tra innovazione e sfide concrete

Dopo l’entusiasmo iniziale per i primi chatbot, come ChatGPT, il 2024 ha segnato un periodo di maggiore concretezza nell’applicazione dell‘intelligenza artificiale, concentrandosi sul miglioramento delle tecnologie e sulla creazione di soluzioni pratiche e sostenibili anziché sul mero sviluppo di nuovi modelli.

Possiamo dire che nei primi mesi del 2024, il panorama dell’AI ha subito una trasformazione significativa. Se il 2023 era stato caratterizzato da un diffuso entusiasmo e meraviglia per le potenzialità offerte, l’anno successivo ha visto emergere un approccio più pragmatico e orientato ai risultati concreti. Le aziende hanno iniziato a concentrarsi maggiormente sulla creazione di prodotti utilizzabili e accessibili, piuttosto che sulla semplice presentazione di nuovi modelli.

Arvind Narayanan, professore di informatica all’Università di Princeton e co-autore del libro “AI Snake Oil”, ha evidenziato come il focus si sia spostato dalla mera presentazione di modelli alla costruzione di prodotti realmente fruibili. Questo cambiamento di prospettiva ha portato all’integrazione dell’AI generativa in numerosi servizi tecnologici quotidiani, dalle ricerche su Google agli strumenti di editing fotografico.

Tuttavia, questa evoluzione ha comportato anche sfide significative, particolarmente sul fronte economico. Le grandi aziende tecnologiche si sono trovate a fare i conti con costi considerevoli per lo sviluppo e il mantenimento dei sistemi di AI. L’analista di Goldman Sachs, Kash Rangan, ha sottolineato come il settore abbia assorbito centinaia di miliardi di dollari di investimenti, sollevando questioni sulla sostenibilità economica di questi progetti.

Un aspetto particolarmente rilevante del 2024 è stato l’impatto dell’AI sul mondo del lavoro. Mentre alcune professioni hanno beneficiato dell’integrazione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come nel caso delle vendite e del design, sono emerse preoccupazioni in altri settori. Gli artisti del settore videoludico, ad esempio, hanno manifestato timori riguardo alla possibile replicazione delle loro performance attraverso l’AI senza il loro consenso.

Nel campo medico, l’AI ha dimostrato il suo potenziale come strumento di supporto, non di sostituzione. Ha permesso di accelerare i processi diagnostici e ha facilitato la collaborazione tra laboratori di ricerca, riducendo significativamente i tempi di sviluppo farmaceutico. Tuttavia, gli esperti sottolineano come l’IA manchi ancora di “buon senso” e comprensione profonda del mondo reale, limitazioni che ne circoscrivono l’applicabilità.

Guardando al futuro, ora si guarda allo step successivo, che sarà senza dubbio legato al concetto di “agenti AI”, ossia sistemi più sofisticati capaci di ragionare e pianificare soluzioni a problemi complessi.

Si tratta di sistemi di intelligenza artificiale progettati per interagire autonomamente con l’ambiente digitale o anche fisico, se applicati alla tecnologia robotica. A differenza dei modelli AI tradizionali che si limitano a elaborare input e generare output, un agente AI può percepire il contesto, pianificare azioni e modificare il proprio comportamento in base ai risultati ottenuti. Può gestire conversazioni, completare compiti complessi e persino controllare robot o sistemi automatizzati. In sostanza, gli LLM che sappiamo essere alla base dei più comuni chatbot, saranno solamente una singola parte dell’equazione, che dovrebbe portare a nuovi livelli di interazione. L’obiettivo è arrivare alla creazione di agenti che mostrino forme basilari di ragionamento causale e siano in grado di operare con autonomia decisionale.

Vijoy Pandey di Cisco prevede che nel 2025 assisteremo a un’evoluzione significativa in questa direzione, con agenti AI in grado di collaborare tra loro come membri di un team. Questa rivoluzione dovrebbe dare un’importante spinta anche al settore della robotica, portando ai tanto attesi robot in grado di eseguire compiti “ragionati”.

L’anno ha quindi segnato un punto di svolta importante: dall’iniziale fascinazione per le potenzialità dell’IA si è passati a un approccio più maturo e consapevole, concentrato sulla ricerca di applicazioni pratiche e sostenibili. Questa transizione ha posto le basi per uno sviluppo più equilibrato del settore, bilanciando innovazione tecnologica e necessità concrete del mercato.