La guida per i dirigenti all'implementazione del Canvas di OpenAI per migliorare la produttività - AI&YOU #74
Statistica della settimana: 70% degli utenti di AI portano al lavoro i loro strumenti personali di AI invece di aspettare che le organizzazioni forniscano gli strumenti. (Microsoft)
La nuova interfaccia ChatGPT Canvas di OpenAI affronta in modo diretto diverse sfide presenti in altri modelli. Questa innovativa funzionalità rappresenta il primo importante aggiornamento dell'interfaccia visiva di ChatGPT dal suo lancio, offrendo un nuovo approccio alla collaborazione con l'intelligenza artificiale che va oltre le semplici interazioni di chat.
Nell'edizione di questa settimana di AI&YOU, esploriamo le intuizioni di tre blog che abbiamo pubblicato sull'argomento:
La guida per i dirigenti all'implementazione del Canvas di OpenAI per migliorare la produttività
10 modi in cui il Canvas di OpenAI può aumentare la produttività dei team di sviluppo aziendali
La guida per i dirigenti all'implementazione del Canvas di OpenAI per migliorare la produttività - AI&YOU #74
Il cuore di OpenAI Canvas è la sua ingegnosa interfaccia a doppia finestra, che integra perfettamente la familiare finestra di chat con un nuovo spazio di lavoro dedicato e una finestra separata. Questa vista affiancata consente agli utenti di interagire con ChatGPT nella normale finestra di chat e di lavorare contemporaneamente ai propri progetti nell'interfaccia Canvas adiacente.
La funzione canvas migliora la comprensione del contesto, fornendo a ChatGPT una visione più ampia dell'intero progetto. Questa prospettiva olistica consente all'intelligenza artificiale di offrire un'assistenza più mirata e pertinente, proprio come farebbe un copy editor o un revisore di codice umano. Gli utenti possono evidenziare sezioni specifiche all'interno dell'area di lavoro Canvas, indirizzando l'attenzione di ChatGPT verso aree particolari che richiedono attenzione.
Una delle innovazioni principali di Canvas è la capacità di aprire automaticamente l'interfaccia di chat quando ChatGPT rileva uno scenario in cui potrebbe essere utile. Per esempio, se un utente chiede a ChatGPT di "Scrivere un post sul blog sulla storia dei chicchi di caffè", il sistema riconosce che si tratta di un'attività che potrebbe beneficiare dell'interfaccia Canvas e la apre automaticamente.
OpenAI ha anche incluso l'opzione di attivare manualmente Canvas, semplicemente includendo "use canvas" nel prompt o selezionandolo da una nuova opzione nel menu a tendina del modello.
Scrivere con Canvas: Elevare la creazione di contenuti
Canvas offre strumenti potenti per migliorare il processo di scrittura delle aziende che si affidano a contenuti di alta qualità. La sua interfaccia include scorciatoie personalizzabili per un editing efficiente, consentendo agli utenti di suggerire rapidamente modifiche, regolare la lunghezza del documento o modificare i livelli di lettura.
Una delle caratteristiche principali di Canvas è la possibilità di regolare facilmente la complessità e la lunghezza dei contenuti. Gli utenti possono trasformare i documenti tecnici in versioni adatte a un pubblico generico o ampliare i riassunti in rapporti completi utilizzando semplici cursori. Questa flessibilità consente alle aziende di adattare i contenuti a diversi tipi di pubblico senza dover partire da zero.
Canvas fornisce anche feedback e suggerimenti in tempo reale e contestualizzati mentre gli utenti lavorano, come un esperto copy editor. Questa assistenza immediata aiuta gli scrittori a perfezionare le idee e a migliorare la scrittura al volo, ottenendo risultati di qualità superiore in minor tempo.
Combinando queste caratteristiche di scrittura con una migliore comprensione del contesto, Canvas promette di rivoluzionare la creazione di contenuti per l'azienda, sia che si tratti di materiali di marketing, comunicazioni interne o documentazione tecnica.
Codificare in Canvas: Il nuovo migliore amico degli sviluppatori
Il potenziale di Canvas di rivoluzionare i progetti di codifica è impressionante quanto le sue capacità di scrittura. La sua nuova interfaccia offre agli sviluppatori strumenti potenti che semplificano la codifica e aumentano la produttività.
Una caratteristica che spicca è la revisione avanzata del codice e il debug di Canvas. Gli sviluppatori possono chiedere a ChatGPT di rivedere il codice, aggiungere log per il debug o inserire commenti per migliorare la leggibilità. In questo modo si ha a disposizione un revisore del codice sempre disponibile, che aiuta a individuare i bug e a migliorare la qualità del codice prima che si verifichino problemi di produzione.
Un'altra caratteristica interessante è la capacità di traduzione linguistica di Canvas. Gli sviluppatori possono facilmente trasferire il codice a diversi linguaggi di programmazione come JavaScript, Python o Java, un'opzione preziosa per i progetti multipiattaforma o per la modernizzazione dei sistemi preesistenti.
Canvas eccelle nello snellire la codifica iterativa. Gli sviluppatori possono evidenziare sezioni di codice specifiche per ottenere suggerimenti mirati di ChatGPT, accelerando in modo significativo il ciclo di sviluppo se combinato con funzionalità di implementazione e test rapidi.
La tecnologia di Canvas
Canvas è alimentato da GPT-4o, un modello specializzato sviluppato da OpenAI. Questo modello incorpora nuovi comportamenti e processi decisionali che rendono Canvas particolarmente abile nel comprendere il contesto e nel fornire assistenza pertinente.
L'addestramento di GPT-4o ha presentato sfide fondamentali per OpenAI. Una di queste era insegnare al modello quando attivare automaticamente l'interfaccia Canvas, bilanciando l'apertura per le attività complesse ed evitando l'attivazione eccessiva per le interrogazioni semplici. Un'altra sfida consisteva nell'addestrare il modello a decidere tra modifiche mirate e riscritture complete, sviluppando algoritmi sofisticati per guidare queste decisioni.
OpenAI si impegna a migliorare continuamente Canvas grazie al feedback degli utenti. Man mano che un numero maggiore di aziende e sviluppatori utilizzerà la funzione, il team raccoglierà dati sulle prestazioni e sulla soddisfazione per perfezionare e migliorare il modello. Questo approccio iterativo garantisce che Canvas si evolva in uno strumento sempre più potente per la scrittura e la codifica assistita dall'intelligenza artificiale.
Il futuro della collaborazione tra intelligenza artificiale e uomo
Mentre Canvas rivoluziona la scrittura e la codifica assistita dall'IA, è chiaro che stiamo entrando in una nuova era di collaborazione tra IA e uomo. Questa interfaccia innovativa funge da trampolino di lancio verso interazioni più intuitive e produttive tra esseri umani e sistemi di intelligenza artificiale.
In prospettiva, possiamo prevedere diversi potenziali sviluppi:
Potenziamento delle capacità multimodali: Le versioni future di Canvas potrebbero integrare la generazione o l'analisi di immagini, consentendo un supporto ancora più completo ai progetti.
Miglioramento della collaborazione in tempo reale: Potremmo vedere funzioni che consentono a più membri del team di lavorare simultaneamente all'interno dell'interfaccia Canvas, favorendo un migliore lavoro di squadra.
Maggiore integrazione con gli strumenti esistenti: Canvas potrebbe potenzialmente connettersi con i più diffusi IDE, software di gestione dei progetti o sistemi di gestione dei contenuti, creando un flusso di lavoro continuo tra le varie piattaforme.
Personalizzazione avanzata: Man mano che l'intelligenza artificiale apprende dalle interazioni degli utenti, potrebbe offrire suggerimenti e scorciatoie sempre più personalizzati in base agli stili di lavoro individuali.
Con lo sviluppo di questi progressi, le aziende devono prepararsi alla prossima ondata di lavoro assistito dall'intelligenza artificiale. Questa preparazione comporta:
Migliorare la formazione dei dipendenti per collaborare in modo efficace con strumenti di intelligenza artificiale come Canvas.
Reimmaginare i flussi di lavoro per sfruttare appieno le capacità degli assistenti AI
Sviluppo di linee guida per un uso responsabile ed etico dell'IA nella creazione e nella codifica dei contenuti.
Promuovere una cultura dell'innovazione che abbracci l'IA come partner piuttosto che come sostituto della creatività umana.
Canvas in pratica: Suggerimenti per iniziare
Per le aziende che desiderano sfruttare la potenza di Canvas, ecco alcuni consigli pratici per iniziare:
Sperimentate con diversi suggerimenti: Provate a chiedere alla Tela di assistervi in vari modi. A volte, un leggero cambiamento nella formulazione può produrre risultati significativamente diversi.
Utilizzate la funzione di evidenziazione: Ricordate di evidenziare sezioni specifiche quando volete che Canvas si concentri su particolari aree del vostro progetto.
Esplorare le scorciatoie: Familiarizzate con le scorciatoie di scrittura e di codifica disponibili in Canvas. Queste possono accelerare notevolmente il vostro flusso di lavoro.
Iterare e perfezionare: Utilizzate Canvas come strumento di collaborazione. Non aspettatevi risultati perfetti al primo tentativo, ma consideratelo come un partner in un processo iterativo di creazione e perfezionamento.
Fornire un feedback: Poiché Canvas è ancora in fase beta, il vostro feedback è fondamentale. Condividete le vostre esperienze con OpenAI per contribuire a migliorare lo strumento per tutti.
ChatGPT Canvas vs. Claude Artifacts: Qual è la soluzione migliore per la collaborazione aziendale con l'intelligenza artificiale
Negli ultimi anni il panorama della collaborazione basata sull'intelligenza artificiale ha registrato progressi significativi, con diverse piattaforme che si contendono il primato nel mercato aziendale. Tuttavia, l'introduzione di ChatGPT Canvas di OpenAI e di Claude Artifacts di Anthropic ha alzato l'asticella di ciò che è possibile fare negli ambienti di lavoro assistiti dall'intelligenza artificiale.
Abbiamo già parlato dei vantaggi di ChatGPT Canvas, ma Claude Artifacts di Anthropic si distingue come un concorrente formidabile, offrendo una soluzione solida per le aziende alle prese con complesse attività di codifica e scrittura. Integrato con il potente modello Claude 3.5 Sonnet, Claude Artifacts presenta un approccio unico alla collaborazione con l'intelligenza artificiale che risponde alle complesse esigenze degli ambienti di lavoro moderni.
Claude Artifacts è stato concepito per gestire progetti sfaccettati che richiedono un contesto prolungato e una soluzione complessa dei problemi. A differenza degli assistenti AI più semplici, Claude Artifacts eccelle nel mantenere una comprensione completa di progetti su larga scala, rendendolo uno strumento prezioso per le aziende che hanno a che fare con basi di codice complesse o lunghe attività di creazione di contenuti.
Una delle caratteristiche principali di Claude Artifacts è la funzionalità di spazio di lavoro persistente. Ciò consente agli utenti di mantenere il contesto in più sessioni, una funzionalità cruciale per i progetti che si estendono per giorni o addirittura settimane. Per i team di sviluppo software che lavorano su applicazioni estese o per i creatori di contenuti che redigono rapporti completi, questa funzione garantisce che non si perda alcun contesto prezioso tra le interazioni.
Per quanto riguarda le capacità di codifica, Claude Artifacts brilla per la sua capacità di generare, analizzare e ottimizzare il codice in vari linguaggi di programmazione. La sua profonda comprensione della struttura del codice gli consente di fornire suggerimenti utili per i miglioramenti, di identificare potenziali bug e persino di rifattorizzare il codice esistente per migliorarne le prestazioni.
Confronto testa a testa: ChatGPT Canvas vs Claude Artifacts
Quando si confrontano ChatGPT Canvas e Claude Artifacts, è essenziale considerare vari aspetti che incidono sulla loro efficacia nella collaborazione AI aziendale.
Con la continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, l'integrazione di questi strumenti di collaborazione avanzati diventerà essenziale per le aziende che vogliono mantenere un vantaggio competitivo in un panorama sempre più digitale.
10 modi in cui il Canvas di OpenAI può aumentare la produttività dei team di sviluppo aziendali
1️⃣ La generazione di codice snellisce i processi di sviluppo: L'intelligenza artificiale genera frammenti di codice, funzioni e moduli a partire da descrizioni in linguaggio naturale. Riduce il tempo dedicato alle attività ripetitive e garantisce la coerenza della codifica.
2️⃣ La scrittura collaborativa migliora la documentazione tecnica: L'intelligenza artificiale assiste nella creazione di documenti in tempo reale, offrendo suggerimenti e garantendo la coerenza. Adatta lo stile di scrittura ai diversi tipi di pubblico.
3️⃣ L'assistenza basata sull'intelligenza artificiale accelera la correzione dei bug: Analizza gli errori e suggerisce le correzioni, imparando dalle soluzioni precedenti in tutto il team. Costruisce nel tempo una base di conoscenze sui problemi più comuni.
4️⃣ Il porting del codice semplifica le transizioni linguistiche: Traduce il codice tra linguaggi di programmazione, gestendo le differenze di sintassi. È utile per lo sviluppo multipiattaforma e la migrazione di sistemi legacy.
5️⃣ L'ottimizzazione dei contenuti si rivolge a pubblici diversi: Adatta il tono, la complessità e lo stile della scrittura ai diversi lettori. Contribuisce alla creazione di più versioni di contenuti per i vari interlocutori.
6️⃣ Il feedback in tempo reale migliora la qualità del codice: Fornisce revisioni istantanee del codice e suggerimenti basati sull'intelligenza artificiale. Aiuta a individuare tempestivamente i problemi e funge da strumento di apprendimento continuo per gli sviluppatori.
7️⃣ Il controllo delle versioni facilita le iterazioni senza soluzione di continuità: Integra le funzioni di controllo delle versioni per un facile monitoraggio e confronto delle modifiche. Incoraggia la sperimentazione fluida e la prototipazione rapida.
8️⃣ I progetti complessi traggono vantaggio dalla gestione guidata dall'intelligenza artificiale: Suddivide i progetti in attività, prevede i colli di bottiglia e migliora l'allocazione delle risorse. Impara dai progetti passati per fornire stime accurate.
9️⃣ Le spiegazioni dell'intelligenza artificiale migliorano la comunicazione di squadra: Genera spiegazioni chiare di codici o concetti complessi. Colma le lacune di comunicazione tra i membri del team con livelli di competenza diversi.
🔟 L'onboarding si accelera con l'apprendimento assistito dall'intelligenza artificiale: Aiuta i nuovi membri del team a comprendere rapidamente le basi di codice e le pratiche esistenti. Serve come compagno di apprendimento continuo per tutti gli sviluppatori.
Il bilancio
Canvas di OpenAI rappresenta un cambiamento paradigmatico nell'approccio al lavoro dei team di sviluppo aziendali. Integrando l'assistenza dell'intelligenza artificiale in vari aspetti del ciclo di vita dello sviluppo, dalla generazione del codice alla correzione dei bug, dalla documentazione alla gestione dei progetti, Canvas ha il potenziale per aumentare significativamente la produttività, migliorare la qualità del codice e migliorare la collaborazione tra i team.
Man mano che i team diventano più esperti nell'utilizzo di questo potente strumento, possono aspettarsi un aumento dell'innovazione, un completamento più rapido dei progetti e un processo di sviluppo complessivamente più snello. La chiave per massimizzare questi vantaggi sta nell'integrazione ponderata di Canvas nei flussi di lavoro esistenti e nell'impegno ad apprendere e adattarsi continuamente all'evoluzione delle tecnologie AI.
Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & YOU!
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