L’IA come infrastruttura: perché l’intelligenza sarà l’utility successiva

Quando entri in una stanza buia, premi un interruttore. Non ti chiedi da dove arriva l’elettricità. Non pensi alla centrale elettrica a carbone, al reattore nucleare o ai chilometri di fili di rame che trasportano la corrente. Ti aspetti semplicemente che la luce si accenda. È affidabile, è economica e si trova ovunque. Questo è ciò che assomiglia a un’utility. È una risorsa così fondamentale per la nostra vita che diventa invisibile.

Negli ultimi dieci anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) è stata molto visibile. Sembra magia che attira rapidamente l’attenzione. Chatti con agenti conversazionali, giochi con generatori di immagini e leggi titoli sui cambiamenti che porterà nel mondo. Ma queste dimostrazioni delle capacità dell’IA non sono dove si trova il vero cambiamento. Il vero cambiamento è che l’IA sta passando da essere un prodotto che acquistiamo a un’utility che consumiamo, proprio come l’elettricità o Internet. In altre parole, sta diventando un’infrastruttura.

IA nella prospettiva storica dell’utility

Per capire dove sta andando l’IA, dobbiamo guardare da dove arriva l’elettricità. All’inizio del XX secolo, se un proprietario di fabbrica voleva l’elettricità, spesso doveva costruire il proprio generatore. Era costoso, complesso e richiedeva ingegneri specializzati per costruirlo e mantenerlo. Il vantaggio competitivo della fabbrica dipendeva da quanto bene poteva generare energia. Poi arrivò la rete elettrica. Le centrali elettriche centralizzate iniziarono a fornire elettricità a tutti attraverso una rete standardizzata. Improvvisamente, una fabbrica di scarpe non aveva più bisogno di essere un’esperta nella generazione di energia. Si limitava a collegarsi alla rete e pagare per quanto utilizzava. Il vantaggio competitivo si spostò dal fare energia all’usare energia per fare scarpe migliori.

L’IA sta seguendo lo stesso schema oggi. Solo cinque anni fa, se un’azienda voleva utilizzare il machine learning, doveva assumere un team di scienziati dei dati, costruire i propri server e addestrare i propri modelli. Era come gestire un generatore privato. Oggi, abbiamo la “rete” dell’IA. Aziende come OpenAI, Google e Anthropic sono le nuove centrali elettriche. Spendono miliardi di dollari per costruire enormi “reattori di intelligenza” (modelli di base). Le aziende si collegano a questa rete tramite un’API (Interfaccia di Programmazione dell’Applicazione). Pagano l’intelligenza per “token”, proprio come paghiamo l’elettricità per kilowattora.

L’economia dell’intelligenza a buon mercato

L’aspetto più importante di un’utility è che riduce il costo della risorsa. Quando una risorsa diventa economica, smettiamo di razionarla e iniziamo a utilizzarla per tutto. Dal fine del 2022, il costo dell’inferenza di alta qualità è sceso drasticamente. Alcune stime suggeriscono una riduzione di oltre 200 volte per lo stesso livello di capacità. Questo è un trend deflazionistico che è più veloce della legge di Moore.

Quando l’intelligenza è costosa, la si utilizza solo per problemi ad alto valore. Potresti utilizzare l’IA per cercare una cura per il cancro o per prevedere un crollo del mercato azionario. Ma quando l’intelligenza diventa economica, iniziamo a utilizzarla anche per compiti banali. La utilizziamo per ordinare la cartella dello spam. La utilizziamo per riassumere una riunione noiosa. La utilizziamo per scrivere un’e-mail di rifiuto cortese. Questo è il segno di un’utility. Utilizziamo l’acqua per bere, che è vitale, ma poiché è economica, la utilizziamo anche per lavare i vialetti. Man mano che il costo dell’IA continua a scendere, inizieremo ad applicare l’intelligenza a compiti altrettanto banali. Significa che l’infrastruttura funziona.

L’ascesa dell’IA Agente

Man mano che questa infrastruttura matura, il modo in cui interagiamo con l’IA sta cambiando. Attualmente, la maggior parte delle persone utilizza l’IA come un “chatbot”. Digita una richiesta e l’IA risponde. Questo è come utilizzare una pompa a mano per ottenere acqua. Funziona, ma richiede sforzo. La prossima fase è l'”IA Agente”. Sono sistemi di IA che funzionano in background. Non aspettano che tu scriva una domanda. Ricevono un obiettivo e lavorano autonomamente per raggiungerlo. Poiché il costo dell’intelligenza sta scendendo, questi agenti possono permettersi di “pensare” per molto tempo. Possono eseguire loop, correggere gli errori e compiere più passaggi per risolvere un problema.

Ad esempio, oggi un gestore della catena di approvvigionamento deve chiedere a ChatGPT “Come posso ottimizzare questo percorso?” Nel futuro, un agente IA sarà semplicemente integrato nel software di logistica. Monitorerà il meteo, il traffico e i prezzi del carburante 24 ore su 24. Quando rileva un ritardo, riporterà automaticamente i camion e invierà una notifica al magazzino. Il gestore non “utilizza” l’IA; l’IA fa semplicemente parte della “tubazione” del software. È sempre attiva, scorre attraverso la logica aziendale come l’elettricità scorre attraverso una scheda elettronica.

La realtà fisica dell’utility virtuale

Sebbene l’IA possa sembrare un software magico, è costruita su enormi investimenti di capitali. La cosiddetta “nuvola” è in realtà milioni di tonnellate di acciaio, silicio e rame. Per costruire questa utility, i giganti della tecnologia stanno costruendo alcuni dei più grandi progetti di infrastrutture della storia. Stiamo assistendo alla nascita di data center di scala gigawatt che consumano tanta elettricità quanto una piccola città. La domanda di GPU (Unità di Elaborazione Grafica) sta aumentando continuamente. In molti modi, questo è l’equivalente moderno di costruire binari ferroviari o stendere fili del telegrafo.

Tuttavia, questa nuova utility crea anche una nuova serie di sfide. Proprio come la rete elettrica può subire black-out, la rete IA affronta vincoli. C’è una carenza di chip di alta gamma. C’è una carenza di energia per alimentare i data center. Stiamo assistendo a una collisione tra il mondo digitale e i limiti fisici delle nostre reti elettriche. Se l’IA è l’utility successiva, allora l’energia è l’utility che alimenta questa utility. Non possiamo avere l’uno senza l’altro. È per questo che vediamo grandi aziende tecnologiche investire nell’energia nucleare e nelle energie rinnovabili. Si rendono conto che il loro impero digitale dipende da elettroni fisici.

L’attrito dei sistemi legacy

Il passaggio verso l’IA come utility fondamentale non sarà facile per tutti. L’ostacolo principale non è la tecnologia stessa, ma i sistemi obsoleti con cui ci aspettiamo che funzioni. I governi e le grandi aziende mature spesso si affidano a infrastrutture IT legacy costruite decenni fa e mai completamente aggiornate. Questi sistemi sono come vecchie case con impianti elettrici obsoleti. Non puoi semplicemente collegare un elettrodomestico moderno. Non puoi facilmente collegare un agente IA all’avanguardia a un database costruito nel 1995 e in esecuzione su un server nascosto in un seminterrato.

Questo divario crea un nuovo tipo di divario digitale tra le organizzazioni. Le aziende “native IA”, costruite negli ultimi anni, hanno sistemi moderni in atto. Possono collegarsi all’intelligenza quasi istantaneamente. Le organizzazioni più vecchie lottano. Devono sostituire le infrastrutture obsolete prima di poter adottare appieno l’IA. Questa transizione è costosa e destabilizzante, ma è inevitabile. Negli anni ’20, le fabbriche che continuarono a utilizzare le macchine a vapore alla fine fallirono. Lo stesso accadrà alle organizzazioni che non possono integrare l’IA nelle loro operazioni.

Il cambiamento sociale

L’ultima fase di qualsiasi tecnologia che diventa un’utility è psicologica. È quando smettiamo di essere impressionati e iniziamo a essere infastiditi quando non funziona. Oggi, se ChatGPT scrive una buona poesia, applaudiamo. Tra cinque anni, se il nostro elaboratore di testi non corregge automaticamente il tono della nostra lettera, saremo frustrati. Vedremo il software “stupido” allo stesso modo in cui vediamo un escalatore rotto come un fastidio.

Questo cambiamento cambierà il mercato del lavoro. Non significa necessariamente la fine dei lavori, ma significa la fine delle mansioni. Quando arrivò l’elettricità, smettemmo di avere bisogno di persone che lavassero i panni a mano o accendessero le lampade a gas. Siamo passati a compiti di livello superiore. Con l’IA come utility, smetteremo di fare il “lavoro cognitivo” come l’inserimento dei dati, la pianificazione di base, l’analisi di routine.

Il punto fondamentale

Siamo ancora all’inizio di questa transizione in cui l’IA agirà come un’utility. L’utility IA non è ancora finita. La rete è ancora in costruzione. I collegamenti sono a volte laschi e la potenza a volte vacilla. Ma è chiaro che stiamo andando in una direzione in cui l’intelligenza diventerà una merce. Diventerà una risorsa che sarà pompata in ogni casa, ufficio e dispositivo sul pianeta. Per i leader aziendali, la domanda non è più “Come costruisco l’IA?” La domanda è “Come mi collego a questa utility per alimentare la mia attività?”