Le aspettative e le promesse delle grandi aziende tecnologiche riguardanti l’Intelligenza Artificiale (IA) non sembrano raggiungere gli obiettivi reali ed economici sperati. Questo il sunto (e il monito) dell’ultimo Global Technology Report (GTR) di Bain&Co., società globale di consulenza strategica per innovare in maniera sostenibile.
Da anni a questa parte è noto l’impegno e gli investimenti delle Big Tech nello sviluppo e nella diffusione dei modelli di Intelligenza Artificiale. Dalla costruzione di data center, alla sperimentazione e creazione di nuovi LLM e sistemi di IA, tutti questi impegni comportano centinaia di miliardi di dollari di spese.
La domanda rimasta in sospeso ora che il settore dell’IA ha preso il via è: come continuare a produrre e innovare con un budget adeguato e sostenibile? A quanto pare, infatti, i ricavi necessari a sostenere tali investimenti non sembrano equiparare le spese.
Benefici a lungo termine, spese a breve termine
L’entusiasmo per l’IA è sempre andato a crescere a partire dal suo rilascio e proporzionalmente alle innovazioni, gli investimenti sono lievitati. Tuttavia, ora il report cerca di quantificare le spese reali per poter tenere il business a galla. E le notizie non sembrano rassicuranti.
Infatti, per alimentare la potenza di calcolo e di sviluppo dell’IA e dei data center annessi, entro il 2030 le aziende dovranno avere dei ricavi annuali di almeno 2000 miliardi di dollari. Cifra astronomica che a quanto pare di questo passo non potrà essere raggiunta: siamo infatti a una stima in negativo di 800 miliardi.
Questo perché l’innovazione è forte, ma le vendite sono complesse e non generano abbastanza entrate. Infatti, per quanto l’IA sia oramai una tecnologia usata pressoché quotidianamente dalla maggior parte degli user compaiono ancora diversi problemi nel mercato.
Primo tra questi la frequenza d’uso. L’uso dell’IA per un solo compito nella giornata tipo di un lavoratore non porterà ricavi sufficienti nelle casse delle Big Tech. Infatti, il problema è che molte aziende ancora non hanno integrato il lavoro tradizionale con le nuove tecnologie in un ecosistema coerente e simbiotico. Perciò il percorso di vendita risulta ancora frammentato e l’IA relegata a piccole parti del processo lavorativo.
Inoltre, l’IA essendo applicata a processi esistenti genera la cosiddetta “microproduttività”, che genera solo dei piccoli miglioramenti senza una produttività su grande scala. Ciò comporta nella maggior parte dei casi una automatizzazione delle inefficienze invece della loro eliminazione.
La governance limitata e la scarsa qualità dei dati non permette l’accuratezza che spesso aziende e programmi richiedono all’IA. E infine, le abitudini sono dure a morire e l’IA fa fatica a entrare in alcune zone del mondo del lavoro.
Potenziale e nuovi obiettivi
Nonostante le difficoltà reali che il Report nota, i vantaggi sono altrettanti e troppo importanti. Le Big Tech grazie all’IA stanno già esplorando nuove aree di mercato tecnologico quali agenti autonomi, quantum computing e robotica. Ma questi impegni, oltre allo sviluppo immediato dell’IA, potrebbero far raggiungere la domanda globale di potenza di calcolo i 200 gigawatt entro il 2030. Una potenza energetica capace di illuminare città intere o piccole nazioni.
Il consumo energetico che si presuppone sia più grande proverrà dagli USA, regno incontrastato della produttività tecnologica al momento. Ma un focolaio di concorrenza si vede ovviamente anche in Cina, con Deepseek.
La domanda rimane aperta e il report sottolinea l’importanza di un intervento solido, non limitato ai soli investimenti ma a un riassortimento dei modelli di business per uno strumento tanto innovativo.
Articolo di T.S.
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