Per gli investitori preoccupati che i giganti tecnologici americani stiano facendo scommesse avventate sull’intelligenza artificiale generativa, i risultati trimestrali più recenti hanno offerto qualche rassicurazione. La crescita della domanda di servizi cloud da parte di Amazon, Microsoft e Google è stata eccezionale. Andy Jassy, CEO di Amazon, ha sottolineato che i ricavi da AI per Amazon Web Services (AWS) stanno crescendo a tassi a tre cifre, tre volte più velocemente rispetto alla crescita iniziale di AWS dopo il 2006, scrive in un articolo The Economist citando un recente sondaggio condotto in 14 paesi da Deloitte, secondo cui solo l’8% delle aziende ha dichiarato di aver messo in atto più della metà dei propri esperimenti di AI generativa.
AI generativa: adozione individuale vs. aziendale
Tuttavia, analizzando più a fondo, la situazione è più sfumata. L’AI generativa sembra essere una di quelle innovazioni, come l’email o gli smartphone, i cui primi adottanti più entusiasti sono individui. Le aziende, invece, sono molto più caute. Nei due anni trascorsi dal lancio di ChatGPT da parte di OpenAI, l’adozione dell’AI generativa è stata più rapida rispetto a quella dei computer personali o di Internet.
Molti dipendenti sembrano essere cyborg segreti, utilizzando l’AI generativa nel loro lavoro, anche se i loro datori di lavoro procedono lentamente. Solo il 5% delle aziende americane afferma di utilizzare la tecnologia per produrre beni o servizi, informa The Economist. Molte aziende sembrano soffrire di un caso acuto di “pilotite”, sperimentando con progetti pilota piuttosto che implementare la tecnologia su larga scala.
Rischi e incertezze nell’adozione dell’AI generativa
Perché molti dirigenti esitano ad adottare l’AI generativa? Una ragione sembra essere la preoccupazione per i rischi posti dalla tecnologia. I rischi legali e regolatori sono significativi, con cause legali relative a privacy, bias e violazioni del copyright. Inoltre, l’adozione dell’AI generativa comporta costi elevati e benefici incerti, il che solleva preoccupazioni sui ritorni sugli investimenti.
Anche quando le aziende sono desiderose di scalare l’uso dell’AI generativa, possono incontrare difficoltà pratiche. Per ottenere i massimi benefici, le aziende devono prima sistemare i loro dati, sistemi e forza lavoro. Dati disordinati e sistemi IT obsoleti rappresentano ostacoli significativi. Inoltre, la mancanza di competenze specialistiche in AI complica ulteriormente l’adozione.
Un altro problema è che i benefici dell’adozione dell’AI generativa possono essere incerti. L’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è costoso, sia attraverso i server dell’azienda, che possono essere più sicuri, sia attraverso i fornitori di servizi cloud, che possono essere più semplici. L’implementazione su larga scala dell’AI generativa può aumentare i ricavi e ridurre i costi, ma il guadagno non è immediato e solleva preoccupazioni sul ritorno degli investimenti.
Nella sua indagine, Deloitte ha rilevato che la percentuale di dirigenti con un livello di interesse “alto” o “molto alto” per l’AI generativa è scesa al 63%, rispetto al 74% del primo trimestre dell’anno, suggerendo che la “brillantezza della nuova tecnologia” potrebbe essere svanita. Un dirigente aziendale riassume lo scetticismo raccontando la storia di un chief information officer il cui capo gli ha detto di smettere di promettere aumenti di produttività del 20%, a meno che non fosse prima disposto a ridurre di un quinto l’organico del proprio dipartimento.
Il ruolo dei lavoratori nell’adozione dell’AI generativa
Molte aziende cercano lavoratori in grado di applicare l’AI generativa ai loro ruoli, offrendo salari più alti per tali competenze. Di conseguenza, anche se alcuni dirigenti esitano, i loro dipendenti sono già avanti nell’adozione dell’AI generativa per mantenere il loro lavoro sicuro e rimanere al passo con i tempi.
