Articolo di Alessandro Riganti, Country Manager di D-Link per l’Italia
L’adozione e l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta rivoluzionando il modo di operare delle aziende, offrendo opportunità di crescita, efficienza e innovazione senza precedenti. Molte aziende all’avanguardia hanno già inserito delle piattaforme di GenAI nei processi quotidiani per offrire un’automazione innovativa al proprio personale o ai propri clienti.
Tuttavia, man mano che la GenAI e gli altri strumenti di Large Language Model (LLM) diventano sempre più onnipresenti e si integrano nelle applicazioni di tutti i giorni, come Microsoft 365, le aziende si trovano a dover rispondere a una domanda sempre più impellente: le varie realtà sono in grado di gestire la potenza di calcolo necessaria per sfruttare appieno questi nuovi progressi tecnologici?
L’influenza della GenAI è destinata a rivelarsi cruciale in un’ampia gamma di settori sia nel 2024 sia negli anni a venire, ma probabilmente a subire l’impatto maggiore saranno il mondo dell’Education, della sanità, delle smart city, del retail e del manufacturing.
Come la GenAI sta rivoluzionando diversi settori
Le capacità di automazione della GenAI hanno il potenziale di snellire i workflow, ridurre i tempi delle attività amministrative e persino diminuire i costi generali in tutti i settori.
Nel settore sanitario, può portare a un’innovazione significativa nella cura dei pazienti, aiutando gli scienziati a sviluppare nuovi farmaci e consentendo ai professionisti di interpretare in modo più rapido ed efficace che mai i dati, come quelli relativi la storia sanitaria dei pazienti.
Nell’ambito del retail e dell’e-commerce, la GenAI può essere impiegata per facilitare esperienze di acquisto più personalizzate, analizzando i comportamenti di acquisto e offrendo suggerimenti sui prodotti su misura per il cliente. Il customer service è un’area critica in cui si possono ottenere efficienze in termini di costi e di tempo, in particolare per quanto riguarda le domande più frequenti. Ciò a sua volta può aiutare i team di vendita a concentrarsi su ciò che è davvero importante.
Tuttavia, alcuni settori stanno già sperimentando ora gli impatti della tecnologia. La creatività è stata a lungo considerata un tratto esclusivamente umano, eppure gli artisti si trovano ora in una situazione senza precedenti. Realtà come Midjourney, DALL.e e Amper, solo per citare alcuni nomi, stanno innescando accesi dibattiti sulla proprietà, il riconoscimento e la remunerazione economica dei progetti creativi, con però alcuni sostenitori che lodano la “democratizzazione” della creatività.
Nel mondo dell’Education, l’uso delle soluzioni di GenAI da parte degli studenti ha aperto una discussione sul plagio, sulla possibilità di copiare e, quindi, sul modo in cui può danneggiare l’apprendimento degli studenti. Tuttavia, se usata con trasparenza e in modo controllato, la GenAI può svolgere un ruolo cruciale proprio nel potenziare l’apprendimento, offrendo agli studenti una “biblioteca” di contenuti da approfondire e consentendo agli insegnanti di costruire materiali didattici più velocemente che mai, come sostengono alcuni istituti scolastici e dipartimenti governativi.
Il valore della GenAI risiede in ciò che promette per il futuro, non solo in termini di maggiore efficienza, ma anche nella possibilità che gli strumenti liberino le persone per reindirizzarne tempo, energie e impegno verso attività a maggior valore aggiunto in cui gli esseri umani eccellono. Di conseguenza, gli strumenti hanno già innescato una transizione in cui l’AI sta diventando onnipresente, e non più un segmento software emergente all’interno dello stack tecnologico.
Soddisfare le esigenze di potenza di calcolo degli strumenti di GenAI
Se il valore e il potenziale di trasformazione della GenAI sono reali, lo sono anche le sfide tecniche e di implementazione che la accompagnano.
In tutti i settori, la GenAI crea un bisogno continuo di dati e di calcolo. Per essere performante ed efficiente, richiede capacità di elaborazione significative da parte dell’hardware. È questa esigenza di prestazioni di nuova generazione (e di una serie di altri vantaggi rilevanti) che sta determinando un’ondata di hardware specializzato.
Con l’ulteriore avanzamento della tecnologia, sarà necessaria una potenza di calcolo ancora maggiore per far funzionare algoritmi e modelli avanzati. Ciò richiederà hardware robusti con processori potenti (laptop e computer con funzionalità ottimizzate per l’AI, ad esempio), oltre a capacità di rete significative.
Anche l’impatto ambientale della GenAI è già significativo e probabilmente crescerà insieme alle ambizioni delle aziende. I dataset utilizzati per addestrare tutte le AI sono sempre più ampi e richiedono una grande quantità di energia per funzionare; un rapporto del MIT Technology Review ha persino rilevato che un modello di AI può emettere quasi cinque volte le emissioni di un’auto media nel suo intero ciclo di vita. La stima della carbon footprint dei modelli di AI, l’analisi di come e dove vengono archiviati i dati e l’aumento della trasparenza e della misurazione del consumo energetico sono tutti elementi fondamentali per aiutare a comprendere il problema.
Considerando l’attuale velocità di evoluzione della tecnologia, è possibile che le aziende debbano pianificare il modo in cui scalare la propria infrastruttura per affrontare questa sfida al più presto.
Le aziende stanno facendo abbastanza?
Attualmente le aziende stanno esplorando e valutando come sfruttare e integrare gli strumenti di GenAI. Il primo passo fondamentale da compiere è la definizione di come affrontare i potenziali rischi in termini di privacy, sicurezza e proprietà intellettuale.
Finché la GenAI non sarà adottata su larga scala, potrebbe passare ancora del tempo prima che le aziende prendano seriamente in considerazione di investire in infrastrutture future-proof. Tuttavia, ora è il momento per le organizzazioni di iniziare a pianificare come affrontare l’inevitabile avanzamento degli strumenti di GenAI e delle loro applicazioni nei prossimi anni.
Un altro aspetto di questa sfida è la carenza di professionisti qualificati in grado di gestire sistemi basati sulla GenAI. Diventerà sempre più importante aggiornare e riqualificare la forza lavoro esistente per gestire le complessità tecnologiche. Allo stesso modo, le aziende dovranno implementare linee guida e best practice a livello aziendale per garantire che l’utilizzo della GenAI rimanga etico, legale e in linea con gli obiettivi e i risultati aziendali.
In futuro, le organizzazioni dovranno iniziare a progettare i modi in cui la GenAI potrà scalare nei rispettivi settori e integrarsi con i sistemi IT esistenti (soprattutto in termini di standard tecnologici). È, inoltre, fondamentale stabilire un meccanismo di governance per affrontare le preoccupazioni relative alla privacy, alla possibile manipolazione, ai pregiudizi, alla sicurezza e alla trasparenza.
Le aziende dovrebbero anche prendere in considerazione di valutare le proprie soluzioni di connettività esistenti e ricercare quali aggiornamenti hardware faciliterebbero meglio un’infrastruttura aziendale GenAI-friendly. Ciò include l’investimento in soluzioni di rete affidabile e moderno, compresi router e switch, al fine di fornire la connettività ad alta velocità e bassa latenza necessaria per i modelli GenAI ad alte prestazioni, in particolare quelli che prevedono l’elaborazione di dati in tempo reale.
Inoltre, l’installazione di una soluzione scalabile, sicuro e in grado di gestire facilmente grandi quantità di dati, modelli più complessi e un aumento del traffico di rete è fondamentale per costruire un’azienda pronta ad adattarsi ai rapidi sviluppi della GenAI.
In conclusione, mentre l’onere maggiore di gestire al meglio la potenza di calcolo e di avere un’infrastruttura tecnologica adatta ricadrà ovviamente sulle organizzazioni che dovranno stare al passo con le novità, l’impatto della GenAI sugli utenti medi si farà sentire prima di quanto si possa pensare.
