Non c’è alcun dubbio che l’intelligenza artificiale sia una grande innovazione che segna un passo epocale nella storia dell’umanità. Per la prima volta l’interazione con la tecnologia abbassa il suo livello di accesso in modo significativo, per essere più alla portata di tutti. L’interazione in linguaggio naturale è certamente quanto di più semplice si potesse immaginare per ridisegnare il modo con cui impartire comandi alle macchine, ma, l’errore più comune che negli ultimi anni ha accompagnato l’hype intorno all’adozione dello strumento, è stato quello che potesse abbattere qualsiasi barriera a costo zero. L’evoluzione dei modelli generativi ha subito negli ultimi due anni un’accelerazione senza precedenti e ha dato l’illusione della cosiddetta “democratizzazione dell’informatica”.
Tanti si sono approcciati al mondo dell’IT in un modo fin troppo confidente, pensando che lo strumento fosse un lasciapassare per saltare qualsiasi noiosa acquisizione di competenze tecniche, e che consentisse loro di svincolarsi finalmente da una scomoda intermediazione degli addetti ai lavori. Parallelamente, si è scatenata una corsa all’adozione della IA nei processi più disparati da parte di aziende che hanno imprudentemente pensato di colmare gap strutturali con l’uso di uno strumento che, purtroppo, non è una bacchetta magica. Come ogni prodotto o servizio da quando ormai esiste il marketing strutturato, l’IA ha avuto la sua fase promozionale, e anche piuttosto lunga.
Le big tech americane hanno regalato, e in parte continuano a farlo, un utilizzo di massa, non solo a chi usa sporadicamente lo strumento, ma anche chi lo usa a livello professionale, fornendo addirittura per un lungo periodo delle modalità di utilizzo flat anche per la costruzione di processi “agentici”, che consentono l’uso continuativo senza interruzioni in modalità 24×7. Ma questo modello d’uso non è stato accompagnato da adeguate riflessioni sulla reale sostenibilità economica e ambientale, anche solamente nel breve periodo.
L’uso dell’IA non è avulso dal consumo di risorse reali e questo forse finora non era a tutti completamente chiaro.
Intanto siamo di fronte a investimenti miliardari senza precedenti che hanno coinvolto le più ricche aziende americane e che, banalmente, costituiranno un pezzo importante del PIL USA di qui al futuro.
Persino aziende storiche come Oracle si sono fortemente indebitate per entrare in questo business, quindi sarebbe ingenuo pensare che si tratti di operazioni a scopo filantropico, perché, tutti coloro che hanno partecipato, attendono con impazienza i ritorni economici degli investimenti. Il costo di alcuni componenti hardware fondamentali come memorie e storage è più che raddoppiato a causa dell’impennata della domanda per la costruzione di numerosi data center e, quindi, anche costruirne di nuovi costerà di più rispetto a prima.
E ormai da tempo è in corso una gara tra i più famosi produttori di IA per accrescere la potenza dei modelli. Questo inevitabilmente, associato alla crescente e inarrestabile domanda, sta innalzando in modo significativo il consumo di energia elettrica e acqua, rischiando di minare alle fondamenta la sostenibilità fisica di questi servizi.
Questo scenario lascia anche grossi dubbi per il futuro, sia riguardo all’impatto ambientale, sia riguardo alla concorrenza con gli usi primari di beni fondamentali come l’acqua e l’energia. In buona sostanza, è un errore di valutazione pensare che si tratti di servizi inesauribili, erogabili indistintamente a tutti senza alcuna riserva.Quello che è chiaro è che l’operazione di marketing ha funzionato nel migliore dei modi. Dopo la fase sotto costo per attirare sia aziende che clienti consumer, le big tech devono necessariamente correre ai ripari e iniziare a riequilibrare il rapporto tra costi e ricavi dei servizi erogati. Infatti, a titolo di esempio, Anthropic chiude in questo mese l’epoca dell’abbonamento flat per chi usa Claude in modalità agente. Questo vuol dire che chi ha costruito processi automatici basati su questa IA dovrà rivedere tutto, se non vuole rischiare che i costi vadano fuori controllo. E a ruota anche Google sta muovendosi in tale direzione.
Questo ci riporta brutalmente alla realtà: prima di adottare uno strumento IA bisogna valutarne attentamente i vantaggi, ma soprattutto preventivarne i costi e i rischi, poiché, a differenza di quanto potesse sembrare, non sono esattamente strumenti con costi d’esercizio irrisori.
Quello che sembrava improvvisamente semplice, in realtà, non lo è, e va opportunamente valutato da personale specialistico.
È indubbio che ci siano attività, come lo sviluppo di software, che traggono un discreto vantaggio dall’uso della IA in termini di produttività, ma sarebbe un grosso errore pensare di poter delegare qualsiasi cosa allo strumento senza alcun controllo umano.
Saper interagire con le macchine nei vari linguaggi tecnici è e resterà ancora a lungo una competenza imprescindibile per progettare e mettere a terra sistemi informatizzati stabili e resilienti.
E nel panorama di mercato che si sta delineando conterà anche utilizzare al meglio le risorse disponibili, investendo quanto necessario a livello infrastrutturale e usando i nuovi strumenti solo dove forniscono realmente un valore aggiunto misurabile.
Un argomento di riflessione importante è anche il cosiddetto lock-in, cioè la dipendenza diretta da un fornitore di servizi che può impattare in modo significativo su produzione, costi e continuità operativa.
Non dobbiamo infatti dimenticare che i modelli IA più conosciuti appartengono ad aziende americane, vengono eseguiti in cloud, e sono soggetti al Cloud Act, che consente al governo americano di accedere liberamente ai dati nel caso di necessità legate alla “sicurezza nazionale”.
Questo confligge con quanto previsto dal GDPR europeo in materia di privacy e introduce pertanto anche la problematica legata all’impossibilità odierna di avere piena sovranità sui dati da parte delle aziende europee che utilizzano servizi gestiti da operatori oltreoceano. In questo senso occorre, pertanto, che le aziende si dotino di adeguate policy per l’utilizzo della IA e si adoperino per una opportuna formazione del personale, per evitare che dati sensibili vengano inconsapevolmente esposti all’esterno. Una valida alternativa che può aiutare le aziende a mantenere il pieno controllo sui propri dati è l’uso di modelli AI locali, nel cui panorama, quelli cinesi sono particolarmente promettenti.
In tal caso, però, occorre dotarsi di infrastrutture hardware adeguate, con costi che variano in base alla potenza e grado di compressione del modello, oltre a disporre ovviamente di tecnici qualificati per la configurazione. I risultati, soprattutto in settori specifici, come ad esempio la creazione di knowledge base, possono essere di tutto rispetto, ma è indubbio che i modelli generalisti più conosciuti (es. ChatGPT, Claude, Germini) possiedono un addestramento non facilmente replicabile in locale e questo manterrà tendenzialmente un divario costante nel tempo che li manterrà comunque sempre appetibili per uso generalista.
Ma a differenza di quanto alcuni hanno erroneamente valutato finora, la vera sfida si gioca sulla stabilità. In questo senso non è importante usare l’ultimo modello di IA, magari costoso e per nulla parsimonioso nei consumi, ma lavorare sulle proprie infrastrutture, integrando sistemi IA, volendo anche locali, dove effettivamente possano rivelarsi utili.
La cosa da tenere sempre in dovuto conto è che la IA generativa è un software probabilistico e, a differenza del software deterministico che siamo stati da sempre abituati ad utilizzare, fornisce risultati statistici. Questo ne fa uno strumento certamente flessibile, ma anche rischioso, se utilizzato in modo inadeguato in ambiti dove il “calcolo esatto” è condizione fondamentale.Per concludere, l’intelligenza artificiale è un’innovazione che può offrirci grandi opportunità, ma dobbiamo imparare ad usarla nel modo corretto, dove serve, ma senza uso eccessivo e incontrollato, poiché ha costi decisamente più elevati rispetto al software tradizionale e ritorni che devono essere adeguatamente misurati per valutarne la reale utilità in ciascun contesto di applicazione.
Un uso più consapevole ci aiuterebbe a tutelare l’ambiente e ad evitare una pericolosa dipendenza che rischierebbe di assottigliare le competenze umane del futuro, introducendo una dannosa abitudine alla delega di qualsiasi attività per definizione.
Scritto da Marion Sprafke
