Modelli e piattaforme di IA
L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale Generativa nel 2025: da novità a necessità
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L’anno 2025 segna un momento cruciale nel percorso dell’Intelligenza Artificiale Generativa (Gen AI). Ciò che è iniziato come una tecnologia affascinante e innovativa si è ora evoluta in uno strumento critico per le aziende di vari settori.
Intelligenza Artificiale Generativa: da una soluzione in cerca di un problema a una potenza risolutiva
La prima ondata di entusiasmo per la Gen AI è stata guidata dalla novità di interagire con modelli linguistici grandi (LLM), addestrati su vasti set di dati pubblici. Le aziende e gli individui sono stati giustamente affascinati dalla capacità di digitare promemoria in linguaggio naturale e ricevere risposte dettagliate e coerenti dai modelli di frontiera pubblici. La qualità umana delle uscite dei LLM ha portato molti settori a lanciarsi in progetti con questa nuova tecnologia, spesso senza un chiaro problema aziendale da risolvere o un reale KPI per misurare il successo. Sebbene ci siano stati alcuni grandi sbloccaggi di valore nei primi giorni della Gen AI, è un chiaro segnale che siamo in un ciclo di innovazione (o iperbole) quando le aziende abbandonano la pratica di identificare un problema per primo e poi cercare una soluzione tecnologica funzionante per risolverlo.
Nel 2025, ci aspettiamo che l’oscillazione si sposti indietro. Le organizzazioni cercheranno valore aziendale con la Gen AI identificando prima i problemi che la tecnologia può affrontare. Ci saranno sicuramente molti più progetti di scienza ben finanziati e la prima ondata di casi d’uso della Gen AI per la sintesi, i chatbot, la generazione di contenuti e codici continuerà a fiorire, ma gli esecutivi inizieranno a tenere conto dei progetti di AI per il ROI quest’anno. La focalizzazione tecnologica si sposterà anche da modelli linguistici generali pubblici che generano contenuti a un insieme di modelli più stretti che possono essere controllati e addestrati continuamente sul linguaggio distintivo di un’azienda per risolvere problemi reali che impattano sul fondo in modo misurabile.
Il 2025 sarà l’anno in cui l’AI si sposterà al centro dell’impresa. I dati aziendali sono il percorso per sbloccare il valore reale con l’AI, ma i dati di addestramento necessari per costruire una strategia trasformativa non sono su Wikipedia e non lo saranno mai. Risiedono in contratti, registri dei clienti e dei pazienti e nelle interazioni non strutturate che spesso fluiscono attraverso l’ufficio o vivono in scatole di carta. Ottenere quei dati è complicato e i LLM general-purpose sono una tecnologia di cattiva qualità, nonostante le preoccupazioni per la privacy, la sicurezza e la governance dei dati. Le imprese adotteranno sempre più architetture RAG e modelli linguistici piccoli (SLM) in ambienti cloud privati, consentendo loro di sfruttare set di dati organizzativi interni per costruire soluzioni di 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 punto di costo inferiore, rimanendo in linea con i requisiti di privacy e sicurezza dei dati.
Il ruolo critico della pulizia dei dati nell’implementazione dell’AI
Mentre le iniziative di AI si moltiplicano, le organizzazioni devono dare priorità alla qualità dei dati. Il primo e più cruciale passo nell’implementazione dell’AI, sia utilizzando LLM che SLM, è assicurarsi che i dati interni siano liberi da errori e inesattezze. Questo processo, noto come “pulizia dei dati”, è essenziale per la cura di un patrimonio di dati pulito, che è il perno del successo dei progetti di AI.
Molte organizzazioni si affidano ancora a documenti cartacei, che devono essere digitalizzati e puliti per le operazioni quotidiane. Idealmente, questi dati dovrebbero fluire in set di addestramento etichettati per l’AI proprietaria di un’organizzazione, ma siamo ancora ai primi giorni di questo processo. In effetti, in un recente sondaggio che abbiamo condotto in collaborazione con l’Harris Poll, in cui abbiamo intervistato oltre 500 responsabili IT tra agosto e settembre, abbiamo scoperto 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 non avere una chiara comprensione dei propri dati e che ciò sta impedendo loro di massimizzare il potenziale della GenAI e di tecnologie simili. Le preoccupazioni per la privacy, la sicurezza e la governance sono certamente ostacoli, ma i dati precisi e puliti sono critici, anche piccoli errori di addestramento possono portare a problemi che si accumulano e sono difficili da risolvere una volta che un modello di AI li commette. Nel 2025, la pulizia dei dati e le pipeline per garantire la qualità dei dati diventeranno un’area di investimento critica, assicurando che una nuova generazione di sistemi di AI aziendali possa operare su informazioni affidabili e accurate.
L’impatto in espansione del ruolo del CTO
Il ruolo del Chief Technology Officer (CTO) è sempre stato cruciale, ma il suo impatto è destinato a espandersi dieci volte nel 2025. Tracciando paralleli con l’era del “CMO”, in cui l’esperienza del cliente sotto la guida del Chief Marketing Officer era fondamentale, gli anni a venire saranno la “generazione del CTO”.
Sebbene le responsabilità di base del CTO rimangano invariate, l’influenza delle loro decisioni sarà più significativa che mai. I CTO di successo dovranno avere una profonda comprensione di come le tecnologie emergenti possano ridisegnare le loro organizzazioni. Dovranno anche capire come l’AI e le tecnologie correlate guidano la trasformazione aziendale, non solo le efficienze all’interno delle mura dell’azienda. Le decisioni prese dai CTO nel 2025 determineranno la traiettoria futura delle loro organizzazioni, rendendo il loro ruolo più impattante che mai.
Le previsioni per il 2025 evidenziano un anno trasformativo per la Gen AI, la gestione dei dati e il ruolo del CTO. Mentre la Gen AI si sposta da una soluzione in cerca di un problema a una potenza risolutiva, l’importanza della pulizia dei dati, il valore dei patrimoni di dati aziendali e l’impatto in espansione del CTO plasmeranno il futuro delle imprese. Le organizzazioni che abbracciano questi cambiamenti saranno ben posizionate per prosperare nel paesaggio tecnologico in evoluzione.
