IA estrattiva e generativa: perché la differenza è importante per l'elaborazione intelligente dei documenti
Dal lancio di ChatGPT alla fine del 2022, il tema dell'intelligenza artificiale è stato al centro delle conversazioni in tutti i settori e ha portato anche a significative opportunità nell'elaborazione intelligente dei documenti, un termine creato molto prima della recente ondata di AI che descrive l'estrazione e l'elaborazione intelligente dei dati da documenti strutturati e non strutturati, di cui l'AI e il ML hanno sempre fatto parte (da qui "intelligente").
L'ingresso in questa nuova ondata ha fatto sì che una serie di nuovi termini diventassero molto più mainstream rispetto alla funzione più ristretta che è l'IDP, con i riferimenti più comuni che sono l'AI generativa (GenAI) e gli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni). Tuttavia, oggi ci concentriamo sul termine emergente "IA estrattiva" e sul motivo per cui la distinzione tra questi termini è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell'IA nell'IDP, assicurando che le aziende possano non solo semplificare le loro operazioni, ma anche garantire la fiducia nel loro utilizzo.
L'IA generativa è per certi versi facilmente riassunta dalla risposta di uno dei principali fornitori di questo settore, OpenAI. Come hanno commentato i loro avvocati in una causa in corso,
"Per sua stessa natura, il contenuto generato dall'IA è probabilistico e non sempre veritiero, e c'è un consenso quasi universale sul fatto che un uso responsabile dell'IA includa il fact-checking dei risultati ottenuti prima di utilizzarli o condividerli".
È importante ricordare che l'obiettivo finale dell'intelligenza artificiale generativa è quello di fornire una risposta, ma ciò non significa che la risposta fornita sia corretta.
L'intelligenza artificiale estrattiva, invece, si concentra sull'estrazione di informazioni specifiche e rilevanti da vari contenuti, agendo in modo molto più simile a un filtro sofisticato.
Sia l'intelligenza artificiale generativa che quella estrattiva funzionano sulla base di prompt, ovvero di input di testo forniti per generare un risultato.
Come l'IA generativa e l'IA estrattiva possono lavorare insieme nell'IDP
Quando si parla di elaborazione intelligente dei documenti, queste differenze significano che ci sono scenari in cui una può essere più appropriata dell'altra, o quando può essere vantaggioso usarle entrambe.
Prendiamo l'esempio di una richiesta di un nuovo mutuo, un'attività complessa ma di grande valore sia per gli istituti di credito che per i richiedenti, che di solito comporta la gestione di numerosi documenti come documenti d'identità, estratti conto bancari, rapporti di credito, cronologia dei pagamenti degli affitti, atti, titoli di proprietà, perizie immobiliari, contratti di vendita, ecc. Sia l'IA estrattiva che l'IA generativa possono svolgere un ruolo nell'ottimizzazione di questo processo.
L'IA estrattiva è particolarmente adatta a compiti in cui è necessario trovare, strutturare e convalidare informazioni specifiche. È particolarmente preziosa nei documenti più lunghi, dove i dati sono bloccati all'interno e sarebbe altrimenti un compito lungo cercare di elaborarli manualmente. Nell'esempio dei mutui, l'IA estrattiva può essere utilizzata nelle prime fasi di elaborazione per automatizzare il processo di lettura ed estrazione delle informazioni chiave e fornirle in dati strutturati che si adattino perfettamente ai sistemi di richiesta di prestito. Se da un lato possiamo aspettarci che l'IA estrattiva recuperi dati con un'elevata accuratezza, dall'altro, per arrivare al 100% di accuratezza e di fiducia per prendere una decisione, è necessario applicare altre tecnologie, che sono capacità fondamentali dell'IDP e comprendono HITL (human-in-the-loop), database e convalide dei servizi di IA.
L'IA generativa, invece, è approssimativa per progettazione. È progettata per creare o generare nuovi contenuti, sulla base di modelli sottostanti nei dati. Nel nostro esempio di elaborazione dei mutui, questa può integrare l'IA estrattiva facilitando ulteriori analisi utilizzando la chat e creando comunicazioni personalizzate. Sempre in base al nostro esempio di mutuo, l'IA estrattiva verrebbe utilizzata per estrarre le informazioni e riassumerle per la revisione da parte di un operatore, mentre l'IA generativa per creare una lettera o una raccomandazione per il cliente.
Per una panoramica delle differenze tra IA estrattiva e generativa, consultate la nostra matrice di confronto.
Questa potente combinazione consente non solo di aumentare i tassi di automazione, ma anche di ottenere e potenziare un nuovo livello di personalizzazione e di approfondimento prima irraggiungibile.
In sintesi, le principali differenze tra l'IA estrattiva e l'IA generativa risiedono nelle loro funzioni e nei loro risultati primari. Il vantaggio principale dell'applicazione dell'IA estrattiva nell'elaborazione dei documenti consiste nell'identificare ed estrarre informazioni specifiche dai contenuti esistenti, per strutturare i dati, creare efficienza e garantire l'accuratezza, mentre l'IA generativa si concentra sulla creazione di nuovi contenuti con la comprensione di contesti complessi e la capacità di adattarsi a vari scenari, offrendo l'opportunità di migliorare l'esperienza dell'utente e del cliente.
In definitiva, entrambe le soluzioni offrono vantaggi alle organizzazioni, ma la chiave sta nella capacità di orchestrare in modo ottimale questi servizi e strumenti per ottenere un'efficienza e un'esperienza cliente superiori, al fine di offrire processi automatizzati davvero solidi.
