Sulla base della nostra analisi di oltre 30 casi di studio e 10 benchmark, in cui abbiamo testato e confrontato più di 40 prodotti, abbiamo identificato 125 casi d’uso dell’IA generativa. Questi si distribuiscono in diverse categorie in base alla funzionalità offerta.
Per altre applicazioni dell’IA in richieste in cui esiste un’unica risposta corretta — ad esempio, previsione o classificazione — consulta le applicazioni dell’IA tradizionale.
Puoi anche visitare la lista completa delle applicazioni di IA generative, con spiegazioni su casi d’uso ed esempi concreti, filtrabili per criteri come settore o funzione aziendale.
Caselli per la produzione video guidati dall'IA
Gli strumenti di produzione video basati sull’IA, inclusi i generatori video, le piattaforme di creazione di contenuti e le soluzioni di editing, consentono alle aziende di produrre video di alta qualità, personalizzare i contenuti e ottimizzare le prestazioni. Offrono vantaggi economici, velocità e personalizzazione, permettendo di creare scene dinamiche e astratte in pochi minuti.
Abbiamo valutato i principali strumenti di generazione video basati su IA per testare la loro capacità di creare video di alta qualità per l’eCommerce. Ogni strumento è stato testato con immagini stock e valutato su una scala da 1 a 10 in base a:
- Conformità al prompt: accuratezza nel seguire le istruzioni.
- Accuratezza fisica: fedeltà alla fisica reale e interazioni.
- Integrità del prodotto: coerenza nell’aspetto e nei dettagli.
Casi d’uso reali
Netflix utilizza l’IA generativa per contenuti cinematografici
Netflix ha usato l’IA generativa per la prima volta in una serie televisiva, integrando video generati automaticamente in “El Eternauta”, una serie fantascientifica argentina. Ted Sarandos, co-CEO, ha spiegato come l’IA abbia aiutato il team VFX a creare scene complesse, come l’effetto di un edificio che crolla, più velocemente e più economicamente rispetto ai metodi tradizionali, permettendo la realizzazione finanziaria del progetto.
Ottimizzazione per la produzione video
- Lucid Dream Network: ha utilizzato lo strumento "script-to-video" di Pictory, con modelli precaricati e musica integrata, per aumentare la produttività del 350% e migliorare la portata social di quasi il 500%.
- Runway Gen-3: Consente editing video basato su testo con coerenza visiva e movimenti coordinati, riducendo i tempi di post-produzione del 70% per gli impiegati di marketing.
Produzione di immagini generate
Con l’IA generativa, è possibile creare immagini realistiche in base a una descrizione testuale, come un soggetto, uno stile, o un posto specifico. Questo consente di produrre materiale visivo in fretta per scopi commerciali, con vantaggi in settori come media, design e marketing.
Figura 1 mostra un esempio prodotto da un modello di IA richiesto con il prompt: “Orsetti che fanno la spesa in stile ukiyo-e”.
I tool di generazione immagini supportano la produzione artistica, come dimostrato da Coca-Cola attraverso la piattaforma “Create Real Magic”, lanciata in partnership con OpenAI e Bain & Company. Utilizzando i modelli GPT-4 e DALL-E di OpenAI, Coca-Cola ha creato arte personalizzata basata sul proprio immaginario (come la famosa bottiglia contour e Babbo Natale).
Modifiche alle immagini
L’IA generativa è in grado di alterare gli elementi esterni delle immagini senza comprometterne i componenti principali. Ad esempio, è possibile trasformare un’immagine diurna in notturna. Questa manipolazione è molto richiesta in campi come sanità e design.
Figura 3 mostra una generazione di layout per probabilità di allocazione spaziale mediante GAN condizionali addestrate.
Utilizzo delle GAN
Le Generative Adversarial Networks (GAN) rappresentano un approccio per creare e migliorare le immagini. Composte da un generatore e un discriminatore, le GAN producono dati realistici. Un’applicazione comune è la super-risoluzione delle immagini: trasformare quelle vecchie in ad alta definizione.
- Creazione layout automatici: Figma IA genera design e scelte di tipo grafico basati su input testuali.
- Modello 3D: La ricerca in ambito GAN punta alla ricostruzione 3D ad alta fedeltà per gaming e marketing digitale.
- Voci sintetiche: Tecnologie come il TTS permettono di convertire testo in parlato, con molte applicazioni in business e istruzione.
Esempi di voci generate
Conversión STS
La conversione speaker-to-speech permette di generare nuove voci basate su quelle delle fonti audio esistenti. Questa funzione è vantaggiosa per settori come gaming e cinema.
Twilio e Amazon Polly
Twilio ha migliorato la sua piattaforma di sintesi vocale grazie all’integrazione con Amazon Polly, un servizio TTS. La partnership ha introdotto piú di 50 voci in 25 lingue e API avanzate per controllo vocale nelle applicazioni.
Conclusione
L’IA generativa è diventata una risorsa chiave in settori come produzione video, design, immagini e audio, offrendo vantaggi in velocità, costi e personalizzazione. I casi presentati mostrano la capacità di integrare questi strumenti in processi creativi, aumentando la produttività e l’efficacia dei contenuti.