La tecnologia continua a evolversi a un ritmo senza precedenti e le previsioni sui trend futuri sono sempre oggetto di dibattito: cosa è reale, cosa è hype.
Sebbene ci sia sempre un'ondata di eccitazione per la prossima grande novità, l’ultimo anno è stato diverso. I progressi dell'IA, in particolare dell'IA generativa (Gen-AI), stanno portando a un cambiamento che avviene “once-in-a-generation”. Questo sta aprendo nuove opportunità e trasformando i settori, le modalità operative e i percorsi di carriera.
Il Cisco AI Readiness Index ha rivelato che il 95% degli intervistati ha una strategia di IA in atto o in fase di sviluppo, ma solo il 14% è completamente pronto a integrare l'IA nella propria azienda.
Cosa serve alle organizzazioni per adottare e integrare l'IA? Come possono gli innovatori sfruttare il cambiamento per rimanere competitivi? Dove e come si intersecheranno innovazione e fiducia?
Queste intuizioni e domande hanno ispirato hanno ispirato i trend tecnologici 2024 secondo Cisco Systems.
1. La Gen-AI si Espanderà rapidamente nel Mondo delle Imprese con NLI, LLM Personalizzati, Applicazioni B2B su Misura e Contesti Aziendali Specifici
Le interfacce naturali basate su GenAI saranno previste per nuovi prodotti e più della metà li avrà di default entro la fine del 2024. GenAI sarà anche sfruttato nelle interazioni B2B con gli utenti che richiederanno soluzioni più contestualizzate, personalizzate e integrate. GenAI offrirà API, interfacce e servizi per accedere, analizzare e visualizzare dati e informazioni, diventando pervasivo in aree come la gestione dei progetti, la qualità e il collaudo del software e le valutazioni di conformità. Di conseguenza, la visibilità per l'IA crescerà.
Assisteremo anche all'ascesa di modelli di intelligenza artificiale specializzati e specifici per il dominio e al passaggio a LLM più piccoli e specializzati con livelli più elevati di accuratezza, pertinenza, precisione e comprensione del dominio di nicchia.
Ad esempio, i modelli LLaMA-7B, spesso utilizzati per il completamento del codice e il few-shotting, saranno sempre più adottati. Inoltre, la combinazione multimodale di vari tipi di dati come immagini, testo, parlato e numeri con algoritmi di elaborazione dell'intelligenza amplierà i casi di utilizzo del B2B. Ciò consentirà di ottenere risultati migliori in settori quali la pianificazione aziendale, la medicina e i servizi finanziari.
2. Un Movimento per un Uso Responsabile ed Etico dell'IA Inizierà con i Framework di Governance dell'IA Chiari e Rispettosi dei Diritti e dei Valori Umani
In un contesto dove l'adozione dell'IA rappresenta un cambiamento tecnologico cruciale che richiede fiducia e innovazione, emerge una carenza significativa di policy complete sull'IA, con il 76% delle organizzazioni prive di esse. È ampiamente riconosciuto che regolamenti, autocontrollo e governance settoriale siano necessari per mitigare i rischi associati alla GenAI. Inoltre, è fondamentale garantire ai consumatori accesso e controllo sui propri dati, in linea con le recenti normative europee sulla privacy dei dati.
Con l'aumento dell'importanza dei sistemi di intelligenza artificiale, i dati pubblici disponibili raggiungeranno presto un limite, specialmente per quanto riguarda i dati linguistici di alta qualità, che si prevede saranno esauriti prima del 2026. Pertanto, le organizzazioni dovranno passare a dati privati e/o sintetici, aprendo nuove possibilità di accesso e utilizzo non intenzionale.
Le organizzazioni possono svolgere un ruolo chiave nel garantire la trasparenza e l'affidabilità nello sviluppo, nell'uso e nei risultati dei sistemi di IA. È essenziale che i leader assumano un impegno concreto in questo senso. Ad esempio, per garantire l'affidabilità, devono essere adottate pratiche come la gestione dei contenuti falsi e dei risultati imprevisti, supportate da valutazioni RAI, formazione solida dei LLM e analisi avanzate. Nel 2024, ci si aspetta che aziende di ogni dimensione e settore delineino formalmente la governance responsabile dell'IA, guidando lo sviluppo, l'applicazione e l'utilizzo interno di tali sistemi.
In assenza di dimostrazioni credibili da parte delle aziende tecnologiche riguardo alla loro affidabilità, è probabile che i governi intervengano con ulteriori policy.
3. Rischi derivanti dall'IA: Collaborazione tra Aziende Tecnologiche e Governi per Trovare Soluzioni
Nel 2024, la disinformazione, le truffe e le frodi abilitate dall'intelligenza artificiale continueranno a rappresentare una minaccia per le aziende e per le persone. In risposta, aumenteranno gli investimenti per il rilevamento e la mitigazione del rischio. Le nuove soluzioni di intelligenza artificiale si occuperanno di contrastare le voci clonate, i deepfake e i bot dei social media.
I modelli di IA saranno addestrati su grandi insiemi di dati per una maggiore precisione ed efficacia. Nuovi meccanismi di autenticazione e provenienza promuoveranno la trasparenza e la responsabilità.
In linea con i principi guida del G7 sull'IA relativi alle minacce ai valori democratici, con il Safe AI Executive Order dell'amministrazione Biden e con l'EU AI Act, assisteremo anche a una maggiore collaborazione tra il settore privato e i governi per aumentare la consapevolezza delle minacce e implementare misure di verifica e sicurezza.
Assisteremo a una cooperazione per sanzionare i criminali informatici e garantire la conformità alle normative. Le aziende devono dare priorità al rilevamento avanzato delle minacce e alla protezione dei dati, alla valutazione regolare delle vulnerabilità, all'aggiornamento dei sistemi di sicurezza e a verifiche approfondite delle infrastrutture di rete. Per i consumatori, la vigilanza sarà fondamentale per proteggere identità e risparmi.
4. Il Futuro della Crittografia e delle Reti Continuerà a Prendere Forma
Assisteremo all'adozione della crittografia post-quantistica (PQC), anche prima della sua standardizzazione, come approccio basato sul software che funziona con i sistemi convenzionali per proteggere i dati dai futuri attacchi quantistici.
La PQC sarà adottata da browser, sistemi operativi e librerie e gli innovatori la sperimenteranno integrandola in protocolli come SSL/TLS 1.3, che regola la crittografia classica. Il PQC inizierà a essere diffuso anche nelle aziende, che mirano a garantire la sicurezza dei dati nel mondo post-quantistico.
Un'altra tendenza sarà la crescente importanza della rete quantistica, che in 4 o 5 anni - forse più - consentirà ai computer quantistici di comunicare e collaborare per soluzioni quantistiche più scalabili.
La rete quantistica sfrutterà fenomeni quantistici come l'entanglement e la superposizione per trasmettere informazioni. Anche la QKD, come alternativa o complemento alla PQC a seconda del livello di sicurezza e delle prestazioni richieste, sfrutterà la rete quantistica. La rete quantistica sarà oggetto di nuove ricerche e investimenti significativi da parte dei servizi governativi e finanziari, che hanno esigenze elevate di sicurezza ed elaborazione dei dati.
5. Sfruttare l'Astrazione delle API per una Personalizzazione Guidata dall'IA
Nel prossimo anno, le aziende punteranno a sfruttare l'IA in modo innovativo, senza dover affrontare la complessità e i costi legati alla creazione di piattaforme interne. Le API saranno essenziali in questo contesto, agendo come ponti di astrazione che integrano una vasta gamma di strumenti e servizi di IA con un minimo sforzo di sviluppo. Questo consentirà ai team di automatizzare attività ripetitive, estrarre approfondimenti dai dati e migliorare il processo decisionale.
Inoltre, il prossimo anno segnerà l'inizio di una corsa verso la personalizzazione guidata dalle API. Le organizzazioni potranno combinare e personalizzare facilmente le soluzioni di IA scegliendo tra una varietà di API fornite da diversi fornitori, adattandole ai propri requisiti unici e alle nuove sfide. La flessibilità e la scalabilità delle API favoriranno la collaborazione con esperti esterni di IA, startup e istituti di ricerca, alimentando un progresso rivoluzionario. Gli ecosistemi curati di "model garden" stanno già prendendo forma e nel 2024 decolleranno definitivamente.
6. Equilibrare Progresso e Sostenibilità nell'IA: L'Impatto sull'Energia e i Nuovi Paradigmi di Efficienza Energetica
L'energia sostenibile gioca un ruolo vitale nel contrastare il cambiamento climatico. Selezionando modelli di intelligenza artificiale più piccoli, con meno strati e filtri specifici per casi d'uso, le aziende inizieranno a ridurre i costi di consumo energetico rispetto ai sistemi generali. Questi sistemi dedicati sono addestrati su insiemi di dati più piccoli ma altamente accurati ed eseguono efficientemente compiti specifici. Al contrario, i modelli di deep learning utilizzano vasti quantitativi di dati.
Anche la categoria emergente dell'energy networking, che combina le capacità del software-defined networking e di un sistema di energia elettrica costituito da microreti a corrente continua, contribuirà all'efficienza energetica. Applicando il networking all'energia e collegandolo ai dati, l'energy networking offre una visibilità completa e un benchmarking delle emissioni esistenti e un punto di accesso per ottimizzare l'uso, la distribuzione, la trasmissione e lo stoccaggio dell'energia.
L'energy networking aiuterà inoltre le organizzazioni a misurare con maggiore precisione l'utilizzo di energia e le emissioni, ad automatizzare molte funzioni tra IT, edifici intelligenti e sensori IoT e a sbloccare l'energia inefficiente e inutilizzata. Con le funzionalità di gestione energetica integrate, la rete diventerà un piano di controllo per misurare, monitorare e gestire i consumi.
7. Collaborazione e Convergenza: Lo “Shift Left” nell'IT con l'IA per un Software Migliore
Il movimento “shift left” nell'IT porterà a cambiamenti significativi nello sviluppo del software, con l'adozione di nuovi strumenti, approcci e tecnologie. Gli sviluppatori si avvarranno di piattaforme e collaborazioni, supportati anche dall'IA, per migliorare l'efficienza e concentrarsi sull'offerta di esperienze digitali di qualità.
L'uso strategico dell'IA accelera le consegne e semplifica compiti tediosi come i test, mentre strumenti collaborativi e assistenti IA assistono i team nella gestione della complessità della sicurezza e dell'infrastruttura. È cruciale garantire la fiducia tra le persone e i sistemi IA, attraverso trasparenza, responsabilità dei dati e una corretta educazione sulle implicazioni della tecnologia.
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