Microsoft Ignite

AI generativa, il faticoso viaggio verso il business case



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Allo storico evento Ignite – dopo anni tornato in Italia – Microsoft fa capire bene in che fase siamo nell’uso dell’IA generativa per le aziende. Ora è la fase di costruzione dei blocchi fondativi e dei primi casi reali impattanti. E Microsoft sembra confermarsi pioniera del momento storico, che richiede però tempi giusti e non…

Pubblicato il 26 mar 2024

Alessandro Longo

Direttore agendadigitale.eu



Ignite-2023-immagine

“Dove ci porterà l’AI generativa? Verso qualcosa che dovremo costruire assieme”. Così chiude il suo intervento Matteo Mille (chief marketing and operations officer) di Microsoft all’evento Ignite il 26 marzo (la più importante conferenza di Microsoft dedicata a Technical Decision Maker e Professionisti del settore IT, dopo tanti anni tornata in Italia). Ed è una frase che ben riflette la tonalità di questo momento storico.

BeConnected day + CollabDays in diretta da Microsoft Ignite Italia 2024

Ia generativa, in che fase siamo: i punti fermi

Una fase strana, in cui tutti parlano moltissimo di intelligenza generativa, volano miliardi di dollari in investimenti, ma ancora non è chiaro come usarla per migliorare le nostre vite o più banalmente la redditività di un’azienda.

La sensazione, che si ricava da questo Ignite a cui Agendadigitale.eu ha partecipato è che siamo sì “ancora gli inizi” (di nuovo Mille), ma anche si stanno costruendo i blocchi fondativi dei primi veri e concreti utilizzi dell’IA generativa. Ossia i primi usi trasformativi del modo di lavorare, andando oltre la fase di curiosità e di sporadici utilizzi (ancora non sistematici).

Microsoft ha mostrato proprio questi “blocchi fondativi” in costruzione: nuove partnership (Nvidia, Amd) e suoi investimenti diretti per migliorare le fondamenta infrastrutturali (Cpu, Gpu ottimizzate per la sua ai generativa); partnership anche per arricchire l’offerta sul suo cloud Azure con tanti più modelli possibile (dopo OpenAi, quella con la francese Mistral AI). Questo arricchimento riguarda anche il livello applicativo: stanno nascendo Copilot per diverse funzioni aziendali (sales, marketing, finanza…) e per la sicurezza (da aprile Copilot for Security).

“E’ la prima volta che Microsoft crea software ad hoc per diverse funzioni”, dice Vincenzo Esposito, ceo Microsoft Italia. Ed è anche la prima volta che Microsoft disegna una cpu.

Le partnership dimostrano inoltre che nessuna azienda, nemmeno le più grandi big tech e quelle più avanti nell’IA generativa, ha ora tutti i building block alla base dell’IA generativa.

Tutti segni, anche questi, di come l’IA generativa apre una nuova era, costringendo – anche un padre dell’informatica come Microsoft – a trasformarsi. E Microsoft, grazie alla partnership miliardaria con OpenAI, è considerata pioniera nel campo.

Ma se stiamo costruendo ora le fondamenta, è anche segno che è appena cominciato il faticoso cammino per la trasformazione reale delle aziende. I precedenti cicli tecnologici (computer, internet) indicano che servono circa dieci anni perché un’innovazione cambi il tessuto industriale.

I casi aziendali anche in Italia

Con l’AI generativa siamo nella fase dei primi casi, anche in Italia. “Siamo tra i pochi, forse i soli, che possiamo citare casi reali di aziende che usano l’IA generativa”, dice Esposito. Nelle slide si legge 292 progetti, i nomi di Iveco, Saipem, A2a, Tinexta, Cnh, Maire e Siae.

“Alcuni sono carini ma non impattanti, altri lo sono e su questi ora ci si sta concentrando”, dice Esposito, senza entrare nel dettaglio.

Ecco: siamo in questa fase di scoperta ed estensione dei casi davvero impattanti, come già scritto su Agendadigitale.eu.

Boston Consulting Group conferma che serviranno due anni per uscire da fase di hype a quella della concretezza.

Il potenziale c’è, dicono vari studi. Per Ambrosetti (2023), in uno studio in collaborazione con Microsoft e citato all’Ignite, ne può venire una liberazione di 5,7 miliardi di ore l’anno in Italia. McKinsey stima automazione del 30 per cento delle ore lavorate negli Usa nel 2030, invece.

I vantaggi e le sfide

“Le ore liberate aiuteranno a fare cose che finora le aziende non riuscivano a fare. Penso ad aziende ricche di dati e che conoscono bene i propri clienti, come nel mercato fashion, dove con l’IA e quei dati si potranno fare migliori campagne di marketing e offerte commerciali”, dice Esposito. Al tempo stesso, le società di analisi come Bcg e McKinsey ricordano che tra i fattori di attrito all’adozione c’è la poca strutturazione di questi dati nelle aziende e la scarsità di competenze specifiche. E in generale, come si diceva, la difficoltà di capire cosa funziona bene con l’IA nel business e come cambiare i processi per cogliere quei vantaggi.

Chi vende questa tecnologia non ha difficoltà ad ammetterlo. “Con il cloud le aziende possono testare l’IA per capire quali business case funzionano, prima di scalare, senza bisogno di grossi investimenti iniziali”, dice Esposito.

Sembrerebbe però che almeno in ambito aziendale i vantaggi economici dell’IA gen siano più chiari. In ambito consumer – dove pure è nata l’AI generativa 18 mesi fa con ChatGpt – il business case è meno chiaro, come ha scritto qualche giorno fa Bloomberg; citando, a conferma, ora la nascita di un team di lavoro dedicato all’IA consumer in Microsoft con a capo Mustafa Suleyman, preso da Google Deepmind. O gli accordi in corso per l’arrivo dell’AI di Google sugli iPhone di Apple, un po’ come è già avvenuto per quella di Microsoft sui nuovi smartphone Samsung (Galaxy S24 e a breve anche gli S23); per scrivere messaggi o ritoccare foto con pochi clic grazie all’IA. Aiuterà a vendere più smartphone, un mercato ormai piatto da anni per vendite, ossia a convincere gli utenti ad anticipare i cicli di acquisto? Chissà.

I prossimi passi

Sarà molto interessante vedere nei prossimi mesi quali casi aziendali emergono, anche in Italia, e quali best practice.

Agendadigitale.eu seguirà molto da vicino questa trasformazione. Senza mai dimenticare il punto vero: se da una parte è importante per le aziende e il Paese cogliere al più presto i modi giusti per adottare l’IA generativa, dall’altra non è possibile affrettare i tempi oltre il dovuto. Le trasformazioni importanti, com’è stato per internet e ora, forse, per l’IA, richiedono non tempi rapidi di adozione ma tempi “giusti”. Quelli che servono per sfruttare bene i vantaggi – evitando di cadere nell’hype – e per gestirne gli effetti (anche quelli sociali ed “etici”, che pure Microsoft evidenzia con il suo approccio chiamato “Responsibile IA” e una mano, e obblighi, la dà anche l’AI Act).

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