Gli investitori che temevano che i giganti tecnologici americani stessero facendo scommesse eccessivamente ambiziose sull’intelligenza artificiale generativa (AI) sono stati rassicurati dagli ultimi risultati trimestrali dei principali attori del settore. La crescita della domanda aziendale di servizi cloud da parte di Amazon, Microsoft e Google è stata fulminea. Il CEO di Amazon Andy Jassy ha affermato che le entrate generate dall’intelligenza artificiale per Amazon Web Services (AWS) stanno crescendo a tre cifre, tre volte più velocemente di AWS stessa negli ultimi anni dopo la creazione, nel 2006, di questo pioniere del cloud computing.
Adozione più rapida da parte dei singoli individui
Se scaviamo un po’ più a fondo, la situazione è più sfumata. L’intelligenza artificiale generativa sembra essere una di quelle innovazioni, come la posta elettronica o gli smartphone, i cui primi utilizzatori più entusiasti sono gli individui. Le imprese sono molto più titubanti.
Il 39% degli americani afferma di utilizzare l’intelligenza artificiale nel proprio lavoro, mentre molti trovano che i loro datori di lavoro tergiversano.
Nei due anni trascorsi da quando OpenAI ha presentato ChatGPT, l’intelligenza artificiale generativa ha visto un tasso di adozione più rapido rispetto ai PC o a Internet. Secondo uno studio condotto da Alexander Bick, della Federal Reserve Bank di St Louis, e dai suoi coautori, il 39% degli americani afferma ormai di utilizzarlo; Il 28% di loro afferma di utilizzarlo nell’ambito del proprio lavoro, di cui l’11% quotidianamente.
Tuttavia, molti di loro sono apparentemente “cyborg” clandestini, che utilizzano la tecnologia sul lavoro anche se i loro datori di lavoro esitano. Secondo un sondaggio dell’U.S. Census Bureau, solo il 5% delle imprese statunitensi dichiara di utilizzare la tecnologia per produrre beni o servizi.
“Pilotite” e reddito limitato
Molte aziende sembrano soffrire di un caso di “pilotite acuta”, ovvero procrastinano i progetti pilota senza effettivamente implementare la tecnologia. In un recente sondaggio condotto in 14 paesi da Deloitte, una società di servizi professionali, solo l’8% dei leader aziendali ha affermato che la propria azienda ha implementato più della metà dei propri esperimenti di intelligenza artificiale generativa.
Molte aziende soffrono di “pilotite acuta”: procrastinano i progetti pilota senza effettivamente implementare la tecnologia.
Di conseguenza, le entrate derivanti dalla vendita di servizi di intelligenza artificiale alle imprese rimangono limitate. Andy Jassy potrebbe dire che AWS ora genera “diversi miliardi” di dollari di entrate grazie all’intelligenza artificiale, ma questa somma rappresenta solo una piccola frazione dei 110 miliardi di dollari di entrate annuali derivanti dall’intera attività di cloud computing. Accenture, un colosso della consulenza che ha recentemente annunciato che formerà 30.000 persone per aiutare le aziende ad adottare l’intelligenza artificiale generativa, ha dichiarato a settembre di aver registrato ordini per 3 miliardi di dollari relativi alla tecnologia negli ultimi dodici mesi, dieci volte di più anno precedente. Ma rispetto al fatturato totale dell’azienda di oltre 81 miliardi di dollari, si tratta ancora di una goccia nell’oceano.
Perché così tanti capi sono riluttanti ad adottare l’intelligenza artificiale generativa? Uno dei motivi è che temono gli aspetti negativi. Ascoltate i giganti della tecnologia e vi diranno – come ha detto a luglio il capo di Alphabet, Sundar Pichai – che “il rischio di investimenti insufficienti è molto maggiore del rischio di investimenti eccessivi”. Si prevede che Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta spenderanno quest’anno almeno 200 miliardi di dollari in investimenti legati all’intelligenza artificiale. I padroni di altri settori sono più cauti. In una recente discussione a porte chiuse, il capo di un importante gruppo imprenditoriale statunitense ha discusso due tipi di preoccupazioni che i leader aziendali nutrono nei confronti dell’intelligenza artificiale generativa. Il primo è quello di rimanere indietro se lo adottano troppo lentamente. L’altro è rendersi ridicoli se se ne impadroniscono troppo in fretta, danneggiando così la reputazione della propria azienda.
Rischi normativi e incertezze finanziarie
I rischi legali e normativi sono significativi. Le cause relative alla privacy, alla discriminazione e alla violazione del copyright arriveranno presto nei tribunali. Ad agosto è entrata in vigore la legge sull’IA dell’Unione Europea. Quest’anno progetti di legge simili sono stati introdotti in almeno 40 stati degli Stati Uniti. I padroni di settori altamente regolamentati, come la sanità e la finanza, sono particolarmente cauti. Pur vedendo il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa per trasformare le loro attività, ad esempio accelerando la scoperta di farmaci o il rilevamento di frodi, sono profondamente consapevoli delle minacce alla privacy e alla sicurezza se i dati medici o le questioni finanziarie dei loro clienti fossero oggetto di una violazione.
L’implementazione su larga scala dell’IA generativa può aumentare le entrate e ridurre i costi, ma i benefici non sono immediati.
Un altro problema è che i vantaggi derivanti dall’adozione dell’IA generativa potrebbero essere incerti. L’accesso ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è costoso, sia tramite i server dell’azienda (più sicuri) sia tramite fornitori di servizi cloud (più semplici). L’implementazione su larga scala dell’IA generativa può aumentare le entrate e ridurre i costi, ma i benefici non sono immediati, sollevando preoccupazioni sul ritorno sull’investimento. Nel suo recente sondaggio, Deloitte ha rilevato che la percentuale di dirigenti senior che segnalano un livello di interesse “alto” o “molto alto” per l’intelligenza artificiale generativa è scesa al 63%, dal 74% nel primo trimestre dell’anno, il che suggerisce che “ splendore delle nuove tecnologie” potrebbe svanire. Un dirigente riassume questo scetticismo raccontando la storia di un CIO al quale il suo capo chiese di smettere di promettere miglioramenti della produttività del 20% se prima non fosse stato disposto a tagliare di un quinto il personale del suo stesso dipartimento.
Debito tecnico e caccia al talento
Anche quando le aziende vogliono aumentare l’uso dell’intelligenza artificiale generativa, potrebbero trovarsi ad affrontare delle sfide. Per sfruttare appieno i vantaggi della tecnologia, devono prima aggiornare i propri dati, i propri sistemi e formare il proprio personale, afferma Lan Guan, responsabile dell’intelligenza artificiale presso Accenture. Lei ritiene che le aziende siano molto meno preparate per l’intelligenza artificiale generativa rispetto ai precedenti progressi tecnologici, come Internet o il cloud computing.
Uno dei problemi è la confusione dei dati, sparsi in diversi formati nei vari dipartimenti e sistemi software. Lan Guan cita l’esempio di una società di telecomunicazioni che voleva formare un assistente AI di call center fornendo PDF, manuali, registri delle chiamate, ecc. Il robot ha scoperto che invece di una sola procedura operativa standard – quella che Lan Guan chiama “un’unica fonte di verità” – l’azienda ne aveva 37, accumulate nel corso di decenni. Non organizzare i dati prima di usarli per addestrare un robot aumenta il rischio di allucinazioni [réponse fausse ou trompeuse présentée comme un fait, ndt] ed errori, spiega lo specialista.
Un rappresentante di vendita con competenze di intelligenza artificiale può guadagnare $ 45.000 in più all’anno rispetto a uno che non le possiede.
Un altro problema, noto come “debito tecnico”, nasce dal fatto che i sistemi informatici sono spesso vecchi e fragili. Può quindi essere difficile collegare LLM senza causare malfunzionamenti. Anche l’integrazione di agenti IA semi-autonomi in sistemi progettati per gli esseri umani potrebbe creare vulnerabilità nella sicurezza.
Infine c’è il problema delle competenze. Molte aziende hanno ancora difficoltà a trovare un numero sufficiente di specialisti di intelligenza artificiale. Secondo la società di ricerca Lightcast, le offerte di lavoro legate a questa tecnologia sono aumentate del 122% dall’inizio dell’anno negli Stati Uniti, rispetto a un aumento del 18% nel 2023. Elizabeth Crofoot, economista di Lightcast, indica che questo aumento è spiegato principalmente dall’intelligenza artificiale generativa, con descrizioni di lavoro che menzionano ChatGPT, “prompt engineering” (ingegneria delle query) e modelli linguistici di grandi dimensioni in aumento in numero.
Le aziende sono anche alla ricerca di lavoratori in altre funzioni che sappiano utilizzare l’intelligenza artificiale generativa. Secondo Elizabeth Crofoot, un rappresentante di vendita con competenze di intelligenza artificiale può guadagnare 45.000 dollari in più all’anno rispetto a uno che non le possiede. Non sorprende quindi che, se alcuni capi sono riluttanti a implementare l’intelligenza artificiale generativa, i loro dipendenti sono tutti d’accordo.
L’economista
© 2024 The Economist Newspaper Limited. Tutti i diritti riservati. Fonte The Economist, traduzione The new Economist, pubblicata su licenza. L’articolo in versione originale: www.economist.com.
