Rivoluzione: come l’ia generativa trasforma l’economia svizzera e globale

La maggioranza dei manager svizzeri ritiene che l’intelligenza artificiale (IA) generativa rappresenti un motore di crescita fondamentale per le aziende, con un impatto che va ben oltre la semplice riduzione dei costi. Questo è quanto emerge da uno studio condotto dalla società di consulenza Accenture, che valuta in 93 miliardi di franchi il valore aggiunto supplementare che l’IA potrebbe generare in Svizzera entro il 2030.

Nonostante il potenziale significativo, molte imprese non sono ancora pronte ad affrontare questo cambiamento. Solo il 42% dei dirigenti si sente preparato a gestire le perturbazioni nel settore tecnologico, un dato inferiore rispetto al 53% a livello mondiale. Tuttavia, il 91% dei manager ritiene che lo sviluppo dell’IA contribuirà maggiormente alla crescita dei profitti aziendali rispetto alla compressione degli oneri.

I dipendenti sembrano essere aperti alla nuova tecnologia: l’85% di loro afferma di utilizzare l’IA nelle proprie attività. Tuttavia, permane un atteggiamento cauto riguardo alla sicurezza dell’impiego e alla qualità del benessere generale sul posto di lavoro, con il 48% che teme di perdere il proprio posto a causa dell’IA.

Secondo i ricercatori di Accenture, esiste un sensibile potenziale di miglioramento nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle aziende svizzere. Per sfruttare appieno questa situazione, devono essere superate numerose sfide, tra cui la regolamentazione e la formazione dei dipendenti.

Il Mercato Globale dell’Intelligenza Artificiale

Il mercato globale dell’intelligenza artificiale applicata al data management ha superato i 25 miliardi di dollari di ricavi nel 2023 e si prevede che triplicherà il fatturato entro i prossimi sei anni, superando quota 70 miliardi con una crescita media annuale del 23%. Geograficamente, il Nord America sarà la capitale di questo asset, seguito dall’Europa, grazie agli investimenti strategici di potenze come Francia, Germania, Regno Unito e Paesi nordici.

A livello operativo, il settore medico-scientifico sarà quello maggiormente caratterizzato dall’utilizzo della tecnologia per l’analisi dei dati. L’intelligenza artificiale risulta un valido alleato nel data management, capace di redigere report dettagliati, estrapolando dai file e dai documenti i dati più d’impatto. Inoltre, l’AI velocizza e perfeziona le attività operative dei professionisti, incrementando la produttività e rilevando truffe o frodi attraverso l’analisi dei documenti.

In occasione dell’AI Week, evento di spicco tenutosi dall’8 al 12 aprile, esperti del settore hanno sottolineato l’importanza di rimanere al passo con i tempi. L’intelligenza artificiale sarà uno dei principali catalizzatori della trasformazione digitale delle aziende e della Pubblica Amministrazione, con soluzioni generative AI che hanno un potenziale enorme in ogni ambito produttivo.

L’Intelligenza Artificiale nella Sanità

Nel 2016, DeepMind, una società tecnologica di proprietà di Alphabet, ha avviato una collaborazione con il Moorfields Eye Hospital di Londra per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale a riconoscere nelle scansioni della retina i sintomi precoci di malattie oculari come il glaucoma. Due anni dopo, DeepMind ha annunciato i primi risultati, dimostrando che l’IA può essere al pari della competenza umana in termini di precisione diagnostica.

Tuttavia, la collaborazione tra DeepMind e l’NHS (Sistema Sanitario Nazionale) ha sollevato critiche. Nel 2017, l’Information Commission britannica ha accusato l’NHS Trust di aver violato le norme sulla protezione dei dati, fornendo a DeepMind le cartelle cliniche di 1,7 milioni di pazienti. Successivamente, Google ha incorporato l’unità sanitaria di DeepMind, sciogliendo il comitato indipendente che esaminava l’attività dell’azienda nel settore sanitario, sollevando preoccupazioni sulla presunta intenzione di commercializzare i dati dei pazienti senza consenso.

L’interesse di Google per la sanità rientra in una tendenza in crescita. Altre società tecnologiche negli Stati Uniti e in Cina hanno espresso ambizioni di trasformare le prassi diagnostiche e di “democratizzare” l’assistenza sanitaria, con l’obiettivo di ridisegnare il panorama sanitario per produttori di farmaci, ospedali, farmacie, compagnie assicurative, medici e pazienti.

Ad esempio, Google ha sviluppato tool diagnostici che sfruttano l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, come l’app Streams, che avvisa i medici del Royal Free Hospital di Londra quando un paziente necessita di una visita urgente per insufficienza renale. Questa app ha ridotto il costo medio del ricovero dei pazienti con grave insufficienza renale del 17%, un risparmio potenzialmente enorme considerando il costo annuale di £1 miliardo a carico dell’NHS per il trattamento di questa patologia.

Bullet Executive Summary

L’intelligenza artificiale generativa rappresenta un’opportunità straordinaria per le aziende svizzere, con un valore aggiunto stimato in 93 miliardi di franchi entro il 2030. Tuttavia, molte imprese devono ancora affrontare sfide significative in termini di regolamentazione e formazione dei dipendenti per sfruttare appieno questo potenziale. A livello globale, il mercato dell’IA applicata al data management è in rapida crescita, con previsioni di triplicare il fatturato entro i prossimi sei anni. Nel settore sanitario, l’IA sta rivoluzionando le prassi diagnostiche e terapeutiche, con esempi concreti di successo come la collaborazione tra DeepMind e l’NHS.

L’intelligenza artificiale è un campo vasto e complesso, che va dalla machine learning alla deep learning. La machine learning è una branca dell’IA che si concentra sull’addestramento delle macchine a imparare dai dati e a migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmate. La deep learning, invece, è una sottocategoria della machine learning che utilizza reti neurali artificiali con molti strati (da qui il termine “deep”) per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni accurate.

In conclusione, l’intelligenza artificiale offre opportunità straordinarie ma richiede un approccio attento e responsabile. La chiave del successo risiede nella capacità di integrare queste tecnologie in modo etico e sostenibile, garantendo che i benefici siano equamente distribuiti e che la privacy dei dati sia rigorosamente protetta. La riflessione personale che possiamo trarre è che, mentre ci avventuriamo in questo nuovo mondo tecnologico, è fondamentale mantenere un equilibrio tra innovazione e umanità, assicurandoci che le macchine lavorino per noi e non viceversa.