Intelligenza artificiale generativa come driver dell'innovazione aziendale: una rassegna di casi d'uso

La tesi analizza lo sviluppo e le applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa, con un approccio che integra la dimensione teorica con le ricadute pratiche nei diversi ambiti economici e sociali. Il primo capitolo introduce i concetti fondamentali dell’IA e della GenAI, approfondendo le principali architetture di riferimento, tra cui il Machine Learning, il Deep Learning, i modelli di diffusione e i modelli linguistici di grandi dimensioni. Nel secondo capitolo l’attenzione si concentra sull’implementazione dell’IA all’interno delle organizzazioni, con particolare riferimento ai fattori abilitanti, alle tecniche di analisi dei processi e alle implicazioni sulla trasformazione dei modelli di business e sulla gestione del capitale umano. Gli ultimi tre capitoli sono dedicati alle applicazioni della GenAI in contesti specifici: come strumento di supporto al cliente, ad esempio nella consulenza nutrizionale e finanziaria; come leva per il miglioramento della produttività, con casi che spaziano dallo sviluppo software al supporto oncologico; e infine come tecnologia per l’ottimizzazione dei processi aziendali, in ambiti quali la manutenzione predittiva e la scoperta di nuovi farmaci.