Nel 2023 l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) ha fatto un ingresso clamoroso nelle aziende e nel dibattito del grande pubblico. Nel 2024, i LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni) si sono evoluti rapidamente e gli usi sono maturati. Ma non tutte le previsioni degli analisti si sono necessariamente avverate. Recensione di ciò che è realmente accaduto quest'anno.
1 – IA responsabile e regolamentazione
Previsione
All’inizio dell’anno ci aspettavamo un’evoluzione piuttosto lenta della regolamentazione sui sistemi di IA, che avrebbe seguito il ritmo consueto della legislazione informatica. Nonostante la direttiva (ordine esecutivo) firmata dal presidente Joe Biden nel novembre 2023 sulla sicurezza dell’IA e l’entrata in vigore del regolamento europeo sull’IA (AI Act) nel 2024, pochi si aspettavano progressi importanti.
Realtà
Queste previsioni si sono rivelate relativamente corrette, ritiene Michael Bennetconsulente per le politiche sull'intelligenza artificiale presso la Northeastern University.
Negli Stati Uniti non si registrano progressi significativi a livello federale. E l’effetto non vincolante della direttiva Biden ne limiterebbe l’impatto, aggiunge Kashyap Kompellaanalista presso RPA2AI.
Tuttavia, questo regolamento ha comportato comunque alcune modifiche, come l’obbligo per ogni agenzia federale di nominare un responsabile dell’IA.
Inoltre, diversi casi riguardanti il copyright dei dati utilizzati dai modelli IA per la loro formazione – come quello tra il New York Times e OpenAI – non hanno trovato soluzioni durature nel 2024. Queste controversie hanno tuttavia spinto alcuni attori, come OpenAI, a firmare accordi con gli editori per l'utilizzo dei loro contenuti.
Anche aziende come Adobe hanno iniziato a pagare gli artisti.
Infine, l'AI Act ha spinto alcuni giganti dell'informatica a non rilasciare i loro strumenti in Europa (come Apple o anche Meta)
Prospettive per il 2025
L’elezione di Donald Trump potrebbe rallentare ulteriormente la regolamentazione federale dell’IA e lasciare invece spazio a iniziative locali e statali. Michael Bennett prevede che “gli stati, e anche le città, probabilmente sperimenteranno nuove normative, in particolare in settori come l’occupazione o la polizia”.
2 – Open Source e multimodalità
Previsione
Ci aspettavamo di vedere l’emergere di modelli multimodali, in grado di elaborare testo, immagini o voce come input e di generare contenuti in diverse forme come video o audio come output.
Si prevedeva inoltre un'accelerazione dell'ascesa dei modelli open Source, già avviata da Meta (Llama).
Realtà
I modelli hanno effettivamente fatto progressi, sia in termini di precisione, affidabilità e capacità di gestire compiti complessi, osserva Anche Sunderresponsabile prodotto presso Responsive.
Ma i progressi nella multimodalità non sono stati così rapidi come sperato. “Non disponiamo ancora di un sistema di livello professionale in grado di elaborare diversi tipi di dati senza problemi, come creare un cortometraggio da dati sparsi”, afferma Michael Bennett.
Anche dal lato open Source l’entusiasmo è stato più moderato. I modelli semi-aperti come Llama (il cui set di dati rimane chiuso) hanno comunque prosperato. E la francese Mistral ha puntato sui modelli aperti per trovare un posto sul mercato (cosa che ci è riuscita).
Più in generale, il successo di una piattaforma come Hugginface – che ospita modelli open Source – riflette chiaramente una tendenza dei fondi a lungo termine. Una tendenza confermata dalla strategia della maggior parte degli editori, soprattutto francesi, che puntano sull'open Source per infondere le proprie soluzioni.
3 – Creare valore con l'intelligenza artificiale generativa
Previsione
Il 2024 dovrebbe segnare il passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione dell’IA generativa nel mondo degli affari, con ritorni sugli investimenti (ROI) misurabili.
Realtà
Nonostante la maggiore adozione, il ROI rimane ampiamente messo in discussione. Per AJ Sunder, le aziende continuano a sperimentare, pur mantenendo la supervisione umana. “Le promesse di produttività o trasformazione non sono ancora state realizzate”, riassume.
Gli incrementi di produttività sono tuttavia già reali in settori come il marketing o lo sviluppo di software, ma l'impatto complessivo sui processi aziendali rimane limitato, conferma Mark Greenevicepresidente di UiPath, uno dei maggiori specialisti in RPA (un'area con cui GenAI promette numerose sinergie nell'automazione e nell'intelligenza artificiale degli agenti).
4 – Impatto sull'occupazione
Previsione
Molti temevano massicce perdite di posti di lavoro, in particolare, e per la prima volta, nei settori creativi e nei lavoratori della conoscenza (giornalismo, design, arte).
Realtà
L’intelligenza artificiale generativa ha già cambiato alcune professioni, ma senza causare massicci licenziamenti. Ad esempio, gli sviluppatori ora utilizzano assistenti IA, ma mantengono il loro lavoro… Per ora, dicono alcuni.
Perché l’intelligenza artificiale sta gradualmente sostituendo i lavori in cui c’è carenza di manodopera, come nella logistica, nel servizio clienti o nella creazione di contenuti. “È un dato di fatto che le IA stanno facendo sempre più ciò che fanno gli esseri umani. Le persone che sapranno sfruttare l’intelligenza artificiale in modo efficace diventeranno le più preziose [pour les employeurs] » avverte Daryl Plummer, analista di Gartner.
Conclusione
Il 2024 ha confermato che l’intelligenza artificiale generativa sta progredendo a un ritmo impressionante, ma le sfide in termini di regolamentazione, adozione e impatto sociale rimangono numerose.
Gli anni a venire determineranno se queste tecnologie saranno in grado di trasformare in modo sostenibile le imprese e i modi di lavorare. O se il soffietto ricadrà, con sviluppi più moderati e vincolati da questioni come l’energia e l’impronta ecologica che dovrebbero spingere (il 2025 lo confermerà?) verso modelli più frugali, più piccoli, più specializzati, e verso miscele di IA.
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