Per una società di consulenza, gestire un progetto con efficacia significa anche saper scegliere strumenti che non solo siano utili al progetto in sé, ma che sappiano anche generare nuove competenze interne, trasformando – se possibile – ogni opportunità in un prezioso patrimonio personale ed aziendale.
In questo senso, gli ultimi 18 mesi sono stati davvero “accelerati” per tutte le piattaforme tecnologiche basate su GenAI. Il loro utilizzo in progetti specifici ci ha permesso di distinguere distinti casi d’uso e differenti livelli di applicazione, che abbiamo suddiviso in queste tre macro categorie:
- utilizzo di soluzioni di mercato per la realizzazione di “oggetti” digitali da inserire in percorsi di formazione, a distanza o d’aula;
- test di piattaforme di realizzazione “automatica” di percorsi formativi;
- valutazione di strumenti di tipologia “copilot” per l’Instructional design.
Esaminiamo nel dettaglio il risultato di queste esplorazioni, con una premessa comune a tutte le macrocategorie: uno degli aspetti più stimolanti e coinvolgenti è certamente la fase di scouting e analisi iniziale.
Il nostro primo obiettivo è sempre quello di individuare lo strumento più idoneo, non necessariamente il più ricco di funzionalità o il più performante in assoluto, ma quello che meglio si adatta al risultato desiderato, alle competenze degli utilizzatori e al tempo disponibile per apprenderne l’uso.
Una curva di apprendimento rapida, infatti, spesso si rivela più vantaggiosa di funzionalità eccessivamente specifiche.
Questo ci ha portato anche a selezionare e privilegiare strumenti per la loro interfaccia o per la prontezza del supporto utenti a fronte di un quesito.
L’elenco che segue non vuole assolutamente essere esaustivo, ma piuttosto riflettere casi reali di applicazione in progetti portati a compimento.
Realizzare “oggetti” digitali: un ventaglio di possibilità sempre più sofisticate
Le necessità specifiche, accompagnate dalla curiosità professionale di sperimentare nuovi strumenti, ci ha guidato in un’esplorazione molto ricca e di grande soddisfazione, per quanto siamo riusciti a realizzare nei progetti dei clienti.
Provando a classificare, abbiamo pensato di suddividere le tecnologie destinate alla produzione di asset digitali come segue:
- piattaforme per la generazione di contenuti testuali: sicuramente lo spazio più importante è occupato dai modelli linguistici avanzati, tipicamente ChatGpt, Notebook LM e Claude (altri test effettuati su Grok o LLama non sono stati per noi significativi);
- creazione di immagini e infografiche: strumenti AI per la generazione di infografiche, diagrammi e immagini illustrative. In questo caso, Midjourney ha affiancato ancora ChatGPT e le funzioni AI di Canva;
- gestione di file audio (input/output): rispetto alla gestione dei file audio, i processi coinvolti sono stati sia TTS (text-to-speech), in particolare attraverso ElevenLabs, ma anche STT (speech-to-text), attraverso la transcodifica di file audio, ad esempio registrazioni di interviste o webinar.
In questo secondo caso abbiamo selezionato tool specifici in grado di distinguere efficacemente il numero di speaker e la lingua utilizzata, per poi “macinare” materiali grezzi attraverso Notebook LM o ChatGpt;
- produzione video: anche in questo caso, dobbiamo distinguere diversi scenari:
- realizzazione di video da prompt, attraverso il montaggio di clip da stock o caricate dall’utente (Invideo);
- produzione di video utilizzando Avatar animati, basati su footage o fotografie, con possibilità di editing costante dello script e funzioni avanzate di lip-sync, per garantire un effetto naturale e coinvolgente: HeyGen, Synthesia e Colossyan sono risultate le soluzioni per noi più interessanti.
Proprio in quest’ultimo settore, abbiamo assistito a una rapidissima evoluzione dei servizi e a un notevole miglioramento degli output finali a ogni livello, in particolare per quanto concerne la naturalezza dei movimenti, la sincronizzazione labiale e la qualità delle voci.
Un aspetto ulteriormente importante è la possibilità di traduzione e localizzazione in diverse lingue, non solo a livello linguistico, ma anche adattando l’avatar al contesto culturale di riferimento.
Nel nostro flusso di produzione, tutti i video e le clip realizzate sono poi passate alla post-produzione – rigorosamente umana…! -, per assicurare un livello qualitativo in linea con gli standard e le esigenze specifiche di ciascun progetto.
Nel prossimo articolo approfondiremo due ulteriori casi di uso: piattaforme e servizi che automatizzano la realizzazione di corsi o che svolgono funzioni da “sparring partner metodologici”.
Nel frattempo, contattaci anche solo per una panoramica personalizzata sui nostri risultati e per esplorare le possibilità di applicazione.
