Come l’Intelligenza Artificiale Generativa Aumenta la Produttività dei Lavoratori della Conoscenza

Le ultime innovazioni tecnologiche incessanti e innovative sono guidate da domini come l’intelligenza artificiale (AI), la robotica, la blockchain e la biologia programmabile. Queste tecnologie stanno rivoluzionando il retail, l’automobile, la finanza, la produzione e molti altri settori a livello macro e micro.

L’AI, in particolare l’intelligenza artificiale generativa, sta trasformando gli stili di vita e le attività quotidiane dei lavoratori della conoscenza – individui che sono esperti in materia con istruzione e formazione formale. Evidente in professioni come la programmazione, la progettazione, l’ingegneria e la scrittura, l’intelligenza artificiale generativa ha migliorato la produttività dei lavoratori della conoscenza.

Ma cosa è esattamente l’intelligenza artificiale generativa e cosa la rende critica per i lavoratori della conoscenza? Esploriamo questo concetto più in dettaglio!

Cosa è l’Intelligenza Artificiale Generativa?

L’intelligenza artificiale generativa crea nuovo contenuto come testo, video, audio e immagini in modo automatico utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, basati su prompt scritti dagli esseri umani.

Alcuni degli strumenti e prodotti di generazione AI più prominenti includono:

• ChatGPT – Sviluppato da OpenAI, ChatGPT è un chatbot intelligente in grado di fornire risposte estremamente dettagliate e personalizzate in base agli input dell’utente.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Questi sono strumenti di generazione di immagini basati sull’intelligenza artificiale.
• Meta – Questo è uno strumento di generazione di video basato sull’intelligenza artificiale che consente agli utenti di generare video da prompt testuali.
• Codex – Consente ai programmatori di generare codice in diversi linguaggi di programmazione in pochi secondi.

Ora, vediamo come l’intelligenza artificiale generativa influisce sui lavoratori della conoscenza!

Comprendere Come l’Intelligenza Artificiale Generativa Aumenta la Produttività dei Lavoratori della Conoscenza di Diversi Domini

Secondo il rapporto ARK’s Big Ideas 2023, l’intelligenza artificiale dovrebbe aumentare la produttività dei lavoratori della conoscenza di più di 4 volte entro il 2030. Il rapporto suggerisce inoltre che, con un’adozione del 100%, l’intelligenza artificiale potrebbe portare a circa 200 trilioni di dollari in termini di produttività del lavoro dopo una spesa totale di 31 trilioni di dollari per l’intelligenza artificiale. Se i fornitori possono estrarre solo il 10% del valore creato dai loro prodotti basati sull’intelligenza artificiale, possono raccogliere quasi 14 trilioni di dollari in entrate e 90 trilioni di dollari in valore aziendale entro il 2030.

previsione del mercato AI per il 2030. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023

Vediamo nel dettaglio come gli strumenti di generazione AI contribuiscono ad aumentare la produttività degli scrittori di contenuti, degli sviluppatori e degli artisti.

1. Lavoratori della Conoscenza: Scrittori di Contenuti & Editor

Le aziende moderne hanno bisogno di contenuti ben ricercati e abilmente creati per attirare il pubblico. È qui che l’intelligenza artificiale generativa rende il lavoro degli scrittori di contenuti e degli editor più facile.

Con l’emergere di chatbot intelligenti come ChatGPT, la creazione di contenuti sta diventando sempre più facile e economica. Secondo ARK’s Big Ideas 2023 rapporto, il costo di inferenza di ChatGPT è di circa 0,01 dollari per query nel 2022. Per un miliardo di query, il costo di inferenza totale diventa di 10.000.000 di dollari. Entro il 2030, questo costo dovrebbe scendere a solo 650 dollari, in base alla legge di Wright.

Un calo dei costi di questa portata consentirebbe l’adozione di massa di strumenti di contenuto AI. Ad esempio, entro il 2030, le applicazioni di tipo ChatGPT sono anticipate per raggiungere la scala di Google Search e gestire 8,5 miliardi di ricerche al giorno. Pertanto, sarà più facile per i lavoratori della conoscenza nel dominio dei contenuti sfruttare l’intelligenza artificiale generativa nelle attività quotidiane.

2. Lavoratori della Conoscenza: Ingegneri del Software & Sviluppatori

Dati i cicli di sviluppo del software complessi e lunghi, la gestione e la distribuzione del software richiedono un team di sviluppatori e programmatori dedicati e qualificati. Gli strumenti di codifica di intelligenza artificiale generativa come Codex e Copilot stanno rendendo lo sviluppo del software più facile e più produttivo per i lavoratori della conoscenza.

In effetti, ARK’s Big Ideas 2023 rapporto afferma che gli assistenti di codifica AI riducono il tempo necessario per completare un compito di codifica della metà. Entro il 2030, gli assistenti di codifica AI potrebbero aumentare l’output degli ingegneri del software di 10 volte.

tempo necessario per completare i compiti di codifica. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023

3. Lavoratori della Conoscenza: Artisti Visivi & Progettisti

Un altro gruppo di lavoratori della conoscenza classificati come artisti e progettisti è anche influenzato dall’intelligenza artificiale generativa. I loro compiti di solito includono la creazione di concetti visivi, grafici, illustrazioni e interfacce utente creative utilizzando strumenti di progettazione come Adobe Photoshop, Illustrator e Canva per offrire esperienze utente ricche.

Con i rivoluzionari modelli di immagine generativa come DALL-E2, Stable Diffusion e Midjourney, la produttività dei progettisti è aumentata enormemente. Ad esempio, i progetti grafici realizzati dagli esseri umani in 5 ore e al costo di 150 dollari possono ora essere realizzati senza sforzo in meno di un minuto per 8 centesimi utilizzando modelli di immagine generativa.

4. Lavoratori della Conoscenza: Musicisti & Ingegneri del Suono

L’intelligenza artificiale generativa rende più facile la composizione e la miscelazione di una traccia musicale. Ad esempio, AudioLM di Google è un modello di audio generativo che crea musica per pianoforte realistica e completa i toni acustici incompleti. Google ha anche sviluppato un modello di generazione musicale chiamato MusicLM che può generare belle melodie in base a descrizioni testuali.

Nel 2020, Open AI ha introdotto uno strumento di generazione musicale simile chiamato Jukebox che genera un nuovo campione musicale in base al genere, all’artista e ai testi come input. In precedenza, Open AI aveva rilasciato un modello GPT-2-based MuseNet che può generare composizioni musicali di 4 minuti utilizzando 10 strumenti.

Sebbene i modelli di audio generativi siano nella loro fase iniziale, lo spazio per aumentare la produttività dei musicisti e degli ingegneri del suono crescerà ogni anno con strumenti di musica generativa migliori.

5. Lavoratori della Conoscenza: Youtuber & Creator di Contenuti Video

I contenuti video stanno esplodendo. C’erano circa 51 milioni di canali YouTube nel 2022. La produzione di contenuti video passa attraverso diverse fasi, tra cui registrazione, editing, aggiunta di illustrazioni e suoni, e pre e post-produzione.

I piattaforme di video generativo AI stanno facilitando la generazione di contenuti video per i lavoratori della conoscenza. Strumenti come Synthesia.io e Pictory stanno rendendo la generazione di video più facile per i marketer di video e gli esperti di branding. Queste piattaforme AI all’avanguardia consentono ai creatori di contenuti di creare video da script. Possono aggiungere un narratore e uno sfondo video per creare video professionali in base a questi script.

Nel settembre 2022, Meta AI ha rilasciato la piattaforma Make-A-Video che può generare clip video di alta qualità in base a prompt testuali. È stato addestrato su set di dati pubblicamente disponibili per apprendere modelli di video. Può creare video unici pieni di colori, personaggi e paesaggi.

La creazione di più contenuti di qualità in brevi periodi di tempo migliorerà la produttività degli youtuber e dei creatori di contenuti video in futuro.

Vantaggi e Svantaggi dell’Intelligenza Artificiale Generativa per i Lavoratori della Conoscenza

Vediamo i vari vantaggi e svantaggi che l’intelligenza artificiale generativa presenta ai lavoratori della conoscenza.

Vantaggi dell’Intelligenza Artificiale Generativa per i Lavoratori della Conoscenza

1. Generazione di Dati Sintetici: la formazione di modelli di intelligenza artificiale innovativi richiede grandi quantità di set di dati e l’intelligenza artificiale generativa può risolvere questo problema. Secondo 10% di tutti i dati prodotti nel 2025, come paragonato all’1% nel 2023. Pertanto, gli scienziati dei dati e gli esperti di intelligenza artificiale non dovranno affrontare le sfide legate alla raccolta dei dati.
2. Bassi Costi: Gartner prevede che circa 50% delle piattaforme di sviluppo a basso codice / senza codice forniranno funzionalità “testo in codice” entro il 2024. Per gli sviluppatori, ciò significa più funzionalità con il minimo sforzo e costo.

Svantaggi dell’Intelligenza Artificiale Generativa per i Lavoratori della Conoscenza

1. Rilevamento di Contenuti Sintetici: sebbene l’intelligenza artificiale generativa aumenti la produttività, il problema di rilevare il contenuto di intelligenza artificiale generativa e distinguerlo diventerà una preoccupazione seria nella ricerca e nell’ambito accademico. Entro il 2024, l’Unione Europea passerà una legislazione per imporre il “watermarking” degli artifact generati dall’AI.
2. Disoccupazione: gli sviluppatori possono affrontare la disoccupazione se l’intelligenza artificiale generativa diventa “troppo” intelligente. Gartner prevede che entro il 2025, 20% dei professionisti del codice procedurale dovranno acquisire nuove competenze perché l’intelligenza artificiale generativa prenderà il loro insieme di competenze fondamentali.

Il Costo di Costruzione dei Modelli di Intelligenza Artificiale Generativa

L’intelligenza artificiale generativa è di gran lunga la branca più innovativa dell’intelligenza artificiale. Attualmente, il costo di formazione di un modello di intelligenza artificiale generativa è alto, ma sta gradualmente diminuendo. Ad esempio, il costo stimato di formazione di GPT-3 era di 4,6 milioni di dollari nel 2020. Nel 2022, è sceso a 450.000 dollari.

costo di formazione di GPT-3. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023

Il rapporto di ARK’s Big Ideas 2023 prevede che entro il 2030, i modelli di intelligenza artificiale con 57 volte più parametri di GPT-3 (175 B parametri) potrebbero essere formati per solo 600.000 dollari. Ciò sarà possibile grazie alla diminuzione dei costi per la formazione dei modelli di intelligenza artificiale. La legge di Wright suggerisce che i costi di produzione dell’unità di calcolo relativa all’intelligenza artificiale (RCU) e i costi del software dovrebbero diminuire del 57% e del 47% a tassi annuali, portando a una diminuzione del 70% dei costi di formazione ogni anno fino al 2030.

costo hardware di formazione AI. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023.

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