Diversi chatbot e funzionalità/funzioni di IA conversazionale sono costruiti sul motore GPT.
DALL-E, invece, ha suscitato reazioni contrastanti da parte delle persone (in particolare dei designer), che trovano le immagini vaghe e confuse.
Google DeepMind
DeepMind di Google è un programma di ricerca sull'IA che si concentra sull'intelligenza artificiale generale (AGI) e include tecniche di IA come il NLP e la visione artificiale.
Alcuni settori su cui Google DeepMind si concentra sono l'intelligenza biologica, gli assistenti virtuali e i giochi. Puoi provare Google Gemini per sperimentare in prima persona le funzionalità GenAI di Google DeepMind.
Ma uno sviluppo sorprendente dell'IA è AlphaFold, in grado di analizzare le strutture proteiche. Sebbene sia ancora in fase di ricerca, i professionisti del settore medico lo hanno accolto con favore, ritenendo che possa aiutarli a diagnosticare le malattie in modo più rapido e accurato.
A differenza di OpenAI, l'obiettivo di Google è quello di creare un'IA "sicura". Ciò ha portato alla creazione del Frontier Safety Framework, che mira ad analizzare e mitigare i potenziali rischi associati all'IA avanzata.
Antropico
Anthropic è un'azienda che si occupa di sicurezza e ricerca nel campo dell'IA con l'obiettivo di addestrare sistemi di IA "utili, onesti e innocui". Come Google Gemini e ChatGPT di OpenAI, anche Anthropic dispone di una modalità LLM: Claude.
Claude è in grado di generare diversi formati di testo creativo, tra cui poesie, codici, script ed email.
Anthropic è anche un ottimo caso di studio sull'uso etico dell'IA. Recentemente ha fatto notizia per violazione del copyright, quando alcuni produttori musicali l'hanno citata in giudizio per aver addestrato Claude sui testi delle loro canzoni. Essi sostengono che Claude replichi illegalmente i testi e chiedono un risarcimento milionario.
Questo caso evidenzia la zona grigia nell'uso dell'IA per scopi creativi e il verdetto può costituire un precedente per i contenuti generati dall'IA in futuro.
ClickUp Brain: l'assistente IA di ClickUp
ClickUp, un'app per la produttività nell'area di lavoro, è dotata di funzionalità/funzioni GenAI integrate chiamate ClickUp Brain.
Una sorta di assistente virtuale, ClickUp Brain è integrato con tutti gli strumenti della suite ClickUp per rendere il lavoro quotidiano (e la vita) più semplice per gli utenti.
Ecco come ClickUp Brain può aiutare i professionisti di diversi ruoli e settori:
AI Knowledge Manager
Stanco di cercare in un documento dopo l'altro per trovare un dettaglio importante? Con ClickUp Brain, puoi trovare facilmente le informazioni da qualsiasi wiki, report o documento interno in pochi secondi.
Ancora meglio, puoi chiederle di generare rapidi riepiloghi/riassunti di documenti o trascrizioni di riunioni, in modo da rimanere facilmente aggiornato sulle ultime novità relative all'azienda o ai client.
AI Project Manager
Un altro vantaggio dell'utilizzo di ClickUp Brain è il modo in cui automatizza il lavoro di routine associato al project management. Ad esempio, è possibile utilizzare ClickUp Brain per:
- Genera attività secondarie per ogni progetto
- Ottieni rapidi riepiloghi/riassunti dello stato di avanzamento del tuo progetto
- Imposta automazioni per gestire le tue attività con comandi in linguaggio naturale
- Estrai gli elementi di azione dai thread dei commenti
AI Writer for Work
ClickUp include anche un valido assistente di scrittura che può essere particolarmente utile per i professionisti del marketing e per chi non ha dimestichezza con la scrittura. AI Writer for Work può aiutarti con le seguenti attività:
- Brainstorming di idee e creazione di brief per campagne
- Genera contenuti in una varietà di formati come blog, email e post sui social media
- Traduci il contenuto in diverse lingue
- Aiuto con la modifica e il controllo ortografico
- Crea tabelle e organizza i dati in un formato facilmente leggibile
Al lavoro, i team e i singoli individui possono anche utilizzare ClickUp Brain per redigere tutte le loro comunicazioni interne ed esterne da qualsiasi punto di ClickUp: commenti alle attività, documenti ed email. Aggiungi i tuoi pensieri allo strumento di scrittura IA in forma abbreviata e lui li perfezionerà per te.
Modelli di prompt specifici per ruolo
Non solo, avrai anche accesso a modelli di prompt IA per ogni ruolo, così potrai iniziare immediatamente. Alcuni esempi di questi prompt includono:
- Modelli di report sullo stato e programmi delle riunioni per i team del supporto clienti
- Sequenza del progetto e modelli RACI per project manager
- Piani di test e studi di test degli utenti per team di sviluppo software
Migliora il tuo lavoro con gli strumenti di IA
Si ritiene che l'intelligenza artificiale influenzerà notevolmente il modo in cui vivremo e lavoreremo nei prossimi anni. Dal miglioramento della produttività individuale all'efficienza operativa delle grandi organizzazioni, dalla ricerca di cure per le malattie all'analisi dei dati e alle previsioni macroeconomiche, si ritiene che i motori IA miglioreranno il mondo.
Come individui, potete iniziare il primo passaggio formandovi per diventare ingegneri IA (se vi interessa) o utilizzando strumenti di IA come ClickUp Brain per ottimizzare la vostra vita.
Lettura consigliata: Come diventare un ingegnere di prompt
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