Se il 2024 è stato l’anno della sperimentazione dell’intelligenza artificiale generativa, l’anno scorso è stato quello dell’implementazione. Centinaia di migliaia di aziende, così come molte centinaia di milioni di singoli utenti, hanno applicato la tecnologia in tutti i modi strani e meravigliosi. In alcuni casi, gli utenti hanno trovato usi altamente produttivi dell’intelligenza artificiale, ma in molti altri i limiti della tecnologia sono diventati sempre più evidenti, provocando imbarazzanti errori aziendali.
Quest’anno sarà quindi dominato da una valutazione ostinata poiché l’intelligenza artificiale sarà sottoposta a un attento esame sulla sua affidabilità pratica e fattibilità commerciale. In particolare, ci sono tre domande che il settore deve affrontare per giustificare la straordinaria ondata di investimenti che potrebbe portare la spesa in conto capitale nell’IA ai massimi livelli $ 500 miliardi nel 2026.
Innanzitutto, l’intelligenza artificiale generativa sta raggiungendo i limiti della scalabilità? Nel 2019, il ricercatore di intelligenza artificiale Rich Sutton ha scritto un saggio dal titolo “L’amara lezione” osservando che il modo più efficace per costruire un'intelligenza artificiale più forte era semplicemente quello di fornire più dati e potenza di calcolo ai modelli di deep learning. Quella teoria del ridimensionamento è stata da allora convalidata in modo spettacolare da OpenAI e altri, che hanno costruito modelli sempre più potenti e ad alta intensità di calcolo.
Ma Sutton è uno dei tanti ricercatori che ora pensano che il gioco stia esaurendo le energie, sia in senso letterale che figurato. Ciò non significa che i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale subiranno una battuta d’arresto. Lontano da ciò. Ma ciò significa che le società di intelligenza artificiale dovranno convincere gli investitori che possono scrivere algoritmi più intelligenti e sfruttare altri percorsi di ricerca più efficienti. Aspettatevi di sentire molto di più quest’anno sull’IA neurosimbolica, che tenta di unire le reti neurali esistenti guidate dai dati con l’IA simbolica basata su regole.
Successivamente, i leader del settore riusciranno a sviluppare modelli di business realizzabili man mano che l’intelligenza artificiale diventerà sempre più una commodity? Mentre nel 2025 le valutazioni di quasi tutte le aziende legate alla tecnologia sono aumentate, in futuro ci sarà molta più differenziazione. Alcuni giganti della tecnologia, tra cui Alphabet, Amazon e Microsoft, continueranno a implementare l’intelligenza artificiale in modo efficace per ridurre i costi e migliorare i servizi esistenti che già raggiungono miliardi di persone. Ma alcune start-up ribelli di intelligenza artificiale, come OpenAI e Anthropic, che quest’anno mirano a quotazioni di successo, devono ancora convincere gli investitori che possono costruire fossati competitivi attorno alle proprie attività.
In terzo luogo, come risponderanno i giganti tecnologici statunitensi alla crescente popolarità dei modelli di intelligenza artificiale cinesi a pesi aperti? Un anno fa, la cinese DeepSeek ha scioccato il settore dell’intelligenza artificiale rilasciando un modello di ragionamento altamente performante a una frazione dei costi di formazione della maggior parte delle controparti statunitensi. Da allora, i cosiddetti modelli di intelligenza artificiale cinesi a peso aperto, che sono più stretti, più economici e più adattabili della maggior parte dei modelli statunitensi, hanno divorato quote di mercato. Uno studio del Massachusetts Institute of Technology e di Hugging Face ha recentemente scoperto che i modelli aperti di fabbricazione cinese hanno superato i modelli statunitensi comparabili, rappresentando il 17% di tutti i download.
Perfino Sam Altman, amministratore delegato di OpenAI, ha ammesso che la sua azienda potrebbe essere stata “dalla parte sbagliata della storia” sviluppando principalmente modelli di intelligenza artificiale proprietari e a peso chiuso costosi. Ma le aziende statunitensi stanno ora lanciando modelli più aperti per rientrare in quel gioco. Come se la caveranno?
Gran parte dell’entusiasmo per il potenziale dell’intelligenza artificiale è giustificato. Se applicata con giudizio, la tecnologia può semplificare i processi aziendali, aumentare la produttività e accelerare la scoperta scientifica. Ma quest’anno sia gli utenti che gli investitori discrimineranno tra quei servizi e quelle imprese che offrono un valore reale e quelli che hanno appena surfato opportunisticamente l’onda pubblicitaria dell’IA.