L’intelligenza artificiale basata sul linguaggio (gli LLM come ChatGpt, insomma) sarà il filo conduttore degli anni Venti del nuovo millennio e avrà un impatto che non risparmierà alcuna industry. Una vera rivoluzione che le aziende più attente al proprio futuro non possono fare a meno di capire per cogliere le opportunità ed evitare di restare indietro o addirittura finire fuori mercato. Nella Technology Vision di Accenture, giunta alla ventiduesima edizione e intitolata “When atoms meet bits”, vengono individuate quattro grandi tendenze per i prossimi dieci anni: l’identità digitale, la trasparenza nella gestione dei dati, la pervasività dell’intelligenza artificiale, l’incontro fra tecnologia e scienza.
Accenture, a metà giugno, ha annunciato un investimento di 3 miliardi di dollari per i prossimi tre anni sulla propria divisione Data & AI, per arrivare ad avere 80mila esperti sul tema, dimostrando quanto sia convinta del cambiamento che investirà il business, e quindi i suoi clienti. Sostiene Julie Sweet, CEO della società di consulenza: “Le organizzazioni che si creano una solida base di IA adottandola e scalandola adesso che la tecnologia è matura, godranno di un migliore posizionamento che le aiuterà a reinventarsi, competere e raggiungere nuovi livelli di performance”.
Intelligenza artificiale generativa, chi si ferma è perduto
Dieci anni fa si diceva “Every business will be a digital business” e molti si mostravano scettici, ancorati alle certezze e alla materialità della manifattura, ad esempio. Oggi ci siamo, con i digital twin, gli NFT e altre forme di digitalizzazione degli asset fisici, con tutte le conseguenze in termini di creazione, gestione e prodotti/servizi.
Lo stesso schema si sta ripetendo adesso con l’intelligenza artificiale. Da una parte ricerche, analisi e pre-visioni che prospettano una veloce e potente diffusione dell’AI, dall’altra una classe dirigente scettica, diffidente, incerta, che spesso si aggrappa ai rischi (che ci sono) per evitare di affrontare la realtà e fare la propria parte per gestire il cambiamento nel miglior modo possibile (intervenendo anche per evitare o ridurre i rischi, ovviamente)
“Finora digitale e fisico sono rimasti due universi paralleli, che abbiamo vissuto come distinti. Quello che sta accadendo e sempre di più accadrà è l’integrazione dei due mondi”, dice Mauro Macchi, amministratore delegato di Accenture Italia, presentando la Technology Vision. E questa integrazione avrà come acceleratore proprio l’intelligenza artificiale.
Secondo lo studio, che ha coinvolto complessivamente 4.777 aziende in 34 paesi e 25 settori merceologici, fino al 40% di tutte le ore lavorative sarà fatto con l’assistenza di una AI generativa e il 98% dei leader aziendali è consapevole che nei prossimi cinque le intelligenze artificiali saranno un pezzo importanti nelle scelte strategiche e determineranno una nuova era dell’intelligenza aziendale.
Ma passare dalle convinzioni ai fatti non sarà semplice, perché si tratta di mettere in discussione cultura, competenze e modelli organizzativi. “Le aziende sono ancora organizzate come 25 anni fa…”, osserva Macchi. “Ma oggi l’Italia ha la grande opportunità di raggiungere i livelli di produttività dei principali Paesi europei, accelerando l’adozione delle tre tecnologie che costituiscono il digital core di una organizzazione contemporanea: cloud, dati e intelligenza artificiale”.
Servirà una grande opera di ri-abilitazione culturale: “L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa renderà necessario formare non solo i nuovi talenti ma, soprattutto, la forza lavoro attuale con upskilling/reskilling di 9 milioni di lavoratori porterà anche alla creazione di 2,5 milioni di nuovi lavori direttamente collegati a questa tecnologia”.
Intelligenza artificiale, quattro tendenze per i prossimi 10 anni
Atomi e bits saranno sempre più vicini, fino a integrarsi. Che effetti avrà questo incontro? Quali sviluppi determinerà? Risponde Valerio Romano, Cloud First Lead di Accenture: “Sono quattro le tendenze fondamentali, individuate dallo studio, che segneranno il futuro prossimo: identità digitale delle persone e degli oggetti; la raccolta e l’uso consapevole dei dati; l’impiego generalizzato dell’intelligenza artificiale generativa; la dialettica fra scienza e tecnologia”.
L’identità digitale: unica per ciascuno e per ogni cosa
Oggi la nostra identità digitale è frammenta, fra social, SPID, CIE, account bancari, id per l’accesso ai siti.” La digital identity unica , che funziona su tutto sta guidando silenziosamente la prossima generazione di tecnologie disruptive. Un cambiamento a cui stanno rispondendo le principali aziende leader mondiali dell’innovazione2, spiega Romano. “Un’identità digitale affidabile può scardinare molte consuetudini universalmente accettate. Gli innovatori più visionari stanno scoprendo infatti che non si tratta soltanto di una soluzione che risolve alcune lacune del passato. È una opportunità per le aziende di affrontare il futuro attraverso un modello radicalmente diverso di condivisione e di proprietà dei dati”.
Finora non abbiamo mai avuto una “core digital identity” per il web e questo ci ha costretto a identificarci utilizzando, ad esempio, gli smartphone o l’email. Adesso è maturata la convinzione che per andare avanti è necessaria una identità per ciascuno e per ogni cosa. Una core digital identity, appunto. L’introduzione di sistemi di core digital identity spinge, in parallelo, a ripensare radicalmente la funzione di queste identità. Come vengono creati e associati i dati? Come sono condivisi e gestiti? Di chi è la proprietà? La transizione sta creando un ecosistema in cui il dato è basato sul consenso e sul valore, e non più sul tracciamento e sul controllo come avviene oggi. Per le aziende è un segnale: va cambiata la data governance. E, infatti, per l’85% dei top manager l’idendità digitale non è più un problema tecnico ma un imperativo strategico.
Your data, my data, our data: la responsabilità nella gestione dei dati
Dall’identità digitale ai dati il passo è breve e logico. L’intelligenza artificiale, soprattutto quella generativa, non servirà a nulla senza una data strategy: le aziende dovranno riuscire a utilizzare i dati che già hanno. Il 90% dei manager intervistati per lo studio Technology Vision ritiene che i dati stiano diventando un fattore chiave di differenziazione competitiva all’interno delle organizzazioni e trasversalmente per tutti i settori.
Che cosa significa sapere utilizzare i dati? E come dovranno essere utilizzati? Con la massima trasparenza. “La domanda di trasparenza e di condivisione dei dati da parte di tutti gli stakeholder è destinata ad aumentare”, spiega Romano. ” Le aziende possono cogliere questa opportunità, cercando di trarre vantaggio dall’ecosistema dei dati in costante trasformazione. Oppure possono opporre resistenza e perdere questa grande occasione”.
Come si diventa trasparenti nella gestione dei dati? Le aziende devono riuscire a esaminare l’intero ciclo di vita dei dati, ripensando quali vengono raccolti e come sono raccolti. È poi necessario verificare se il proprio approccio alla gestione dei dati sia adeguato, analizzando in che modo vengono utilizzati, chi vi ha accesso e quali funzioni aziendali si desidera abilitare al loro impiego. Il nuovo approccio ai dati serve per migliorare l’efficienza delle aziende, ma anche la relazione con i clienti.
Dalla Generative AI alla Generalizing AI
Il punto di svolta è stato l’autunno 2022, quando OpenAi ha rilasciato la prima versione di ChatGPT. Tutti ci siamo precipitati a provarlo, facendogli le domande più stravaganti e generando reazioni assai diverse: sorpresa, delusione, preoccupazione. Prima c’era già l’arte generata dall’AI ma adesso abbiamo modelli “pretrained”, pre-addestrati, facili da usare e alla portata di tutti. È stato l’inizio di una rivoluzione i cui effetti non si sono ancora completamente manifestati. L’intelligenza artificiale generativa ha cominciato a diffondersi e il suo uso sarà sempre più generalizzato, in tutte le industry e in tutti i mercati. Da qui la Generalizing AI.
Nulla succede per caso o all’improvviso. È dal 2017 che le tech company e il mondo della ricerca stanno lavorando al miglioramento di questi modelli e dei set di training dell’AI. Potenti modelli pretrained, spesso chiamati “foundation model”, che offrono appunto una adattabilità senza precedenti all’interno dei domini su cui sono stati addestrati.
Grazie a questi foundation model, le aziende oggi possono gestire molte attività e affrontare diverse sfide, spostando l’attenzione dalla costruzione di un’AI proprietaria all’apprendimento dei modelli di intelligenza artificiale già disponibili.
Le nuove capacità dei foundation model e i continui progressi della tecnologia rappresentano un passo avanti in direzione dell’artificial general intelligence (AGI), cioè un sistema AI in grado di imparare qualsiasi compito intellettuale (quasi) come un essere umano. I foundation model hanno il potenziale per trasformare l’interazione tra le persone e l’AI. Alcuni definiscono infatti ChatGPT come il futuro della ricerca e del reperimento della conoscenza. Poiché è stata addestrata su miliardi di esempi online, l’AI può scrivere saggi, eseguire debug di codice e rispondere a domande complicate. Inoltre, tiene traccia di tutte le conversazioni precedenti, così da poter rivedere o rielaborare le risposte, rendendo la comunicazione uomo-macchina più sofisticata e naturale
L’introduzione dei foundation model è uno dei più grandi cambiamenti nella storia dell’intelligenza artificiale e nessuna azienda potrà più farne a meno. Già oggi le organizzazioni possono usufruire di quelli disponibili per sperimentare e creare nuove applicazioni, sapendo che con il progredire della tecnologia anche le opportunità si moltiplicheranno.
Our Forever Frontier: l’innovazione guidata dalla scienza
Il 75% degli intervistati nello studio Accenture ritiene che la dialettica fra scienza e tecnologia potrebbe in futuro sbloccare alcune delle più importanti sfide dell’umanità in vari ambiti. I possibili cambiamenti sono enormi, dal luogo in cui le aziende forniscono le loro soluzioni a come sono realizzati i loro prodotti. Senza dimenticare che questo circuito scienza-tecnologia può aiutare a risolvere i gravi problemi della società attuale.
“Il mondo si trova ad affrontare sfide senza precedenti nel campo della medicina, della supply chain e del cambiamento climatico. E ha bisogno di soluzioni migliori e in minor tempo”, conclude Romano. “Sfide come le pandemie e i cambiamenti climatici sono ormai all’ordine del giorno: è giunto il momento di investire e di sfruttare appieno la promessa dell’innovazione compressa e dei cicli sci-tech accelerati. Una promessa in cui scienza e tecnologia si evolvono continuamente nel tempo, guidandosi a vicenda verso il futuro. Nonostante siano molte le aree di innovazione mature, la Technology Vision di quest’anno si focalizza soprattutto su tre ambiti primari in cui il ciclo sta accelerando in modo significativo: i materiali e l’energia, la terra e lo spazio, e la biologia di sintesi”
Molte aziende stanno investendo sulla tecnologia per la scienza ma la rivoluzione del circuito scienza-tecnologia non è così semplice. La transizione è già avviata, però, e le intelligenze artificiali faranno da acceleratore dell’innovazione per il progresso economico e sociale.
