La nuova formula: AI = +$$$$

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L’Intelligenza Artificiale (AI) generativa (quella capace, dato un input, di creare nuovi contenuti sotto forma di immagini, testo, audio e altro ancora; Leggi: ChatGPT e similari) sta catturando l’attenzione di molte aziende. Il tema appare davvero interessante e foriero di sviluppi concreti ma non è sempre facile declinarla compiutamente in relazione al suo effettivo impatto di business. L’AI serve per trovare clienti? Per alzare il fatturato? Per ridurre le spese? Per ridurre le necessità di personale? E che tipo di personale? Più o meno qualificato?

La verità è che non è poi così semplice, per i CEO e CTO delle aziende, declinarla correttamente. L’AI generativa appare davvero interessante, ma, in concreto, da dove partire con le prime sperimentazioni e progetti?

Fortunatamente ci viene in aiuto un nuovo rapporto del McKinsey Global Institute che esamina i potenziali casi d’uso dell’AI generativa. E, a quanto pare, se ne vedono un sacco. Secondo McKinsey, l’AI generativa, nei casi d’uso analizzati, potrebbe portare negli USA a un PIL aggiuntivo annuo tra $2,6 trilioni (miliardi di miliardi!) e $4,4 trilioni. Se la parola trilioni ci appare difficile da quantificare e spropositata, è proprio questo il caso. Basti pensare che la cifra indicata rappresenta all’incirca la dimensione del PIL del Regno Unito, la quinta economia del mondo!

Secondo il report, la maggioranza del valore proverrà da 4 principali casi d’uso, i quali stanno già oggi iniziando a prendere piede. Parliamo quindi di progetti aziendali e non di teorie. In concreto:

  1. Interazione con i clienti. L’AI generativa ha qui la sua applicazione più immediata automatizzando le interazioni in linguaggio naturale con i clienti. La metà dei contatti con i clienti da parte di banche e assicurazioni, società di telecomunicazioni e di servizi nel Nord America sono oggi già gestiti da algoritmi software. L’AI generativa, se applicata estesamente, potrebbe dimezzare ulteriormente la necessità di intervento umano riducendo le necessità di team di customer care ed esperti di supporto di 1° e 2° livello
  2. Marketing e vendite. L’AI generativa può creare rapidamente messaggi personalizzati su misura per gli interessi dei potenziali clienti, bozze di pubblicità, slogan, post sui social media, descrizioni di prodotto, riducendo quindi la necessità di interventi umani mediamente qualificati (agenzie, copywriter, figure marketing)
  3. Sviluppo software. Generando bozze iniziali del codice, correggendo e aggiornando il software, accelerando il processo di codifica, l’AI potrebbe eliminare fino al 45% della spesa corrente per questa funzione. In sintesi: si potrebbe dimezzare il numero di programmatori necessari, magari pagando un po’ di più quelli rimanenti!
  4. Ricerca e sviluppo di prodotto. Le industrie chimiche, medicali e farmaceutiche hanno iniziato a utilizzare l’IA generativa, creando modelli di base per quello che è noto come progettazione generativa, ovvero generando proposte di nuove molecole e accelerando lo sviluppo di farmaci e materiali. Qui non è tanto un tema di riduzione di costi, quanto piuttosto di supporto agli specialisti esistenti che potranno risultare più rapidi ed efficaci

I settori maggiormente colpiti

Se fate il gelataio sotto all’angolo, potete pensare che non sarete poi così impattati dall’AI generativa. Vero, però anche il gelataio potrebbe avere magari una pagina Facebook o Instagram o un sito web e quindi, in qualche modo, se ne dovrà tenere conto, magari marginalmente.

La ricerca di McKinsey mostra però che saranno davvero molti i settori significativamente impattati. I principali guadagni di produttività proverranno da servizi professionali, produzione avanzata, banche, alta tecnologia e vendita al dettaglio. E a differenza delle precedenti ondate tecnologiche, l’AI generativa avrà un impatto sulle occupazioni che richiedono buoni livelli di istruzione. Se la prima bozza della presentazione PowerPoint la scrive l’AI a partire da un testo base creato autonomamente dal cliente, potenzialmente si avrà minore bisogno di grafici, agenzie, specialisti di marketing.

Il segreto dell’AI? L’ubiquità!

Come abbiamo già detto su queste colonne, l’ubiquità dell’AI sarà il suo punto forte. La chiave di volta sarà il cambiamento silenzioso che molti non vedranno arrivare finché non sarà lì sotto i loro occhi. L’AI è come una ninfea: cresce silenziosamente sott’acqua per settimane sviluppandosi per un metro o più. E poi, improvvisamente, un bel giorno emerge coprendo interamente la superficie dello stagno. Ieri non c’era (meglio: non era visibile), oggi è ubiqua. Chi aveva guardato sotto il pelo dell’acqua però l’aveva vista arrivare.

La portata delle transizioni della forza lavoro descritte nel rapporto di McKinsey sono considerevoli. Circa ¼ delle attività lavorative potrebbe cambiare nel prossimo decennio. Il compito che ci attende è gestire tutti gli aspetti (positivi e negativi) di una tecnologia così dirompente.

La vera domanda per oggi: le nostre aziende sono pronte a cominciare a ripensare le attività in ottica AI? Grazie a questi nuovi strumenti, cosa potremmo fare domattina di meglio? Di diverso? Di più? Con meno risorse? Con meno sforzo?

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Primo Bonacina
Primo Bonacina
Bergamasco di nascita (1961), bresciano di adozione e internazionale per professione, si occupa da sempre di IT e Digitale. Primo in ordine temporale a laurearsi (1984) presso la neocostituita Facoltà di Informatica di Milano ha operato con ruoli di responsabilità crescente per aziende multinazionali dell’IT, tra cui Olivetti, 3Com, Tech Data, Microsoft e Acer. Nel 2014 ha creato un’attività di servizi e consulenza commerciale, marketing, HR e imprenditoriale, PBS – Primo Bonacina Services. Nel 2019 ha co-fondato e dirige RADIO IT.

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