L’Intelligenza Artificiale ha un grande potenziale trasformativo, perché implica un profondo cambiamento dei processi aziendali e delle competenze professionali. L’IA non solo è in grado di automatizzare compiti ripetitivi, ma anche di rivoluzionare interi settori: migliorando l’efficienza operativa, creando nuovi modelli di business e aprendo la strada a innovazioni che prima erano impensabili.

Investire nell’IA significa investire sul futuro delle imprese e della società, ma è fondamentale essere consapevoli che si tratta di un impegno a lungo termine, che comporta visione strategica e soprattutto molta pazienza. Scopriamo insieme perché.

Che cos’è e come può essere usata l’IA

L’Intelligenza Artificiale rappresenta un insieme di soluzioni tecnologiche avanzate che includono l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, i modelli linguistici di grandi dimensioni e l‘apprendimento profondo attraverso le cosiddette “reti neurali”. Queste tecnologie permettono ai computer di eseguire compiti complessi come l’interpretazione del linguaggio e il riconoscimento di immagini, per i quali normalmente useremmo la nostra intelligenza e competenza.

L’IA può trovare applicazione in diversi settori come la sanità, l’Internet of Things (IoT), il fintech e l’insurtech, fino alla privacy e alla sicurezza informatica. Nel 2023, il 55% delle aziende globali ha adottato l’IA in almeno un’area di business, registrando un aumento rispetto al 50% di impiego del 2022 e al 20% del 2017. In particolare, le imprese stanno utilizzando l’IA per lo sviluppo di prodotti e servizi, per il marketing, per le vendite e per le operazioni di servizio, con una penetrazione del 25% in quasi tutti i settori economici.

I numeri dell’IA

Il mercato mondiale dell’IA sta crescendo rapidamente. Secondo le stime di Statista, si prevede continuerà a farlo fino a toccare 826,7 miliardi di dollari entro il 2030. Questo implica un tasso di crescita medio annuo (CAGR) del 28,46% nel periodo 2024-2030, principalmente trainato dalle applicazioni di machine learning, che rappresentano circa il 50% del mercato IA globale. Gli Stati Uniti dominano il mercato mondiale con una quota del 28%, seguiti dalla Cina (19%) e dal Giappone (5%). In Europa, la Germania guida con una quota del 4%, seguita dalla Francia (3%) e dall’Italia (2%).

In base al recente rapporto Global Technology Report 2024 di Bain & Company, il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale raggiungerà un valore compreso tra i 780 e i 990 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso medio di crescita annuo tra il 40% e il 55%.

Sul fronte degli investimenti, nel 2023 gli Stati Uniti si sono riconfermati come il leader globale per investimenti privati nell’IA, con un totale di 67,2 miliardi di dollari, superando di gran lunga sia la Cina (8,7 volte di più) sia il Regno Unito (17,8 volte di più). I primi tre Paesi UE presenti in classifica (Germania, Svezia e Francia) hanno, invece, riportato un valore complessivo di poco superiore a quanto registrato solo dal Regno Unito (5,50 miliardi di dollari circa).

Impatti sul lungo periodo

Le capacità dell’IA offrono grandi opportunità e sfide per le imprese, le pubbliche amministrazioni e, in generale, per la vita quotidiana delle persone, influenzando processi e decisioni in modo sempre più profondo.

Questi benefici, però, non si realizzano immediatamente. Come per tutte le innovazioni, anche il percorso di adozione dell’Intelligenza Artificiale si sviluppa sul lungo periodo, attraversando diverse fasi che possono protrarsi per diversi anni. Un’informazione fondamentale per chi decide di investire in questo settore, è che deve mettere in conto di doversi assumere un impegno a lungo termine per riuscire ad affrontare le diverse sfide nelle fasi di hype, disillusione e adozione di questa nuova tecnologia.

L’Hype Cycle

Che cosa intendiamo per “hype, disillusione e adozione”? Prendiamo in prestito l’Hype Cycle sviluppato dall’azienda di consulenza Gartner per capirlo meglio. L’Hype Cycle è un modello previsionale che rappresenta graficamente il ciclo di vita di una tecnologia, dalla sua nascita alla sua adozione stabile.

Prevede 5 fasi, ciascuna delle quali può durare anche diversi anni:

1. Technology Trigger: corrisponde al lancio della tecnologia, quando viene sviluppata e brevettata ed è conosciuta solo da un gruppo ristretto di persone
2. Peak of Inflated Expectations: questa è la fase del “picco delle aspettative esagerate”. La tecnologia viene presentata al pubblico e genera un notevole entusiasmo iniziale che produce un “effetto hype”. È il momento in cui si crea un’attesa molto elevata sulle sue possibili prestazioni. Le promesse di automazione avanzata, di miglioramento dell’efficienza e di nuove opportunità di business attirano l’attenzione degli investitori e delle aziende.
3. Trough of Disillusionment. Attenzione, però: dopo l’iniziale fase di entusiasmo, si scende nella cosiddetta “valle della disillusione”. È il momento in cui sfide e limiti diventano più evidenti. Le aspettative, spesso irreali, della fase precedente si scontrano con la realtà, incontrando degli ostacoli che possono rendere più difficile l’applicazione e l’implementazione della tecnologia. È una fase naturale nel percorso di adozione di qualsiasi tecnologia, che però potrebbe generare impazienza e frustrazione in chi ha deciso di investire.
4. Slope of Enlightenment: dopo la fase calante, inizia la “salita dell’illuminazione”, caratterizzata da una maggiore consapevolezza delle limitazioni e delle reali potenzialità di utilizzo di una determinata tecnologia. Le prestazioni migliorano, i costi si riducono e si inizia a comprendere il reale valore della tecnologia.
5. Plateau of Productivity: infine, arriviamo all’ “altopiano della produttività”. Quando, cioè, la nuova tecnologia funziona ed è perfettamente integrata nella vita quotidiana.

A che punto siamo

Qui c’è la curva di Gartner che rappresenta l’Hype Cycle AI 2024. Il grafico indica a quale punto del loro percorso si trovano le diverse tecnologie IA finora scoperte e lanciate sul mercato.

La maggior parte si trova nella fase in cui le aspettative sono ancora alte, ma alcune (come l’IA generativa, ad esempio) stanno scendendo progressivamente nella valle della disillusione. I simboli grafici, come indicato nella didascalia, indicano invece tra quanto, in base alle previsioni di Gartner, le singole tecnologie potrebbero essere adottate in modo stabile.
Come per ogni previsione, anche in questo caso è importante ricordare che si basano su analisi e valutazioni molto profonde e complesse, ma che si tratta comunque di proiezioni basate sulla probabilità, non di certezze assolute. Possiamo quindi considerare questo grafico come un ottimo strumento per orientarci in un settore che si trova ancora nel pieno della propria “fase giovanile” e, di conseguenza, deve ancora capire con esattezza che cosa “farà da grande” e, soprattutto, “come” lo farà.