Le 6 principali previsioni per i progressi e le tendenze dell'IA nel 2024 – Blog IBM

Nel 2024, l’iniziale fascino culturale per la prima intelligenza artificiale generativa produce risultati aziendali tangibili. Questa tecnologia, che include la capacità di elaborare e generare contenuti testuali, vocali e video, sta rivoluzionando il modo in cui le aziende migliorano la produttività, promuovono l’innovazione e stimolano la creatività. Secondo McKinsey & Company, queste applicazioni di intelligenza artificiale hanno il potenziale per contribuire tra 2.6 e 4.4 trilioni di dollari all’anno all’economia globale attraverso vari scenari aziendali.

Utilizzando gli approfondimenti derivanti da estese collaborazioni con clienti e partner in più di 25 paesi, siamo entusiasti di condividere previsioni ben informate e tendenze emergenti per il 2024. Questa prospettiva globale ci ha permesso di osservare come settori diversi influenzano e sono influenzati dalla tecnologia in evoluzione paesaggio. Ecco uno sguardo a ciò che riserva il futuro.

1. Personalizzazione dell'intelligenza artificiale aziendale

La personalizzazione dell’intelligenza artificiale aziendale è in aumento, con le aziende che abbracciano applicazioni di intelligenza artificiale generativa su misura. Queste applicazioni sono progettate per soddisfare specifiche esigenze aziendali integrando dati proprietari e aiutano a garantire risposte più accurate e pertinenti. Questa tendenza segnala uno spostamento verso soluzioni aziendali più efficienti e personalizzate basate sull’intelligenza artificiale. Ad esempio, una catena di vendita al dettaglio globale potrebbe adottare modelli di intelligenza artificiale specifici per regione addestrati su dati, come le preferenze dei clienti e le sfumature culturali. Questo approccio si traduce in interazioni con i clienti altamente personalizzate.

In Giappone, l’intelligenza artificiale dà priorità all’efficienza e alla precisione, mentre in Brasile enfatizza il calore e il coinvolgimento, riflettendo i valori culturali di ciascun mercato. Si prevede che questa tendenza si estenderà a vari settori, trasformando l’intelligenza artificiale da uno strumento generico a una risorsa strategica vitale. Le aziende si affidano sempre più all’intelligenza artificiale per il coinvolgimento dei clienti, l’efficienza operativa e la competitività sul mercato, portando a un panorama aziendale dinamico in cui l’intelligenza artificiale alimenta l’innovazione e affronta specifiche sfide operative e di mercato.

2. Modelli di intelligenza artificiale open source

Nel 2024, i modelli di intelligenza artificiale preaddestrati open source acquisiranno una notevole popolarità, consentendo alle aziende di accelerare la crescita combinando questi modelli con dati privati ​​o in tempo reale. Questa sinergia migliora la produttività e l’efficienza in termini di costi. IBM contribuisce attivamente ai modelli di intelligenza artificiale open source, che sono esemplificati dalla sua collaborazione con la NASA.

Un contributo degno di nota è il modello di fondazione dell’intelligenza artificiale geospaziale, il più grande del suo genere sulla piattaforma Hugging Face e un modello pionieristico di fondazione dell’intelligenza artificiale open source creato in collaborazione con la NASA. Questo modello espande l’accesso ai dati delle scienze della Terra della NASA, in particolare per l’intelligenza geospaziale e il progresso della ricerca legata al clima. Derivato dai dati satellitari della NASA, questo modello dimostra l'impegno di IBM nell'utilizzo di tecnologie open source per aree critiche come il cambiamento climatico.

Rendendo questo modello disponibile su Hugging Face, un noto archivio di modelli di trasformatori, IBM e NASA mirano a democratizzare l’accesso e incoraggiarne l’applicazione nelle innovazioni nelle scienze del clima e della terra. Il modello ha mostrato risultati impressionanti, ottenendo a Miglioramento del 15% rispetto alle tecniche all'avanguardia con solo la metà dei dati etichettati, rendendolo un potente strumento per attività come il monitoraggio della deforestazione, la previsione della resa delle colture e il rilevamento e il monitoraggio dei gas serra.

3. IA e microservizi basati su API

La proliferazione delle interfacce di programmazione delle applicazioni (API) semplificherà la creazione di complesse applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, aumentando la produttività in vari settori. IBM ha sviluppato una suite di microservizi AI personalizzati per un rivenditore, accessibili tramite API. Questi servizi includevano analisi del comportamento dei clienti, gestione dell'inventario e strumenti di marketing personalizzati.

Una caratteristica fondamentale è stata l'integrazione degli assistenti intelligenti basati sull'intelligenza artificiale di IBM nel sistema di servizio clienti del rivenditore. Questi assistenti, in grado di gestire numerose richieste dei clienti in tempo reale, hanno fornito risposte personalizzate basate sui dati individuali dei clienti. Inoltre, il rivenditore ha utilizzato gli strumenti di riepilogo basati sull'intelligenza artificiale di IBM per analizzare in modo efficiente il feedback dei clienti e i dati di vendita, consentendo un processo decisionale rapido e informato. L’impatto è stato significativo: l’efficienza del servizio clienti è migliorata, le strategie di marketing sono diventate più basate sui dati e la gestione dell’inventario è stata ottimizzata. La flessibilità e la scalabilità di queste soluzioni basate su API hanno consentito al rivenditore di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.

4. L’intelligenza artificiale come priorità nazionale

Riconoscendo l’immenso potenziale dell’intelligenza artificiale, ci si aspetta che le nazioni di tutto il mondo diano priorità al suo sviluppo in un modo che ricorda una nuova corsa allo spazio. Questa maggiore attenzione porta a progressi significativi nella ricerca, nella scienza e nella crescita economica, affermando saldamente l’intelligenza artificiale come una risorsa globale strategica.

Nel 2023, l’Unione Europea ha dimostrato il proprio impegno a elevare l’intelligenza artificiale a priorità nazionale procedendo verso la finalizzazione della legge dell’Unione europea sull’intelligenza artificiale (legge sull’intelligenza artificiale dell’UE). Questa legislazione storica rappresenta il primo quadro giuridico completo a livello mondiale per l’intelligenza artificiale, classificando i sistemi di intelligenza artificiale in diversi livelli di rischio (rischio inaccettabile, rischio elevato e rischio limitato) e imponendo obblighi corrispondenti.

La legislazione dell’UE sull’intelligenza artificiale rappresenta un passo significativo nella regolamentazione della diffusione dell’IA all’interno dell’UE, comprendendo un’ampia gamma di applicazioni dell’IA, che vanno da scenari ad alto rischio come l’utilizzo dell’IA in sistemi sensibili come il welfare, l’occupazione, l’istruzione e i trasporti, a applicazioni a basso rischio come i chatbot. Inoltre, la legge UE sull’intelligenza artificiale vieta alcune applicazioni di intelligenza artificiale che si ritiene presentino rischi inaccettabili, compreso l’uso del riconoscimento delle emozioni sul posto di lavoro e del punteggio sociale basato sul comportamento sociale o sulle caratteristiche personali.

5. IA generativa multimodale

Passando dall’intelligenza artificiale generativa basata su testo al linguaggio multimodale, l’integrazione di testo, parlato e immagini promette risposte contestualmente rilevanti e promuove l’innovazione in diversi settori. Ad esempio, durante una chiamata al servizio clienti, l'intelligenza artificiale può analizzare la richiesta vocale di un cliente, interpretare i suoi documenti finanziari e valutare le sue espressioni facciali in una consulenza video. Sintetizzando questi dati (discorso, testo e segnali visivi), l’intelligenza artificiale può fornire una consulenza finanziaria più personalizzata e migliorare le valutazioni dell’affidabilità creditizia con precisione.

6. Sicurezza ed etica dell'IA

Man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre più integrata nelle nostre vite, l’attenzione sulla sicurezza e sull’etica dell’intelligenza artificiale si intensifica. Le principali organizzazioni di intelligenza artificiale stanno collaborando per sviluppare solidi sistemi di intelligenza artificiale con protocolli di sicurezza standardizzati e migliori pratiche per contribuire a garantire un utilizzo etico dell’intelligenza artificiale. IBM e Meta hanno avviato l'AI Safety Alliance per affrontare le preoccupazioni relative all'intelligenza artificiale, insieme a leader del settore come Intel, Oracle, AMD, Dell e Linux® Foundation. Questa alleanza mira a creare alternative ai sistemi chiusi di IA, promuovere l’innovazione responsabile dell’IA e contribuire a garantire rigore scientifico, fiducia, sicurezza, diversità e competitività economica. Supporta inoltre la crescita dell’hardware AI, promuove lo sviluppo della tecnologia AI aperta e stabilisce parametri di riferimento, risorse e standard globali per lo sviluppo responsabile dell’IA. Questa iniziativa riflette l'impegno di IBM nei confronti della sicurezza e dell'etica dell'IA, promuovendo l'innovazione aperta nello sviluppo dell'IA.

Abbracciare il futuro: un invito all’azione per il mondo guidato dall’intelligenza artificiale del 2024

Queste tendenze e previsioni non sono semplici previsioni tecnologiche. Fungono da tabella di marcia per l’innovazione, la crescita e il progresso sociale. L’evoluzione dell’intelligenza artificiale ci sfida a ripensare non solo le nostre pratiche aziendali ma anche le nostre interazioni con il mondo. Il potenziale dell’intelligenza artificiale è vasto e il suo impatto è solo all’inizio. Rimanendo informati, adattabili e proattivi, possiamo sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per costruire un futuro più efficiente, innovativo e inclusivo.

Scopri di più sull'alleanza AI