Quando AI e Blockchain si fondono, aspettati la banalità all'inizio

Tutti vogliono sapere cometecnologie blockchain e intelligenza artificiale generativasi uniranno, quindi permettetemi di fare delle supposizioni.

Dalle cene in famiglia ai pomeriggi del fine settimana, negli ultimi sei mesi ho trascorso molto tempo a sperimentare strumenti di intelligenza artificiale generativa e a pensare a come cambieranno "tutto". Sono sempre più certo che avranno un impatto, ma T sarà così enorme o rapido come alcuni potrebbero pensare, in particolare in ambito aziendale.

Vorrei iniziare con tutti i motivi per cui l'intelligenza artificiale generativa impiegherà un po' di tempo per raggiungere davvero la scala nei processi aziendali e avere un impatto misurabile sulla produttività. Innanzitutto, le aziende raggiungono la scala implementando controlli di processo e quindi automatizzando i sistemi. Dalla gestione dell'inventario alle assunzioni, la chiave per scalare i sistemi aziendali è la capacità di spostare gli sforzi lavorativi delle persone da singole transazioni o attività alla gestione di processi end-to-end.

Paul Brody è il leader globale della blockchain di EY e editorialista CoinDesk .

Prendiamo qualcosa di semplice come rifornire un supermercato di cibo. I sistemi aziendali e i sistemi POS (point-of-sale) al dettaglio sono stati attentamente integrati nel corso degli anni per riordinare automaticamente gli articoli esauriti e, cosa molto più importante, prevedere e pianificare sistematicamente per evitare di rimanere mai esauriti.

I sistemi di intelligenza artificiale generativa, al contrario, non sono bravi a eseguire in modo rigoroso e coerente lo stesso compito più e più volte con elevata precisione. Fai a un sistema di intelligenza artificiale generativa domande simili ma non identiche e potresti ottenere risposte molto diverse. Questo tipo di varianza interrompe i processi aziendali basati sulla coerenza degli input.

I sistemi di intelligenza artificiale generativa sono formidabili nel trovare nuove idee, e lo fanno a una velocità enorme, ma la trasformazione aziendale riguarda in gran parte la gestione del cambiamento, sia delle persone che dei sistemi. Gli ecosistemi aziendali tendono a trasformarsi più o meno alla stessa velocità dei componenti più lenti dell'ecosistema, non di quelli più veloci.

Un ottimo esempio di ciò ci viene dai primi tempi del commercio online. Fu rapidamente possibile costruire vetrine di negozi basate sul web e accettare pagamenti con carta di credito. Tuttavia, la spedizione e l'imballaggio furono concepiti e ottimizzati per un mondo di consegne di pallet ai negozi. Nella misura in cui le aziende avevano cataloghi digitali, T avevano foto dei prodotti. Nessun supervisore di un supermercato ha bisogno di sapere che LOOKS una lattina di zuppa. Lo sanno già. Sono nel negozio ogni giorno. Di conseguenza, l'e-commerce decollò molto più lentamente di quanto gli analisti si aspettassero, frenato non dal web, ma dai magazzini e dai sistemi logistici.

Come l’e-commerce, i sistemi di intelligenza artificiale generativa si infiltreranno nei sistemi aziendali insiemeTecnologie blockchaine alla fine funzioneranno molto bene insieme, ma il progresso sarà guidato da una progettazione e integrazione attente, non da una rapida adozione all'ingrosso. Mentre i consumatori sono spesso in grado di adottare le nuove tecnologie in modo ampio in circa un decennio, in genere alle aziende servono circa 25 anni e dovremmo probabilmente aspettarci lo stesso conAI generativa e la sua integrazione con la Tecnologie blockchain.

Uno sguardo al lato positivo

Dopo aver tolto di mezzo le brutte notizie, vorrei concentrarmi sulle aree in cui vedremo l'impatto più drammatico di come queste due tecnologie lavoreranno insieme. Ne ho individuate quattro che potrebbero arrivare prima piuttosto che dopo.

Sviluppo software

I processi aziendali aziendali sono eseguiti su software e i sistemi di intelligenza artificiale generativa sono eccezionalmente efficaci nello sviluppo di software. È ONE delle poche aree in cui abbiamo prove solide e documentate che i sistemi di intelligenza artificiale generativa migliorano significativamente la produttività. Poiché l'integrazione delle blockchain nei processi aziendali è in gran parte una questione di integrazione sia di processo che di software, l'impatto probabile sarà significativo e avvertito il prima possibile.

Analisi

Le blockchain svolgono un lavoro straordinario nel migliorare la qualità dei dati. Quando pensi a prodotti, servizi e sistemi che si spostano tra aziende, ONE delle vittime più grandi del lavoro interaziendale è la qualità dei dati. In un mondo di silos, i dati vengono reinseriti in ogni ecosistema aziendale. Su una blockchain, token e hash rappresentano asset e dati e possono mantenere la loro integrità mentre si spostano attraverso un ecosistema. Con dati di migliore qualità, aspettati che i sistemi di intelligenza artificiale generativa facciano ancora analisi migliore.

Funzionerà anche al contrario: i sistemi di intelligenza artificiale generativa sono formidabili nell'abbinamento e nell'interpretazione di pattern. Diventeranno fondamentali per il business dell'analisi blockchain in tempi molto brevi, aiutando a identificare le tendenze e a classificare le singole transazioni.

Dati di addestramento AI generativi

ONE dei maggiori problemi emergenti per i sistemi di intelligenza artificiale è come trovare dati di origine affidabili. Siamo nelle prime fasi di un'exa-flood di contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Molti di questi saranno banali, generici e mediocri. Come faremo a sapere qual è un punto di vista autorevole ed esperto su un argomento o un modello generato da una macchina basato su altri modelli generati da una macchina? Verificando l'autenticità e l'origine dei dati di origine utilizzando hash blockchain.

L'agenzia di stampa ANSA in Italia notarizza già circa 1 milione di articoli all'anno utilizzandoOpsChain di EYsistema. L'intento era quello di combattere le fake news, ma in futuro strumenti come questo potrebbero rivelarsi fondamentali per autenticare le fonti dei dati di addestramento dell'IA.

Interfacce utente

Allo stesso modo in cui i sistemi di IA generativa sono bravi a scrivere codice, sono anche bravi a interpretare messaggi di errore, problemi e suggerire soluzioni. L'uso della blockchain è ancora troppo complesso e le interfacce conversazionali in grado di accettare messaggi di errore, cercare e formattare suggerimenti e funzionare come "copilota" in un processo sono probabilmente di enorme aiuto per gli utenti.

Nei primi tempi, quando le nuove tecnologie si evolvono e interagiscono, i risultati tendono a essere sia noiosi che prevedibili, proprio come ho descritto sopra. Lo abbiamo visto con il GPS, il commercio online e i telefoni cellulari. All'inizio, avevamo un'esperienza di commercio elettronico che era poco più di un catalogo cartaceo su uno schermo. Alla fine, ci siamo ritrovati con annunci push che ci arrivavano su un veicolo di ride-sharing proponendoci di farci consegnare del cibo a destinazione.

E così sarà anche qui, mentre blockchain e AI iniziano a evolversi e a convergere insieme. Siamo nella fase noiosa, ma aspetta solo che le cose diventino strane e selvaggiamente imprevedibili. Perché lo faranno.