Post di Antonio Matera, RVP Sales Content Services Southeast EMEA di OpenText –

Dodici mesi sono un periodo molto lungo per il settore tecnologico: se solo lo scorso anno l’avvento dell’AI generativa dominava principalmente le pagine delle riviste specializzate, oggi questa tecnologia è entrata a far parte della vita quotidiana di tutti. Anche dal punto di vista aziendale e istituzionale, sono poche le organizzazioni che non hanno ancora adottato o che non stanno prendendo in considerazione di implementare l’Intelligenza Artificiale.

Guardando al passato, molti possono avere il timore che il caso dell’AI possa essere simile alla bolla speculativa delle dot-com che 20 anni fa, dopo la frenesia delle offerte iniziali in un mercato tecnologico sovraffollato, sono crollate, determinando una profonda crisi per le prime società basate su Internet.

La bolla di due decenni fa getta ancora luci e ombre sulle novità che si affacciano sul mercato e molte aziende, osservando il panorama odierno, si possono chiedere se, anche per l’avvento dell’AI e delle imprese AI-first, non si stia assistendo all’ennesimo circolo vizioso destinato a fallire.

La situazione oggi, però, è differente: il mercato è sicuramente più preparato e pronto.

È necessario in primis fare qualche considerazione. Innanzitutto, l’odierna base tecnologica è molto più solida, inoltre esistono differenze sostanziali tra l’AI di oggi e la rivoluzione di Internet degli anni Novanta. L’intelligenza artificiale è un’area di ricerca, sviluppo e innovazione con radici più profonde, che risalgono tra le altre già alle teorie di Alan Turing e alle riflessioni sulla capacità delle macchine di pensare, portate avanti nel tempo da innumerevoli esperti.

Questa volta è diverso: ricerca e investimento nell’innovazione

Inoltre, l’AI generativa intesa come killer gap non si limita semplicemente a implementare ChatGPT nei business model più diversi, indipendentemente dal fatto che questo sia davvero utile: al contrario, stiamo assistendo a un vero e proprio percorso di ricerca e investimento nel campo dell’innovazione che potrà portare domani al successo delle scelte di oggi.

Questo ci spinge a pensare che il rischio di una bolla dell’AI simile a quella avvenuta per le dot-com sia relativamente basso. Ci sono comunque fattori che le aziende dovrebbero tenere in considerazione quando scelgono di adottare l’intelligenza artificiale, così da non incorrere nelle possibili insidie che inevitabilmente si presenteranno.

Uno di questi è sicuramente il cosiddetto fenomeno dell’AI washing, che vede le diverse organizzazioni adottare l’intelligenza artificiale solo per cavalcarne l’onda, senza però una reale strategia di fondo (che richiede, invece, un approccio critico che valuti la vera utilità di questa tecnologia per casi di business specifici). Inoltre, aumenta sempre più il numero di aziende che esagerano o falsificano la propria esperienza in materia di AI, dal punto di vista sia consulenziale che di prodotto, contribuendo così alla poca chiarezza del mercato.

Il rischio di pagare più del dovuto per l’acquisizione di startup AI

Un altro aspetto fondamentale è la natura delle attività di M&A in un mercato ad alta intensità, in cui le aziende sono spinte a pagare più del dovuto per l’acquisizione di startup che operano nel campo dell’AI, per avvantaggiarsi rispetto ai competitor. Portare avanti azioni di due diligence e riflessioni strategiche a lungo termine è quanto mai fondamentale per prevedere le implicazioni di eventuali fusioni e acquisizioni sui clienti e sulle aziende stesse.

Infine, le aziende che interagiscono con l’intelligenza artificiale dovranno prestare maggiore attenzione al run rate, ovvero alle spese quotidiane per lo sviluppo e la realizzazione delle innovazioni, e a come queste impattino i finanziamenti che ricevono. Si tratta di un aspetto essenziale quando si sceglie di adottare l’AI, soprattutto se si tengono in considerazione gli elevatissimi costi per l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Infatti, le attività di ricerca e sviluppo devono concentrarsi più sulla fornitura di modelli efficienti e performanti che soddisfino le esigenze a costi sostenibili, piuttosto che sull’utilizzo delle risorse disponibili solo per provare a rimanere innovativi.

Investimenti: indirizzare l’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale

È sotto gli occhi di tutti il fatto che, oggi, si stia investendo molto nell’AI: il rischio che si crei una bolla esiste, ma solo nel caso in cui gli investimenti superino costantemente i rendimenti.

Uno degli obiettivi per i prossimi anni, tenendo a mente l’esperienza delle dot-com, è riuscire a indirizzare l’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale verso la realizzazione di un valore reale, soprattutto nei settori in cui questo non è ancora così evidente e tangibile. A tal proposito, l’approvazione dell’AI Act aiuterà governi, aziende e utenti finali, fornendo una guida e degli standard unici, così da mantenere anche un elevato livello di fiducia nell’adozione di questa tecnologia e farne un uso responsabile.

Eppure il rischio di una bolla esiste

Dal rischio dell’AI washing alla natura delle M&A in un mercato sempre più veloce e affollato, fino ai costi legati allo sviluppo di strumenti innovativi, il rischio di una bolla può dunque essere concreto – ma la l’AI di oggi sembra essere più forte.

Le aziende che lavorano nel mondo tecnologico hanno capito (spesso a proprie spese) che 12 mesi sono un periodo molto lungo, soprattutto se paragonato ad altri settori, come la finanza e la sanità.

Per quanto in questo periodo il mercato possa apparire saturo, è molto probabile che, entro la fine del 2024, l’intelligenza artificiale di nuova generazione avrà dimostrato di essere molto più solida e resistente di una semplice bolla pronta a esplodere.