L’inizio di un nuovo anno è tradizionalmente il momento per fare previsioni. E Ammagamma, società di consulenza specializzata nell’innovazione legata all’intelligenza artificiale, recentemente entrata a far parte di Accenture, non si sottrae al consolidato rito, individuando cinque fenomeni emergenti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale.

Gestire fiducia, rischio e sicurezza

In questo delicato ma quanto mai cruciale ambito, l'AI potrebbe diventare un prezioso alleato nel supportare le aziende in situazioni di crisi e di forte incertezza. Per esempio, nel campo della sicurezza, l'AI consente di automatizzare una serie di compiti nevralgici tra cui: l'identificazione delle minacce cyber, la risposta tempestiva in caso di incidenti e la gestione delle vulnerabilità IT, permettendo agli analisti di dedicarsi ad attività più complesse e strategiche. Relativamente alle vulnerabilità, l'impiego di sistemi di AI potrebbe aiutare gli operatori a migliorare la visibilità e la comprensione del rischio, grazie all'analisi di grandi moli di dati, e abilitare così decisioni più informate mantenendo sotto controllo l'esposizione al rischio. Anche per ciò che concerne il decision making, l'AI ricoprirà un ruolo strategicamente importante: permetterà di rendere più trasparenti e spiegabili i processi decisionali basati sull'AI stessa, al fine di costruire strategie AI-driven affidabili e sicure.

Per quanto ci siano ancora molti passi avanti da fare nell'ambito della gestione della fiducia, del rischio e della sicurezza, per scongiurare possibili usi impropri e discriminatori dell'AI, una cosa è certa: in futuro, le imprese punteranno a integrare l'AI in maniera sistematica nella gestione dei propri processi.

Un'AI generativa di nuova generazione

Gli sviluppi tecnologici della cosiddetta gen AI (generativa) sono in continua accelerazione. La direzione verso cui muovono tali aggiornamenti prevede il raggiungimento di un'AI sempre più accessibile, sempre più versatile e sempre più economica. Infatti, se da un lato i Large Language Models (LLM) continueranno a prosperare, d'altro canto prenderanno la scena nuovi modelli di gen AI più snelli ed efficienti, a livello di costi, rendendo questo tipo di tecnologia più democratica e disponibile, alla portata di tutti. Si tratta quindi di modelli sempre più piccoli, tarati su compiti specifici, che opereranno ai margini delle reti o su piccole infrastrutture aziendali. In questo modo le imprese potranno contare sui benefici dell’AI generativa senza doversi munire necessariamente di competenze tecniche approfondite.

Un'altra importante innovazione in questo campo è data dall'AI generativa multimodale, ovvero un'AI in grado di elaborare molteplici input e differenti linguaggi, generando contenuti ex novo a partire per esempio da un insieme di elementi come un testo, un'immagine e una canzone. Questa tendenza rappresenta - e sempre più rappresenterà - un'opportunità inedita per i content creators, ma allo stesso tempo porterà con sé una sfida: come si potrà distinguere l'artefatto umano da uno generato sinteticamente? La linea di demarcazione si fa sempre più sottile.

Augmented working

Nel mondo del lavoro, si sta delineando all'orizzonte una progressiva simbiosi tra capacità umane e abilità dell'AI, che si concretizza in una migliore produttività ed eccellenza. Con augmented working si intende quindi non un utilizzo di meri strumenti di AI, ma l'integrazione di quest'ultima all'interno dei processi operativi e decisionali.

Per fare qualche esempio: nel settore biomedicale l'AI permetterà di potenziare il lavoro dei medici fornendo diagnosi guidate step-by-step nelle procedure cliniche; in ambito giuridico, durante lo svolgimento dei processi, sarà possibile consultare sistemi di AI per ottenere i riferimenti a specifici casi giudiziari; infine, anche nel mondo della programmazione, l'AI sarà una potente guida per gli sviluppatori nel fornire suggerimenti o addirittura la stesura di nuovo codice in modalità istantanea, grazie ai LLMs. Ottimizzazione, quindi, ma anche automazione e integrazione dei processi, grazie all'analisi dei dati, per potenziare i risultati e il livello di qualità del lavoro a 360 gradi.

AI e cambiamento climatico

Esistono molteplici modi con cui l'AI può apportare dei benefici nella lotta al cambiamento climatico. Alcuni di questi sono: la riduzione delle emissioni di gas serra e di CO₂, grazie all'ottimizzazione dei processi industriali e delle flotte dei veicoli; l'ottimizzazione delle materie prime, con la riduzione degli sprechi e degli scarti delle materie prime e delle risorse disponibili; in campo agricolo, l'AI permette di gestire in maniera efficiente le colture, l’irrigazione e l’uso di pesticidi, migliorandone l'impatto sull'ambiente. Guardando prettamente all'ambito climatico, di recente sono stati realizzati dei modelli di machine learning (ML) in grado di effettuare previsioni meteorologiche più accurate, in meno tempo, tenendo conto di innumerevoli scenari e parametri, dati dalla complessità e dall'imprevedibilità della crisi climatica. Un caso tra tanti è il centro europeo per le previsioni meteo di medio termine, Ecmwf, che sta testando dei modelli di AI per migliorare le performance di previsione, su scala mondiale.

Tuttavia, in questo ambito, è da tener conto anche l'esito della recente Cop28, che evidenzia delle posizioni discordanti relativamente all'adozione dell'AI per la lotta al cambiamento climatico. Infatti, pur essendo questa uno strumento indispensabile per muovere importanti passi avanti nella salvaguardia del nostro pianeta, in tempo utile, non è tuttavia da sottovalutare l'impronta stessa dell'AI sull'ambiente (per quanto questo tema sia ancora poco esplorato dalla comunità scientifica).

AI e democrazia

Quest'ultimo trend rappresenta una delle sfide più delicate e importanti del nostro tempo. Addirittura, c'è chi dice che l'avvento dell'AI (specie quella generativa) possa rappresentare una "minaccia" alla democrazia, così come la conosciamo oggi. Dicendo ciò non può non balzare in mente il fenomeno già piuttosto diffuso delle fake news e quello sempre più emergente dei deepfake (immagini prodotte dall'AI) che sta letteralmente spopolando sul web, tra social network e Google. Nel 2024 si verificheranno più di 50 elezioni in tutto il mondo - vale a dire circa 2 miliardi di persone saranno chiamate a votare alle elezioni e ciò sta portando i social network e la stessa Google a munirsi di un sistema di auto-regolamentazione al fine di tutelarsi dai peggiori scenari. Ad esempio, una strada a cui si sta lavorando è di mostrare in modo automatico agli utenti quando sono in presenza di annunci e contenuti politici generati da un'AI, attraverso una dichiarazione esplicita.

Esistono poi dei rischi significativi e concreti, derivanti dall'applicazione dell'AI alla politica, tra cui l'abuso di potere e il controllo sui cittadini o i fenomeni di discriminazione razziale e di genere. Tuttavia, occorre ricordare che l'utilizzo dell'AI in questo campo, se ben regolamentato, può apportare dei benefici senza precedenti, rafforzando l'esercizio della democrazia in modi ancora non sperimentati: migliorando l'accountability, ovvero tracciando i dati governativi in maniera trasparente per abilitare scelte consapevoli e informate nei cittadini; favorendo l'accessibilità alle attività politiche e alle elezioni a tutte le fasce della popolazione, grazie all'uso di piattaforme web dedicate.