Urgente: il 73% dei leader aziendali globali richiede l’adozione immediata dell’AI generativa

La crescente pressione per l’adozione dell’intelligenza artificiale

La promessa offerta dall’intelligenza artificiale generativa di rivoluzionare il mondo aziendale, l’industria e la società sta suscitando un entusiasmo diffuso. Si è assistito a una vera e propria gara alimentata dalla crescita esponenziale della visibilità delle soluzioni di AI e dal timore delle imprese di perdere terreno in termini di competitività. Un rapporto di Workday indica che quasi tre quarti (73%) dei leader aziendali globali sentono la necessità di adottare subito strumenti di intelligenza artificiale, chiedendo ai propri reparti IT di inserire rapidamente l’intelligenza artificiale generativa nel loro stack tecnologico.

Non mancano le voci dissenzienti. Ad esempio, Goldman Sachs è stata una delle grandi banche d’investimento a ridimensionare l’entusiasmo per l’AI, evidenziando perplessità in un rapporto intitolato Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?. Secondo Daron Acemoglu, professore del MIT intervistato per la ricerca, soltanto un quarto delle operazioni automatizzabili sarà economicamente vantaggioso nei prossimi dieci anni, suggerendo un impatto complessivo inferiore al 5% sui flussi di lavoro aziendali.

Il disaccordo tra reparti IT e altre parti interessate all’interno delle aziende è palese: i tecnici IT sostengono che le aspettative dei colleghi in merito all’agilità e rapidità delle implementazioni tecnologiche siano spesso esagerate. Dunque, quali linee guida dovrebbe adottare un’organizzazione per integrare l’intelligenza artificiale con successo nel proprio tessuto operativo? Quali criteri devono governare la decisione se implementare questa tecnologia per conseguire obiettivi strategici?

Un approccio scalare all’intelligenza artificiale

Sempre più imprese sentono l’urgenza di adottare l’AI generativa per mantenere il passo con la concorrenza. L’impressionante balzo in avanti delle tecnologie AI, accelerato in particolare dal lancio di ChatGPT, ha spinto molte organizzazioni a incorporare queste risorse nei loro processi operativi, spesso senza un’adeguata comprensione del contesto d’uso specifico e con aspettative non chiaramente definite. Questo slancio è alimentato dal timore di perdersi in un ecosistema sempre più orientato al progresso tecnologico.

D’altra parte, come evidenziato anche da McKinsey, i veri benefici dell’AI generativa possono venire fuori solo con una profonda trasformazione organizzativa. Per ottenere questi vantaggi, le aziende devono intraprendere preliminarmente cinque passi fondamentali:

1. Identificare le esigenze aziendali e i casi d’uso specifici
Ogni azienda deve chiaramente stabilire quali obiettivi vuole raggiungere e quali problemi intende risolvere mediante l’adozione dell’AI generativa. Questo richiede un’attenta valutazione strategica delle risorse disponibili, del budget e delle competenze. Inoltre, deve focalizzarsi su casi d’uso concreti che, mettendo al centro il cliente, risultino allineati con gli obiettivi aziendali.

2. Esplorare prime soluzioni dall’AI più convenzionali
Prima di implementare tecnologie di AI generativa, è cruciale che le aziende esplorino e spesso integrino innanzitutto soluzioni più tradizionali di IA, quali l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi vocale. Questo consente di comprendere appieno le capacità ed i benefici pregressi, preparando il terreno per future applicazioni avanzate.

3. Sviluppare una strategia di raccolta e unificazione dei dati
Le realtà aziendali devono formulare una strategia solida per la raccolta e l’analisi dei dati, garantendo che siano ben strutturati e facilmente accessibili. Spesso, infatti, i dati sono distribuiti tra varie fonti. Questa strategia dovrà includere processi di pulizia, normalizzazione, rilevanza e consistenza dei dati per renderli più rappresentativi.

4. Valutare la disponibilità e l’integrazione dell’organizzazione
Le imprese devono verificare le condizioni tecniche e l’ingaggio dei dipendenti nell’adozione delle nuove tecnologie. È cruciale integrare i modelli di AI generativa con i sistemi già in uso e condurre un’esaustiva analisi di costi e benefici, di modo che il passaggio sia consapevole anche dal punto di vista economico e operativo.

5. Iniziare in piccolo e monitorare le prestazioni
Le organizzazioni dovrebbero inizialmente adottare l’AI generativa in progetti pilota di piccola scala, monitorare costantemente le prestazioni e apportare gli aggiustamenti necessari in tempo reale. Questo può comportare la riqualificazione del modello con nuovi dati e l’introduzione di nuovi processi per gestire gli errori.

Seguendo questi passi fondativi, le aziende possono fare scelte informate e sfruttare le capacità trasformative della AI generativa riducendo i rischi connessi alla revisione dei proprio sistemi aziendali. Fondamentale sarà una conoscenza profonda delle proprie esigenze e possibilità, guidando l’adozione tecnologica in maniera responsabile, trasparente e sistematica.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni aziendali

L’intelligenza artificiale è ormai un argomento caldo nel contesto lavorativo, ma quale reale utilità ha questa tecnologia per le attività quotidiane? Scopriamo come l’IA può davvero portare benefici alle imprese risolvendo i problemi quotidiani. Negli ultimi anni, l’AI è stata protagonista di intense discussioni tra analisti e scrittori di fantascienza. Ora, arrivata a una fase matura del suo mercato, l’AI sta ridefinendo il nostro modo di operare e collaborare. Per i leader aziendali è cruciale comprendere le potenzialità dell’AI e come possa migliorare le prestazioni umane.

Che sia utilizzata per fornire risultati di ricerca più precisi, riconoscere immagini in tempo reale o gestire veicoli autonomi, l’AI ha un impatto su molti aspetti della nostra vita quotidiana. Parallelamente, nel mondo delle aziende, AI è implementata per svariate applicazioni, dal colmare gap di competenze alla rilevazione di anomalie finanziarie. Le organizzazioni che si affidano ancora a processi manuali obsoleti rischiano di essere superate.

Stando a un rapporto di Forrester, il mercato globale dei software di intelligenza artificiale è destinato a raddoppiare passando dai 33 miliardi di dollari del 2021 ai 64 miliardi di dollari nel 2025. Quest’espansione sarà trainata principalmente dalle applicazioni aziendali integrate con l’IA. L’intelligenza artificiale abilita le macchine a eseguire compiti tradizionalmente riservati alle capacità e intelligenza umane come risolvere problemi, prendere decisioni e comprendere il linguaggio. La finalità ultima di questa innovazione è migliorare la qualità della vita e la produttività globale.

Esistono vari termini legati all’AI come machine learning, NLP e deep learning. Molti confondono questi termini, soprattutto “machine learning” e “intelligenza artificiale”, nonostante le differenze significative. Ecco una breve spiegazione delle tecnologie AI per una maggiore chiarezza.

Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell’IA orientato a far sì che le macchine imparino e si adattino autonomamente. Questi sistemi analizzano dati per identificare pattern, fare previsioni o generare contenuti, autonomamente adattandosi per migliorare col tempo – come avviene con i computer degli scacchi, che ormai superano ampiamente le capacità umane.

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ancora, rappresenta una branca del machine learning dedicata a insegnare ai computer a comprendere e generare linguaggi naturali. Pensiamo all’uso del riconoscimento vocale, alla traduzione o all’analisi del sentiment. Tutti almeno una volta abbiamo visto un chatbot in azione, che rappresenta un utilizzo tipico dell’NLP.

Il deep learning è una variante di machine learning che riesce a modellare pattern complessi in grandi set di dati utilizzando reti neurali stratificate. Questo metodo, ispirato al funzionamento del cervello umano, è particolarmente utile per le attività di visione artificiale (o computer vision), dove la macchina “legge” le immagini.

Quanto è realmente intelligente l’intelligenza artificiale?

Prima di discutere dei pericoli di una diffusione incontrollata dell’AI, chiediamoci quanto questa tecnologia sia davvero “intelligente”. Bisogna infatti chiarire che il concetto stesso di intelligenza umana, ancor prima di quello artificiale, è difficile da definire. Per noi umani, l’intelligenza implica capire il mondo che ci circonda, elaborare pensieri astratti, apprendere e applicare nuove conoscenze in vari contesti, risolvere problemi creativamente e interagire con gli altri. Nessun modello proposto finora ha pienamente raggiunto il consenso della comunità scientifica. Inoltre, i test del QI, volti a quantificare l’intelligenza, sono limitati e tendono a privilegiare una visione culturale specifica, sottostimando altre forme di intelligenza.

Perciò, oltre al nome affascinante, l’AI ci induce a una certa meraviglia. Tuttavia, è utile ricordare che l’”intelligenza” delle macchine non dovrebbe essere presa troppo alla lettera, soprattutto giacché facciamo fatica a definire la nostra intelligenza in tutta la sua complessità.

Un breve arco di tempo
Anche se parziale, nulla ci vieta di fare comparazioni. Come sottolineato su un recente articolo di Science, nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), programmi di IA con performance inizialmente inferiori a quelle degli umani possono superarli in circa un anno. Oggi, un’IA può eccellere in test di comprensione linguistica ponendo domande sull’articolo stesso, grazie alla capacità di ricordarlo parola per parola, cosa che succede anche nel riconoscimento delle immagini.

In merito ai tempi d’apprendimento, vediamo – grazie al grafico sottostante – che se in passato l’IA migliorava sui traguardi prefissati in decenni, oggi vi riesce in mesi.

Quando si esce dai laboratori però, non mancano problematiche: l’intelligenza artificiale tende a inciampare in errori chiari. Frasi complesse con negazioni, come “pensavo che il volo sarebbe stato terribile, ma non lo è stato”, possono creare confusione. Questo problema si estende ad ambiguità di contesto, numeri problematici, o archivi datilopedi. Ciononostante, l’AI autoreplicata può imitare testi senza garantire accuratezza, se non addirittura ingannare.)

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