Secondo Gartner, entro il 2026 oltre il 30% dell’aumento della domanda di API deriverà dall’IA generativa (GenAI) e dagli strumenti che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). “Con i fornitori di servizi tecnologici (TSP) in testa all’adozione della GenAI, ci sarà un considerevole aumento della domanda di API per gli LLM e le soluzioni e GenAI-enabled, dovuto al fatto che i TSP aiutano i clienti aziendali ad avanzare nel loro percorso. Ciò significa che i TSP dovranno muoversi più rapidamente che mai per soddisfare la domanda” ha dichiarato Adrian Lee, VP Analyst di Gartner.

Un’indagine di Gartner condotta tra ottobre e dicembre 2023 su 459 TSP ha rilevato che l’83% degli intervistati ha già implementato (o lo sta facendo) l’IA generativa all’interno delle proprie organizzazioni. “I clienti aziendali devono determinare le modalità ottimali per aggiungere GenAI alle loro offerte, ad esempio utilizzando API di terze parti o opzioni di modelli open-source. I fornitori di servizi tecnologici, che sono alla guida dell’iniziativa, rappresentano un collegamento naturale tra questi clienti aziendali e le loro esigenze di soluzioni abilitate alla GenAI”.

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L’indagine ha inoltre rilevato che la metà dei provider di servizi tecnologici effettuerà cambiamenti strategici per estendere la propria offerta di prodotti/servizi principali e realizzare un prodotto completo o una soluzione di servizi end-to-end. In quest’ottica, Gartner prevede che entro il 2026 oltre l’80% dei fornitori indipendenti di software avrà incorporato funzionalità GenAI nelle proprie applicazioni aziendali, rispetto a meno del 5% attuale.

Durante l’intero ciclo di vita del prodotto, i TSP devono comprendere i limiti, i rischi e le spese generali prima di incorporare le funzionalità GenAI nei prodotti e nei servizi. A tal fine, secondo Gartner, devono:

  • Documentare il caso d’uso e definire chiaramente il valore che gli utenti potranno sperimentare avendo la GenAI come parte del prodotto
  • Determinare i modi ottimali in cui la GenAI può essere aggiunta alle offerte (ad esempio utilizzando API di terze parti o opzioni di modelli open-source) e considerare come i costi delle nuove funzionalità possano influenzare le decisioni sui prezzi
  • Affrontare l’esperienza di richiesta degli utenti creando ottimizzazioni per evitare attriti causati da curve di apprendimento ripide
  • Esaminare i diversi rischi specifici del caso d’uso (l’imprecisione dei risultati, la privacy dei dati, la sicurezza delle conversazioni, la violazione della proprietà intellettuale), aggiungendo al prodotto dei “guardrail” specifici per ogni rischio