Generative AI cos’è e perché è una grande opportunità per investitori e startup

Come sappiamo bene, quando si è all’inizio di una grande o piccola rivoluzione tecnologica c’è sempre tantissimo fermento. In principio le innovazioni sono cosa per pochi, perché troppo costose e/o ancora in fase di sviluppo.

In un secondo momento, quando la tecnologia diventa sufficientemente matura e alla portata di un pubblico più vasto, si assiste a una vera e propria corsa per accaparrarsene un pezzetto.

È una storia che si ripete quasi sempre. Lo stiamo vedendo con GASGAS (in un settore completamente diverso, quello della mobilità elettrica) e siamo piuttosto convinti che potrebbe accadere presto anche con la Generative AI.

Generative AI: cos’è e cosa può fare

Con Generative AI si intende un insieme di sistemi rivoluzionari che permettono ai computer di lavorare non per noi ma con noi, creando da zero qualcosa di nuovo che possiamo velocemente modificare e finalizzare. Può trattarsi di un’immagine o di un testo, ad esempio. Ad oggi, i sistemi di Generative AI più maturi sono forse quelli dedicati alle immagini, di cui daremo alcuni esempi. In questo articolo pubblichiamo anche diversi link che permettono di provare in prima persona lo stupore di vedere l’output di una Generative AI e usare le sue creazioni per gli scopi più disparati. C’è anche Jasper, che usa l’AI per scrivere post per i blog…

La Generative AI crea da zero contenuti partendo da un semplice input testuale

Come funziona esattamente? La persona alla tastiera dà all’AI uno spunto (anche chiamato prompt) che può essere più o meno specifico e definito. Si può persino partire da una semplice suggestione. L’AI genera un contenuto originale, completamente nuovo, a partire da questo spunto.

Il contenuto generato dall’AI è del tutto nuovo e originale

Cosa c’è di così innovativo? L’Artificiale Intelligence non diventa più uno strumento che apprende dalla realtà per imparare a fare qualcosa ma anche una entità creativa, in grado di generare un numero infinito di contenuti di vario genere da zero. Contenuti che poi noi possiamo modificare e perfezionare come meglio vogliamo e crediamo. E gli input da dare non sono in forma di codice, basta il semplice linguaggio naturale.

I nostri primi tentativi

Facciamo subito un esempio. Siamo andati su DALL•E e abbiamo chiesto all’AI del sistema di creare un’immagine a partire da questa istruzione, che abbiamo scritto senza pensarci troppo su: “group of startuppers working on their business project”. La Generative AI di DALL•E ci ha restituito quattro proposte. Ciascuna può essere scaricata, editata oppure selezionata per chiedere all’AI ulteriori variazioni sul tema. Ne pubblichiamo alcune.

Dal punto di vista pratico la piattaforma è facilissima da usare e offre 50 crediti gratuiti per iniziare a sperimentare. Anche l’immagine qui sotto è stata realizzata nello stesso modo, chiedendo all’AI di creare un disegno digitale su… una AI che crea un disegno!

Attenzione: queste immagini non sono state fatte a partire da foto o altre opere già esistenti, sono pura creazione dell’intelligenza artificiale. Come è facile immaginare si tratta di immagini prive di copyright e quindi facilmente condivisibili ovunque.

Come lavora una AI di questo tipo? Sfrutta il deep learning e le reti neurali per riconoscere i modelli sottostanti a diversi tipi di libri, articoli, foto, disegni o dipinti raccolti da un’enorme mole di fonti digitali. Sulla base della richiesta, che viene recepita come un insieme di parole chiave, la piattaforma di Generative Ai imita le fonti producendo storie e immagini di fantasia. I big data di partenza, quindi, servono all’AI di ispirazione, proprio come capita a noi umani.

Essendo creazioni originali sono prive di copyright e condivisibili ovunque

Modificare con l’aiuto dell’AI

In alternativa è anche possibile partire da qualcosa che esiste già, modificando ad esempio un’immagine o una foto realizzata precedentemente. Nel caso di DALL•E questa funzione è attualmente in beta. Un altro servizio molto simile (anche se forse un po’ meno intuitivo) è quello di Midjourney. Non siamo più nel mondo del web 2.0 e neppure in quello del web 3.0: è qualcosa di completamente diverso.

Le Generative AI possono permetterci di risparmiare moltissimo tempo arrivando a realizzare in pochi secondi la bozza di una idea che abbiamo in testa. Con in mano una prima bozza di qualità il lavoro di modifica e raffinamento risulta molto più facile e veloce.

 Il 2022 è l’anno della Generative AI

La tecnologia è pronta per fare il salto ed essere usata da un grande pubblico a costi molto accessibili, paragonabili a quelli dei servizi che vendono immagini o brani musicali in stock. Per citare un altro servizio, su Astria.ai al prezzo di 10 dollari è possibile acquistare crediti per creare un avatar o anche il render di un prodotto da vendere sul proprio e-commerce. Basta caricare una foto dell’articolo, ad esempio un gioiello, e l’AI penserà a farlo “indossare” a un modello o una modella “digitali”, oppure a inserirlo in una foto ambientata che lo valorizzi.

Come sottolinea il team di esperti di Coatue Venture, la Generative AI è cresciuta molto negli ultimi due anni, ma il suo vero e proprio exploit sta avvenendo ora, dopo che sono state rese pubbliche le versioni open-source di GPT-3 (GPT-NeoX-20B di Eleuther.ai) per la generazione di testi e di DALL•E di Stability.ai, di cui abbiamo già parlato. Una tecnologia open-source stabile e di qualità cambia il mercato. Costruire sistemi di Ai di questo tipo è diventato non solo fattibile ma anche relativamente facile e veloce.

La Generative AI sta esplodendo ora dopo il rilascio di due importanti versioni pubbliche open-source

Perché è un campo su cui investire

Come ha sottolineato il Wall Street Journal solo pochi giorni fa, le startup che sviluppano applicazioni aziendali basate su software di intelligenza artificiale in grado di generare testi, musica o immagini originali stanno catturando l’attenzione dei leader della tecnologia mondiale e dei grandi investitori. Chi pensa che si tratti di strumenti curiosi per divertirsi a tempo perso sbaglia. O meglio, possono esserlo ma è solo una faccia della medaglia.

Questo genere di soluzioni può trovare tante applicazioni e un vasto numero di utenti in moltissimi settori. Pensiamo solo a chi si occupa di marketing, pubblicità, servizi e a chiunque abbia bisogno di creare velocemente contenuti originali.

Come abbiamo già accennato, la startup Jasper (Texas), lanciata lo scorso anno, ha sviluppato una piattaforma di Generative AI progettata per creare automaticamente blog post promozionali e testi di marketing. Lo scorso mese ha annunciato un round di raccolta capitali da 125 milioni di dollari, che ha portato la valutazione della società al di sopra del miliardo di dollari. Tra gli investitori citiamo Insight Partners, Coatue e Bessemer Venture Partners.

Le applicazioni della Generative AI

È importante sottolineare il fatto che i sistemi basati su Generative AI costituiscono la tecnologia di “base”, sulla quale vanno poi costruite applicazioni facili da usare ed efficaci, che rispondano a uno specifico bisogno dei possibili utenti reali. Siamo di fronte a una tecnologia disruptive e non resta che sbizzarrirsi per trovare il modo di usarla.

La Generative AI, quindi, non è interessante solo per chi vuole investire in quello che per ora si configura ancora come un mercato in rapida espansione, ma anche per startupper alla ricerca di nuove idee per fare impresa. James Currier, General Partner di Nfx (società di venture capital che investe in startup in fase pre-seed e seed) ha citato ad esempio la possibilità di vendere un servizio ad abbonamento per la creazione di contenuti e concept creativi: non soltanto immagini e rendering 3D ma anche brani musicali, video e testi.

Sicuramente ci sono ancora tutta una serie di settori che la Generative AI potrebbe innovare, non resta che identificarli. Molto probabilmente in un prossimo futuro si potrà anche fare affidamento su sistemi AI che restituiranno come output un prodotto finito, senza bisogno di alcun intervento umano, al contrario di quanto accade ora.

Come approfondire il tema se si hanno gli strumenti per inserirsi nel settore? Il sistema è sempre lo stesso. Innanzitutto, si studia la concorrenza provando tutto quanto c’è di disponibile gratuitamente online (e magari anche facendo qualche piccolo investimento). Poi si identificano pregi e difetti delle applicazioni già esistenti. Infine si cerca di mettere a punto una proposta che abbia degli elementi differenzianti vincenti. Ovviamente nel più breve tempo possibile.

Per avere un’idea del mercato, Sequoia ha pubblicato una mappa delle principali applicazioni e società già attive nel campo.