I LIMITI DELL’AI GENERATIVA, GENERALISTA E MULTIMODALE
Il modello di sviluppo originale dell’Intelligenza Artificiale Generativa, basata su Interface Metaphor come l’Imitation Game personificato e l’interazione conversazionale del chatbot, alla fine del 2024 sta cominciando a mostrare i suoi limiti: non sta riuscendo a sviluppare modelli di business sostenibili e a trovare spazio nel mondo delle imprese.
Il limite dell’AI generativa risiede anche nell’altra connotazione tipica, quella “generalista”, che si limita spesso alla formulazione di risposte generiche, poco utili rispetto alle esigenze specifiche delle aziende e degli operatori professionali.
La situazione potrebbe addirittura peggiorare con lo sviluppo dei modelli AI multimodali, cioè in grado non solo di generare testi ma anche immagini, audio, video, modelli 3D, tutti però “sintetici”, quindi anche se verosimili, da fatto falsi o meglio “fake”.
Esiste il rischio concreto della esplosione di una bolla finanziaria che potrebbe colpire proprio l’AI generativa e generalista, che ha creato un mondo sintetico alimentato dalla speculazione e concentrato sul coinvolgimento e l’intrattenimento degli utenti finali, poco correlato a quello reale e alle esigenze del mercato, come è avvenuto con il Metaverso.
AGENTI OPERATIVI: L’AI DALLE PAROLE AI FATTI
Guardando oltre i limiti dell’AI generativa e generalista, si possono cominciare a individuare le prossime tendenze. In un certo senso, si tratta di passare dalle parole ai fatti.
I prossimi agenti AI non si limiteranno a rispondere a domande, ma evolveranno per gestire dei processi strutturati, sia in ambito personale che aziendale, attivando azioni sia nel contesto digitale che in quello fisico, in questo caso con tecnologie robotiche.
Sempre a partire da modelli di linguaggio, si comincia ad andare oltre alla risposta ad una domanda.
L’esecuzione di compiti diventa la nuova frontiera.
Si tratta di attivare dei tool, ad esempio ricerche su Google, interazioni con API esterne, per arrivare poi a processi complessi, di tipo operativo, commerciale o aziendale.
Lo sviluppo successivo di strumenti robotici e di sensori consentirà di compiere azioni anche nel mondo fisico, sempre mantenendo una interazione verbale. In alcuni strumenti come Alexa possiamo riconoscere l’avanguardia di robot domestici sempre più complessi, in certi casi anche antropomorfici, abilitati dalla interazione vocale.
Gli ambiti industriali comportano operazioni complesse e molto diversificate, con Modelli AI non sempre guidati da interazioni vocali ma piuttosto da interfacce parametriche e Digital Twin Tridimensionali.
L’interazione tra modelli 3D e modelli AI costituisce uno scenario applicativo importante per l’industria, le costruzioni e il marketing di prodotto.
LA VIA CINESE VERSO L’AI OPERATIVA
Dalle indicazioni strategiche di Xi Jinping risulta evidente che la priorità della Cina è applicare l’IA all’“economia reale”, incrementando così la produttività nei settori economici tradizionali e soprattutto nella produzione manifatturiera. Questa strategia intende rispondere a diversi problemi: la recessione economica, il rapido invecchiamento della popolazione e la decelerazione della produttività. Sotto la guida statale, l’AI intende diventare la tecnologia di punta nell’innovazione dei settori produttivi Cinesi, quindi soprattutto nella direzione dell’AI non tanto generativa ma operativa.
Tuttavia, anche la Cina – come lo stesso Giappone che rappresenta un modello – si sta confrontando con un “deficit di diffusione” della innovazione dell’ambito accademico a quello economico. C’è anche un squilibrio tra domanda e offerta di competenze professionali qualificate, di qui la necessità di investire sulla formazione. Passare dalle parole ai fatti è sempre complesso.
MODELLI E DATI SPECIALIZZATI: UNA OPPORTUNITA’ PER L’EUROPA
L’Europa può trovare le nicchie corrette nella applicazione operativa e dispositiva dell’Intelligenza Artificiale nei settori economici e industriali, come peraltro indicato nel rapporto Draghi.
La specializzazione dei modelli AI nelle varie industrie è una tendenza già in corso, e si accentuerà, ad esempio nel settore dei viaggi, degli immobili, della salute, della domotica.
Oltre ai modelli, per le imprese è fondamentale controllare i propri dati, e non diffonderli in rete o a vantaggio di concorrenti. L’integrazione dell’AI nelle aziende comporta modelli AI e dati più specializzati e proprietari.
Si parla quindi di fonti e basi dati personalizzate, proprietarie, governate dalle aziende stesse.
Per approfondimenti:
Above-AI, una potenziale strategia industriale per l’AI in Europa
Soluzioni di Intelligenza Artificiale di Carraro LAB
Generi e applicazioni specializzate dell’Intelligenza Artificiale