Da inizio anno la parola magica è diventata Intelligenza Artificiale, almeno da quando è stata rilasciata la ormai famosa chatGPT. Come sempre l’industria del vino si è gettata su questa tecnologia con tanto entusiasmo ma con le idee confuse e si sono moltiplicate le piattaforme di Intelligenza Artificiale per cantine vinicole. In questo post voglio provare a fare un poco di ordine sull’argomento.
Cosa è una Intelligenza Artificiale (per ora)
Le risposte di chatGPT in realtà non sono sempre perfette, anzi, ci sono molti casi in cui questo bot, ossia l’interfaccia tra noi e la IA, fornisce risposte per niente precise. Molti la usano per avere qualche idea sulla scrittura di un post, o come un normale motore di ricerca, anche se non sempre fornisce le fonti da dove prende le sue informazioni. Quella che tutti chiamano IA in realtà è un chatbot, l’interfaccia verso un motore di ricerca che prende le informazioni dalle fonti con cui è stata istruita e tira fuori in qualche modo una risposta: lo stesso sistema che tutti gli esseri umani usano per imparare qualcosa, la stessa cosa che facciamo quando andiamo a scuola e quando poi iniziamo a lavorare.. E come gli esseri umani, le risposte sono condizionate da quello che ha imparato.
La definizione di queste IA testuali, come chatGPT di OpenAI, acquisita da Microsoft, o Bard, di Google, è LLM, ossia Large Language Model. Questo serve per tenere presente la distinzione fra motore (la IA) e la sua interfaccia (il chatbot che attiviamo tramite un prompt, una domanda o una richiesta che inseriamo noi). Quindi un LLM è un modello di linguaggio, uno schema dove ad ogni informazione vengono abbinate delle etichette (i cosiddetti ‘tag’, o meglio ancora ‘metatag’, ossia informazioni sulle informazioni) che servono per classificarle. Quando viene posta una domanda ad un LLM, il software mette dei tag anche alla domanda, trova la corrispondenza con i tag delle informazioni che possiede e da queste fonti tira fuori una risposta. Più la classificazione è precisa, più le risposte saranno coerenti.
IA, Machine Learning o Chatbot?
Questi termini spesso vengono confusi e mescolati, ma in realtà il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme della IA, è quello che viene prima. L’Intelligenza Artificiale è, semplificando, la capacità di un sistema (un computer, ad esempioi), di simulare il pensiero umano e poi compiere delle azion che derivano da soluzioni ad un problema specifico. Con Machine Learning ci si riferisce invece agli algoritmi che consentono di inserire i dati raccolti all’interno di un modello conosciuto, migliorando inoltre il modello stesso man mano che aumenta la quantità, la qualità e la varietà dei dati raccolti. Il software che compone la IA poi potrà richiedere al suo sottostrato ML di recuperare altri dati per migliorare le previsioni e le soluzioni da applicare, e di inserire anche quelli nel modello iniziale così da migliorarlo ed espanderlo.
Infine i chatbot, termine generico che indica una interfaccia per interagire con la IA: possono essere sistemi dove la domanda (prompt) viene inserita via tastiera, tramite riconoscimento vocale o fotografico, o in qualche altro modo. Quando ad un veicolo a guida autonoma chiedete di portarvi in Corso Buenos Aires a Milano, state usando una interfaccia verso il sistema di guida autonoma. Questo attiverà un algoritmo che calcolerà il percorso migliore (ML) mentre l’IA sarà il sistema che farà fermare l’auto al semaforo o davanti ad un pericolo, la farà rallentare o accelerare in funzione delle condizioni di viabilità e vi chiederà se deve trovare parcheggio e spegnersi o deve aspettarvi per non più di 30 minuti.
Quando vengono proposte piattaforme basate sull’Intelligenza Artificiale per cantine vinicole, bisogna tenere conto di questa differenza. Vi stanno vendendo un chatbot, un sistema di machine learning o l’accesso ad una vera e propria IA?
Un poco di storia
Il termine Intelligenza Artificiale risale almeno al 1956, come potete leggere qui. Nel 1950 Alan Turing pubblicò un documento in cui ipotizzava la possibilità di creare macchine pensanti e ideò il suo famoso Test di Turing, secondo il quale se una macchina era in grado di sostenere una conversazione indistinguibile da una conversazione con un essere umano, allora era ragionevole affermare che la macchina “pensava”. Se questo vi ricorda il Test Voight-Kampff di Blade Runner beh, avete ragione.
Occorre citare anche il romanzo di Karel Capek del 1921 intitolato R.U.R. Rossum’s Universal Robots (I robot universali di Rossum), in cui viene introdotta la prima volta la parola Robot, che in lingua ceca significa Lavoro. Le Intelligenze Artificiali sono presenti in tutta la letteratura cyberpunk degli anni ‘80, ma se vogliamo andare sul classico, e quindi conosciuto da tutti, occorre citare 2001 Odissea nello spazio (1968) e poi Matrix (1999).
Ma è almeno dal 2019 che IBM ha iniziato a sfruttare un software di Intelligenza Artificiale per l’industria vinicola, un semplice assistente vocale che consiglia vini e abbinamenti. Si basava su Watson, un sistema progettato da IBM che usava un modello di linguaggio naturale sviluppato e messo alla prova nel mondo del gaming. Watson viene venduto su abbonamento da IBM. In questo modo, le piattaforme di Intelligenza Artificiale per cantine vinicole sono diventate argomento di interesse già da qualche anno.
Conviene o no, la IA? 3 consigli veloci
Potrebbe non convenire per tutti e per tutti i mercati. Usare piattaforme di Intelligenza Artificiale per cantine vinicole può sembrare un modo nuovo per produrre e vendere le proprie bottiglie, ma non è detto che sia così. Come scrivevo in questo post, anche il settore dell’enoturismo sembra essersi appassionato di IA e, prima ancora, di Metaverso, per poi rendersi conto che di veramente concreto ed utilizzabile c’è davvero poco. Quindi, occorre che:
- Verificate prima i vostri obiettivi
- Individuate eventuali problemi nel processo produttivo o nella filiera della vendita e capite se la tecnologia che introducete vi aiuta davvero a risolverli
- Controllate bene i costi, sia quelli di implementazione che quelli di esercizio
La tecnologia non è gratis, costa implementarla e costa mantenerla anno per anno. Inoltre verificate l’impatto di questi cambiamenti sulla vostra organizzazione aziendale, corsi di apprendimento per i collaboratori, modifiche nei rapporti con il resto della filiera. Se il distributore o il trasportatore non sono tecnologici come voi vorreste, rischiate di trovarvi di fronte a colli di bottiglia ogni volta che dovete spedire un ordine.
La tecnologia è utile se è uno strumento, ma non è il vostro obiettivo.
