Intelligenza artificiale: echi di scoperte tecnologiche del passato
Analizza il futuro dell'intelligenza artificiale traendo insegnamenti dalle scoperte tecnologiche del passato. La storia si ripete? Scopri schemi nascosti ed evita gli errori.
Le cose più importanti che devi sapere
- Le organizzazioni devono considerare la sicurezza informatica e la governance dell'IA come discipline operative fondamentali, non come progetti secondari, per comprendere i dati, le autorizzazioni di sistema e come manipolarli.
- Investite nelle reali capacità dell'intelligenza artificiale, nelle infrastrutture dati, nelle persone e nei flussi di lavoro, piuttosto che scommettere sulle promesse del marketing o sul fornitore o modello che sta facendo più rumore.
- Adotta un approccio sperimentale e disciplinato all'intelligenza artificiale, considerandola come un insieme di scommesse difensive, esplorative e scettiche, piuttosto che discutere se sia sopravvalutata o meno.
Nel suo ultimo Rapporto sulla stabilità finanziaria, la Banca d'Inghilterra ha avvertito che un crollo nel settore dell'intelligenza artificiale potrebbe spingere il Regno Unito in recessione. Il rapporto afferma che "una correzione dei prezzi delle azioni delle aziende di IA, determinata da un cambiamento nella produttività e nella redditività delle imprese tecnologiche, potrebbe causare un calo del 2.2% del PIL del Regno Unito".
Questo dovrebbe servire da monito per le aziende di tutto il mondo.
I rischi dell'intelligenza artificiale si estendono ben oltre la Silicon Valley. Eppure, mentre i leader si preparano a ciò che verrà, molti continuano a porsi le domande sbagliate.
L'intelligenza artificiale è una realtà o solo una moda passeggera?
Gli ultimi trent'anni di tecnologia avrebbero dovuto insegnarci che la risposta potrebbe essere entrambe.
L'ultima crisi tecnologica del ventesimo secolo
Il problema del Millennium Bug (Y2K) rappresentava un rischio tecnico reale, ma a posteriori sembra una reazione eccessiva.
Il Regno Unito ha speso miliardi di sterline per prepararsi al "Millennium Error", con istituzioni impegnate a testare e correggere i sistemi che supportano ogni cosa, dai pagamenti bancari, alle prestazioni assistenziali e ai pagamenti in generale, fino ai viaggi aerei e alla rete nazionale.
Il governo ha istituito l'iniziativa Action 2000 per aiutare le imprese a prepararsi, mentre le banche e i principali fornitori di infrastrutture hanno messo in atto ampi piani di emergenza in vista della scadenza.
Poi passò la mezzanotte, gli aerei rimasero in cielo, i bancomat continuarono a erogare denaro e le luci rimasero accese. Tutta la situazione cominciava a sembrare quasi comica.
Tuttavia, questa apparente calma celava un punto cruciale. La maggior parte delle interruzioni temute sono state probabilmente evitate perché le organizzazioni hanno preso sul serio i rischi e si sono preparate ad affrontarli. La sicurezza informatica si trova ad affrontare lo stesso problema.
Una minaccia che viene neutralizzata con successo può, a posteriori, apparire come una minaccia notevolmente esagerata.
Così non vi sconvolgeremo con la realtà
La bolla delle dot-com ci ha insegnato una lezione diversa. Internet non era un miraggio, ma le valutazioni spesso lo erano. Ad esempio, Boo.com raccolse somme enormi per reinventare il commercio al dettaglio di moda online, salvo poi crollare nel 2000 dopo aver esaurito i fondi. Le aziende con profitti esigui e, in alcuni casi, modelli di business incoerenti, venivano trattate come se fossero al di sopra delle leggi dell'economia.
Poi la bolla è scoppiata, le fortune sono svanite e molti dei cosiddetti pionieri sono scomparsi, ma le idee su cui avevano scommesso sono rimaste. Anzi, scommetto che stai leggendo questo testo online proprio ora.
La forma precede il contenuto.
Le criptovalute ci hanno insegnato una terza lezione. Un linguaggio rivoluzionario può mascherare casi d'uso deboli. Dietro a queste criptovalute c'erano idee tecniche serie, ma il boom complessivo è stato dominato dalla speculazione, dal sostegno di celebrità e dalla strana abitudine di partire da un asset per poi cercarne uno scopo.
Al culmine della mania per gli NFT, il primo NFT del co-fondatore di Twitter Jack Dorsey fu venduto per 2.9 milioni di dollari. Un anno dopo, il suo proprietario tentò di rivenderlo per quasi 48 milioni di dollari, ma le offerte iniziali furono di gran lunga inferiori. La tecnologia non è scomparsa. Ciò che è scomparso è stata la disponibilità del mercato a considerare la scarsità digitale come un valore duraturo.
L'ascesa dell'intelligenza artificiale racchiude elementi di tutte e tre le storie.
Un volto familiare
Come il Millennium Bug (Y2K), l'intelligenza artificiale (IA) presenta rischi che possono sembrare esagerati finché non si concretizzano. Come vi dirà qualsiasi esperto di sicurezza informatica, se si riesce a prevenire il danno peggiore, gli avvertimenti potrebbero in seguito sembrare esagerati. Ma questo non dimostrerà che fossero falsi.
Nel contesto dell'intelligenza artificiale , ciò significa trattare la sicurezza informatica e la governance come discipline operative, non come progetti collaterali per i team di innovazione. Le organizzazioni devono comprendere i dati che alimentano i sistemi di IA, a quali dati questi sistemi possono accedere, quali sono le loro autorizzazioni, come possono essere manipolati e come l'azienda reagirà in caso di malfunzionamento.
Con il boom delle dot-com, l'intelligenza artificiale (IA) è apparsa come una tecnologia davvero versatile, avvolta da una narrativa di investimento esagerata. Può effettivamente scrivere codice, riassumere documenti e automatizzare parti del lavoro professionale. Ma questo non significa che ogni azienda di IA sia redditizia, ogni prodotto di IA sia utile o ogni data center si ripagherà da solo.
Le aziende che trarranno insegnamento da questa esperienza dovrebbero investire in competenze, infrastrutture dati, persone e flussi di lavoro, piuttosto che puntare tutto sul fornitore, modello o prodotto che sta ottenendo i risultati migliori in questo trimestre.
Come le criptovalute, anche l'intelligenza artificiale ha acquisito una propria mitologia. L'espressione "basato sull'IA" è diventata ciò che per un breve periodo è stata "abilitato dalla blockchain": una frase che può significare qualcosa, niente o semplicemente "per favore, dacci un voto più alto".
Nell'adottare l'intelligenza artificiale, i leader aziendali devono ora porsi domande noiose ma essenziali: Quale problema risolve? Chi la utilizza? A quali dati accede? Su quali sistemi può intervenire? Quale autorità le abbiamo conferito? Cosa succede se sbaglia, viene manipolata o diventa indisponibile? E chi ne è responsabile in questi casi?
È proprio questa commistione a rendere così difficile la comprensione del momento attuale. L'argomentazione più semplicistica è che l'intelligenza artificiale sia o una rivoluzione o una bolla. Ma la storia suggerisce una possibilità ben più inquietante: potrebbe essere entrambe le cose.
“I tre spiriti lotteranno dentro di me. Non chiuderò la porta agli insegnamenti che mi impartiscono.”
Spesso i leader aziendali cercano di vincere la discussione sull'opportunità o meno di sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale, quando invece dovrebbero elaborare una strategia in grado di resistere a entrambi gli esiti. La risposta logica all'IA non è né un progetto eccessivamente ambizioso (un'impresa titanica) né un arresto totale (una moratoria), bensì una sperimentazione controllata.
Ciò significa considerare l'IA come un "portafoglio di scommesse" piuttosto che come un semplice slogan di campagna. Alcune di queste scommesse dovrebbero essere difensive, incentrate sulla comprensione di dove l'IA viene effettivamente utilizzata, a quali dati e sistemi può accedere e se l'organizzazione è in grado di reagire quando qualcosa va storto.
Altre scommesse dovrebbero essere di tipo esplorativo, volte a testare dove l'IA può creare valore reale in aree come la programmazione, l'assistenza clienti e la gestione della conoscenza. Alcuni dovrebbero essere intenzionalmente scettici, soprattutto quando gli strumenti sembrano promettenti ma non sono in grado di dimostrare risparmi, risultati migliori o una chiara attribuzione di responsabilità.
Se l'obiettivo è semplicemente quello di avere una strategia di intelligenza artificiale che faccia bella figura in una presentazione al consiglio di amministrazione, abbiamo perso le lezioni degli ultimi 2 anni. Il Millennium Bug, la bolla delle dot-com e le criptovalute ci hanno dimostrato che l'hype e la sostanza non si escludono a vicenda. I rischi reali possono essere amplificati. Le tecnologie rivoluzionarie possono attrarre investimenti irrazionali. E idee potenti possono coesistere con casi d'uso deboli.
L'intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi l'elemento in grado di unire questi tre aspetti. Le aziende che sapranno gestirla al meglio non saranno quelle che avranno previsto il futuro con precisione, ma quelle che si saranno dimostrate pronte ad adattarsi quando la realtà si è manifestata.
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