O’Reilly ha pubblicato i risultati di un’indagine globale condotta su oltre 2.800 professionisti della tecnologia sulle realtà dell’IA generativa in azienda dal titolo Generative AI in the Enterprise. Il report esplora le modalità di utilizzo dell’IA generativa da parte delle aziende, i colli di bottiglia che ne frenano l’adozione e le lacune in termini di competenze che dovrebbero essere affrontate per far progredire queste tecnologie.

“Come rivela questo report, l‘IA generativa è la porta d’accesso a una nuova era di opportunità per le aziende, ma siamo ben lontani dal raggiungere l’apice delle potenzialità dell’IA generativa e le aziende hanno ancora tempo per investire nello sviluppo delle competenze critiche necessarie per essere all’avanguardia nella rivoluzione dell’IA” ha dichiarato Mary Treseler, Chief Content Officer di O’Reilly.

L’IA generativa ha registrato un’adozione più rapida di qualsiasi altra tecnologia nella storia recente. Due terzi (67%) degli intervistati dichiarano che le loro aziende stanno attualmente utilizzando l’IA generativa e più di un terzo di questo gruppo (38%) dichiara che le loro aziende lavorano con l’IA da meno di un anno.

Sebbene alcuni analisti tra cui Gartner abbiano affermato che l’IA potrebbe essere al culmine del suo ciclo di diffusione, i risultati dell’indagine di O’Reilly suggeriscono che c’è ancora molto spazio in cui operare. Con l’evoluzione della tecnologia dell’IA generativa, l’addestramento dei modelli e lo sviluppo di applicazioni complesse sulla base di questi modelli sta diventando più semplice e molti modelli open source, utilizzati dal 16% degli intervistati, richiedono meno risorse per essere eseguiti.

Ad alimentare la corsa all’adozione, sono anche le generazioni di strumenti rilasciati nell’arco di un solo anno. I tool che automatizzano le richieste complesse, quelli che consentono di archiviare e indicizzare le richieste per riutilizzarle e i database vettoriali per il recupero dei documenti sono sempre più diffusi, contribuendo a rendere l’IA generativa alla portata di un maggior numero di organizzazioni.

chip ia

Barriere e rischi

Nonostante l’adozione diffusa dell’IA generativa, molte aziende sono ancora agli inizi. Sebbene il 18% degli intervistati abbia dichiarato di avere applicazioni in produzione, le imprese che vogliono implementare queste tecnologie si trovano ancora di fronte a diversi ostacoli. Il primo citato dagli intervistati è l’identificazione di casi d’uso appropriati (53%), mentre il secondo è una combinazione di questioni legali, rischi e conformità (38%).

L’accelerazione dell’integrazione dell’IA generativa ha anche creato una domanda di operatori tecnologici con le competenze necessarie per portare avanti gli sforzi, con la programmazione dell’IA (66%), l’analisi dei dati (59%) e le operazioni per l’IA/ML (54%) come competenze più richieste. Anche l’alfabetizzazione generale sull’IA (52%) è fondamentale, come gli utenti hanno imparato quando si sono trovati di fronte alle allucinazioni che gli strumenti di IA generativa a volte manifestano. Per quanto riguarda i rischi, le prime cinque risposte agli intervistati sono state: risultati inaspettati (49%), vulnerabilità della sicurezza (48%), sicurezza e affidabilità (46%), correttezza, parzialità ed etica (46%) e privacy (46%).

L’IA generativa in azione

Il report ha anche rilevato che il 54% degli utenti di IA ritiene che gli strumenti di IA generativa porteranno a una maggiore produttività complessiva, mentre solo il 4% punta a una riduzione del numero di persone. Per quanto riguarda gli use case, l’indagine ha rilevato che l’applicazione più comune è la programmazione (77%), con l’utilizzo di strumenti come GitHub Copilot o ChatGPT. L’analisi dei dati (70%) e le applicazioni rivolte ai clienti (65%) completano i primi tre casi di utilizzo dell’IA generativa in azienda, con ulteriori cenni all’aiuto della tecnologia nella generazione di marketing (47%).

Altri risultati chiave emersi dalla ricerca:

  • A testimonianza dei primi stadi di adozione nelle aziende, il 34% si trova nella fase di proof-of-concept dell’IA generativa. Un altro 14% è in fase di sviluppo del prodotto, mentre il 10% sta costruendo dei modelli. Un notevole 18% dichiara di avere già applicazioni di IA in produzione.
  • Tra gli intervistati, il 64% è passato dall’utilizzo di IA generativa preconfezionata allo sviluppo di applicazioni personalizzate, il che rappresenta un notevole passo avanti che richiede investimenti in persone, infrastrutture e competenze.
  • Sebbene non sorprenda che il 23% degli intervistati utilizzi uno dei modelli GPT, il 16% riferisce che le proprie aziende stanno costruendo su modelli open source, a dimostrazione di un mondo vitale e attivo al di là del GPT. LLaMA e Llama 2 (2,4%) e Google Bard (1%) sono i modelli meno utilizzati.