Siamo ormai a tre quarti del 2024 e con l’avvicinarsi della fine dell’anno è possibile fare un punto su quali siano i principali trend di Intelligenza Artificiale (AI) per il 2025, dai quali scaturiranno, probabilmente, i nuovi capitoli di innovazione e trasformazione del mercato. Questi trend non sono solamente progressi tecnologici, bensì catalizzatori che rimodellano l’intero settore e potranno influenzare l’economia e la società a livello globale.
Proviamo dunque a dare un quadro, il più possibile esaustivo, di queste tendenze.
Code Generation AI
Il campo dello sviluppo software sta subendo una trasformazione radicale grazie all’intervento dell’Artificial Intelligence. L’AI non sta solo automatizzando le attività, sta diventando un assistente indispensabile, migliorando l’efficienza e la qualità del codice. Ma quali sono le aree chiave in cui l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la programmazione?
Completamento e suggerimento del codice
Gli strumenti basati su modelli linguistici sono ora in grado di prevedere e suggerire le righe di codice successive, accelerando il processo di sviluppo. Questa funzione si rivela preziosa nelle attività di codifica ripetitive e durante l’utilizzo di modelli e framework familiari.
Rilevamento e correzione dei bug
Gli algoritmi avanzati di AI possono esaminare il codice per rilevare errori di sintassi e logici. Oltre al rilevamento, questi strumenti suggeriscono correzioni e sostengono le best practices di codifica, elevando la qualità e l’affidabilità complessive del software.
Code Refactoring
L’Intelligenza Artificiale assiste nel refactoring del codice, rendendolo più efficiente, leggibile e rivedibile senza alterare la funzionalità sottostante. Ciò include l’ottimizzazione degli algoritmi, la riduzione delle ridondanze e il miglioramento della chiarezza del codice.
Automazione della documentazione
I modelli linguistici di grandi dimensioni possono generare e aggiornare automaticamente la documentazione per le codebase esistenti. Ciò consente di risparmiare tempo prezioso e garantisce coerenza e accuratezza nella documentazione, un aspetto critico del codice.
Apprendimento e formazione
Le piattaforme basate sull’Intelligenza Artificiale sono risorse eccellenti per i programmatori in erba, in quanto offrono feedback in tempo reale, esempi di codice e spiegazioni dettagliate di vari concetti di programmazione, facilitando un’esperienza di apprendimento più interattiva ed efficiente.
Traduzione
L’Intelligenza Artificiale aiuta a tradurre il codice nei vari linguaggi di programmazione, una funzionalità particolarmente vantaggiosa durante le migrazioni di sistemi legacy o quando si integrano sistemi basati su diversi stack tecnologici.
Conversione da linguaggio naturale a codice
Gli sviluppatori possono ora descrivere le funzionalità in linguaggio naturale e fare in modo che gli strumenti di Intelligenza Artificiale traducano queste descrizioni in codice funzionante. Questa funzione rivoluzionaria colma il divario tra la concezione dell’idea e l’implementazione tecnica, consentendo un processo di sviluppo più intuitivo.
Assistenza nel debug
L’Intelligenza Artificiale rafforza in modo significativo il processo di debug identificando le potenziali cause dei bug e consigliando le correzioni appropriate. Analizza il comportamento del codice e i log degli errori per fornire soluzioni mirate, riducendo il tempo e l’impegno tipicamente necessari per il debug.
Ottimizzazione del codice per le prestazioni
Esaminando il codice alla ricerca di colli di bottiglia nelle prestazioni, l’Intelligenza Artificiale suggerisce e implementa le ottimizzazioni, come la gestione avanzata della memoria o le tecniche di elaborazione parallela, migliorando così le prestazioni e la scalabilità delle applicazioni.
Generazione di codice personalizzato
L’Intelligenza Artificiale può generare modelli di codice o script personalizzati per attività specializzate o scenari ripetitivi. Questi sono adattati ai requisiti e alle preferenze del progetto, semplificando il processo di sviluppo.
Programmazione collaborativa
L’Intelligenza Artificiale facilita un ambiente di programmazione collaborativo più efficiente gestendo il controllo delle versioni, unendo senza problemi le modifiche, risolvendo i conflitti e migliorando la produttività del team e la qualità del codice.
AI generativa
L’Intelligenza Artificiale generativa sta aprendo la strada a una nuova era in cui le macchine non saranno solamente strumenti bensì creatori diretti di contenuti originali. Questa tecnologia utilizza algoritmi complessi per generare contenuti unici, da immagini realistiche a composizioni musicali originali. L’AI generativa attinge da vasti set di dati per apprendere modelli e stili in grado di creare output indistinguibile da quello realizzato da esseri umani. Tutto ciò, oltre che stravolgere il settore dell’industria creativa, sta anche sollevando importanti domande sulla natura dell’arte e della creatività. Questi sistemi di Intelligenza Artificiale, sempre più accessibili all’utenza “comune”, promettono di democratizzare la creazione artistica, consentendo a più persone di esprimersi in modi nuovi. Tuttavia, da questo punto di vista deriva la necessità di considerazioni etiche e di linee guida per garantire un uso responsabile di tale tecnologia.
BYOAI e Shadow AI
Bring Your Own AI (BYOAI) e Shadow AI sono lo step successivo verso un uso personalizzato e spesso non autorizzato dell’AI all’interno delle organizzazioni.
Queste tendenze riflettono un crescente desiderio di soluzioni di Intelligenza Artificiale su misura che soddisfino esigenze specifiche degli utenti. La shadow AI, in particolare, pone sfide uniche alla governance dell’IT, in quanto può operare al di fuori dei canali ufficiali. Nel frattempo, BYOAI promuove una cultura dell’innovazione e dell’imprenditorialità, consentendo a individui e aziende di costruire i propri modelli di Intelligenza Artificiale da zero. Man mano che queste tendenze guadagnano spazio, si rende sempre più necessario trovare un giusto compromesso tra controllo, da una parte, e creatività dall’altra.
Intelligenza Artificiale open source
Il movimento open source nell’Intelligenza Artificiale incarna lo spirito collaborativo che guida l’innovazione attraverso la condivisione della conoscenza. Progetti come TensorFlow e PyTorch sono diventati la spina dorsale della ricerca e dello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale grazie alla loro accessibilità e al supporto della comunità.
Gli strumenti di Intelligenza Artificiale open source riducono le barriere all’ingresso, consentendo alle startup e ai singoli sviluppatori di contribuire e beneficiare di una ricerca all’avanguardia.
Questo sforzo collettivo accelera il progresso dell’Intelligenza Artificiale e promuove la trasparenza e la sicurezza, beneficiando di una comunità globale che esamina il codice open source.
Il rischio di Artificial Hallucination
Il fenomeno delle “allucinazioni” dell’AI, ovvero la generazione di informazioni plausibili ma errate o false, rappresenta un rischio significativo nell’era della disinformazione.
Per combattere questo fenomeno, lo sviluppo di politiche di contrasto adeguate sta diventando fondamentale per garantire l’affidabilità dei contenuti generati dall’AI.
Queste policy devono essere in grado di creare un framework che identifichi e mitighi i rischi associati agli output generati dell’Intelligenza Artificiale, e sono fondamentali in settori quali il giornalismo, la sanità e le forze dell’ordine, dove l’integrità delle informazioni è fondamentale. Poiché l’Intelligenza Artificiale continua a permeare i nostri ecosistemi informativi, tali politiche saranno essenziali per la salvaguardia contro la perdita di fiducia e credibilità.
AI TRISM
AI TRISM (Triple-sectorism in AI) è un approccio integrativo che cerca di sfruttare l’AI in modo sinergico tra i settori pubblico, privato e no-profit.
Il fine ultimo è quello di definire modelli di governance in grado di garantire che i sistemi di AI siano conformi alle normative, corretti, affidabili e soprattutto che proteggano la privacy dei dati. Allineando i punti di forza e gli obiettivi di ciascun settore si è capaci di affrontare le criticità in modo più efficace di quanto potrebbe fare un singolo settore da solo. Si pensi ad esempio all’importanza della collaborazione intersettoriale nell’affrontare questioni complesse come il cambiamento climatico, la salute pubblica o la pianificazione urbana.
Le App intelligenti
La proliferazione di app integrate con sistemi di AI consente oggi agli utenti di sfruttare le potenzialità offerte dalla tecnologia in modo più personalizzato, guidati dalla capacità dell’Intelligenza Artificiale di apprendere e adattarsi alle preferenze individuali. Queste app integrano l’Intelligenza Artificiale per perfezionare le raccomandazioni, anticipare le esigenze e semplificare le interazioni, rendendo ogni punto di contatto digitale più coinvolgente e intuitivo. Dalle piattaforme di e-commerce che suggeriscono prodotti adatti in modo univoco a ogni acquirente ai dispositivi per la domotica che si adattano ai ritmi della vita quotidiana, le app intelligenti stanno stabilendo un nuovo standard per la personalizzazione. La crescita di questa tendenza genera alcuni problemi relativi alla privacy dei dati e al consenso degli utenti, e sta spingendo gli sviluppatori e le autorità di regolamentazione a trovare un equilibrio tra personalizzazione e privacy.
Intelligenza Artificiale quantistica
La “Quantum AI” è una frontiera emergente che nasce dall’intersezione tra l’informatica quantistica e l’Intelligenza Artificiale. Questa combinazione può potenzialmente risolvere problemi computazionali che vanno oltre l’ambito dei supercomputer tradizionali, in particolare nell’ottimizzazione, nella scienza dei materiali e nella modellazione di sistemi complessi. L’Intelligenza Artificiale quantistica potrebbe portare a grandi novità nella scoperta di farmaci, nella modellazione finanziaria e nelle simulazioni climatiche, elaborando le informazioni in modi fondamentalmente nuovi. Nonostante la fase emergente, l’AI quantistica sta attirando investimenti significativi, suggerendo un futuro in cui il suo impatto potrebbe essere decisivo.
Legislazione sull’IA
La legislazione sull’IA si evolve anch’essa, man mano che il mondo politico e regolamentare si sforzano di tenere il passo con i rapidi progressi tecnologici.
Una regolamentazione efficace è essenziale per garantire che l’IA sia utilizzata in modo responsabile, tenendo conto delle implicazioni etiche, della governance dei dati e dell’impatto sociale. La necessità di quadri giuridici chiari in materia di responsabilità diventa sempre più pressante con l’aumento dell’autonomia dei sistemi di AI. I legislatori sono anche alle prese con nella ricerca di un sistema per proteggere i diritti individuali senza soffocare l’innovazione.
Ethical AI
L’Ethical AI è un principio che sta emergendo e che si concentra principalmente sulle implicazioni morali dell’Intelligenza Artificiale.
Garantire che i sistemi di Intelligenza Artificiale siano sviluppati e implementati in modo etico è fondamentale. Ciò include la risoluzione dei pregiudizi negli algoritmi di Intelligenza Artificiale, la garanzia della trasparenza nel processo decisionale e la salvaguardia della privacy degli utenti. La richiesta di un’AI etica considera anche il modo in cui influisce sull’occupazione e la necessità di sostenere coloro i cui lavori possono essere trasformati dall’automazione.
I sistemi di AI devono insomma rispettare i diritti umani, la diversità e l’autonomia degli individui; essere inclusivi e accessibili; non comportare o dare luogo a discriminazioni ingiuste nei confronti di individui, comunità o gruppi.
Lavori di e per l’Intelligenza Artificiale
L’avvento dell’Intelligenza Artificiale sta creando nuove categorie di lavori, ridefinendo i ruoli esistenti e richiedendo una forza lavoro adattabile e tecnologicamente alfabetizzata.
Si prevede che l’Intelligenza Artificiale automatizzerà le attività di routine, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sulla risoluzione di problemi complessi e su attività creative. Questo cambiamento richiede un ripensamento dei programmi di istruzione e formazione per preparare le persone ai lavori del futuro.
Inoltre, le organizzazioni (imprenditoriali e sociali) devono capire come riqualificare e aggiornare la propria forza lavoro al fine di soddisfare le esigenze di un’economia guidata dall’Intelligenza Artificiale.
Ricerca online basata sull’Intelligenza Artificiale
I motori di ricerca online basati sull’Intelligenza Artificiale trasformano il modo in cui troviamo e interagiamo con le informazioni.
Sfruttando l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico, i motori di ricerca stanno diventando più abili nel comprendere e prevedere le intenzioni degli utenti. Ciò porta a risultati di ricerca più pertinenti e personalizzati, migliorando l’esperienza dell’utente.
L’Intelligenza Artificiale consente inoltre di rendere più accurata e consapevole del contesto la ricerca di contenuti multimediali, come immagini e video. Con l’aumento della sofisticazione degli strumenti di ricerca, aumenta anche l’importanza di garantire che siano imparziali ed equi.
L’Intelligenza Artificiale nel servizio clienti
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il servizio clienti, fornendo interazioni reattive, personalizzate ed efficienti. I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’Intelligenza Artificiale sono in grado di gestire varie richieste dei clienti, dalle domande di base ai problemi complessi, 24 ore su 24. Ciò migliora la soddisfazione dei clienti e consente alle aziende di scalare i propri servizi di supporto in modo efficiente. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale si sta evolvendo per includere l’Intelligenza emotiva, consentendo interazioni più naturali ed empatiche con i clienti.
