{"id":8070,"date":"2024-07-10T10:00:34","date_gmt":"2024-07-10T08:00:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noooagency.com\/?post_type=noooborders&#038;p=8070"},"modified":"2024-12-12T15:57:34","modified_gmt":"2024-12-12T14:57:34","slug":"sostenibilita-e-rischi-dellintelligenza-artificiale-generativa","status":"publish","type":"noooborders","link":"https:\/\/www.noooagency.com\/noooborders\/sostenibilita-e-rischi-intelligenza-artificiale-generativa\/","title":{"rendered":"Sostenibilit\u00e0 e rischi dell&#8217;Intelligenza Artificiale Generativa"},"content":{"rendered":"\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cosa sono gli Small Language Model e perch\u00e9 preferirli<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Avevamo gi\u00e0 esplorato qualche tempo fa i confini e le sfide tra Intelligenza Artificiale e Umana in <a href=\"https:\/\/www.noooagency.com\/noooborders\/esplorando-il-confine-tra-intelligenza-artificiale-e-umana-intervista-a-fabio-moioli\/\">questa intervista<\/a> a <strong>Fabio Moioli<\/strong>, oggi consulente nella practice Technology di Spencer Stuart e precedentemente Head Consulting &amp; Services di <strong>Microsoft Europa<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-wp-embed is-provider-nooo-agency wp-block-embed-nooo-agency\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"TVSBy3PFLH\"><a href=\"https:\/\/www.noooagency.com\/noooborders\/esplorando-il-confine-tra-intelligenza-artificiale-e-umana-intervista-a-fabio-moioli\/\">Esplorando il Confine tra Intelligenza Artificiale e Umana. Intervista a Fabio Moioli<\/a><\/blockquote><iframe loading=\"lazy\" class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; visibility: hidden;\" title=\"&#8220;Esplorando il Confine tra Intelligenza Artificiale e Umana. Intervista a Fabio Moioli&#8221; &#8212; NOOO Agency\" src=\"https:\/\/www.noooagency.com\/noooborders\/esplorando-il-confine-tra-intelligenza-artificiale-e-umana-intervista-a-fabio-moioli\/embed\/#?secret=wjAS6So2Et#?secret=TVSBy3PFLH\" data-secret=\"TVSBy3PFLH\" width=\"500\" height=\"282\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Ora, ci addentriamo nell&#8217;argomento della Sostenibilit\u00e0 e dei Rischi associati all&#8217;IA Generativa, esaminando perch\u00e9 i <strong>CIO<\/strong> &#8211; <em>Chief Information Officer <\/em>stanno spostando la loro attenzione dai <strong>Large Language Model<\/strong> verso i pi\u00f9 \u201ccontrollabili\u201d e sostenibili <strong>Small Language Model<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Small Language Model <em>vs <\/em>Large Language Model<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Mentre <strong>GPT-4<\/strong> dimostra le sue capacit\u00e0 superando il test di Turing, colossi tecnologici come <strong>Microsoft <\/strong>integrano l&#8217;assistente IA Copilot nei loro prodotti aziendali e <strong>Google<\/strong> lancia l&#8217;app Gemini sui cellulari italiani, i CIO riservano sempre maggiore cautela alla tecnologia dell&#8217;IA generativa, spiegando che essa offre numerosi vantaggi, ma non pu\u00f2 essere adottata senza considerazioni adeguate. <strong>L&#8217;entusiasmo \u00e8 elevato, ma altrettanto alto \u00e8 il rischio di sopravvalutare le sue capacit\u00e0 senza compromettere l&#8217;impatto ambientale e la sicurezza dei dati. <\/strong>La <strong>Gen AI<\/strong>, abbreviazione di <em>Generative Artificial Intelligence<\/em>, si concentra sulla creazione di contenuti originali tramite algoritmi estremamente avanzati. Questi sistemi possono generare testi, immagini, musica e altri dati con una qualit\u00e0 sorprendente, spesso indistinguibile da quella prodotta dagli esseri umani. Nonostante l&#8217;interesse suscitato dalle sue promesse innovative, i rischi elevati legati al consumo energetico e alla sicurezza dei dati fanno riflettere i CIO, e il futuro dell&#8217;adozione aziendale potrebbe non risiedere nei grandi modelli di deep learning, noti come<strong> Large Language Model (LLM), <\/strong>che alimentano prodotti come ChatGPT. All&#8217;orizzonte, infatti, si profilano i modelli linguistici pi\u00f9 piccoli e meno dispendiosi in termini di risorse, i cosiddetti<strong> Small Language Model (SLM), <\/strong>che offrono una soluzione pi\u00f9 sostenibile e gestibile per le imprese.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cautela delle Imprese<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Un recente rapporto di <em>Gartner <\/em>ha rivelato che, nonostante il clamore, la spesa globale delle imprese in tecnologie di IA generativa \u00e8 rimasta modesta. Su un totale di 5.000 miliardi di dollari previsti per gli investimenti IT nel 2024, con un aumento dell&#8217;8% rispetto al 2023, la Gen AI rappresenta solo una piccola parte. Sempre secondo <em>Gartner<\/em>, <strong>l&#8217;investimento in tecnologie di IA generativa \u00e8 circa il 5%, mentre gli investimenti principali continuano a essere guidati dai servizi IT tradizionali, che rappresentano oltre 1.500 miliardi di dollari, con un incremento del 9,7% anno su anno\u200b.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Parallelamente alla cautela delle imprese nell&#8217;adozione dell&#8217;IA generativa, i grandi s<strong>ervice provider<\/strong> <strong>stanno aumentando significativamente la spesa in tecnologie per supportare le infrastrutture necessarie<\/strong>. Secondo un rapporto di <em>Synergy Research Group<\/em>, <strong>i server per le applicazioni di intelligenza artificiale hanno rappresentato il 14% degli investimenti totali in server nel 2024 e si prevede che questa percentuale salga al 20% entro il 2025\u200b.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>In linea generale, si osserva un ciclo <strong>\u201cstory, plan, execution\u201d <\/strong>per l&#8217;IA generativa: nel 2023 se ne \u00e8 parlato, nel 2024 \u00e8 in atto l\u2019implementazione, e nel 2025 si passer\u00e0 alla fase esecutiva.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"538\" src=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/SostenibilitAI_NOOOBorders-1024x538.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8152\" srcset=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/SostenibilitAI_NOOOBorders-1024x538.jpg 1024w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/SostenibilitAI_NOOOBorders-300x158.jpg 300w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/SostenibilitAI_NOOOBorders-768x403.jpg 768w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/SostenibilitAI_NOOOBorders-1536x806.jpg 1536w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/SostenibilitAI_NOOOBorders-2048x1075.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Differenza tra linguaggi Gen AI e impatto ambientale<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>L&#8217;energia richiesta dai <strong>Large Language Model<\/strong> (LLM) \u00e8 significativa, sollevando preoccupazioni ambientali. Al contrario, gli <strong>Small Language Model<\/strong> (SLM), progettati per essere comunque efficienti, sono alimentati da dati specifici e richiedono meno energia, offrendo alle aziende sia un maggiore controllo che un impatto ambientale ridotto.<\/p>\n\n\n\n<p>Secondo <em>McKinsey<\/em>,<strong> l&#8217;adozione di tecnologie IA pi\u00f9 efficienti potrebbe ridurre le emissioni di carbonio fino al 30% entro il 2030<\/strong>. Questo evidenzia l&#8217;importanza di scegliere modelli pi\u00f9 piccoli e meno energivori. Inoltre, uno studio <em>Nielsen<\/em> ha rilevato che il 70% dei consumatori preferisce le aziende che dimostrano un impegno verso pratiche responsabili, indicando una chiara direzione per le imprese che vogliono rimanere competitive. L&#8217;equilibrio tra innovazione e responsabilit\u00e0 \u00e8 quindi essenziale. Nel mondo digitale, la prudenza e la valutazione critica delle tecnologie emergenti sono indispensabili per evitare errori costosi e garantire che l&#8217;adozione dell&#8217;IA generativa porti reali benefici, nel rispetto dell\u2019ambiente e senza compromettere la sicurezza dei dati.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>(L\u2019In)sostenibilit\u00e0 dell\u2019Intelligenza Artificiale Generativa<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Dati recenti dimostrano quanto l&#8217;IA sia ad alto dispendio energetico, aggiungendosi ai gi\u00e0 elevati costi della tecnologia. <strong>L&#8217;ICT nel mondo pesa per il 9% dei costi energetici totali, pari a circa 300 miliardi di dollari nel 2023.<\/strong> <strong>Questa quota \u00e8 aumentata del 50-60% negli ultimi anni ed \u00e8 destinata a crescere ancora.<\/strong> L&#8217;addestramento dei modelli di IA generativa richiede risorse computazionali immense, sollevando preoccupazioni non solo sulla sostenibilit\u00e0, ma anche sulla dipendenza tecnologica.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo scenario ricorda la rivoluzione delle sementi OGM nell&#8217;agricoltura, dove le aziende agricole sono diventate dipendenti da pochi fornitori di sementi high-tech. Analogamente, poche aziende potrebbero dominare il mercato della Gen AI, determinando comportamenti e costi e limitando la capacit\u00e0 delle altre imprese di distinguere tra i prodotti offerti.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Il Monopolio delle Big Tech<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Si profila una potenziale concorrenza tra le imprese e i colossi tecnologici che vendono i loro modelli di IA. Aziende come <strong>Microsoft <\/strong>e<strong> Google<\/strong> hanno un enorme vantaggio grazie agli ecosistemi di prodotti da cui possono estrarre dati. Questo oligopolio, che controlla il 70-80% del mercato dei dati, rende difficile per nuovi entranti competere efficacemente. Sebbene molte nuove startup siano innovative, spesso non dispongono delle risorse necessarie per competere su larga scala. Inoltre, gli esperti del settore osservano che <strong>le strategie delle Big Tech mirano a incorporare le startup per rafforzare il dominio sui dati.<\/strong> Questo non significa una bocciatura della Gen AI, ma un invito a studiarla e governarla con massima attenzione. Il dominio delle Big Tech potrebbe limitare l&#8217;innovazione e la diversificazione, rendendo le aziende dipendenti da pochi fornitori.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"630\" src=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/AI_Sustainability_NOOO_cover.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8072\" srcset=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/AI_Sustainability_NOOO_cover.png 1200w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/AI_Sustainability_NOOO_cover-300x158.png 300w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/AI_Sustainability_NOOO_cover-1024x538.png 1024w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/AI_Sustainability_NOOO_cover-768x403.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Small Language Model: la soluzione sostenibile<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Gli <strong>Small Language Model<\/strong> (SLM) offrono un&#8217;alternativa sostenibile ai <strong>Large Language Model <\/strong>(LLM). Essendo addestrati su set di dati pi\u00f9 piccoli e specifici, risultando pi\u00f9 efficienti e meno costosi. Gli esperti del settore IT affermano che gli SLM possono fare traduzioni, analisi di trend di mercato, automatizzare il customer service, gestire i ticket IT, creare assistenti virtuali aziendali e altro ancora, senza eccessivo dispendio energetico. <strong>La riduzione del consumo e la maggiore specializzazione rendono gli SLM una scelta pi\u00f9 adatta per le aziende che cercano di bilanciare innovazione e sostenibilit\u00e0,<\/strong> <strong>riducendo sia i consumi energetici che i rischi di bias e violazioni della privacy, contribuendo a un futuro tecnologico pi\u00f9 sostenibile e responsabile.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>La figura del CIO alla guida della Gen AI: governance e competenze specifiche<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>I CIO stanno affrontando sfide significative nella gestione dell&#8217;Intelligenza Artificiale Generativa. Se da un lato i <strong>Large Language Models<\/strong> (LLM) come GPT di OpenAI richiedono risorse immense e offrono soluzioni generiche, dall&#8217;altro, i pi\u00f9 piccoli e specifici <strong>Small Language Models<\/strong> (SLM) presentano vantaggi significativi in termini di costi e precisione, ma richiedono una gestione pi\u00f9 attenta. Mentre i LLM eseguono la maggior parte del lavoro sui dati in modo statistico, gli SLM, pur costando molto meno (bastano, in genere, qualche decina di migliaia di euro), richiedono dati di altissima qualit\u00e0 e un corposo lavoro dei data scientist per evitare errori. Le aziende devono quindi investire nella qualit\u00e0 dei dati e nella competenza del personale IT per sfruttare appieno il potenziale degli SLM, mentre il CIO deve costruire un background di conoscenza tecnologica e dotarsi di un team di persone capaci, incluse giovani menti esperte in tecnologie cloud-native, per agire e incidere efficacemente sui prodotti e servizi IT.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cosa sono gli Small Language Model e perch\u00e9 preferirli Avevamo gi\u00e0 esplorato qualche tempo fa i confini e le sfide tra Intelligenza Artificiale e Umana in questa intervista a Fabio Moioli, oggi consulente nella practice Technology di Spencer Stuart e precedentemente Head Consulting &amp; Services di Microsoft Europa. 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