L’adozione e l’integrazione dell’Intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta rivoluzionando il L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sta trasformando le operazioni aziendali, sbloccando nuove possibilità di crescita e innovazione. Le imprese pioniere stanno già implementando piattaforme GenAI per automazioni avanzate per il proprio staff e clientela.
Con l’incremento dell’uso di GenAI e strumenti come i Large Language Models (LLM), che trovano applicazioni quotidiane in software come Microsoft 365, si pone una questione critica: le aziende hanno la capacità computazionale per capitalizzare questi avanzamenti tecnologici?
L’impatto della GenAI sarà significativo in vari settori come l’istruzione, la sanità, le smart city, il retail e il manufacturing, influenzando profondamente il 2024 e oltre.
Come la GenAI sta rivoluzionando diversi settori
“Le capacità di automazione della GenAI hanno il potenziale di snellire i workflow, ridurre i tempi delle attività amministrative e persino diminuire i costi generali in tutti i settori” sottolinea Alessandro Riganti, country manager di D-Link per l’Italia.
Nella sanità, la GenAI promette di rivoluzionare la cura dei pazienti, accelerando la scoperta di nuovi medicinali e l’interpretazione dei dati clinici, come le storie mediche dei pazienti, più rapidamente e accuratamente che mai.
Anche nel settore retail e l’e-commerce, la GenAI apporta il proprio contributo, offrendo la possibilità di creare esperienze d’acquisto personalizzate attraverso l’analisi dei pattern di acquisto e suggerimenti prodotto tailorizzati. Inoltre, nel customer service, la GenAI può aumentare l’efficienza riducendo costi e tempi, soprattutto per le domande frequenti, liberando così i team di vendita per concentrarsi sugli aspetti più strategici del loro lavoro.
“Tuttavia, alcuni settori stanno già sperimentando ora gli impatti della tecnologia. La creatività è stata a lungo considerata un tratto esclusivamente umano, eppure gli artisti si trovano ora in una situazione senza precedenti. Realtà come Midjourney, DALL.e e Amper, solo per citare alcuni nomi, stanno innescando accesi dibattiti sulla proprietà, il riconoscimento e la remunerazione economica dei progetti creativi, con però alcuni sostenitori che lodano la “democratizzazione” della creatività” spiega Alessandro Riganti.
Nonstante, nell’ambito educativo, l’integrazione delle soluzioni GenAI abbia sollevato questioni riguardo al plagio e alla facilità di copiare, incidendo potenzialmente sull’apprendimento degli studenti, occorre sottolineare che se impiegata con integrità e sotto supervisione, la GenAI può amplificare l’educazione fornendo agli studenti un vasto repertorio di contenuti da esplorare e aiutando gli insegnanti a creare materiali didattici in maniera più efficiente, come evidenziato da alcune istituzioni educative e organi governativi.
“Il valore della GenAI risiede in ciò che promette per il futuro, non solo in termini di maggiore efficienza, ma anche nella possibilità che gli strumenti liberino le persone per reindirizzarne tempo, energie e impegno verso attività a maggior valore aggiunto in cui gli esseri umani eccellono – illustra il manager -. Di conseguenza, gli strumenti hanno già innescato una transizione in cui l’AI sta diventando onnipresente, e non più un segmento software emergente all’interno dello stack tecnologico”.
Soddisfare le esigenze di potenza di calcolo degli strumenti di GenAI
Mentre il valore trasformativo della GenAI è innegabile, così sono le sfide tecniche e di implementazione che ne derivano.
In vari settori, la GenAI impone una costante domanda di dati e potenza computazionale. Per funzionare a pieno regime ed essere efficiente, necessita di un’elaborazione dati intensiva, richiedendo così hardware evoluto. È proprio questo bisogno di prestazioni avanzate che sta guidando lo sviluppo di hardware specializzato.
Man mano che la tecnologia progredisce, sarà indispensabile una capacità di calcolo ancora superiore per gestire algoritmi e modelli di intelligenza artificiale più complessi, il che si tradurrà nella necessità di hardware più robusti con processori di alta potenza e reti di connessione a larga banda.
Anche l’impatto ambientale della GenAI è già significativo e probabilmente crescerà insieme alle ambizioni delle aziende. “I dataset utilizzati per addestrare tutte le AI sono sempre più ampi e richiedono una grande quantità di energia per funzionare – sottolinea Riganti –; un rapporto del MIT Technology Review ha persino rilevato che un modello di AI può emettere quasi cinque volte le emissioni di un’auto media nel suo intero ciclo di vita. La stima della carbon footprint dei modelli di AI, l’analisi di come e dove vengono archiviati i dati e l’aumento della trasparenza e della misurazione del consumo energetico sono tutti elementi fondamentali per aiutare a comprendere il problema”.
Considerando l’attuale velocità di evoluzione della tecnologia, è possibile che le aziende debbano pianificare il modo in cui scalare la propria infrastruttura per affrontare questa sfida al più presto.
Le aziende stanno facendo abbastanza?
Il primo passo critico nell’adozione della GenAI è stabilire strategie per mitigare i rischi legati alla privacy, sicurezza e diritti di proprietà intellettuale.
Potrebbe volerci tempo affinché le aziende decidano di investire in infrastrutture a prova di futuro fino a che la GenAI non diventi diffusa su larga scala. Tuttavia, è essenziale che le organizzazioni inizino fin da ora a prepararsi per gestire il progresso continuo degli strumenti di GenAI e il loro impatto nei prossimi anni.
“Un altro aspetto di questa sfida è la carenza di professionisti qualificati in grado di gestire sistemi basati sulla GenAI – continua Riganti -. Diventerà sempre più importante aggiornare e riqualificare la forza lavoro esistente per gestire le complessità tecnologiche. Allo stesso modo, le aziende dovranno implementare linee guida e best practice a livello aziendale per garantire che l’utilizzo della GenAI rimanga etico, legale e in linea con gli obiettivi e i risultati aziendali”.
Le organizzazioni dovranno pianificare come la GenAI si espanderà nei loro settori e si coordinerà con gli attuali sistemi IT, prestando particolare attenzione agli standard tecnologici. Cruciale sarà istituire una governance per le questioni di privacy, manipolazione, pregiudizi, sicurezza e trasparenza.
È opportuno che le aziende rivalutino le loro infrastrutture di connettività e considerino aggiornamenti hardware per sostenere un ambiente GenAI-friendly, inclusi investimenti in reti affidabili, router e switch moderni per una connettività veloce e a bassa latenza, indispensabili per i modelli GenAI di alto livello, specialmente quelli che richiedono elaborazione dati in tempo reale.
Importante è anche l’adozione di soluzioni scalabili e sicure, capaci di gestire grandi volumi di dati e un traffico di rete in crescita, per costruire un’impresa agile in grado di adattarsi velocemente all’evoluzione della GenAI.
Infine, benché le organizzazioni debbano gestire il crescente fabbisogno di potenza computazionale e infrastrutturale, gli effetti della GenAI sugli utenti finali emergeranno probabilmente più rapidamente di quanto previsto.