L’intelligenza artificiale è spesso associata all’idea di sottrarre posti di lavoro, un pensiero giustificabile data la rapidità con cui si stanno evolvendo le tecnologie, in particolare quelle associate all’AI generativa. Esiste un aspetto cruciale trascurato: la realtà attuale è che molte aziende non sono pronte a integrare tali tecnologie. I limiti non risiedono solo nelle capacità computazionali o nelle risorse finanziarie, ma principalmente nella disponibilità di dati.
Domande chiave sull’AI
Il report “Data Strategies for AI Leaders”, prodotto da MIT Technology Review Insights in collaborazione con Snowflake, offre uno spaccato interessante sulle aspettative delle aziende riguardo all’AI generativa. Ben 276 dirigenti sono stati coinvolti per comprendere il desiderio di adottare questa tecnologia.
Quali obiettivi perseguitano le aziende con l’AI generativa?- il 72% intende migliorare l’efficienza e la produttività;
- il 55% punta a incrementare la competitività nel mercato;
- il 47% è orientato verso un’innovazione crescente di prodotti e servizi.
Nonostante queste ambizioni, la maggior parte delle aziende fatica a implementare l’AI generativa in modo proficuo.
Ostacoli e sfide da affrontare
I risultati dello studio evidenziano diversi ostacoli nel percorrere la strada dell’implementazione dell’AI generativa.
- il 95% ha incontrato difficoltà nell’integrare l’AI su scala;
- il 78% non riesce a ottimizzare gli investimenti a causa di una carenza di dati.
È evidente che il tema dei dati rappresenta una delle sfide maggiori. Non si tratta solamente di costruire nuovi database, ma di integrarne anche quelli esistenti, compresi testi e contenuti multimediali.
Quali sono le principali sfide per l’adozione su larga scala?- per il 59%: governance, sicurezza e privacy;
- per il 53%: qualità e tempestività dei dati;
- per il 48%: costi delle risorse e degli investimenti.
Le risposte ricevute riflettono appieno le preoccupazioni sia delle piccole che delle grandi aziende.
Preparazione delle aziende all’AI
Nonostante le evidenti difficoltà nell’accesso dell’AI generativa, si riscontra un ottimismo per il futuro. La situazione attuale delle aziende indica:
- il 22% dei dirigenti afferma di essere “molto pronto”;
- il 53% si sente “abbastanza pronto”.
Queste percentuali superano le attese, suggerendo che le opportunità lavorative potrebbero subire una trasformazione.
Inoltre, la creazione di modelli linguistici più agili e meno costosi nei prossimi anni potrebbe favorire un’adozione sempre più diffusa dell’AI generativa.
L’importanza dei dati per l’AI
Le sfide che si pongono per il mondo del lavoro sono considerevoli, in particolare in relazione alla raccolta e all’utilizzo dei dati. Secondo Baris Gultekin, Head of AI di Snowflake:
Le organizzazioni sono sempre più motivate a implementare applicazioni di AI e comprendono come i loro dati possano fornire insight da fonti precedentemente non sfruttate. Una solida base di dati è cruciale per le capacità dell’AI generativa, e i leader aziendali devono affrontare problematiche come la sicurezza dei dati e i costi per realizzare le potenzialità offerte.
È chiaro, dunque, che senza dati non esiste AI generativa. La conversazione su come gestire i dati sarà un tema centrale nei prossimi anni.
Attualmente, non sembra che i posti di lavoro siano in pericolo immediato, come dimostrano le opinioni dei dirigenti. Le problematiche nell’utilizzo dell’AI generativa sono ancora notevoli, e la situazione potrebbe richiedere tempo per migliorare.
Novità nel mondo dell’AI
È essenziale rimanere aggiornati sulle ultime novità relative all’intelligenza artificiale. Di seguito, una selezione di recenti sviluppi:
- I robot domestici si avvicinano?
- ChatGPT punta su scrittura e programmazione.
- Copilot su WhatsApp risponde alle domande.
- Gemini Live parla molte nuove lingue.
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