Per le aziende, la questione non è più quale modello di IA sia il più performante, ma come sfruttarlo efficacemente per ottenere risultati concreti e misurabili. In un’analisi pubblicata da Journal du Net, la creazione di valore legata all’intelligenza artificiale viene presentata come dipendente ormai soprattutto dai dati aziendali e dalla capacità di mobilitarli.
L’autore ricorda che l’IA segue una traiettoria comparabile a quella del cloud, dello storage o della potenza di calcolo. Man mano che queste tecnologie maturano, diventano più performanti, più accessibili e si integrano maggiormente nel funzionamento delle aziende. Di fronte all’accelerazione attuale, la sfida non è più tanto avervi accesso quanto ricavarne un valore reale.
Dibattiti incentrati sui modelli
Gran parte del dibattito sull’IA generativa ha riguardato i modelli stessi: quale sia il più potente, il più affidabile, il più veloce. Le discussioni evolvono, orientandosi verso il modo in cui l’IA può accelerare lo sviluppo di prodotti, migliorare l’esperienza cliente, aumentare l’efficienza operativa o ridurre i costi. I grandi modelli di IA generativa si moltiplicano e le loro prestazioni progrediscono, così che le aziende dispongono di una scelta senza precedenti. Si differenzieranno, secondo questo testo, meno per l’intelligenza a cui hanno accesso che per il modo in cui la sfruttano.
I modelli forniscono capacità generali, ma sono i dati propri di ogni organizzazione a offrire loro le conoscenze necessarie per risultati pertinenti. Per creare valore, questi dati devono essere facili da sfruttare, in un quadro di fiducia, sia dai team di business che dai sistemi di IA. Dati compartimentati limitano ciò che l’IA può offrire, mentre dati governati, contestualizzati e accessibili possono aumentarne fortemente l’impatto.
Un’architettura capace di evolvere
I dirigenti hanno quindi bisogno di architetture capaci di evolvere tanto rapidamente quanto i modelli. Costruire una strategia attorno a un unico modello rischia di rinchiudere l’azienda in un ambiente tecnologico in costante mutamento. L’obiettivo consiste piuttosto nell’integrare le innovazioni man mano che appaiono, garantendo al contempo la coerenza e la governance dei dati.
Il testo mette in evidenza il routing automatico dei modelli, che consiste nell’indirizzare ogni compito verso il modello più adatto secondo criteri quali le prestazioni, il costo o la complessità. Questo approccio permette di utilizzare l’IA in modo più efficiente, senza ricorrere sistematicamente al modello più potente per ogni attività.
Anche i criteri di successo devono cambiare. Il numero di richieste o di token, unità di testo elaborate da un modello, misura l’utilizzo, ma non dice nulla sul valore creato. La domanda da porsi è questa: l’IA permette di prendere decisioni migliori, migliorare un prodotto, rafforzare la relazione con il cliente, ottimizzare le operazioni o creare nuove opportunità di crescita?
« Per lungo tempo abbiamo pensato che la competizione nell’intelligenza artificiale si sarebbe giocata tra i modelli. La realtà è però che l’intelligenza si sta gradualmente banalizzando. » La creazione di valore si sposta quindi verso i dati aziendali e la capacità di sfruttarli per fornire all’IA il contesto di cui ha bisogno.
