Un anno fa ben pochi sapevano cosa fosse ChatGPT. Oggi è diventato una strumento indispensabile, anzi imprescindibile, per qualsiasi attività: se non si investe in questa intelligenza artificiale sembra che si sia perso treno. Senz’altro è un’esagerazione. D’altra parte, quando emerge una tecnologia nuova è sempre così: c’è una curva di attenzione e di dibattito che parte al rialzo, condita di attese fin eccessive che combinano innovazione sostanziale e manipolazione promozionale e marketing. Poi l’hype si sgonfia e rimane quello per cui davvero la tecnologia è stata pensata. Quel che possiamo dire che nel caso dell’AI la parte di innovazione vera è preponderante: cambierà la nostra vita come cittadini e diventerà fattore di competitività e di miglioramento di produttività per le imprese.
La usiamo già da anni, anche se non ce ne accorgiamo
Anzi, lo è già. L’intelligenza artificiale non è nata infatti un anno fa, ma viene da lontano. A metà degli anni 50 viene codificato un progetto per poter simulare con macchina capacità umana di apprendere e di ragionare. Da allora si è evoluta e ha trovato diverse applicazioni in diversi campi.
Tutti noi la utilizziamo in qualche modo, senza neanche accorgercene. La usa Amazon quando ci consiglia altri prodotti da comprare inquadrandoci in un cluster di comportamenti, un gruppo di persone con gusti simili per condividere e prevedere le scelte future. Funzionano così Netflix e Spotify nel proporci film e musica, ma anche i social media per catturare la nostra attenzione e tenerci connessi di continuo.
La gestione dei dati è la vera ricchezza: anticipa il futuro e prevede i comportamenti
Quando si dice che i dati sono il nuovo petrolio del XXI secolo si fa riferimento proprio alle gestione della massa di informazioni che ognuno di noi produce ogni giorni con i propri comportamenti, le abitudini, gli spostamenti e che possono trasformarsi in proposte commerciali o previsioni di scelte future. Per dirla in parole semplici, quel patrimonio di dati vengono elaborati per anticipare il futuro e prevedere i comportamenti, con un’evoluzione che ha subito un’impressionante accelerazione negli ultimi anni sulla base dello sviluppo delle reti neurali, reti informatiche modellate sul cervello umano, e della crescita esponenziale della capacità di calcolo che permette di gestire enormi volumi di dati in tempi rapidissimi.
L’AI è già ovunque: in campo industriale, scientifico, finanziario
Anche in campo industriale l’intelligenza artificiale ha diversi ambiti di applicazione: dal monitoraggio e coordinamento degli impianti industriali in tempo reale alla manutenzione predittiva per anticipare problemi ai macchinari, dalla prevenzione legata al monitoraggio del territorio e delle infrastrutture, sempre più necessario in un territorio fragile come l’Italia, alla previsione di scenari futuri e alla possibilità di aggiornare il budget di concerto con i cambiamenti quotidiani. Senza l’intelligenza artificiale non sarebbe stato possibile produrre in pochi mesi un vaccino efficace per il Covid19, ma anche l’auto autonoma, senza guidatore, funziona con questi apparati. E la finanza, che vive di attese e di previsioni, trova nell’AI uno strumento per affinare le stime sulle evoluzioni dei mercati e delle aziende.
La novità di ChatGPT
Negli ultimi anni l’accelerazione è arrivata dalle nuove tecniche di trattamento del linguaggio, che è poi la tecnologia essenziale per la gestione della conoscenza umana. L’intelligenza artificiale generativa, quella di ChatGPT, si basa su questo: Gpt significa Generative pre-trained transformer, modelli che si alimentano di qualsiasi informazione trovato in rete o che forniamo noi trasformandoli in creazione di contenuti a piacimento, sulla base delle nostre richieste: scrittura di testi, creazione di immagini, produzione di software, composizione di musica.
Questa è La grande innovazione di Gpt: mettere l’intelligenza artificiale alla portata di tutti, dentro le nostre tasche, nello smartphone. Microsoft ha investito 12 miliardi di dollari, Google e Meta sono dietro, ma anche Amazon e Apple non stanno a guardare. E la Cina non sta certo ferma!
Per ora ChatGpt rimane un’incompiuta: compie errori, è basica, soggetta a pregiudizi culturali, resta molta strada da fare perché faccia concorrenza all’umano. Ma per la prima volta l’automazione esce dal recinto dei lavori ripetitivi e standardizzati: l’AI generativa arriva infatti a fare concorrenza ai mestieri intellettuali e creativi, mettendo a dura prova l’ingegno dell’essere umano. Anzi, facendogli concorrenza diretta.
È questa la vera novità rappresentata da ChatGPT, quella che oggi ci fa più paura.
Cosa fa l’Italia e le sue aziende
Anche l’Italia non sta a guardare. Nel 2022 il mercato italiano dell’AI si è attestato sui 500 milioni di euro, in crescita del 32%, secondo i dati dell’Osservatorio AI del Politecnico di Milano. Per il 2023 ci si può attendere una crescita equivalente se non superiore.
La quota più significativa rimane legata ai progetti di Intelligent Data Processing, che includono soluzioni volte all’elaborazione e all’estrazione di informazioni dai dati strutturati: lo scenario economico e geopolitico ha accelerato la domanda di soluzioni di forecasting in diversi ambiti, dalla pianificazione aziendale alla gestione degli investimenti, passando per le attività di budgeting.
Tra i settori più avanzati c’è senz’altro quello dei servizi finanziari: nel front office con assistenti vocali e dati biometrici, nel middle office con il monitoraggio del rischio antifrode, nel back office con soluzioni per sottoscrizione di crediti sulla base di analisi precise del credit scoring. In ambito energetico, accanto a progetti per il monitoraggio e l’ottimizzazione degli impianti produttivi e delle reti, se ne potenziano altri in risposta alla crisi energetica come lo sviluppo di algoritmi previsionali e decisionali per il trading e le forniture aziendali. Il comparto manifatturiero punta con decisione sui progetti per l’efficientamento della produzione, la precisione nei controlli qualità e la riduzione di potenziali tempi morti grazie a tool di manutenzione predittiva.
Rimane forte il divario nell’adozione delle aziende sulla base delle dimensioni. Oltre sei grandi imprese su 10 hanno già avviato almeno un progetto di AI, confermando il trend di crescita, frenato solo dalla difficoltà nel reperire dati di qualità adeguata e dalla scarsa convinzione del top management. Ben diversi, sia pur in crescita, i dati di adozione delle Pmi: solo il 15% (ma in crescita di nove punti) ha avviato almeno un’iniziativa di Intelligenza Artificiale, secondo l’Osservatorio.
Per la gran parte dei progetti di AI in azienda si tratta in buona sostanza di attuazioni nell’ottica dell’efficientamento, di potenziamento di pratiche gestionali e di processi esistenti: misurazione e monitoraggio di performance di impianti, ottimizzazione del consumo di materiale ed efficientamento delle previsioni di vendita per ridurre le giacenze di magazzino, miglioramento delle previsioni di mercato per razionalizzare fonriture energetiche e di materie prime. Sono questi gli utilizzi più frequenti in quest’ottica che stanno andando a gonfie vele, sufficientemente standardizzati.
Ma ora si guarda anche a individuare pratiche innovative per risolvere problemi sempre più frequenti, offrendo soluzioni alternative in tempi rapidi. Il modello è quello di Google Maps, che in caso di code o incidenti, ci reindirizza immediatamente verso percorsi alternativi. Così le grandi multinazionali stanno lavorando a sistemi di valutazione delle supply chain a livello globale per poterne individuare eventuali fragilità e cambiamenti in corsa di fronte a intoppi improvvisi. Ma allo stesso tempo l’intelligenza artificiale viene utilizzata per valutare l’affidabilità finanziaria dei fornitori in tempo reale, ma anche la rispondenza effettiva ai criteri di sostenibilità Esg, sempre più decisivi in termini di reputazione per qualsiasi tipo di azienda.
Non tutto così semplice
Certo, come ogni nuova tecnologia non è semplice da affrontare e da comprendere, tanto più che si tratta di un’innovazione molto potente, in grado di rivoluzionare i paradigmi del business e dei mestieri come li abbiamo conosciuti finora. Per le aziende è una vera e propria incognita, dovendo affrontare ingenti investimenti, senza avere troppo chiari effetti e benefici. Soprattutto per piccole e medie imprese rappresenta una barriera all’accesso difficile da abbattere. In questo senso l’emersione di modelli e casi d’uso comprensibili e accessibili permetterà di sciogliere le resistenze. Tanto più che la svolta dell’intelligenza artificiale richiede competenze del tutto nuove e una formazione continua, per creare aziende che siano davvero data-driven, con dati standardizzati, di qualità, reperibili.
Ma l’alternativa è soccombere
Ma alla fine è una sfida in primo luogo culturale, di accettare e affrontare il cambiamento in maniera proattiva, senza subirlo. Anche perché il rischio concreto è di dover soccombere ed essere travolti dall’innovazione dei concorrenti. Meglio quindi adeguarsi e comprendere il senso di questa nuova tecnologia per poter agire di conseguenza utilizzandola al meglio. Non solo come imprese ma anche come singoli individui.
Come sempre in passato il cambio di paradigma tecnologico impone una trasformazione del mondo del lavoro: l’Ocse stima che due terzi dei bambini che entrano oggi nel mondo della scuola faranno mestieri che oggi non si conoscono. Senz’altro l’intelligenza artificiale si farà carico dei lavori più ripetitivi e “stupidi”, ma non cancellerà senz’altro l’apporto dell’essere umano, della sua intelligenza, della creatività, delle sue relazioni.
Certo la rapidità del cambiamento crea paura e timori per il futuro, ma la nuova tecnologia non deve essere vista esclusivamente in chiave sostitutiva ma di potenziamento ed efficientamento, liberando energie per nuove funzionalità. D’altra parte proprio l’intelligenza artificiale generativa si mette in diretta concorrenza con la capacità creativa e interpretativa dell’umano, spostando sempre più l’accento sulla qualità dei contenuti.
