La carenza di figure specializzate ostacola l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia

I modelli specifici di dominio, si legge nella vostra ricerca, sono un fattore importante nel determinare la fiducia di un sistema per la Gen AI: cosa significa?

Lo studio ci dice che la percentuale di IT manager italiani di questo avviso arriva all’84%, un dato che evidenzia come le nostre aziende stiano maturando una visione più pragmatica e concreta dell’AI generativa. Non si cerca più la soluzione universale, ma strumenti mirati in grado di rispondere a problematiche specifiche del proprio settore. I Cio e i responsabili informatici, in altre parole, esprimono la propria fiducia in modelli cosiddetti “domain-specific” perché riconoscono in questi una maggiore efficacia, controllo e performance ottimizzate. I ben noti LLM, i modelli di linguaggio di grande formato addestrati su dataset generalisti, sono invece adatti a compiti generici. Questo è particolarmente rilevante per settori altamente regolamentati come quello finanziario, in cui gli SLM sono la soluzione ideale per attività come l’analisi del sentiment, la rilevazione delle frodi e la personalizzazione dell’esperienza cliente. Inoltre, gli Small Language Model richiedono minori risorse computazionali e un minor consumo energetico, il che li rende più accessibili e sostenibili per le aziende. La preferenza per i modelli specifici di dominio indica quindi una maggiore maturità nell’adozione dell’AI, con la consapevolezza che il valore di uno strumento di intelligenza artificiale non si misura solo in termini di potenza, ma soprattutto in termini di risultati concreti per il business.

Sviluppare le competenze digitali internamente oppure attraverso partnership con università e centri di ricerca: quale delle due opzioni oggi è realisticamente più percorribile?

Entrambe le opzioni sono essenziali e complementari. Investire nella formazione interna e in progetti di upskilling e reskilling permette di valorizzare le risorse esistenti, creare figure professionali specializzate sulle esigenze specifiche dell’azienda e diffondere una cultura digitale all’interno dell’organizzazione. Le collaborazioni con il mondo accademico sono a loro volta fondamentali per accedere a competenze di avanguardia, favorire il trasferimento tecnologico e creare un ecosistema di innovazione. Nel nostro caso, partnership come quella in essere con “Teens in AI”, un’organizzazione internazionale con l’obiettivo di ispirare i giovanissimi a esplorare un futuro nell’ambito tech e AI, dimostrano l’importanza di investire nella formazione delle nuove generazioni e di creare un ponte tra il mondo dell’education e il mondo del business. L’aspettativa, in generale, non è solo quella di formare singoli professionisti, ma di creare un ecosistema di competenze diffuso, dinamico e in continua evoluzione.

Perché, partecipando attivamente alle community open source, le aziende italiane potrebbero contribuire a costruire un futuro digitale più forte, innovativo e sostenibile?

Perché possono beneficiare di un ecosistema collaborativo, basato sulla condivisione della conoscenza e sull’innovazione aperta. Quello che una volta era considerato un approccio di nicchia allo sviluppo del software è ora ampiamente accettato come un approccio diffuso che porta numerosi vantaggi economici e commerciali alle organizzazioni. Il riscontro è concreto e assai ampio: molti dei nostri clienti non si limitano a consumare tecnologie open source ma partecipano attivamente alle comunità open source e molte imprese, soprattutto quelle che operano nello stesso settore, si trovano tipicamente ad affrontare gli stessi problemi. Del resto, la percentuale di funzioni del codice che rende un’azienda unica è del 20%, e ciò significa che il restante 80% riguarda funzionalità assolutamente non differenzianti. L’adozione di un approccio open source e la condivisione del codice relativo a queste funzioni non differenzianti aiutano quindi le organizzazioni a diventare più innovative.