Post di Fabrizio Milano D’Aragona, CEO di Datrix –

Nonostante lo scenario globale di involuzione a livello economico, per il comparto dell’AI il 2022 è stato un anno da record. Secondo MarketsandMarkets, si prevede che il mercato globale dell’AI raggiungerà un valore 309.6 miliardi di dollari entro il 2026, con un CAGR (tasso annuo di crescita composto) di circa il 40% tra il 2021 e il 2026. Anche il mercato italiano è in crescita, avendo raggiunto i 500 milioni di euro nel 2022, con un +32% anno su anno, secondo l’Osservatorio “Artificial Intelligence” del Politecnico di Milano.

Inoltre, secondo l’Assintel Report, ben 1 impresa su 3 avrebbe messo a budget un investimento in AI, Data Management e Machine Learning nel 2023, soprattutto large companies, sebbene anche le PMI stiano iniziando ad essere sensibili al tema. Secondo Gartner, infatti, un terzo delle aziende a livello internazionale già applica l’AI a differenti business unit, con ben il 54% dei progetti sperimentali che oggi diventano operativi.

La primavera dell’intelligenza artificiale

Siamo fuori dal cosiddetto “inverno dell’AI”: oggi viviamo una vera “primavera” di interesse per le soluzioni AI-based, non più considerate pura sperimentazione gestita all’interno dei reparti R&D delle aziende e dei centri di ricerca universitari, ma reale volano di business.

Il grande hype intorno a ChatGPT

La fine del 2022 e i primi mesi del 2023 hanno visto un grande hype intorno a ChatGPT di OpenAI e agli altri modelli generativi di intelligenza artificiale: tecnologie in grado di scrivere testi e produrre immagini originali, partendo da brief discorsivi, con una tale facilità d’utilizzo da aver subito conquistato il grande pubblico.

Se l’AI si fa open source e alla portata di tutti, avviando un processo di democratizzazione della stessa, risulta ancora più importante un’educazione specifica su come interrogarla e su come interpretare gli output generati.

Non solo: oggi i contenuti da cui parte l’AI generativa sono creati dall’uomo ma, in prospettiva, invece, andremo verso una vera “machine intelligence”, quando moltissimi dei contenuti utilizzati come input saranno essi stessi generati dalle macchine. E questo è un tema su cui è importante iniziare a interrogarsi, in termini di qualità e di veridicità dei contenuti stessi.

(ipopba – stock.adobe.com)

I temi della privacy e della sicurezza

A questo si aggiungono anche i temi della privacy e della sicurezza, come sempre nel mondo digitale: da questo presupposto partono i recenti richiami del Garante sulla Privacy, che ha segnalato i rischi di privacy legati all’uso di ChatGPT in Italia. Sembra che OpenAI stia lavorando al fine di adeguare e rendere più trasparenti le dinamiche relative all’uso dei dati, in conformità con la normativa italiana.

La vera differenza, quindi, è il rapporto con l’utente: non sono più questioni tecnologiche da addetti ai lavori ma diventano problematiche quotidiane, legate alle persone, ai privati cittadini, ai loro dati, al modo in cui si relazionano con la macchina.

L’AI non è solo ChatGPT, i rischi per il progresso delle aziende

Il tema critico, quindi, è che ChatGPT e i sistemi generativi hanno creato un reale coinvolgimento di utenti finali, che possono usarlo anche nella quotidianità, ma bisogna separare i due mondi, perché il rischio è creare confusione e fermare il progresso delle aziende.

C’è un grande rumore mediatico intorno all’AI generativa ma l’AI non si riduce a ChatGPT, c’è un eccesso di generalizzazione in atto che può essere deleterio. Le problematiche di privacy dei sistemi generativi non sono legate a ciò che le aziende possono fare e stanno già facendo dal punto di vista del business, penso ad esempio al mondo industriale dove l’AI viene usata in molti modi diversi, per efficientare la manutenzione o per l’ottimizzazione energetica.

La complessità, per i sistemi di controllo, è quella di seguire fenomeni evolutivi molto dinamici, come è già successo in un recente passato con il mobile, con i social etc.

L’importanza delle nuove normative: AI Act

Ma il lavoro delle istituzioni è fondamentale: la normativa deve muoversi per tutelare tutti, per far comprendere come sia possibile portare avanti il business e l’innovazione all’interno di un framework sicuro e trasparente, ad esempio l’AI Act, prima proposta di legge europea che tenta di regolamentare l’IA in maniera strutturale, nasce proprio in quest’ottica.

Lavoro e impatto dell’AI sulla produttività

Altro tema considerato oggi spinoso, nel parlare di intelligenza artificiale, è quello legato ai lavoratori: l’AI ci porterà via il lavoro? Un’innovazione tecnologica di questa portata spazzerà via professioni a “basso valore aggiunto”?

Secondo una recente ricerca di Goldman Sachs, due terzi dei lavori di oggi saranno impattati dall’avvento dell’AI e questo avrà un forte contraccolpo in due direzioni: da un lato, per le aziende ci sarà un incremento di produttività, dall’altro, i professionisti potranno abbandonare attività di “bassa manovalanza” per focalizzarsi su attività nuove, più strategiche.

La vera rivoluzione copernicana contemporanea

Il lavoro umano, quindi, non verrà cancellato ma semplicemente si trasformerà, anzi, si sta già trasformando. Un’opportunità e un grande miglioramento, quindi, per chi saprà coglierlo nel modo giusto, in una logica di impatto sulla produttività positivo ed efficientamento.

Un fenomeno epocale che può avere un impatto in modo trasversale ma nulla che, nel corso della storia umana, non sia già avvenuto con moltissime invenzioni rivoluzionarie, dalla stampa a caratteri mobili di Gutenberg al World Wide Web,

L’AI è ciò che attiva i dati e, dato che oggi viviamo nell’Era dei Dati, allora l’AI è la vera rivoluzione copernicana contemporanea.