Previsioni 2025: l’anno dell’intelligenza artificiale composta per l’adozione aziendale

Il nuovo anno porterà l’adozione dell’intelligenza artificiale in modi che non abbiamo mai visto prima, dopo una ricaricazione di ciò che ora sappiamo può essere realizzato all’interno dell’azienda. I grafici di conoscenza che supportano l’intelligenza artificiale composta saranno al centro dell’attenzione poiché aggiungono carburante alla conversione delle informazioni non strutturate in conoscenza azionabile. Insieme ad altri strumenti come GraphRAG che rendono l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) più efficiente, continueranno a preparare la strada per come l’intelligenza artificiale si integra nella nostra vita quotidiana.

Viste realistiche su ciò che può essere fatto con i modelli di intelligenza artificiale generativa porteranno l’anno dell’intelligenza artificiale composta

Le organizzazioni stanno iniziando a implementare il potenziale della GenAI per risolvere problemi reali. Nel nuovo anno, vedremo adottata in modi che non abbiamo mai visto prima, ma quando si tratta dell’adozione dell’intelligenza artificiale per gli utenti aziendali, i modelli non sono ancora sufficienti da soli per risolvere problemi complessi. Prendiamo noi esseri umani, ad esempio, siamo più intelligenti e più efficaci con gli strumenti e siamo stati in grado di realizzare molto di più con l’accesso alle calcolatrici, una biblioteca e un computer. Non possiamo aspettarci che i modelli linguistici facciano tutto ciò che abbiamo bisogno che facciano a questo stadio, soprattutto in un ambiente aziendale, senza la strumentazione appropriata. L’aggiunta di grafici di conoscenza che supportano i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale composta consentirà ai sistemi di essere ampiamente sfruttati e beneficiati all’interno dell’azienda.

Una rivoluzione della classificazione delle informazioni con GraphRAG

Nei primi giorni di Internet, i principali motori di ricerca erano AltaVista e Lycos. Una query di ricerca avrebbe indicizzato tutte le parole di una pagina e offerto risultati in un ordine di classificazione della pagina. In seguito, Google ha reinventato questo guardando a come le pagine si relazionano tra loro. Le pagine sono diventate più importanti se altre pagine importanti erano puntate verso di loro. Questa regola ricorsiva era possibile solo quando si guardava al web come a un grafico. È così che siamo arrivati al Google e al page rank che conosciamo oggi. Inoltre, quando Google ha iniziato a convertire i dati testuali in un grafico di conoscenza nel 2012, abbiamo visto un’evoluzione di come gli utenti ricevevano informazioni strutturate su entità del mondo reale durante la ricerca.

Nel prossimo anno, ci sarà una progressione simile a quella che abbiamo visto con Internet dalla ricerca per parole chiave alla ricerca basata su strutture di rete e grafici. Le ricerche basate sulla conversione del testo in rappresentazione strutturata accadranno anche con i modelli linguistici, beneficiando enormemente le aziende. Mentre progrediamo con la GenAI, stiamo iniziando a vedere qualcosa di simile con la GenAI che sfrutta RAG, che converte ogni parola o ogni pezzo di un documento in un vettore, consentendoci di prendere una domanda e mapparla alle singole parole del documento.

Credo che la prossima iterazione della ricerca passerà all’utilizzo di una combinazione di grafici di conoscenza e RAG. Ciò che fa è incrociare i documenti e trovare rapidamente che hanno qualcosa in comune e collegarli come una connessione mentre lavora per rispondere a una query. Nel tempo, è probabile che la maggior parte di ciò che abbiamo documentato sarà convertita in informazioni strutturate che saranno inserite in grafici di conoscenza che consentiranno il ragionamento quando ci verrà chiesto di eseguire una query di ricerca. Ci sarà un’enfasi sulla rapida conversione delle informazioni testuali non strutturate in informazioni strutturate per la conoscenza simbolica in modo che diventi azionabile.

L’interfaccia di Internet sta cambiando, la nostra vita quotidiana vedrà l’adozione dell’intelligenza artificiale prima del mercato del lavoro

Come qualcuno che è cresciuto con Google, è inevitabile notare che l’interfaccia di Internet sta iniziando a cambiare. La crescita dell’adozione di ChatGPT è progredita fino a diventare il meccanismo principale per come la prossima generazione comunica con Internet. Mentre continuiamo a vedere questo tipo di adozione nel 2025 e oltre, avrà un impatto significativo su come le industrie come la pubblicità evolvono per mantenere un vantaggio competitivo.

Come per la maggior parte delle innovazioni tecnologiche, le implementeremo per prima nella nostra vita personale. Credo che vedremo accadere questo con gli assistenti personali come Siri o Alexa basati su modelli linguistici che ragionano e sviluppano modelli naturali per le nostre abitudini quotidiane. Mentre iniziamo a vedere le persone fare affidamento di più sull’assistenza personale al di fuori del lavoro, le aspettative di avere assistenti simili sul posto di lavoro seguiranno.

Ricalibrazione del budget per l’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa nell’azienda

Ora che il ciclo di iper-attività dell’intelligenza artificiale è alle nostre spalle, le persone sono molto più pragmatiche nel loro approccio alla GenAI. Negli ultimi anno e mezzo, molti hanno speso una grande parte del loro budget per la GenAI e potrebbero aver messo altre aree importanti dell’impronta IT e dei dati sul retro e sottoinvestito. Quindi, il prossimo anno, vedremo molte organizzazioni che calibrano meglio il budget per fare di più. Ora che abbiamo la visibilità e l’esposizione di come la GenAI potrebbe funzionare o non funzionare per un’organizzazione, quelle aziende possono bilanciare gli investimenti tra la GenAI e tutte le altre iniziative importanti.