Post di Werner Vogels, Vicepresidente e CTO presso Amazon.com – 

Nel corso della storia, le persone hanno sviluppato strumenti e sistemi per potenziare e amplificare le proprie capacità. Che si tratti della stampa o della catena di montaggio, queste innovazioni hanno permesso di fare molto di più di quanto avremmo potuto fare senza di esse. Nell’ultimo anno, la velocità del cambiamento è rapidamente accelerata: le tecnologie cloud, il machine learning e l’IA generativa sono diventati sempre più accessibili, influenzando quasi ogni aspetto della nostra vita, dalla scrittura di email allo sviluppo di software, fino alla rilevazione precoce del cancro. Gli anni a venire saranno caratterizzati da innovazioni volte a democratizzare l’accesso alla tecnologia e a dare un aiuto per sostenere il ritmo sempre più incessante della vita di tutti i giorni, e tutto parte dall’IA generativa.

L’IA generativa acquisisce consapevolezza culturale

I Large language models (LLM) addestrati su dati culturalmente diversi acquisiranno una comprensione più sfumata dell’esperienza umana e delle complesse sfide sociali. Questa maggiore fluidità culturale promette di rendere l’IA generativa più accessibile agli utenti in tutto il mondo.

La cultura influenza ogni aspetto della nostra vita: le storie che raccontiamo, il cibo che mangiamo, il modo in cui ci vestiamo, i nostri valori e preconcetti, i nostri comportamenti, il modo in cui affrontiamo i problemi e prendiamo decisioni. È la base per come ognuno di noi esiste all’interno di una comunità. Allora, perché dovremmo aspettarci qualcosa di diverso dalle tecnologie che utilizziamo e a cui ci affidiamo nella nostra vita quotidiana? Nei prossimi anni, la cultura giocherà un ruolo cruciale nel modo in cui le tecnologie sono progettate, implementate e consumate, in particolare per quanto riguarda l’IA generativa.

Perché i sistemi basati su LLM raggiungano un pubblico mondiale, devono prima fornire un tipo di fluidità culturale paragonabile a quella degli esseri umani. Nei mesi scorsi, sono iniziate a emergere LLM non occidentali: Jais, addestrato su dati in arabo e inglese, Yi-34B, un modello cinese/inglese bilingue, e Japanese-large-lm, addestrato su un esteso corpus web giapponese. Questi sono segni che i modelli addestrati per culture differenti da quella occidentale apriranno l’IA generativa a centinaia di milioni di persone, con un impatto che si estenderà a macchia d’olio, dall’istruzione alle cure mediche.

Interagendo uno con l’altro, i LLM acquisiranno una comprensione sempre più completa delle complesse sfide sociali attraverso diverse lenti culturali. Questi progressi garantiranno risposte più robuste e tecnicamente accurate su un’ampia gamma di argomenti, in settori come la tecnologia. Gli effetti saranno profondi in tutte le regioni geografiche, comunità e generazioni a venire.

Il fenomeno FemTech prende finalmente il volo

Mentre gli investimenti nel settore FemTech aumentano, l’assistenza diventa ibrida e l’abbondanza di dati sblocca diagnosi migliorate a vantaggio dei pazienti, la cura delle donne può raggiunge un punto di svolta. La crescita del FemTech non beneficerà solo delle donne, ma farà progredire l’intero sistema sanitario.

Le donne rappresentano una parte fondamentale per il settore sanitario: solo negli Stati Uniti, le donne spendono più di 500 miliardi di dollari all’anno per l’assistenza sanitaria, rappresentano il 50% della popolazione e influenzano l’80% delle decisioni sulla salute dei consumatori. Tuttavia, la base della medicina moderna è stata per lungo tempo implicitamente maschile. Esigenze comuni come l’igiene mestruale e il trattamento della menopausa sono storicamente state considerate tabù.

Inoltre, le donne sono state escluse da diversi studi e ricerche, con gravi conseguenze: in media, le donne ricevono diagnosi tardive per molte malattie, e sono il 50% più inclini a ricevere diagnosi errate dopo un attacco di cuore. Un altro esempio lampante di tale disparità è rappresentato dai medicinali soggetti a prescrizione medica: le donne segnalano effetti collaterali avversi a tassi significativamente più alti rispetto agli uomini. Nonostante queste statistiche sembrino preoccupanti, gli investimenti nella salute delle donne (nota come FemTech) stanno crescendo, sostenuti dalle tecnologie cloud e da un maggiore accesso ai dati.

Immagine di Simone van der Koelen da Unsplash

In AWS, collaboriamo strettamente con start-up guidate da donne e abbiamo visto da vicino la crescita del FemTech: solo nell’ultimo anno, i finanziamenti sono aumentati del 197%. Con un maggiore accesso al capitale, tecnologie come il machine learning e dispositivi connessi progettati specificamente per le donne, siamo sull’orlo di una svolta senza precedenti, non solo per quanto concerne la percezione della cura, ma anche nella sua amministrazione. Aziende come Tia, Elvie e Embr Labs stanno dimostrando l’enorme potenziale dell’analisi dati, in particolare quella predittiva, nel fornire cure personalizzate e incontrare i pazienti dove si sentono più a loro agio, a casa e in movimento.

Con i tabù legati alla salute delle donne alle spalle e con maggiori finanziamenti, vedremo le aziende FemTech affrontare con determinazione condizioni e necessità precedentemente trascurate. Così, l’accesso delle donne ai servizi sanitari aumenterà drasticamente grazie a modelli di assistenza ibridi che sfruttano piattaforme mediche online, la disponibilità di dispositivi diagnostici a basso costo e l’accesso on-demand a professionisti medici, assistendo a una democratizzazione dell’accesso alle cure.

Siamo a un punto di svolta per la salute delle donne. L’accesso a un’abbondanza di dati diversificati, abbinato alle tecnologie cloud come la computer vision e il deep learning, ridurrà le diagnosi errate e contribuirà a minimizzare gli effetti collaterali dei farmaci che oggi colpiscono in modo sproporzionato le donne, permettendo al FemTech di contribuire allo sviluppo dell’intero sistema sanitario.

Gli assistenti AI aumenteranno la produttività degli sviluppatori

Gli assistenti AI evolveranno da semplici generatori di codice a insegnanti e collaboratori instancabili per fornire supporto lungo l’intero ciclo di sviluppo del software. Spiegheranno sistemi complessi con linguaggio semplice, suggeriranno miglioramenti mirati e affronteranno compiti ripetitivi, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulle parti del loro lavoro che hanno maggiore valore.

Nel 2021, ho previsto che l’IA generativa avrebbe iniziato a giocare un ruolo importante nella scrittura del software, potenziando le competenze degli sviluppatori ed aiutando quest’ultimi a scrivere codice in modo più sicuro e affidabile. Oggi, sta accadendo esattamente questo grazie all’ampio accesso a strumenti e sistemi in grado di generare intere funzioni, classi e test basati su prompt di linguaggio naturale. Infatti, secondo la ricerca di Stack Overflow Developer pubblicata quest’anno, il 70% dei partecipanti ha dichiarato di utilizzare o di voler implementare l’uso di strumenti di AI nei propri processi di sviluppo.

Gli assistenti AI in arrivo non solo comprenderanno e scriveranno codice, ma saranno collaboratori instancabili e, in alcune circostanze, anche insegnanti. Nessun compito esaurirà la loro energia, e non si stancheranno mai di spiegare un concetto o rifare un lavoro, non importa quante volte lo sviluppatore possa chiederlo. Con tempo infinito e pazienza illimitata, supporteranno tutti nel team e contribuiranno a tutto, dalle revisioni del codice alla strategia del prodotto.

Questi assistenti saranno altamente personalizzabili a livello individuale, di team o aziendale. Saranno in grado di spiegare internamente complessi servizi di archiviazione, come Amazon S3, in termini semplici, rendendoli strumenti educativi inestimabili. Gli sviluppatori junior li utilizzeranno per prendere confidenza con infrastrutture sconosciute, mentre gli ingegneri senior li useranno per comprendere rapidamente nuovi progetti o codebase. Se in precedenza servivano settimane per comprendere appieno gli impatti downstream di una modifica del codice, grazie agli assistenti AI sarà possibile valutare tali modifiche, riassumere gli effetti di tali cambiamenti sul resto del sistema e suggerire modifiche aggiuntive se necessario in modo istantaneo.

Nei prossimi anni, i team di ingegneria diventeranno più produttivi, svilupperanno sistemi di qualità superiore e abbrevieranno i cicli di vita di rilascio del software poiché gli assistenti AI passeranno da novità a necessità in tutta l’industria del software.

L’istruzione si evolve per adattarsi alla velocità dell’innovazione tecnologica

L’istruzione superiore da sola non può tenere il passo con il ritmo del cambiamento tecnologico. Emergeranno programmi di formazione basati sulle competenze guidati dall’industria, che assomiglieranno più da vicino ai percorsi delle figure professionali specializzate. Questo passaggio verso l’apprendimento continuo beneficerà sia gli individui che le imprese.

L’istruzione è radicalmente diversa in tutto il mondo, ma è stato ampiamente accettato che per assumere le migliori risorse – e per ottenere il miglior lavoro – una laurea universitaria è un prerequisito fondamentale, in particolare per quanto riguarda il campo tecnologico. Ma stiamo cominciando a vedere crollare questo modello, sia per gli individui che per le aziende. Per gli studenti, i costi stanno aumentando e molti stanno mettendo in discussione il valore di una laurea tradizionale quando sono disponibili alternative di formazione più pratiche. Per le aziende, i neo-assunti necessitano comunque una formazione sul posto di lavoro. Analogamente ai processi di sviluppo del software dei decenni passati, abbiamo raggiunto un punto di svolta nell’istruzione tecnologica e vedremo quello che una volta era una formazione per pochi sviluppata sul posto di lavoro evolversi in una formazione basata sulle competenze per molti.

Abbiamo visto accenni di questo cambiamento in atto da anni. Aziende come Coursera, che inizialmente si sono concentrate sui consumatori, stanno collaborando con le imprese per espandere i loro sforzi di riconversione delle competenze. Amazon ha appena annunciato di aver formato 21 milioni di persone in tutto il mondo in competenze tecniche. E ciò è in parte grazie a programmi come il Mechatronics and Robotics Apprenticeship e l’AWS Cloud Institute,che consentono ai lavoratori in fasi diverse della loro carriera di acquisire le competenze di cui hanno bisogno per entrare in ruoli richiesti, senza l’impegno di un programma tradizionale di durata pluriennale.

Immagine di Markus Spiske per Unsplash

Per essere chiari, questo concetto non è una novità assoluta: se si pensa a lavoratori specializzati come elettricisti, saldatori e carpentieri, la maggior parte delle loro competenze non viene acquisita in aula. Passano da apprendista a operaio specializzato, e forse a maestro artigiano. L’apprendimento è continuo e ci sono percorsi ben definiti per migliorare le competenze. Implementare questo stile di istruzione – imparare e mantenere la curiosità – è un bene sia per gli individui che per le imprese.

Una nuova era di opportunità educative

Questo non significa che le lauree tradizionali stiano scomparendo. Non si tratta di una situazione di “o questo o quello” – si tratta di scelta. Ci saranno ancora settori in cui questo tipo di apprendimento accademico è fondamentale. Ma ci saranno molti settori in cui l’impatto della tecnologia supererà i sistemi educativi tradizionali. Per rispondere alle esigenze delle imprese, vedremo una nuova era di opportunità educative guidate dall’industria che non potranno essere ignorate.