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Introduzione all'IA in Dynamics 365

  • Articolo

Microsoft Copilot e le esperienze con l'IA correlate sono entusiasmanti e aprono mondi di possibilità completamente nuovi. Ma con un componente Copilot per quasi tutti i prodotti Microsoft, incluse le app Dynamics 365, e informazioni su come ottenere e utilizzare le funzionalità di intelligenza artificiale in un'azienda sparse in varie librerie di documentazione, può essere difficile sapere da dove iniziare.

Questo articolo spiega meglio alcuni aspetti di Copilot che molte persone trovano poco chiare. Contiene inoltre collegamenti a risorse che, volendo, puoi consultare per approfondire l'argomento.

Importante

Questo articolo si evolverà nel tempo. Se pensi che manchi qualche informazione o noti qualcosa che è cambiato rispetto a quanto scritto nell'articolo, faccelo sapere. Meglio ancora, contribuisci personalmente all'articolo. Trovi altre informazioni in Contribuire alla documentazione di Dynamics 365.

Non so nulla di IA. Da dove dovrei iniziare?

Inizia con un video generico che ti presenta una panoramica del funzionamento di Copilot in Dynamics 365 e Power Platform. Scoprirai in che modo Copilot mantiene protetti i dati aziendali, rispetta i requisiti di privacy e come utilizza l'IA generativa in modo responsabile.

Anteprima delle playlist sul canale di Dynamics 365 su YouTube.

In che modo le app Dynamics 365 utilizzano l'intelligenza artificiale?

Le funzionalità di intelligenza artificiale in Dynamics 365 sfruttano esclusivamente i servizi Microsoft Azure. Abbiamo scelto il cloud di Azure perché i servizi di Azure sono basati sugli standard di intelligenza responsabile di Microsoft, nonché sui controlli di sicurezza, privacy e conformità aziendali che i nostri clienti si aspettano di vedere.

In che modo l'IA generativa si collega a ciò che Microsoft offre in Azure?

L'IA generativa è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti o dati per tuo conto basandosi sul tuo input o la tua richiesta. L'IA generativa può ad esempio scrivere testo, generare immagini, comporre musica o sintetizzare una voce. Microsoft offre una gamma di modelli e servizi di intelligenza artificiale in Azure, ad esempio Servizi cognitivi di Azure, Azure Machine Learning e Servizio OpenAI di Azure. Servizio OpenAI di Azure è una versione di IA generativa che consente di accedere ai modelli OpenAI, ad esempio GPT-4 e DALL-E, e di usarli per varie attività e in vari scenari. Le app Dynamics 365 utilizzano il servizio OpenAI di Azure per fornire funzionalità di IA generativa per aiutare gli utenti aziendali nel loro lavoro. Anche i nostri partner possono integrare il servizio OpenAI di Azure nelle proprie soluzioni.

Altre informazioni sono disponibili nel post del blog Innovare più velocemente con l'IA generativa nel servizio OpenAI di Azure.

In che modo l'IA generativa può aiutare le aziende?

Il termine IA generativa sembra intrigante, ma in che modo le aziende lo possono utilizzare per migliorare? In questo post del blog vengono esposti alcuni esempi interessanti che potrebbero essere d'ispirazione: Servizio OpenAI di Azure: Dieci modi in cui l'IA generativa sta trasformando le aziende.

Puoi anche ottenere una rapida panoramica delle funzionalità di IA generativa nelle app Dynamics 365 in Microsoft Copilot in Dynamics 365.

Suggerimento

Le due sezioni che seguono si rivolgono alle organizzazioni che desiderano fornire autonomamente l'IA generativa, ovvero non alle persone che desiderano utilizzare le funzionalità di IA generativa integrate nelle app Dynamics 365. Se sei un utente aziendale, passa a una delle altre sezioni: utilizza i collegamenti nella sezione In questo articolo in alto per trovare l'argomento di tuo interesse.

Come faccio ad accedere al servizio OpenAI di Azure, scegliere e distribuire modelli di intelligenza artificiale?

Per ottenere l'accesso al servizio OpenAI di Azure, devi essere in possesso di una sottoscrizione di Azure e di un account per il servizio OpenAI di Azure. Puoi sia iscriverti ad Azure sia registrarti per l'account nel portale di Azure. Il tuo account ti consente di creare una risorsa del servizio OpenAI di Azure e ottenere una chiave API che puoi usare per accedere ai modelli del servizio OpenAI di Azure. Puoi scegliere tra vari modelli per diversi domini e scopi. Ad esempio, puoi scegliere tra generazione di testo, analisi di testo, generazione di immagini, analisi di immagini e intelligenza artificiale conversazionale.

Puoi eseguire il training di modelli, personalizzarli e distribuirli fornendo i tuoi dati e parametri. Tuttavia, in genere si salta questo processo, che è costoso e dispendioso in termini di tempo. Il modello del servizio OpenAI di Azure è già stato sottoposto a training su grandi quantità di dati.

La tabella seguente offre una panoramica delle attività e delle risorse.

Informazioni Dove Altre informazioni
Ottenere una sottoscrizione di Azure. Iscriversi a un piano a pagamento o iniziare gratuitamente. azure.microsoft.com
Richiedere l'accesso al servizio OpenAI di Azure per l'abbonamento in uso. Attualmente l'accesso a questo servizio viene concesso solo facendone richiesta. https://aka.ms/OAIapply Che cos'è il servizio OpenAI di Azure?
Ottenere le autorizzazioni sull'account per creare risorse di OpenAI di Azure e distribuire modelli. Portale di Azure Controllo degli accessi in base al ruolo per il servizio OpenAI di Azure
Creare una risorsa del servizio OpenAI di Azure e distribuire un modello. Portale di Azure/ e portale di Azure AI Foundry Creare e distribuire una risorsa del servizio OpenAI di Azure

Dopo aver completato questo passaggio, puoi iniziare a sviluppare la tua esperienza con Copilot, che richiede le seguenti informazioni sulla risorsa e sul modello distribuito:

Informazioni Posizione
Chiave API ed endpoint di OpenAI di Azure (URL) Pagina Chiavi ed endpoint per la risorsa nel portale di Azure.
Nome della distribuzione per il modello Pagina Distribuzioni nel portale di Azure AI Foundry.

Quanto costa ed esistono strumenti per prevedere e misurare i costi?

Il costo dell'utilizzo del servizio OpenAI di Azure dipende dal tipo e dalla quantità di risorse che utilizzi, che a loro volta dipendono dal modello. Puoi usare il Calcolatore dei prezzi di Azure per ottenere una stima del costo per l'utilizzo del servizio OpenAI di Azure in base all'utilizzo e alla configurazione che prevedi.

Poiché le tue funzionalità di intelligenza artificiale sono collegate alla tua chiave del servizio OpenAI di Azure, i costi operativi delle risorse di OpenAI di Azure durante lo sviluppo e il test sono di tua competenza. Restano di tua responsabilità quando i tuoi clienti usano la funzionalità in ambienti di produzione o sandbox. Ad esempio, una funzionalità di intelligenza artificiale che presenta alcuni suggerimenti mensili agli imprenditori probabilmente consumerà meno risorse e costerà meno. Al contrario, una funzionalità di intelligenza artificiale che genera ogni giorno un riepilogo di due pagine del progetto per ogni dipendente probabilmente consumerà più risorse e costerà di più.

Facoltativamente, puoi usare gli strumenti Gestione costi e Fatturazione di Microsoft per monitorare e tenere sotto controllo la spesa relativa al servizio OpenAI di Azure. Puoi impostare budget, avvisi e criteri per monitorare e ottimizzare i costi. Puoi anche visualizzare e scaricare report e fatture dettagliati che mostrano l'utilizzo e i costi.

Altre informazioni sui costi del servizio OpenAI di Azure e sugli strumenti per prevedere/misurare i costi sono disponibili in Prezzi del servizio OpenAI di Azure.

I modelli più diffusi disponibili nel servizio OpenAI di Azure oggi sono GPT-4 e DALL-E. GPT-4 è un modello linguistico su larga scala in grado di generare testo naturale e coerente per varie attività e domini, ad esempio un riepilogo, una traduzione, risposta a domande e creazione di contenuti. DALL-E è un modello di immagini su larga scala in grado di generare immagini realistiche e diversificate da istruzioni di testo o di immagini, ad esempio disegni, loghi, icone e scene.

Entrambi i modelli sono efficaci nel produrre esiti pertinenti e di alta qualità in grado di migliorare le applicazioni e i flussi di lavoro. Tuttavia, entrambi i modelli presentano anche alcune limitazioni e sfide che dovresti sapere. Ad esempio, potrebbe accadere che non sempre i modelli generino risultati accurati o basati su fatti, rispettino le norme etiche e sociali o proteggano la privacy e la sicurezza dei dati.

Per altre informazioni sui pro e contro dei modelli più diffusi, vai a Modelli del servizio OpenAI di Azure.

Quali sono le insidie e le procedure consigliate in merito alle richieste?

Una richiesta è l'input che fornisci al modello perché generi un output. Una richiesta può essere costituita da testo, un'immagine o una combinazione di entrambi. Il modo in cui scrivi una richiesta può influire sulla qualità e sulla pertinenza dell'output. Pertanto, è importante seguire alcune linee guida e procedure consigliate quando scrivi le richieste. Alcune delle insidie e delle procedure consigliate sono:

  • Sii chiaro e specifico su ciò che vuoi che il modello faccia e sul tipo di risultato che ti aspetti.
  • Fornisci contesto e informazioni sufficienti affinché il modello possa comprendere l'attività e il dominio.
  • Usa esempi, parole chiave e formattazione per guidare il modello e vincolare l'output.
  • Evita richieste ambigue, vaghe o fuorvianti che potrebbero confondere il modello o portare a risultati indesiderati.
  • Testa e valuta gli output su diverse richieste e diversi scenari per verificare le prestazioni e l'affidabilità del modello.
  • Esamina e verifica l'accuratezza, la pertinenza, la qualità e l'etica degli output prima di utilizzarli nelle applicazioni o nei flussi di lavoro che usi.

Altre informazioni su come scrivere richieste efficaci e quali sono le insidie e le procedure consigliate sono disponibili in L'arte della richiesta: come ottenere il meglio dall'IA generativa.

Come posso gestire gli output delle richieste e l'incertezza?

Gli output generati dal modello non sono sempre perfetti o prevedibili. I modelli potrebbero generare output imprecisi, irrilevanti, incompleti, incoerenti o addirittura inappropriati. Pertanto, è necessario avere una strategia per gestire gli output e gestire l'incertezza.

  • Usa i parametri e le impostazioni del modello per controllare il formato, la lunghezza e la diversità dell'output.
  • Usa le metriche e i punteggi del modello per misurare la qualità, l'attendibilità e la somiglianza dell'output.
  • Usa il feedback e i log del modello per monitorare e migliorare le prestazioni e l'affidabilità dell'output.
  • Usa i filtri e le protezioni del modello per prevenire e rilevare gli errori e i problemi dell'output.
  • Utilizza la revisione umana per convalidare e correggere i risultati e gli esiti dell'output.

Altre informazioni su come gestire gli output e l'incertezza sono disponibili in Come controllare i modelli di OpenAI di Azure. Altre informazioni sulle richieste di Copilot sono disponibili in Informazioni sulle richieste di Copilot.