Previsioni sull’intelligenza artificiale nel 2023

Lo scorso anno, abbiamo assistito a numerose innovazioni legate al mondo dell’AI. Cosa ci riserva l’intelligenza artificiale per il 2023?

Gli avanzamenti nel campo dell’intelligenza artificiale procedono a passo spedito. Molti sono stati i nuovi strumenti e le applicazioni emergenti che hanno caratterizzato lo scorso anno e tutto lascia pensare che il 2023 non sarà da meno. 

L’intelligenza artificiale sempre più presente

Nel corso del 2023, l’intelligenza artificiale potrebbe essere adottata molto più largamente. Dai classici assistenti vocali e algoritmi di raccomandazione, si passerà sempre di più a un sistema di business basato su modelli di AI e servizi di automazione.  

Se per alcuni questi sistemi rappresentano una minaccia all’occupazione, per numerose aziende e professionisti, l’intelligenza artificiale è un’alleata. Uno strumento fondamentale per permettere ai lavoratori umani di focalizzarsi principalmente su mansioni non eseguibili da una macchina, evitando così di soffermarsi su compiti meccanici e ripetitivi. 

In particolare, l’AI sarà utilizzata sempre di più per determinate funzioni. 

• L’ottimizzazione della catena produttiva: i vincoli di produzione, la complessità della gestione della supply chain e la crescente inflazione porteranno le imprese ad adottare sistemi di AI che permettano, tra le altre cose, la riduzione dei costi e l’aumento della puntualità delle consegne. 
• L’efficientamento energetico: l’intelligenza artificiale potrà ottimizzare la produzione e permettere la manutenzione preventiva degli impianti. Si tratta anche di risparmi rilevanti, tra il 10 e il 20%. Questi saranno resi possibili grazie all’ottimizzazione dei BEMS (Building energy management systems) e a una crescita del risparmio attraverso un’efficiente pianificazione delle fasi produttive. 
• Forecasting: l’AI permette anche di prendere decisioni strategiche più affidabili. Le previsioni dell’intelligenza artificiale riguarderanno diversi aspetti, dalla pianificazione aziendale al budgeting, fino alla gestione del magazzino e degli investimenti. Gli strumenti più avanzati di forecasting attualmente disponibili sul mercato consentono di migliorare le capacità predittive di un’azienda fino al 60%.

Diverse aree applicative dell’intelligenza artificiale nel 2023

Nel 2023, è presumibile che l’AI diventi sempre più importante nell’assistenza sanitaria, soprattutto in Europa, dove c’è una carenza di personale. Durante la pandemia, per esempio, i chatbot sono stati utilizzati per diagnosticare i sintomi di diverse malattie e in futuro l’AI potrà aiutare a indirizzare i pazienti verso determinati medici specialisti dopo aver effettuato una diagnosi iniziale. 

Anche nei viaggi, l’intelligenza artificiale sarà sempre più presente, soprattutto sotto forma di assistenti automatizzati. Strumenti che aiuteranno a rendere l’esperienza di viaggio più fluida, dall’arrivo in aeroporto all’imbarco, dalla prenotazione di un taxi fino al check-in in hotel. Gli assistenti potrebbero anche fornire informazioni sui migliori ristoranti della zona. 

Inoltre, una parte della popolazione potrebbe iniziare a utilizzare quotidianamente automobili senza guidatore. Perché questo avvenga nel nostro e in altri Paesi, però, è necessario che la legislazione proceda di pari passo con l’evoluzione tecnologica. 

GPT-4 di OpenAI

All’inizio di quest’anno, dovrebbe essere rilasciato GPT-4, una versione aggiornata di GPT-3 e 3.5. Si prevede un grande miglioramento in termini di prestazioni, ma il nuovo sistema non sarà molto più grande del suo predecessore.  

In uno studio pubblicato di recente, i ricercatori di DeepMind hanno infatti determinato che i modelli di linguaggio attualmente disponibili sono in realtà più grandi di quanto dovrebbero essere. Per un funzionamento ottimale, questi dovrebbero avere meno parametri, ma essere addestrati con training dataset più estesi.  

Mediamente, la maggior parte dei principali modelli di linguaggio attualmente disponibili è stata addestrata su circa 300 miliardi di token. A GPT-4, invece, potrebbe essere sottoposto un set di dati più esteso, potenzialmente comprensivo di 10 trilioni di token. Inoltre, è possibile che GPT-4 sia multimodale, ossia in grado di elaborare immagini, video e altri generi di dati. È però più probabile che si tratti ancora di un modello esclusivamente testuale, ma molto più avanzato. In particolare, potrebbe dimostrare grandi avanzamenti nelle sue prestazioni di memoria (la capacità di conservare e fare riferimento a informazioni da conversazioni precedenti) e nella sua capacità di sintesi. 

L’evoluzione di Search

La funzione di ricerca online è il principale mezzo attraverso cui navighiamo sul web e accediamo alle informazioni digitali. Si tratta di una modalità di ricerca che prevede l’inserimento di un input testuale e che produce risultati di ricerca ‘statici’ (un elenco di link tra cui scegliere). 

Con l’evoluzione dei grandi modelli di linguaggio e la nascita di ChatGPT, è nata anche una nuova concezione della ricerca che prevede un approccio conversazionale. Si tratta di un’idea promettente, ma gli attuali modelli non risultano totalmente accurati e affidabili. Superato questo scoglio, l’adozione di simili sistemi potrà rivoluzionare il modo di fare ricerche online. 

Ma questa rivoluzione non riguarda solo il web. A trarre beneficio da questo genere di innovazione sono anche le aziende. Gli ultimi sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale permettono infatti di pensare a un futuro in cui la ricerca interna di dati aziendali sarà multimodale. 

La robotica

In un mondo creato a misura di essere umano, sviluppare robot umanoidi risulta essere la soluzione migliore per integrare la tecnologia nella nostra vita quotidiana. Lo sa bene Tesla, che, quest’anno, ha annunciato il lancio di Optimus, un robot che lo stesso Elon Musk pensa diventerà la maggiore fonte di reddito dell’azienda, ancor più dei suoi veicoli elettrici. 

Nel 2023, numerose aziende saranno dunque attive in questo campo. Non è difficile immaginare che grandi organizzazioni di ricerca, come DeepMind e Google Brain, possano concentrarsi, tra le altre cose, sullo sviluppo di foundation models per la robotica. Sistemi di questo genere potrebbero essere addestrati su grandissime moli di dati rilevati attraverso diverse modalità sensoristiche. Ciò al fine di dotare l’intelligenza artificiale di una ‘reale’ comprensione delle leggi della fisica. Un modello poi concretizzabile e utilizzabile in svariati ambiti.

I nuovi trend tecnologici

In generale, gli sviluppatori puntano a realizzare modelli di intelligenza artificiale efficienti. Ossia che permettano di svolgere una molteplicità di compiti, che siano adattabili e che rendano più semplici diversi processi.  

Nel 2023, in continuità con le tendenze dello scorso anno, l’intelligenza artificiale cui si aspirerà potrebbe avere tre principali caratteristiche. 

• AI componibile: al fine di rendere l’AI più flessibile, si punterà sulla componibilità. Si preferiranno dunque soluzioni di intelligenza artificiale che possano essere composte da ‘pezzi’ già disponibili. Ciò permette una minore manutenzione, tempi corti di sviluppo e costi e rischi contenuti. 
• AI affidabile: se un sistema è affidabile e duraturo, questo permette di generare valore reale e continuativo e di prendere decisioni efficaci. 
• AI data-centrica: come anticipato sopra, il focus degli sviluppatori sta traslando più sui dati di training che sugli algoritmi. Dati corretti, abbondanti e privi di bias garantiscono una migliore accuratezza ed efficienza dei modelli.