Sette Tendenze da Aspettarsi nell’Intelligenza Artificiale nel 2025

Un altro anno, un altro investimento in intelligenza artificiale (AI). Questo è stato certamente il caso per il 2024, ma lo stesso slancio continuerà nel 2025 mentre molte organizzazioni iniziano a mettere in discussione il suo ROI?

Secondo la maggior parte degli analisti, la risposta è un sì schiacciante con gli investimenti globali che si prevede aumenteranno di circa un terzo nei prossimi 12 mesi e continueranno sulla stessa traiettoria fino al 2028. Tuttavia, mentre i budget potrebbero aumentare, vedo un approccio più cauto nel 2025 con le aziende che diventano più selettive sul tipo di tecnologia di cui hanno bisogno e, più importante ancora, se possono superare specifiche sfide aziendali della vita reale.

Con questo detto, ecco alcune delle mie previsioni per il 2025:

1. Migliore Analisi Prima di Fare il Grande Passo

Con maggiore enfasi su un miglior ROI, le aziende si rivolgeranno all’AI stesso per assicurarsi di spendere saggiamente. Uno dei più grandi problemi fino ad ora è la fretta di “salire sul carro” specialmente dopo l’introduzione dell’AI generativa e dei LLM. In realtà, fino al 63% dei leader aziendali globali ammette che il loro investimento in AI è stato dovuto alla FOMO (paura di rimanere indietro), secondo uno studio recente. Questo è il motivo per cui un approccio basato sui dati è essenziale. Seguendo l’automazione agente, l’intelligenza del processo cognitivo si concentrerà sul fornire un contesto più profondo intorno alle operazioni aziendali, dando essenzialmente all’AI la capacità di agire come consulente operativo. Questi sistemi saranno in grado di mappare, analizzare e prevedere flussi di lavoro complessi all’interno di un’organizzazione, quindi raccomandare miglioramenti in base all’analisi dei dati in tempo reale e ai modelli passati, oltre alla semplice automazione delle attività. Ciò risulterà particolarmente attraente per settori come finanza, logistica e produzione, dove anche minori miglioramenti nelle operazioni si tradurranno in risparmi di costo significativi.

2. L’Era AI-First Rinnova l’Interesse per il BPM

Una nuova età d’oro della gestione dei processi aziendali (BPM) è all’orizzonte. Non dal 1990, quando l’emergere della pianificazione delle risorse aziendali (ERP) ha innescato una vasta digitalizzazione, le aziende hanno bisogno di rivedere come operano per rimanere competitive. Due fattori stanno guidando il cambiamento. In primo luogo, le aziende si rendono conto che la crescita a tutti i costi non è sostenibile con un passaggio verso le prestazioni e l’efficienza per ottenere una sana economia e un ROI positivo. In secondo luogo, l’iprite dell’AI generativa ha accelerato l’interesse e l’adozione della tecnologia poiché i dirigenti aziendali hanno imposto ai team di esplorare casi d’uso, cercando di ottenere vantaggi di mercato.

Il modello più efficace o la promessa più intricata è improduttiva in isolamento. Di conseguenza, il BPM è nuovamente sotto i riflettori. L’imminente influenza dell’AI su quasi tutti i flussi di lavoro aziendali rende la scoperta dei processi, l’analisi e la riduzione fondamentali per l’operatività di qualsiasi programma, per non parlare della scalabilità. Questa situazione specchia le precedenti sfide di trasformazione digitale, che hanno sofferto di tassi di successo scarsi a causa di un eccessivo focus sulla tecnologia mentre trascuravano considerazioni umane o di processo.

3. Sistemi AI Multimodali più Integrati

L’AI multimodale che combina testo, visione, audio e dati dei sensori diventerà la norma per le aziende che cercano una consapevolezza olistica e situazionale. Ciò andrà oltre l’analisi di documenti autonoma o il riconoscimento vocale; invece, i sistemi integrati saranno in grado di trarre informazioni da più modalità per fornire interpretazioni più ricche e accurate di scenari complessi.

Nel settore finanziario, l’AI multimodale può rivoluzionare il servizio clienti integrando testo, voce, registri delle transazioni e dati comportamentali per fornire una comprensione globale delle esigenze dei clienti. Questa integrazione consente alle istituzioni finanziarie di offrire servizi personalizzati, migliorare la soddisfazione del cliente e aumentare l’efficienza operativa.

Ad esempio, gli advisor finanziari virtuali alimentati dall’AI possono fornire l’accesso 24 ore su 24 a consulenze finanziarie, analizzando i modelli di spesa dei clienti e offrendo consigli di budget personalizzati. Inoltre, i chatbot guidati dall’AI possono gestire grandi volumi di richieste di routine, ottimizzando le operazioni e mantenendo i clienti coinvolti.

Sfruttando l’AI multimodale, le istituzioni finanziarie possono anticipare le esigenze dei clienti, affrontare proattivamente le problematiche e fornire consulenze finanziarie personalizzate, rafforzando così le relazioni con i clienti e ottenendo un vantaggio competitivo sul mercato.

4. AI Esplicabile e Pronta per la Regolamentazione

Con le norme globali in aumento, ci sarà un focus su AI esplicabile e trasparente che soddisfi i requisiti normativi fin dall’inizio. Vedremo un maggiore enfasi su strumenti che consentono la trasparenza dell’AI, la riduzione dei pregiudizi e le tracce di audit, permettendo alle aziende di fidarsi delle loro soluzioni AI e verificare la conformità su richiesta.

Gli sviluppatori di AI forniranno probabilmente interfacce che consentono ai stakeholder di interpretare e sfidare le decisioni dell’AI, specialmente in settori critici come finanza, assicurazioni, sanità e legge.

Oltre alla trasparenza, un impegno per un AI responsabile sarà una priorità poiché le aziende cercano di guadagnare la fiducia dei clienti e dei consumatori. L’OCSE segnala oltre 700 iniziative normative in sviluppo in più di 60 paesi. Sebbene la legislazione stia ancora recuperando l’innovazione, le aziende cercheranno di seguire proattivamente codici di condotta volontari, come quelli sviluppati da IEEE o NIST, per stabilire standard chiari. Accettando la trasparenza, aderendo alle migliori pratiche e comunicando chiaramente con i clienti, coltivano una reputazione per l’affidabilità che colma il divario di fiducia nell’AI e aumenta la lealtà e la fiducia.

Gli audit esterni diventeranno anche più popolari per fornire una prospettiva imparziale. Un esempio di ciò è forHumanity un’organizzazione no-profit che può fornire un audit indipendente dei sistemi AI per analizzare il rischio.

5. Progettazione dell’AI Centrata sull’Uomo

Man mano che gli strumenti AI diventano più integrati nelle nostre vite, le considerazioni etiche e la progettazione dell’AI centrata sull’uomo cresceranno in importanza. Ci si può aspettare di vedere uno spostamento verso sistemi AI progettati con un approccio umanistico, che priorizza l’empowerment dell’utente, l’inclusività e il benessere.

Le aziende probabilmente cercheranno di sviluppare soluzioni AI che enfatizzano l’intelligenza collaborativa—sistemi AI che migliorano la presa di decisione umana piuttosto che sostituirla. Ciò potrebbe anche includere un focus sulla sicurezza psicologica e sul benessere dell’utente nelle interazioni uomo-macchina

6. Trattenere i Cavalli Agente

I confini tra l’automazione deterministica e l’automazione agente si confonderanno nel 2025, portando a sistemi più integrati, intelligenti e adattivi che migliorano vari aspetti delle nostre vite e industrie. Tuttavia, l’automazione deterministica continuerà a dominare e alimentare almeno il 95% dell’automazione in produzione l’anno prossimo.

Senza dubbio, l’automazione agente, caratterizzata da sistemi che possono prendere decisioni autonome e adattarsi a nuove situazioni, è attraente e pronta a fare passi significativi. In ambienti dinamici in cui flessibilità e adattabilità sono cruciali, questi sistemi consentiranno interazioni più personalizzate e rispondenti, migliorando le esperienze utente e i risultati.

7. Reazione ai LLM

I progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono stati nulla short di rivoluzionari. Tuttavia, come tutte le grandi cose, vengono con il loro insieme di sfide, in particolare il sostanzioso prezzo dei risorse.

Molti svantaggi dell’AI generativa e dei LLM derivano dalle enormi quantità di dati che devono essere navigate per ottenere valore. Non solo ciò solleva rischi in termini di etica, accuratezza, come le allucinazioni, e privacy, ma esagera anche la quantità di energia necessaria per utilizzare gli strumenti.

Invece di strumenti AI altamente generici, il 2025 vedrà le aziende spostarsi verso strumenti AI specializzati per compiti e obiettivi più stretti. È come tagliare via ciò che non si ha realmente bisogno – come un albero di bonsai – devi tagliarlo, in modo che diventi più magro e efficiente. Comprimendo il modello stesso, le precisioni dei suoi calcoli sono più piccole, aumentando la velocità e riducendo i requisiti energetici per la potenza del computer.

Riepilogo

Senza dubbio, il 2025 sarà un altro anno di maggiori investimenti in intelligenza artificiale, in particolare l’AI generativa, che continuerà a trasformare aziende e lavori in ogni settore. Tuttavia, i leader aziendali adotteranno un approccio più basato sui dati e olistico agli investimenti che raggiunge obiettivi aziendali reali, assicurandosi anche che gli standard vengano soddisfatti in termini di etica e sostenibilità. Dopo tutto, il vero potenziale dell’AI si trova nel modo in cui viene applicato con pensiero e strategia – non lasciare che la FOMO offuschi il vostro giudizio.