Indubbiamente, il 2023 è stato un anno rivoluzionario per l’intelligenza artificiale. E non dovrebbe sorprendere nessuno: “L’anno prossimo, proprio come quest’anno, sarà tutto incentrato sull’intelligenza artificiale”, ha dichiarato John Roese, CTO globale di Dell, in una previsione di fine anno.
Se finora la storia dell’intelligenza artificiale è stata caratterizzata da sperimentazioni stimolanti, “in gran parte solo idee”, la sua evoluzione sta procedendo sette volte più velocemente rispetto alla tecnologia tradizionale. Le aziende si stanno rapidamente spostando dalla teoria alla pratica, e tutto il settore tecnologico sta concentrando gli sforzi sull’adozione aggressiva e accelerata dell’intelligenza artificiale.
“Il prossimo anno segnerà il secondo anno dell’era dell’intelligenza artificiale”, ha aggiunto Roese. “La prima ondata di sistemi di intelligenza artificiale pratici e in produzione inizierà a prendere forma nelle imprese”.
Nel 2024, quando le aziende inizieranno a implementare l’intelligenza artificiale, dovranno adottare una strategia top-down, come sottolineato da Roese.
“Dovrai decidere quali aree sono il vero cuore del tuo business”, ha consigliato. “Ciò che ti rende unico è dove dovresti applicare il lavoro pesante dell’intelligenza artificiale”.
Dell, ad esempio, ha circa 380 idee legate all’intelligenza artificiale in cantiere. Tuttavia, anche per un’azienda di grandi dimensioni, gestirne solo alcune è una sfida. In tal senso, le aziende potrebbero concentrarsi sui primi quattro progetti nella lista, tralasciando quelli che potrebbero essere veramente rivoluzionari.
“Devi imparare a stabilire le priorità”, ha affermato Roese. “Potresti avere diverse buone idee, ma quali sono le più importanti per la tua azienda?”
Nel 2024, passando all’inferenza, le aziende dovranno pianificare e posizionare in modo ottimale l’infrastruttura, ha sottolineato Roese.
“Le persone dovranno iniziare a pensare alla topologia effettiva”, ha affermato. “Il mondo della tecnologia è distribuito, e probabilmente lo sarà anche l’intelligenza artificiale”.
La sicurezza sarà altrettanto cruciale, poiché i cattivi inizieranno a prendere di mira direttamente l’inferenza. Le aziende dovranno considerare come garantire un adeguato livello di sicurezza per tutto il processo.
Inoltre, nel 2024, la discussione economica sull’intelligenza artificiale si sposterà dal costo della formazione al costo del funzionamento, ha previsto Roese. Sebbene la creazione di un modello possa comportare costi elevati, il costo dell’inferenza è basato sull’utilizzo, il tipo di dati, le dimensioni della base utenti e la manutenzione continua.
“In generale, l’intelligenza artificiale diventerà molto più concreta, e ciò avrà conseguenze significative”, ha sottolineato Roese.
È innegabile che i sistemi di intelligenza artificiale siano “enormi” e che sia necessario disporre di “più strumenti, più tecnologia e un ecosistema più ampio” per farli funzionare, ha affermato Roese. Anche se ci sono state preoccupazioni riguardo alla disponibilità e all’approvvigionamento, Roese prevede che nel 2024 ci saranno “abbondanza” di strumenti e modelli.
“Il nostro ecosistema di strumenti e servizi di intelligenza artificiale si sta espandendo, diversificando e ridimensionando”, ha detto Roese. Gli strumenti per la creazione di sistemi stanno migliorando continuamente e si prevede una maggiore varietà di framework di intelligenza artificiale, sia chiusi che open source, come il nuovo progetto Linux Foundation UXL.
Gli sviluppatori avranno anche più opzioni per creare interfacce per “diversi tipi di elaborazione accelerata e framework integrati”, come PyTorch sul lato client e ONYX sul lato infrastruttura.
“L’anno prossimo avremo più opzioni a ogni livello”, ha concluso Roese.
Guardando al futuro, Roese ha sottolineato che l’intelligenza artificiale sarà alimentata anche dalla computazione quantistica. Le sfide nell’ambito dell’IA su larga scala potrebbero essere risolte in modo più efficace utilizzando il calcolo quantistico, in particolare per problemi di ottimizzazione su vasta scala.
Sebbene il quantum computing non sia ancora completamente maturo, Roese prevede che una volta disponibili sistemi quantistici sufficientemente avanzati, avranno un impatto significativo sull’intelligenza artificiale, potendo risolvere problemi altrimenti complessi.
L’intelligenza artificiale del futuro, secondo Roese, sarà distribuita attraverso un’architettura di calcolo ibrida diversificata, inclusa l’infrastruttura quantistica. Sarà un periodo di crescita e cambiamento inarrestabile per l’intelligenza artificiale, e il futuro sembra entusiasmante.