Strutturare e interrogare i dati: l’intelligenza artificiale generativa al servizio della produttività. È questa la mission di Massimo Ruffolo, ceo e fondatore di Altilia, azienda che sviluppa una piattaforma Ai in grado di automatizzare diverse funzioni aziendali. 

Potrebbe riassumere la storia dell’azienda?

«Altilia nasce da un’idea mia e di Ermelinda Oro, mia collega nel Cnr; abbiamo un background da ricercatori nell’ambito del machine learning e dell’intelligenza artificiale. Nel mio curriculum, peraltro, vanto 17 anni di insegnamento, dal 1997 al 2014, all’Università della Calabria. Oltre all’attività accademica, però, ho sempre avuto una forte passione per l’imprenditoria, tanto che, prima che partisse l’azienda di cui oggi sono amministratore delegato, ho fondato altre tre società. Il progetto attuale ha preso il via dal fatto che nella nostra attività di ricercatori abbiamo visto fiorire dal 2012 in poi una vasta letteratura che ha portato a profonde innovazioni nelle tecnologie per la gestione dei dati non strutturati».

Può spiegare esattamente che cosa si intende con quest’ultima definizione?

«Pensiamo, ad esempio, a file di diverso formato come Word che contengono testo formattato, oppure a Pdf che possono racchiudere molteplici documenti anche sotto forma di immagini ottenute per scansione. I dati non strutturati costituiscono una quota enorme sul totale dei dati che una qualunque società raccoglie e sono fondamentali per lo svolgimento di funzioni aziendali chiave, quali, ad esempio, gli obblighi di compliance. Viene stimato che normalmente l’80% del totale delle informazioni gestite da un’impresa sia costituito da dati non strutturati, mentre il restante 20% si trova organizzato in database di vario tipo. Come si può immaginare, una situazione di questo genere richiede una grande mole di lavoro umano ed è proprio questo l’ambito in cui Altilia è intervenuta offrendo soluzioni Ai in grado di estrarre, strutturare e interrogare questo tipo di dati». 

Può fare una breve panoramica dell’evoluzione tecnologica che ha portato all’uso odierno di architettura di intelligenza artificiale generativa quali i vari Gpt?

«Certo. Un’innovazione fondamentale è nata all’interno di Google: i suoi scienziati nel 2017 inventarono un’architettura di reti neurali denominata Transformer. Nel 2018 questa architettura è stata usata, sempre da Google, per costruire un modello del linguaggio naturale chiamato Bert, che ha rappresentato un grande passo in avanti nel campo del cosiddetto Nlp (Natural language processing). Bert ha migliorato molto la capacità degli algoritmi di processare testi scritti in linguaggio naturale permettendo di automatizzare attività complesse come la traduzione da una lingua all’altra e l’estrazione di dati puntuali da documenti. Altilia è nata proprio dalla nostra consapevolezza del potenziale rivoluzionario insito in questi nuovi algoritmi e modelli. Simili tecnologie sono fondamentali per tutte le attività di onboarding dei clienti da parte di banche, assicurazioni e altre società del mondo dei servizi finanziari, per le quali è necessario automatizzare la lettura di vari tipi di documenti, come passaporti, carte di identità, visure camerali, bilanci, contratti di mutuo, report di sostenibilità, atti legali, etc.. Ciò permette di aumentare enormemente la produttività in ambiti cosiddetti document-intensive».

Che cosa è successo da quel momento in poi?

«A un certo punto, dopo l’introduzione dei Transformer, nel giugno del 2018 gli scienziati di OpenAi presentarono Gpt1, un modello di linguaggio naturale autoregressivo, cioè capace di predire la parola successiva più appropriata da usare dopo una certa sequenza di vocaboli. In pratica, il 2018 è stato l’anno in cui hanno visto la luce i modelli Gpt (Generative pre-trained transformer) che sono alla base dell’intelligenza artificiale generativa. La prima azienda ad avere lanciato un prodotto di Ai generativa è stata OpenAi con ChatGpt, l’esempio più celeberrimo di sistema di Ai generativa basato su Gpt-4, ossia sulla quarta generazione dei Gpt. Questo sistema ha popolarizzato anche il concetto di large language model. Alla base di questa etichetta vi è il fatto che oggi esistono diversi modelli del linguaggio naturale addestrati su moli quasi inimmaginabili di dati, praticamente l’intero scibile umano. Infatti, dal lancio di ChatGpt, avvenuto nel novembre del 2022, è iniziata una corsa alla costruzione di modelli linguistici di dimensioni sempre più grandi e con funzionalità sempre più avanzate. Tanto che oggi i Transformer, alla base di tutti i large language model, vengono usati anche per costruire modelli multimodali i quali permettono di trattare contemporaneamente testi e immagini. Noi di Altilia nel 2018 capimmo rapidamente che stavamo assistendo a una rivoluzione che avrebbe portato a un radicale cambiamento nell’uso dell’Ai nelle imprese».

leggi il numero 168