Si è appena conclusa l’ultima edizione della Milano Digital Week, la seconda che ci ha visto coinvolti nell’organizzazione della Degustazione Digitale. Insieme a un gruppo di partner – Proietti Soluzioni, Tiesse Telematica, Innovative Tech Systems,  C2Compliance e Innovaphone – abbiamo accolto oltre 100 PMI e startup allo spazio Phyd per far toccare con mano e testare le ultime soluzioni per digitalizzare i processi quotidiani.  

Tema di questa edizione è stata l’AI generativa. Le potenzialità di questa tecnologia per le piccole imprese sono infinite e le sue applicazioni sono alla portata di tutti. Chi ha partecipato all’evento si è portato a casa tantissimi stimoli e vogliamo condividere con voi i più interessanti. 

Come creare una applicazione che utilizza la GenAI alimentata dai tuoi dati 

Durante l’evento, abbiamo proposto un gioco interattivo per creare una applicazione che utilizza la GenAI alimentata dai dati aziendali, applicando i servizi di AWS e sfruttando i più noti modelli di AI e LLM. 

Abbiamo così permesso ai partecipanti di testare il funzionamento della tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation), una architettura AI che sfrutta l’implementazione di due processi: il recupero di informazioni (retrieval) e la generazione di contenuti (generation). 

Cos’è e a cosa serve la RAG (Retrieval-Augmented Generation) 

Con la RAG è possibile ottimizzare i risultati di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), in modo che facciano riferimento a una base di conoscenza autorevole o privata al di fuori dei propri dati di addestramento.  

In pratica, la RAG cerca informazioni rilevanti preparando una knowledge base interna ad un’organizzazione. Quindi, usa tali informazioni per ottenere risposte o testi più contestualizzati al caso d’uso e all’interesse dell’organizzazione stessa. Questo la rende molto utile per risolvere problemi specifici, dove serve sia trovare dati coerenti, sia generare un testo che risponda chiaramente alla domanda. 

La RAG per le PMI 

Per le PMI, la RAG può essere una vera svolta. Innanzitutto, i dati che addestrano l’algoritmo non escono dalla tua VPC (Virtual Private Cloud). Quindi, oltre a poter sfruttare la tua base di conoscenza, questa non verrà condivisa con nessun altro e rimarrà privata, all’interno di un “perimetro” protetto.  

La RAG, ad esempio, può agevolare la gestione della logistica e del magazzino: se chiediamo al sistema qual è il livello delle scorte attuali, potremo ottenere non solo una risposta numerica precisa, ma anche una previsione sulla loro durata o possibili azioni da intraprendere, sulla base degli ultimi dati di vendita o di altri trend di mercato esterni. Inoltre, può migliorare i chatbot aziendali: quando un cliente fa una domanda, il sistema recupera le informazioni dalla base di conoscenza aziendale (come manuali o FAQ) e genera una risposta accurata e personalizzata. Oppure, nelle vendite, può supportare il team recuperando dati sui prodotti e generando automaticamente email o proposte commerciali su misura. Questo riduce i tempi e aumenta l’efficienza operativa, migliorando il servizio clienti e le vendite. 

Le funzioni AWS a supporto della RAG 

Per creare una GenAI alimentata dalla knowledge base aziendale, alcuni servizi AWS possono rivelarsi particolarmente utili: 

• AWS Lambda: Servizio di calcolo serverless che esegue automaticamente codice in risposta a eventi, scalando in modo dinamico senza dover gestire infrastrutture. Ideale per eseguire microservizi e task su richiesta. 

• Amazon S3: Servizio di storage oggetti altamente scalabile e durevole, utilizzato per archiviare grandi quantità di dati, per qualsiasi caso d’uso, come data lake, applicazioni native per il cloud e app mobili 

• AWS OpenSearch: Motore di ricerca e analisi open source che supporta ricerche full-text, analisi in tempo reale e visualizzazioni di dati da applicazioni o log.  

• Amazon Bedrock: servizio gestito di AWS che offre una scelta di modelli di fondazione (FM) ad alte prestazioni delle principali aziende di IA, tramite un’unica API, insieme ad un’ampia gamma di funzionalità necessarie per creare applicazioni di IA generativa. Consentendo l’accesso a LLM pre-addestrati e personalizzabili, permette di generare testo, riassunti etc, per chatbot o altre applicazioni 

Come si svolgeva il nostro gioco  

Nel nostro puzzle game la sfida era riuscire a capire come questi servizi interagivano tra di loro, trascinandoli e posizionandoli nel posto corretto. Abbiamo anche inserito dei piccoli tranelli!  

E’ stato particolarmente divertente e stimolante sentire le spiegazioni dei giocatori e poterli guidare nella risoluzione. Le sfide maggiormente incontrate? Posizionare correttamente la fonte dati e il database con le informazioni normalizzate, decidere chi fosse l’interlocutore dell’utente tra Bedrock e Lambda, ma soprattutto scegliere tra uno dei tanti modelli messi a disposizione da Bedrock!  

Modelli di AI e LLM con cui creare la tua GenAI 

Il gioco creato per la Degustazione Digitale permetteva quindi di capire come utilizzare i servizi AWS per potenziare i risultati di alcuni tra i più noti modelli di AI e LLM, attingendo ai dati aziendali. Con l’obiettivo di ottenere risposte e output più precisi, rilevanti e attuali. Tra i principali modelli con cui si siamo divertiti a giocare c’erano: 

• Claude di Anthropic: Modello di linguaggio AI avanzato, progettato per conversazioni sicure ed etiche, focalizzato sulla riduzione dei rischi legati all’intelligenza artificiale generativa. 

• Jurassic di AI21 Labs: Famiglia di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) ottimizzati per la generazione di testo in linguaggi naturali, utilizzati per applicazioni di scrittura creativa, riassunti e traduzioni. 

• Stability AI: Piattaforma di AI generativa, famosa per i modelli di creazione immagini come Stable Diffusion, utilizzata per generare arte e contenuti visivi a partire da descrizioni testuali. 

• Mistral AI: Modelli AI leggeri e ad alte prestazioni per NLP, noti per la loro efficienza computazionale e progettati per l’inferenza rapida con meno risorse. 

• LLaMA di Meta: Serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni creati da Meta, pensati per essere utilizzati in applicazioni di NLP su larga scala con un focus su efficienza e accessibilità. 

• Modelli di linguaggio Cohere: LLMs specializzati in NLP che supportano applicazioni di classificazione del testo, ricerca semantica e generazione di contenuti, facilmente integrabili nelle pipeline aziendali. 

• Titan di Amazon: Offrono un’ampia gamma di modelli di immagini, multimodali e di testo ad alte prestazioni, tramite un’API completamente gestita. Utilizzati per generare testi, realizzare sintesi, produrre immagini partendo da semplici istruzioni in linguaggio naturale, offrire esperienze di ricerca semantica.   

Se ti sei perso l’incontro, ma vuoi saperne di più, scrivici a info@eleva.it! 

Perché il format Degustazione Digitale funziona ogni anno 

Degustazione Digitale è uno spazio di interazione e networking tra aziende, che anche quest’anno ha ospitato decine di professionisti attenti all’innovazione. 

Lavoriamo da anni con PMI e startup e conosciamo le loro esigenze quotidiane, gli ostacoli che frenano la loro produttività. Per questo, portiamo con noi in un solo luogo una selezione di partner e soluzioni per far “assaggiare” loro il cambiamento di cui hanno bisogno.  

Tra le altre, abbiamo permesso di testare Copilot, l’AI generativa di Microsoft che si integra con tutti gli strumenti più usati in ufficio. Per farlo, sono stati creati dei test con prompt utili nella quotidianità aziendale. Riassumente i punti principali di un meeting in Teams, ottenere una presentazione PowerPoint a partire da un brandbook, sintetizzare lunghi thread di mail in Outlook o estrarre una proposta commerciale con il giusto tono di voce da un lungo manuale in Word. Questi e moltissimi altri i task che Copilot consente di realizzare in pochi secondi con risultati sorprendenti.   

E ancora, C2Compliance ha affrontato il tema della cybersecurity attraverso simulazioni con visori, basate sulla gamification. Con Proietti, i partecipanti hanno potuto testare sistemi innovativi di timbratura, apertura porte e gestione presenze nell’era del lavoro remoto. Innovative Tech Systems ha permesso di sperimentare i benefici dell’AI applicata alla domotica in ufficio, con la tecnologia di home automation di Easydom e Microsoft. Tiesse ha mostrato le ultime soluzioni di videoproiezione per migliorare l’esperienza dei meeting aziendali. 

Una giornata che ci ha lasciato tanti spunti per usare al meglio il digitale nei nostri percorsi aziendali e che inaugura un autunno 2024 pieno di nuovi appuntamenti.

Le iscrizioni sono aperte! 

📅22 ottobre, 29 ottobre e 5 novembre – Masterclass online 
“Sviluppare un prodotto digitale: 3 lezioni pratiche per il successo” con Luca Formenti 
 
 📅14 novembre – workshop online  
“Cloudify your App: dal replatforming al CI/CD con Amazon Web Services (AWS)” con Davide De Sio e Alessandro Pagani 
  
📅19 novembre – Milano, Microsoft House 
“Do more with Microsoft: il workshop per costruire la tua strategia di cybersecurity” con Arianna Cocconi, Davide Romagnoli e Iacopo Inzaghi