Nonostante il ROI di qualsiasi progetto di AI rimanga ancora incerto [in inglese], una cosa sta diventando chiara: i CIO spenderanno molto di più per questa tecnologia nei prossimi anni.
La società di ricerca IDC prevede che la spesa mondiale per supportare le strategie di AI raggiungerà i 337 miliardi di dollari nel 2025, per poi superare il raddoppio entro il 2028, raggiungendo i 749 miliardi di dollari.
Non sono molti i Chief Information Officer a essere sorpresi di queste cifre, poiché i leader IT di quasi tutti i settori verticali stanno lanciando dei proof of concept di AI generativa, alcuni dei quali sono già in produzione.
Nate Melby, CIO di Dairyland Power Cooperative, racconta che l’utility del Midwest per la quale lavora ha sfornato modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) [in inglese] che non solo automatizzano la sintesi dei documenti, ma che, per esempio, aiutano anche a gestire le reti elettriche durante le tempeste.
L’azienda di servizi professionali a livello globale Marsh McLennan ha circa 40 applicazioni di intelligenza artificiale in produzione [in inglese], e il CIO Paul Beswick si aspetta che il numero aumenti via via che il guadagno dimostrato in termini di efficienza e la generazione dei profitti conquisteranno i vertici aziendali.
Anche JP Morgan Chase ha effettuato una miriade di investimenti in GenAI nelle sue attività di investimento, oltre che in Chase Travel, nel contact center, nel centro operativo e nell’ufficio servizi delle carte di credito.
“L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia trasformativa e l’attenzione che abbiamo oggi si concentra sull’utilizzo di approcci basati su casi concreti”, afferma il Chief Information Officer di Chase Gill Haus, sottolineando di non temere che il ROI possa deludere le aspettative.
La spesa per l’AI è in aumento
Due terzi (67%) della spesa prevista per l’AI nel 2025 proverranno dalle aziende capaci di incorporare le capacità dell’AI nelle principali operation aziendali, sostiene IDC.
Alcune di esse coglieranno i frutti a portata di mano offerti da fornitori SaaS come Salesforce [in inglese] e ServiceNow [in inglese], mentre altre si dedicheranno alla creazione di un’infrastruttura aziendale per un importante passaggio all’AI.
I grandi investimenti nella GenAI potrebbero rivaleggiare con quelli da destinare al cloud tradizionale, ma questo non significa che i principali fornitori della “nuovola” – che sono tutti anche fornitori di piattaforme AI – ne risentiranno. Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform stanno abilitando una massiccia sperimentazione dell’AI generativa e una distribuzione prevista per il prossimo anno, sottolinea IDC.
I fornitori di cloud offrono alla maggior parte delle imprese il modo meno rischioso per iniziare con l’AI, non richiedendo investimenti iniziali o impegni a lungo termine. Inoltre, offrono i più recenti progressi in materia di AI, sia che si tratti dell’infrastruttura GPU sottostante che delle piattaforme per sviluppatori necessarie per creare applicazioni AI, tiene a precisare Dave McCarthy, vice president dei servizi per le infrastrutture cloud ed edge di IDC, nonché uno degli analisti che hanno condotto la ricerca di cui si è detto in partenza.
“Le aziende scelgono il cloud per l’AI anche per sfruttare l’ecosistema di partnership”, osserva McCarthy. “E i cloud vendor sono diventati lo sportello unico per tutto ciò di cui un’azienda ha bisogno per iniziare con l’AI e scalare con l’aumento della domanda”.
In effetti, i due progressi tecnologici sono completamente simbiotici, rileva McCarthy.
“L’emergere dell’intelligenza artificiale, e in particolare della sua variante generativa, amplifica ulteriormente il potenziale del cloud computing, consentendo alle impresei di aumentare la produttività e di esplorare modelli di business innovativi”, dichiara.
IDC ha anche intervistato i leader IT sulle loro intenzione di acquisto ed evoluzione per l’AI. Un terzo (34%) prevede di utilizzare le funzionalità AI integrate nelle applicazioni aziendali esistenti, come Microsoft Copilot nella suite Office e Google Gemini in Workspace, indica McCarthy.
“Questo si estende anche ai fornitori SaaS come SAP e Salesforce, che stanno aggiungendo funzionalità AI ai loro prodotti”, aggiunge. “Questo è il modo più semplice per iniziare a trarre vantaggio dall’AI, senza dover disporre delle competenze necessarie per sviluppare modelli e applicazioni propri”.
Secondo IDC, il 53% delle aziende prevede di iniziare con un modello pre-addestrato e di arricchirlo con i dati aziendali. Solo il 13% prevede di costruire un modello da zero.
Indipendentemente dalla strada intrapresa dai CIO, è chiaro che “il genio non tornerà mai nella bottiglia”.
“Nel breve termine, la maggior parte delle aziende si concentra sui casi d’uso dell’automazione e della produttività, che possono essere implementati senza modificare radicalmente i processi aziendali”, prosegue McCarthy. “Tuttavia, i casi d’uso di maggior valore implicano nuovi modelli di business, che richiedono un cambiamento organizzativo diffuso”.
Stephen Crowley, consulente senior di S&L Ventures ed ex CIO per le soluzioni tecnologiche globali di Covetrus, vede un futuro ancora un po’ lontano.
“Costruire le fondamenta è diverso dal passare alla produzione con le applicazioni AI. Credo che ci vorrà più tempo”, prevede. “Tuttavia, verranno affrontate enormi spese per acquisire le capacità fondamentali e coloro che le forniscono queste capacità, come i provider di cloud, faranno molto, molto bene”.
Basi solide, buona governance
Beswick di Marsh McLennan è consapevole che l’azienda per la quale lavora continuerà ad abbracciare in modo aggressivo la GenAI per andare oltre le applicazioni di base e automatizzare i processi aziendali interni.
“Sta spostando la frontiera dell’automazione e molte di queste opportunità valgono migliaia e talvolta milioni di dollari”, afferma, aggiungendo che la costruzione di una piattaforma e l’utilizzo di modelli basati su OpenAI hanno permesso a Marsh McLennan di mettere al lavoro l’AI generativa in modo molto meno costoso di quanto molti pensino.
“Il fatto è che l’intelligenza artificiale è davvero economica, se la si fa bene”, riconosce Beswick. “Si tratta solo di stare al passo con la velocità di movimento della tecnologia, mettendo costantemente in discussione i presupposti di ciò che si è costruito finora”.
Per il global risk advisor e broker assicurativo, ciò include casi d’uso per la redazione di e-mail e documenti, per la codifica, la traduzione e la ricerca di clienti. Beswick stima che siano state risparmiate circa un milione di ore grazie a queste e ad altre innovazioni di GenAI sviluppate in casa, tra cui i sistemi per estrarre gli schemi di dati, i generatori di prime bozze RFP e i modelli che analizzano centinaia di migliaia di data point, utilizzando il linguaggio naturale su larga scala.
“Abbiamo costruito il tutto in modo che i modelli siano intercambiabili, e valuteremo costantemente quali utilizzare in base alla performance dei prezzi, ma anche a quello che ci sembra il profilo di rischio più adeguato”, dice Beswick, il cui team ha anche costruito una piattaforma di sicurezza e di governance che funge da base per lo sviluppo dell’AI dell’azienda. L’azienda ha anche creato un’academy incentrata sull’intelligenza artificiale per formare tutti i suoi dipendenti.
“Prevediamo di utilizzare i modelli di Amazon e Google e possibilmente di altri, come parte del mix, nel corso del prossimo anno. Pensiamo che ci sia molto valore anche nei modelli linguistici di piccole dimensioni che vengono messi a punto per casi d’uso specifici”, riflette.
I CIO, come Beswick, stanno anche formando comitati interni per l’intelligenza artificiale stabilendo regole di governance [in inglese] progettate per evitare danni alla loro azienda e per garantire che la “shadow AI” non controllata sia mantenuta ai minimi termini [in inglese].
Haus di Chase, per esempio, è fermamente convinto che l’intensa mole di lavoro attualmente investita per correggere le hallucination della GenIA e per istituire barriere di protezione e di governance sarà sostanzialmente ripagata nel tempo.
Anche i rischi di esporre accidentalmente dati aziendali sensibili o di progettare modelli di intelligenza artificiale generativa che si allontanano dagli obiettivi previsti sono al centro dell’attenzione di Melby di Dairyland Power, che sta collaborando con un partner Microsoft per distribuire, in modo sicuro, le funzionalità di Copilot e Azure OpenAI ai dipendenti.
“I Chief Information Officer devono essere consapevoli del cambiamento delle maree in questo spazio e valutare gli investimenti per allinearsi alla tolleranza del rischio della loro azienda”, conclude Melby. “Diventa una conversazione tra costi e benefici, dove ci possono essere enormi vantaggi se l’azienda è disposta ad adattarsi man mano che si stabilisce una maggiore governance”.
