La diffusione di ChatGPT e dell’imminente Bard aprono ad una serie di considerazioni riguardanti il Natural Language Processing: intesa come quella branca dell’Intelligenza Artificiale che sfrutta algoritmi per l’analisi, la rappresentazione e la comprensione del linguaggio naturale. Un fenomeno, quello di ChatGPT, capace di suscitare una grande risonanza mediatica e di aprire un vero e proprio dibattito sugli aspetti etici e normativi dietro a questa tecnologia, oltre che alle possibili implicazioni per la società ed il business.
Ripercorrendo la storia del Natural Language Processing è possibile comprendere il progresso consistente che l’ha portato ad essere fra le funzionalità più utilizzate dalle organizzazioni. Se intorno agli anni Novanta le capacità di elaborazione erano piuttosto limitate e circoscritte all’utilizzo del machine learning, già dagli anni Duemila fino ad oggi è possibile notare una netta accelerazione e un capovolgimento della relazione fra ambiti di applicazione e le tecnologie abilitanti. Dovuta non solo al progresso delle capacità computazionali delle macchine e alla disponibilità maggiore di dati, ma anche ai più recenti sviluppi nell’applicazione delle reti neurali all’elaborazione del linguaggio naturale.
Oggi l’NLP è in grado di analizzare frasi complesse, e non si limita più a scomporre i testi nelle sue unità più elementari, le parole, ma ne analizza la sfera semantica all’interno del contesto in cui si trovano. Un cambio di paradigma che ha permesso a questa tecnologia di attirare l’attenzione del pubblico, soprattutto per la rapidità ed il grado di precisione con cui elabora risposte, partendo da un input di tipo testuale. Tuttavia, se queste caratteristiche possono aver sorpreso in seguito ad un’adozione di massa, non sono certo nuove in ambito business, che già da anni sfrutta queste potenzialità nelle sue declinazioni di Chatbot, Virtual Assistant, analisi documentale e molto altro.
In effetti, le possibilità per le aziende sono molteplici: dall’analisi delle e-mail (per riconoscere, ad esempio, messaggi indesiderati o classificare la posta in arrivo), all’estrazione di informazioni da documenti di governance o amministrativi. Dall’analisi dei post sui Social Network (per individuare il sentiment dei consumatori e, di conseguenza, monitorare la reputazione aziendale) alla comprensione di query di navigazione, fino all’analisi delle notizie giornalistiche. Inoltre, l’NLP può essere utilizzata per raccogliere dati utili dal customer service o per segmentare i propri consumatori sulla base dei loro bisogni e desideri.
Al di là delle considerazioni sulle possibili applicazioni di questa tecnologia risulta utile ricordare che il ragionamento umano è costituito da tantissime sfaccettature e percezioni, a partire dal linguaggio, che non è un mero aspetto comunicativo ma che ricalca anche una sfera sociale e di interazione. Pertanto, le organizzazioni che si occupano di Intelligenza Artificiale non possono sottrarsi dal loro ruolo sociale e dalla sfera etica che ne consegue, modellando le tecnologie per servire la collettività. È necessario utilizzare un approccio critico al dato, che è lo specchio della società di oggi e che contiene, di conseguenza, una serie di bias cognitivi che possono ripercuotersi negli output generati dall’Intelligenza Artificiale.
Crediamo che il continuo confronto fra istituzioni, organizzazioni e società nel suo complesso sia fondamentale per stimolare un dibattito che porti la tecnologia ad avere il ruolo di facilitatore, affiancandosi al lavoro umano.
