L'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa nel 2025: dalla novità alla necessità

L'anno 2025 segna un momento cruciale nel viaggio di AI generativa (Gen AI). Ciò che è iniziato come un'affascinante novità tecnologica si è ora evoluto in uno strumento fondamentale per le aziende di vari settori.

Intelligenza artificiale generativa: dalla ricerca di soluzioni per un problema alla potenza della risoluzione dei problemi

L'ondata iniziale di entusiasmo per la Gen AI è stata guidata dalla novità assoluta dell'interazione con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che sono addestrati su vasti set di dati pubblici. Aziende e privati ​​sono rimasti giustamente affascinati dalla capacità di digitare prompt in linguaggio naturale e ricevere risposte dettagliate e coerenti dai modelli di frontiera pubblici. La qualità umana degli output degli LLM ha portato molti settori a lanciarsi a capofitto in progetti con questa nuova tecnologia, spesso senza un chiaro problema aziendale da risolvere o un vero KPI per misurare il successo. Sebbene ci siano stati alcuni grandi sblocchi di valore nei primi giorni della Gen AI, è un chiaro segnale che siamo in un ciclo di innovazione (o hype) quando le aziende abbandonano la pratica di identificare prima un problema e poi cercare una soluzione tecnologica praticabile per risolverlo.

Nel 2025, ci aspettiamo che il pendolo oscilli di nuovo. Le organizzazioni guarderanno alla Gen AI per il valore aziendale identificando prima i problemi che la tecnologia può risolvere. Ci saranno sicuramente molti altri progetti scientifici ben finanziati e la prima ondata di casi d'uso della Gen AI per la sintesi, i chatbot, la generazione di contenuti e codice continuerà a prosperare, ma i dirigenti inizieranno a ritenere responsabili i progetti di IA per il ROI quest'anno. L'attenzione della tecnologia si sposterà anche dai modelli linguistici pubblici di uso generale che generano contenuti a un insieme di modelli più ristretti che possono essere controllati e continuamente addestrati sul linguaggio distinto di un'azienda per risolvere problemi del mondo reale che hanno un impatto sui profitti in modo misurabile.

Il 2025 sarà l'anno in cui l'intelligenza artificiale si sposterà al centro dell'azienda. I dati aziendali sono la strada per sbloccare il valore reale con l'intelligenza artificiale, ma i dati di formazione necessari per costruire una strategia di trasformazione non sono su Wikipedia e non lo saranno mai. Risiedono nei contratti, nelle cartelle cliniche dei clienti e dei pazienti e nelle interazioni disordinate e non strutturate che spesso scorrono attraverso il back office o risiedono in scatole di carta. Ottenere quei dati è complicato e gli LLM di uso generale sono una tecnologia poco adatta in questo caso, nonostante le preoccupazioni sulla privacy, la sicurezza e la governance dei dati. Le aziende adotteranno sempre più architetture RAG e piccoli modelli linguistici (SLM) in impostazioni cloud private, consentendo loro di sfruttare set di dati organizzativi interni per creare soluzioni AI proprietarie con un portafoglio di modelli addestrabili. Gli SLM mirati possono comprendere il linguaggio specifico di un'azienda e le sfumature dei suoi dati e fornire maggiore accuratezza e trasparenza a un costo inferiore, rimanendo al contempo in linea con i requisiti di privacy e sicurezza dei dati.

Il ruolo critico dello scrubbing dei dati nell'implementazione dell'intelligenza artificiale

Con la proliferazione delle iniziative di IA, le organizzazioni devono dare priorità alla qualità dei dati. Il primo e più cruciale passaggio nell'implementazione dell'IA, sia che si utilizzino LLM o SLM, è garantire che i dati interni siano privi di errori e imprecisioni. Questo processo, noto come "data scrubbing", è essenziale per la cura di un patrimonio di dati pulito, che è il perno per il successo dei progetti di IA.

Molte organizzazioni fanno ancora affidamento su documenti cartacei, che devono essere digitalizzati e ripuliti per le operazioni aziendali quotidiane. Idealmente, questi dati confluirebbero in set di addestramento etichettati per l'intelligenza artificiale proprietaria di un'organizzazione, ma siamo ancora agli inizi. Infatti, in un recente sondaggio che abbiamo condotto in collaborazione con Harris Poll, in cui abbiamo intervistato oltre 500 responsabili IT tra agosto e settembre, è emerso che il 59% delle organizzazioni non utilizza nemmeno l'intero patrimonio di dati. Lo stesso rapporto ha rilevato che il 63% delle organizzazioni concorda sul fatto di avere una scarsa comprensione dei propri dati e che questo inibisce la loro capacità di massimizzare il potenziale della GenAI e di tecnologie simili. Le preoccupazioni relative a privacy, sicurezza e governance rappresentano certamente degli ostacoli, ma l'accuratezza e la pulizia dei dati sono fondamentali; anche lievi errori di addestramento possono portare a problemi complessi difficili da risolvere quando un modello di intelligenza artificiale sbaglia. Nel 2025, lo scrubbing dei dati e le pipeline per garantire la qualità dei dati diventeranno un'area di investimento critica, garantendo che una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale aziendale possa operare su informazioni affidabili e accurate.

L'impatto crescente del ruolo del CTO

Il ruolo del Chief Technology Officer (CTO) è sempre stato cruciale, ma il suo impatto è destinato a decuplicarsi nel 2025. Tracciando parallelismi con l'“era del CMO”, in cui l'esperienza del cliente sotto la guida del Chief Marketing Officer era fondamentale, i prossimi anni saranno quelli della “generazione del CTO”.

Sebbene le responsabilità principali del CTO rimangano invariate, l'influenza delle sue decisioni sarà più significativa che mai. I CTO di successo dovranno comprendere a fondo come le tecnologie emergenti possano rimodellare le loro organizzazioni. Dovranno anche comprendere come l'intelligenza artificiale e le tecnologie moderne correlate guidino la trasformazione aziendale, non solo l'efficienza all'interno dell'azienda. Le decisioni prese dai CTO nel 2025 determineranno la traiettoria futura delle loro organizzazioni, rendendo il loro ruolo più incisivo che mai.

Le previsioni per il 2025 evidenziano un anno di trasformazione per Gen AI, data management e il ruolo del CTO. Mentre Gen AI passa dall'essere una soluzione alla ricerca di un problema a un potente strumento di risoluzione dei problemi, l'importanza dello scrubbing dei dati, il valore dei patrimoni di dati aziendali e l'impatto crescente del CTO plasmeranno il futuro delle aziende. Le organizzazioni che abbracciano questi cambiamenti saranno ben posizionate per prosperare nel panorama tecnologico in evoluzione.