L'intelligenza artificiale (IA) non è più un dominio esclusivo delle grandi aziende, quelle con vaste risorse di dati e potenza computazionale. Oggi, piccole imprese e persino imprenditori che non sono ancora entrati nel mercato stanno integrando strumenti di IA e IA bancaria nei loro modelli di business in modi nuovi ed entusiasmanti, ridefinendo il potenziale della startup moderna.

Quest'anno, Gusto ha pubblicato un rapporto sulla formazione di nuove imprese, rivelando che oltre il 20% delle nuove aziende utilizza tecnologie di intelligenza artificiale generativa (GenAI). La GenAI si è dimostrata fondamentale nell'aiutare gli imprenditori ad ampliare la loro portata prima del lancio sul mercato, una fase tipicamente caratterizzata da risorse limitate, imponendo così restrizioni di tempo e costi agli imprenditori. Questo strumento diventa un abilitatore cruciale in un contesto dove ogni vantaggio può fare la differenza.

Il ruolo della GenAI nell'accelerare lo sviluppo delle startup

L'imprenditore Sean Ammirati conosce in prima persona queste limitazioni. Non è solo un fondatore, ma anche un professore di imprenditorialità che insegna corsi MBA alla Carnegie Mellon University. Ogni anno, i suoi corsi guidano gli studenti attraverso il processo di sviluppo di una startup. Quest'anno, tuttavia, l'esperienza è stata notevolmente diversa.

I suoi studenti avevano un nuovo strumento nella loro cassetta degli attrezzi: l'IA generativa. Mentre alcuni docenti potrebbero aver respinto l'idea che gli studenti cercassero supporto da queste applicazioni, Ammirati la incoraggia, riconoscendo che la GenAI offre applicazioni potenti per gli imprenditori. Le sue osservazioni sono state sorprendenti: "La cosa interessante è la velocità con cui gli studenti sono riusciti a progredire e ad acquisire un buon numero di clienti con prodotti relativamente solidi nel corso di un semestre, rispetto a quello che ho visto in 13 anni di esperienza con questi corsi," ha affermato Ammirati. "Stanno anche facendo cose con i loro prodotti che semplicemente non si potevano fare prima di questo momento."

Alcune di queste startup operano nel settore dell'IA, ma non sono solo startup di IA; sono piuttosto "startup AI-native", che hanno sfruttato l'IA fin dall'inizio per avviare la loro attività. Questo approccio integrato fin dalle fondamenta dimostra un cambiamento di paradigma nel modo in cui le nuove imprese vengono concepite e sviluppate.

Nel 2023, Ammirati ha partecipato al programma GenAI Fellows della Carnegie Mellon, un'iniziativa del Centro per il Business Intelligente dell'università, volta a creare una base di ricerca per migliorare la comprensione delle applicazioni aziendali della GenAI. Questa partecipazione sottolinea l'impegno accademico nella comprensione e promozione di queste tecnologie emergenti.

Ammirati ha scritto un articolo intitolato "Applications of GenAI for Entrepreneurs", che descrive in dettaglio come gli strumenti generativi possano automatizzare le attività di routine e aiutare gli imprenditori a concentrarsi sul pensiero strategico di alto livello. Egli paragona l'avvento della GenAI all'emergere della tecnologia cloud e mobile, in termini di come queste tecnologie ridefiniscono l'imprenditorialità.

Nel suo lavoro accademico, Ammirati sostiene che questa tecnologia può essere più di un semplice assistente di IA, fungendo da una sorta di "co-fondatore" in grado di fornire guida e informazioni. Non è mai il decisore finale, ma un partner utile che può aiutare con l'ideazione, la validazione delle idee e la scalabilità. Questo concetto di IA come "co-fondatore" evidenzia il suo potenziale trasformativo nel processo imprenditoriale.

IA generativa: acceleratore di workflow e creatività

Nell'ultimo decennio, le piccole imprese hanno integrato strumenti di IA a basso costo per ottimizzare i flussi di lavoro ed eseguire funzioni di alto livello che altrimenti sarebbero state irraggiungibili. La rivoluzione scatenata dal lancio di ChatGPT ha accelerato questa tendenza, dando anche agli imprenditori in fase iniziale, che potrebbero non avere ancora un singolo dipendente, la capacità di assumere una gamma più ampia di funzioni aziendali e di accelerare il ritmo con cui le svolgono.

Creazione di contenuti e marketing

Un caso d'uso ovvio per l'IA generativa è direttamente nel nome: la creazione di contenuti. Questa è probabilmente la strada più semplice per gli imprenditori per ampliare la loro portata prima di assumere dipendenti per queste attività. Questo beneficio è evidente soprattutto nelle campagne di marketing:

  • L'IA, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, può aiutare a redigere post coinvolgenti per i social media, articoli di blog ottimizzati per la SEO e testi per siti web di e-commerce, aiutando le piccole imprese a mantenere una presenza online coerente e professionale.
  • Nelle campagne di email marketing, l'IA può creare oggetti persuasivi, contenuti coinvolgenti e efficaci call to action per aumentare i tassi di apertura e le interazioni con i clienti.
  • Può aiutare nella creazione di script per video, podcast o webinar, rendendo il marketing multimediale più accessibile ai fondatori che probabilmente non possiedono questa competenza specialistica.
  • Descrizioni di prodotti Amazon, testi di annunci e altre attività che richiedono tempo possono essere completate in una frazione del tempo che richiederebbero altrimenti.

Oltre il marketing: operazioni aziendali e ricerca

Ma non si tratta solo di sforzi di marketing. Piani aziendali, presentazioni per investitori, analisi della concorrenza, descrizioni di posti di lavoro su LinkedIn, documenti di policy, materiali di formazione e onboarding, gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e FAQ traggono tutti vantaggio dalle soluzioni di IA generativa. I chatbot basati sull'IA possono anche dare a una startup un vantaggio nell'esperienza del cliente, il che può portare a significativi risparmi sui costi nelle prime fasi.

Ottimizzando le attività sopra menzionate, rimane più tempo per concentrarsi su compiti cognitivi di alto livello, come la ricerca e la decisione strategica.

Naturalmente, l'IA generativa può anche aiutare con la ricerca. Una delle maggiori difficoltà dell'imprenditoria è non sapere ciò che non si sa. Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) può essere una risorsa eccellente per porre domande difficili ed esplorative; domande che forse si sarebbe persino imbarazzati a fare. Ad esempio:

  • "Un'imminente regolamentazione dell'UE influenzerà la fattibilità della mia offerta di prodotti?"
  • "Qual è l'attuale volume del mercato globale per le alternative al mio prodotto?"

Limitazioni e potenziamenti: l'IA come "thought starter"

Un'importante avvertenza è che gli imprenditori dovrebbero tenere presente che gli LLM sono limitati in molti modi e che le allucinazioni sono comuni. Peggio ancora, gli LLM tradizionalmente non sono in grado di spiegare come sono giunti alle loro conclusioni. Fortunatamente, grazie ai recenti progressi negli algoritmi di apprendimento automatico (ML), gli LLM aumentati con la Retrieval-Augmented Generation (RAG) possono recuperare informazioni in tempo reale da internet e gli utenti possono controllare le fonti per verificarle. Questo migliora notevolmente l'affidabilità e la trasparenza delle risposte fornite.

Può essere utile considerare gli strumenti basati sull'IA come grandi fonti di spunti di riflessione e informazioni esplorative iniziali, e non come risposte definitive o raccomandazioni legalmente fondate. Anche se tali strumenti non sono precisi al 100%, possono aiutare i fondatori a considerare un problema in un modo nuovo o a indirizzarli verso un percorso di ricerca cruciale che altrimenti avrebbero potuto non scoprire.

I fondatori possono porre domande complesse, come quelle già menzionate, e gli LLM possono fornire contesto, consentendo ai fondatori di porre domande migliori a specialisti umani come avvocati, esperti di conformità o ingegneri della catena di approvvigionamento. "Non dovresti semplicemente chiedere consulenza legale a un LLM e poi, senza pensarci oltre, intraprendere i passi successivi", ha detto Ammirati. "Ma se l'IA può trasformare un progetto di 10 ore in un progetto di un'ora, allora è un valore aggiunto significativo per l'imprenditore."

Per Ammirati, l'opportunità più eccitante al momento non sono necessariamente i modelli di base stessi, ma le applicazioni che si basano sugli LLM. Alcuni potrebbero definire tali app in modo dispregiativo come "LLM-wrapper", considerandole un reimballaggio dell'innovazione di un LLM senza aggiungere funzionalità nuove e sostanziali. Tuttavia, le app possono essere dotate di prompt o modelli predefiniti che guidano il modello in modo che esso abiliti...