L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa sta accelerando rapidamente, ma il passaggio da sperimentazioni limitate a implementazioni in produzione è tutt'altro che semplice. Un recente sondaggio condotto da MIT Technology Review Insights ad agosto 2024 ha evidenziato le sfide e le decisioni che le organizzazioni devono affrontare durante la transizione verso l'uso pratico di questi strumenti. Con 250 dirigenti provenienti da una vasta gamma di settori intervistati, emergono dati significativi sull'attuale panorama e sulle difficoltà operative delle aziende.
L'adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa. Una crescita impetuosa
L'intelligenza artificiale generativa è esplosa dopo l'introduzione di ChatGPT nel novembre 2022, con aziende di tutto il mondo che hanno iniziato ad esplorare modelli di grandi dimensioni (LLM) per risolvere problemi complessi e laboriosi. Oltre alla capacità di risolvere problemi tecnici complessi, l'AI generativa offre anche la possibilità di automatizzare processi ripetitivi e di gestire una mole di dati non strutturati, come video e documenti PDF. Queste funzionalità hanno attratto un massiccio interesse da parte delle aziende, desiderose di sfruttare queste tecnologie per ottenere vantaggi competitivi e migliorare l'efficienza operativa.
Secondo il sondaggio condotto da MIT Technology Review Insights, la produttività stimata derivante dall'adozione di AI generativa potrebbe avere un impatto comparabile a quello delle principali innovazioni storiche, come Internet, l'automazione robotica e la macchina a vapore. Le proiezioni parlano di un impatto sul PIL globale che varia da appena sotto il trilione di dollari fino a ben 4,4 trilioni di dollari l'anno. Questa ampia forbice di stime riflette la variabilità nelle modalità di implementazione dell'AI e nelle capacità delle aziende di adattare i loro modelli operativi.
Il sondaggio ha inoltre evidenziato che, mentre il 79% delle aziende aveva in programma di adottare progetti di AI generativa nel prossimo anno, solo il 5% era riuscito a mettere in produzione effettivi casi d'uso entro maggio 2024. Questo ritardo è attribuibile alle difficoltà operative e alla necessità di superare le sfide legate alla qualità degli output, all'integrazione nei sistemi esistenti e agli elevati costi di inferenza e addestramento dei modelli.
Oltre alle difficoltà tecniche, è emersa anche una questione di fiducia nell'efficacia delle applicazioni. Due terzi dei leader aziendali intervistati hanno dichiarato di sentirsi ambivalenti o insoddisfatti dei progressi compiuti finora, citando come causa principale la complessità e il costo della messa in produzione. Molte aziende stanno quindi cercando di costruire uno stack tecnologico solido che possa supportare vari modelli base, strumenti di integrazione avanzati e soluzioni di orchestrazione, per facilitare l'adozione dell'AI generativa su larga scala.
Sfide operative e complessità dell'implementazione
Tra le principali sfide segnalate dai leader aziendali, la qualità dell'output dell'AI è fonte di preoccupazione per il 72% degli intervistati. Inoltre, il 62% ha segnalato difficoltà nell'integrazione con le infrastrutture esistenti, mentre il 58% ha citato i costi elevati sia per l'inferenza che per l'addestramento dei modelli. La latenza è un altro problema cruciale: il 56% delle aziende ha difficoltà a ridurre i tempi di risposta dei sistemi, particolarmente in scenari di utilizzo con elevata interazione in tempo reale.
Un altro problema spesso citato riguarda la gestione del contesto da parte dei modelli generativi. Harrison Chase, co-fondatore e CEO di LangChain, ha evidenziato che una delle maggiori difficoltà è fornire il contesto giusto al modello, soprattutto quando si tratta di collegare i risultati di un modello LLM a una serie di dati specifici. Un “livello di orchestrazione” efficace è necessario per convogliare il contesto adeguato e assicurare che le risposte siano rilevanti e accurate. Tuttavia, fornire un maggiore contesto ai modelli spesso implica un aumento dei costi, il che rende cruciale trovare un equilibrio tra la qualità delle risposte e l'efficienza economica.
I costi di addestramento e inferenza sono una delle sfide più rilevanti: circa il 58% delle aziende ha segnalato che i costi per eseguire i modelli sono ancora troppo elevati, in particolare per applicazioni che richiedono un'elevata scalabilità. Il costo per token, come evidenziato da Rowan Trollope di Redis, è un parametro chiave per ottimizzare l'efficienza dei modelli: ridurre il costo per token può rendere più conveniente l'inferenza su larga scala, permettendo alle aziende di ottenere maggiore valore dall'implementazione dell'AI.
Anche la difficoltà di quantificare il ritorno sugli investimenti (ROI) rappresenta una barriera all'adozione. Secondo il sondaggio, il 48% delle aziende sta cercando di utilizzare indicatori chiave di performance (KPI) per valutare i propri progetti di AI, mentre il 38% ha sviluppato framework specifici per valutare l'impatto dell'AI generativa. Tuttavia, la mancanza di metodi standardizzati e la complessità intrinseca del calcolo del ROI rallentano il processo decisionale. Molte organizzazioni esitano a investire ulteriormente in AI senza una chiara evidenza del valore generato.
Un'altra sfida significativa è rappresentata dalla scalabilità. Mentre il 51% delle aziende ha menzionato difficoltà nel far fronte alla crescente domanda e nel garantire che i sistemi possano gestire un numero sempre maggiore di utenti, la latenza diventa una problematica strettamente connessa. Ogni nuovo componente del sistema aggiunge latenza e ciò può compromettere l'esperienza utente. La latenza è particolarmente critica nelle applicazioni di AI generativa in tempo reale, come le interfacce vocali, dove anche pochi millisecondi di ritardo possono influire negativamente sull'interazione.
Sistemi AI compositi: una possibile soluzione
Per affrontare queste sfide, molte aziende stanno esplorando sistemi di intelligenza artificiale compositi o “compound AI”, che uniscono diversi modelli e tecnologie AI per gestire compiti complessi in modo più efficiente. Secondo il sondaggio, il 54% delle aziende utilizza già agenti AI, e un altro 29% prevede di farlo in futuro. I sistemi compositi possono ridurre i costi segmentando il lavoro tra modelli più economici in determinate fasi del processo, migliorando al contempo la performance complessiva.
Un aspetto centrale per la creazione di sistemi AI compositi è l'uso di catene multi-step, che permette di suddividere un'attività complessa in una serie di passaggi più semplici e specializzati. Secondo il sondaggio, il 50% delle aziende ha già implementato catene multi-step nelle loro applicazioni di AI generativa, e un ulteriore 18% ha pianificato di farlo. Questo approccio consente di utilizzare modelli specializzati per singole fasi del processo, riducendo i costi e migliorando l'efficienza complessiva del sistema.
Un altro elemento chiave è il semantic routing, che permette di instradare le richieste dell'utente verso lo strumento più appropriato, che potrebbe essere un altro modello di AI o persino un intervento umano. Questo tipo di routing consente di ottimizzare l'uso delle risorse disponibili, evitando di sovraccaricare modelli costosi per compiti che possono essere gestiti in maniera più economica.
L'adozione di componenti come il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un esempio dell'approccio composito in azione. RAG combina la capacità generativa di un modello con la ricerca attraverso database aziendali o documenti, migliorando la pertinenza e la qualità delle risposte. Attualmente, il 38% delle aziende utilizza questa tecnica e un ulteriore 29% ha pianificato di implementarla.
Un altro elemento tecnologico che supporta i sistemi compositi è l'utilizzo delle cache semantiche e dei database vettoriali. Le cache semantiche, che sono adottate dal 32% delle aziende, aiutano a raggruppare e memorizzare risposte a richieste simili per ridurre i costi di inferenza. I database vettoriali, adottati dal 37% delle aziende, sono invece fondamentali per memorizzare e cercare rappresentazioni complesse di dati e domande in formato vettoriale, ottimizzando così la capacità di recupero delle informazioni.
Strategie per costruire uno Stack AI adattabile
Per costruire uno stack AI adattabile, le aziende devono affrontare diverse sfide strategiche e operative. Un passo fondamentale è la scelta del modello o dei modelli su cui basare le applicazioni: il 67% delle aziende ha optato per modelli chiusi di terze parti, come quelli offerti da OpenAI, mentre il 42% delle aziende ha scelto modelli open-source su cloud. La preferenza per l'open-source sta crescendo, anche perché consente una maggiore flessibilità e controllo sui costi e la sicurezza.
L'adozione di modelli open-source on-premise è un'opzione valutata dal 41% delle aziende intervistate: il 17% le utilizza già, mentre un altro 24% ha intenzione di implementarle in futuro. Questa soluzione può offrire alle aziende un maggiore controllo sui dati e una riduzione dei costi di licenza associati ai modelli commerciali.
Un altro elemento cruciale per costruire uno stack AI adattabile è l'integrazione delle tecnologie esistenti e delle nuove soluzioni di AI. Secondo il sondaggio, l'utilizzo di API standardizzate, come quelle offerte da Redis e LangChain, permette alle aziende di scambiare e sostituire facilmente i componenti del loro stack, garantendo una maggiore flessibilità operativa. Le API standard aiutano a superare le differenze tra i parametri dei vari modelli e facilitano l'integrazione di nuovi strumenti.
Un'altra considerazione importante è la gestione della latenza nei sistemi compositi, soprattutto per applicazioni che richiedono risposte in tempo reale. Per superare questo problema, è essenziale adottare una piattaforma di dati ad alta velocità in grado di supportare modelli che rispondano rapidamente, minimizzando i tempi di attesa degli utenti. Rowan Trollope di Redis ha sottolineato che “la latenza è il nuovo downtime”: la velocità di risposta diventa un fattore determinante per l'adozione su larga scala e il successo delle applicazioni di AI generativa.
La complessità e i costi di implementazione restano barriere significative, ma l'adozione di tecnologie come cache semantiche e database vettoriali offre un'opportunità per migliorare l'efficienza complessiva. Questi strumenti possono ridurre il carico sui modelli più costosi, aumentando la rapidità e la pertinenza delle risposte, e sono già adottati da una parte consistente delle aziende intervistate.
In conclusione, per costruire uno stack AI adattabile, è fondamentale bilanciare l'efficienza dei costi, la gestione della latenza e la flessibilità operativa.
Perché i progetti AI aziendali falliscono e come invertire la tendenza
Nonostante il potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale, una percentuale significativa di progetti AI aziendali non raggiunge i risultati desiderati. Stime recenti indicano che oltre l'80% dei progetti AI aziendali fallisce, un tasso doppio rispetto ai progetti IT tradizionali. Questa elevata percentuale di fallimenti riflette le difficoltà che molte aziende incontrano nel passare dalla sperimentazione a progetti realmente funzionanti e in produzione.
Secondo lo studio "The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed" di James Ryseff, Brandon De Bruhl e Sydne J. Newberry, sono state identificate cinque cause principali di fallimento dei progetti AI, emerse attraverso interviste con 65 data scientist e ingegneri del settore. La causa più frequentemente indicata è l'incapacità della leadership aziendale di definire correttamente gli obiettivi del progetto. Una mancanza di visione strategica, unita a una scarsa comprensione delle capacità reali dell'AI, porta spesso a iniziative che non soddisfano le aspettative.
Un'altra causa rilevante riguarda la qualità dei dati. Senza dati accurati, completi e pertinenti, anche i migliori modelli di AI falliscono nel fornire risultati affidabili. La carenza di dati adeguati è stata citata da oltre la metà degli intervistati come una delle principali ragioni di insuccesso. Questo problema è spesso accompagnato da una scarsa considerazione per l'ingegneria dei dati, vista come un'attività di minor valore rispetto allo sviluppo dei modelli.
Altri fattori di fallimento includono la mancanza di infrastrutture adeguate a supportare il team di sviluppo, errori operativi commessi dai membri del team stesso, e limiti intrinseci delle capacità della tecnologia AI. Gli intervistati hanno inoltre evidenziato come un coinvolgimento inadeguato della leadership nei dettagli operativi e nelle decisioni tecniche contribuisca a un allineamento carente tra gli obiettivi aziendali e le soluzioni AI sviluppate.
Per invertire questa tendenza, le organizzazioni devono adottare un approccio più olistico e strategico. È fondamentale che la leadership aziendale sia coinvolta attivamente nel processo, garantendo che gli obiettivi del progetto siano chiari e realistici. I leader devono collaborare strettamente con il team di sviluppo per tradurre questi obiettivi in requisiti tecnici concreti e realizzabili.
Inoltre, investire in infrastrutture solide e in ingegneri del machine learning (ML) competenti è essenziale per superare i problemi legati alla qualità dei dati e garantire la corretta implementazione dei modelli. Una chiara comprensione delle reali capacità e limiti dell'AI, unita a un impegno a lungo termine, può contribuire a trasformare i progetti AI da esperimenti falliti in successi concreti, in grado di apportare un reale valore alle organizzazioni.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale generativa rappresenta una rivoluzione tecnologica dal potenziale straordinario, ma il suo pieno sfruttamento richiede un ripensamento profondo delle strategie aziendali e operative. Le imprese si trovano oggi di fronte a una duplice sfida: da un lato, cogliere le opportunità offerte da questa innovazione per migliorare l’efficienza e generare valore; dall’altro, superare barriere tecniche, economiche e culturali che ne ostacolano l’implementazione su larga scala. Questa dualità rivela un punto cruciale: l’adozione dell’AI generativa non è una semplice evoluzione tecnologica, ma un catalizzatore per un cambiamento sistemico.
Un aspetto chiave è la necessità di ripensare l’infrastruttura digitale aziendale. L’approccio tradizionale, caratterizzato da sistemi monolitici e statici, non è più adeguato a supportare tecnologie che richiedono adattabilità, scalabilità e un uso ottimale delle risorse. L’emergere di soluzioni composite e modulari, come le catene multi-step, il semantic routing e l’utilizzo di database vettoriali, segna il passaggio a una visione in cui la flessibilità è il fulcro dell’efficienza. Le aziende devono imparare a segmentare i processi, distribuire i carichi e ottimizzare i costi, trasformando la complessità in un’opportunità per ottenere vantaggi competitivi.
Un’altra lezione fondamentale riguarda il rapporto tra innovazione e ROI. Le difficoltà nel misurare l’impatto economico dell’AI generativa non sono semplicemente un ostacolo tecnico, ma un sintomo di una lacuna più ampia: l’incapacità di molte imprese di riconoscere e valorizzare i benefici intangibili dell’innovazione. Velocità decisionale, personalizzazione su larga scala e miglioramento dell’esperienza utente non sono facilmente quantificabili, ma possono determinare il successo in mercati sempre più competitivi. Le aziende che sapranno sviluppare metodi innovativi per misurare il valore generato dall’AI generativa avranno un vantaggio decisivo.
La fiducia emerge come un altro pilastro strategico. Il fatto che molti leader aziendali si dichiarino ambivalenti o insoddisfatti dei progressi nell’implementazione dell’AI generativa sottolinea una problematica culturale oltre che tecnologica. La costruzione della fiducia non può limitarsi alla qualità degli output: deve includere trasparenza sui costi, prevedibilità dei risultati e un approccio etico nell’uso dei dati. In un’epoca in cui la reputazione aziendale è sempre più legata alla gestione responsabile della tecnologia, l’adozione di modelli open-source e soluzioni on-premise rappresenta non solo una scelta tecnica, ma anche una dichiarazione di intenti.
Infine, la velocità diventa un fattore critico. In un contesto dove la latenza è “il nuovo downtime”, come affermato da Rowan Trollope, la capacità di rispondere rapidamente alle esigenze degli utenti non è solo una questione tecnica, ma un fattore che influenza direttamente la percezione del valore da parte dei clienti. Investire in infrastrutture che riducano la latenza e aumentino la resilienza operativa non è un costo, ma un investimento strategico che può differenziare le aziende in mercati saturi.
In sintesi, l’adozione dell’AI generativa è molto più di una questione tecnologica: è una sfida strategica che richiede nuove competenze, nuove metriche e una visione olistica dell’innovazione.
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