Dopo aver visto i due estremi, il fenomeno ChatGPT e l’opzione fatta in casa con Ollama, dal cloud all’edge AI, è arrivato il momento di capire meglio la tecnologia sottostante, usando però una lente particolare: quella del mercato.
Immaginate un assistente invisibile capace di scrivere un romanzo, comporre musica, programmare un’app e disegnare l’illustrazione di copertina, tutto in poche ore. Non è fantascienza: come avrete capito è la GenAI che sta già ridisegnando i confini del possibile, abbattendo barriere che credevamo invalicabili solo due anni fa. A partire dal 2022 le tecnologie di intelligenza artificiale generativa hanno compiuto in silenzio un salto evolutivo che ha colto di sorpresa anche gli addetti ai lavori. Stiamo assistendo all’emergere di una nuova forma di creatività computazionale che promette di amplificare le nostre capacità cognitive in modi che ancora facciamo fatica a comprendere pienamente.
L’impatto riguarda tantissimi settori della società e dell’economia. Uno in particolare è l’obiettivo di questa analisi: il mondo aziendale. Le imprese stanno vivendo una trasformazione paragonabile all’avvento di internet, con un impatto potenzialmente ancora più dirompente. Quello che OpenAI ha iniziato con ChatGPT si è rapidamente trasformato in una corsa all’oro digitale che vede competere colossi tecnologici e startup innovative. Google ha risposto con Gemini, Microsoft ha integrato l’intelligenza artificiale in Office, Meta ha rilasciato Llama in versione open-source e Anthropic si è proposta come alternativa etica con Claude. Ogni settimana emergono nuove applicazioni che ridefiniscono processi consolidati, dall’assistenza clienti all’analisi di mercato, dalla generazione di contenuti allo sviluppo software.
I numeri per una volta su questo ambito parlano chiaro: il 33% delle aziende ha già integrato soluzioni di GenAI in almeno un reparto, con un incremento medio di produttività del 40% nei team marketing. La velocità di adozione supera quella di qualsiasi altra tecnologia recente, internet e smartphone inclusi. I costi per addestrare questi modelli rimangono elevati, si parla di milioni di dollari per le architetture più sofisticate, stanno rapidamente diminuendo grazie all’ottimizzazione degli algoritmi e all’evoluzione dell’hardware dedicato.
Il motore invisibile dell’innovazione
Dietro l’apparente magia della GenAI si nasconde una combinazione di tecnologie sofisticate che meritano di essere comprese, almeno nei loro principi fondamentali. I modelli Transformer, sviluppati inizialmente da Google nel 2017, rappresentano l’architettura di base che ha reso possibile questa rivoluzione. Attraverso meccanismi di “attenzione”,
L’addestramento di questi sistemi è un processo tanto dispendioso quanto affascinante. GPT-4 ha “digerito” l’equivalente di milioni di libri e miliardi di pagine web, imparando a riconoscere pattern linguistici e concettuali attraverso un processo iterativo di perfezionamento. La vera magia non sta tanto nella memorizzazione di queste informazioni, quanto nella capacità di rielaborarle in modi creativi e contestualmente appropriati. I modelli più avanzati come Gemini integrano capacità multimodali, permettendo un’interazione fluida tra testo, immagini e audio, aprendo scenari applicativi ancora più vasti.
Stiamo già vedendo l’emergere di modelli sempre più efficienti ed economici. La ricerca si sta concentrando sulla riduzione dei costi energetici e computazionali, con l’obiettivo di democratizzare ulteriormente l’accesso a queste tecnologie. Aziende come Anthropic stanno pionieristicamente esplorando tecniche di “constitutional AI”, progettate per mitigare i rischi etici mantenendo prestazioni elevate. L’evoluzione verso modelli specializzati per settori verticali (finanza, sanità, legale) rappresenta con tutta probabilità la prossima frontiera di sviluppo. Ma va anche osservato che è una fase abbastanza fisiologica dello sviluppo dei nuovi mercati: l’approfondimento verticale per cercare di arrivare a singole clientele altopaganti da un lato e differenziarsi dalla concorrenza. Ma la segmentazione è sempre la prima fase, a cui poi fa seguito un violento periodo di consolidamenti e di generalisti. È stato così tra gli anni Sessanta e Novanta per l’informatica di consumo: prima i computer specializzati, poi gli home computer con decine di altre variazioni più o meno elettroniche e più o meno verticali. Sino ad arrivare al gran finale del personal computer, che è uno strumento generalista capace di fare tutto.
La corsa agli armamenti digitali
Sul piano geopolitico, la GenAI ha innescato una nuova corsa agli armamenti tecnologici che sta ridefinendo gli equilibri di potere globali. Gli Stati Uniti dominano il settore grazie all’ecosistema di Big Tech e startup innovative, sostenuto da investimenti privati massicci e da un approccio regolamentare relativamente leggero. La Cina persegue l’autosufficienza tecnologica attraverso i propri campioni nazionali come Baidu e Alibaba, con un controllo statale più stringente sui contenuti e sulle applicazioni. L’Europa si posiziona come regolatore globale con l’AI Act, cercando di bilanciare innovazione e protezione dei diritti fondamentali, ma fatica a emergere nella creazione di propri giganti tecnologici.
Questa competizione trascende la dimensione commerciale per toccare temi di sovranità nazionale e sicurezza. I governi di tutto il mondo stanno formulando strategie per affrontare questioni cruciali: come proteggere i dati sensibili dei cittadini? Come prevenire la disinformazione generata dall’AI? Come regolamentare tecnologie che evolvono più rapidamente delle leggi che dovrebbero governarle? Il controllo dei chip avanzati necessari per addestrare questi modelli è diventato una priorità strategica, con implicazioni per le catene di approvvigionamento globali e le relazioni internazionali.
Le nazioni che riusciranno a controllare questa tecnologia definiranno le regole del gioco economico dei prossimi decenni. Gli investimenti pubblici nella ricerca sull’AI generativa sono esplosi, con Stati Uniti e Cina che hanno stanziato miliardi di dollari in programmi dedicati. L’Europa, pur avendo eccellenze accademiche nel campo dell’AI, rischia di rimanere intrappolata nel ruolo di regolatore senza la capacità di guidare l’innovazione, un equilibrio difficile che richiederà visione strategica e coordinamento tra pubblico e privato.
Un futuro da co-creare
Abbiamo detto al principio che è un altro l’aspetto che ci interessa, però. Sono le implicazioni della GenAI sul mondo del lavoro: un fascio di possibilità che rappresentano forse l’aspetto più dibattuto di questa rivoluzione tecnologica. A differenza dell’automazione tradizionale, che ha principalmente sostituito lavori manuali ripetitivi, l’AI generativa impatta professioni creative e cognitive che si ritenevano al riparo dalla disintermediazione tecnologica. Giornalisti, copywriter, grafici, programmatori e persino alcuni ruoli manageriali stanno già sperimentando una significativa trasformazione delle loro mansioni quotidiane. Non si tratta necessariamente di sostituzione, ma piuttosto di augmentation: la collaborazione uomo-macchina sta emergendo come paradigma dominante, con strumenti di AI che amplificano le capacità umane anziché rimpiazzarle completamente. Viene sostituito solo chi non si adegua e comincia a collaborare.
Infatti, gli scenari futuri indicano un’integrazione sempre più profonda della GenAI in tutti gli aspetti della nostra economia digitale. I modelli multimodali diventeranno l’interfaccia privilegiata per interagire con i sistemi informatici, superando le limitazioni delle attuali GUI. O almeno, questo è quello che viene previsto. C’è molto da intuire e, anche se ormai i primi segnali ci sono, siamo ben lontani dall’avere una visione chiara del futuro anche solo immediato. Immaginiamo che l’esperienza utente si possa trasformare radicalmente, con assistenti digitali capaci di comprendere contesti complessi e rispondere in modo naturale e contestualmente appropriato.
Almeno, questo dicono le tracce anche se ancora non funzionano in maniera soddisfacente. La vera partita, però, si giocherà sull’integrazione di questi sistemi con il mondo fisico attraverso robotica avanzata e internet delle cose, aprendo scenari applicativi rivoluzionari in settori come logistica, manifattura e assistenza sanitaria. La propriocezione, fenomeno tipicamente umano e cancello dell’esperienza, permetterà di ancorare al mondo le AI, “innestarle” nella realtà fisica.
Non è tutto oro quel che luccica
Navigare questa rivoluzione richiede un approccio equilibrato tra entusiasmo per le opportunità e consapevolezza dei rischi. I sistemi di GenAI attuali presentano vulnerabilità significative, dalle “allucinazioni” (generazione di informazioni false ma plausibili) alla perpetuazione di bias sociali presenti nei dati di addestramento. La questione della proprietà intellettuale rimane largamente irrisolta, con implicazioni profonde per creativi e produttori di contenuti. Come trovare una soluzione? Solo attraverso un dialogo aperto tra sviluppatori, utenti, regolatori e cittadini potremo assicurare che questa potente tecnologia evolva in direzioni che rispettino i valori umani fondamentali.
Stiamo assistendo alla nascita di una nuova forma di creatività aumentata, con tutta probabilità. Una forma dove l’intelligenza umana e quella artificiale collaborano in modi prima inimmaginabili. Come ogni grande rivoluzione tecnologica, la GenAI non è né intrinsecamente benefica né dannosa: sarà il nostro approccio collettivo a determinarne l’impatto sulla società. Il modo cioè con il quale la addometicheremo. La vera sfida non sarà tecnica ma culturale: come integrare questi strumenti nei nostri sistemi economici, sociali e politici, massimizzando i benefici e mitigando i rischi? La risposta a questa domanda è destinata a definire non solo il nostro rapporto con la tecnologia, ma anche il futuro della creatività umana stessa con tutta probabilità.
Vi ricordiamo le puntate pubblicate finora:
Rivoluzione AI parte 1, Il grande seduttore è ChatGPT che balla sul confine umano
Rivoluzione AI parte 2, la versione fatta in casa con Ollama e Mistral
