Può l’AI sbloccare nuovi livelli di produttività umana?

L’IA sta emergendo come la forza trasformativa che ridefinirà la produttività umana. Dal miglioramento dell’efficienza della forza lavoro all’accelerazione della creazione di conoscenza, l’IA promette un’era di progresso economico e scientifico. Questo saggio esplora il promettente futuro dell’impatto dell’IA sulla produttività, supportato da studi recenti e casi di studio provenienti da diversi settori, che illustrano come l’IA abbia il potenziale per rivoluzionare non solo l’industria ma anche la società.

L’ascesa dei modelli specifici per settore

Ritengo improbabile che il futuro dell’IA sia dominato da un unico modello universale, ma piuttosto da un ecosistema di modelli di base specifici per ogni settore. Questi sistemi di IA specializzati, addestrati su dati provenienti da settori specifici, stanno già migliorando la produttività in aree come la scienza del clima e la scoperta di farmaci. Per esempio, il modello Aurora di Microsoft sta rivoluzionando le previsioni meteorologiche grazie a simulazioni complete che utilizzano dati spaziali in 3D.¹ Il modello migliora la precisione nella previsione di eventi meteorologici rari ed estremi, con un impatto diretto sui settori che dipendono da dati climatici precisi, come l’agricoltura e la logistica.

In maniera simile, Chai-1, un modello di base progettato per la scoperta di farmaci, è in grado di prevedere le strutture molecolari, consentendo ai ricercatori di accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci.² Poiché la scoperta dei farmaci è notoriamente lunga e costosa – richiede miliardi di dollari e anni di sperimentazione – i sistemi di intelligenza artificiale come Chai-1 possono ridurre significativamente i costi e le tempistiche. Migliorando i tassi di successo nelle prime fasi degli studi clinici, Chai-1 dimostra come l’IA possa ottimizzare la ricerca e lo sviluppo, contribuendo ad aumentare la produttività dell’industria farmaceutica.

“La capacità di Chai-1 di prevedere con precisione le strutture e le interazioni molecolari apre nuove frontiere nella scoperta dei farmaci. Non solo migliora l’accuratezza, ma ci permette anche di analizzare molecole complesse che in precedenza erano al di là della portata dei modelli tradizionali di IA” – Dott.ssa Emily Rhodes, CTO di Chai Discovery.

Questi modelli specifici per il settore sono solo l’inizio del potenziale dell’IA per aumentare la produttività nei settori specializzati. Mi aspetto che la loro capacità di ridurre la complessità e aumentare la precisione li renda strumenti indispensabili nel futuro della ricerca scientifica e dell’efficienza industriale”.

L’impatto immediato dell’IA sull’efficienza della forza lavoro

L’intelligenza artificiale ha già dimostrato la sua capacità di migliorare la produttività dei lavoratori, soprattutto di quelli con minori competenze tecniche. Uno studio del Boston Consulting Group ha rivelato che i dipendenti non specializzati, se potenziati dall’IA, hanno raggiunto livelli di performance paragonabili a quelli dei data scientist.³ Ad esempio, in compiti di coding in cui i non specialisti ottenevano in genere un punteggio del 37%, l’assistenza dell’IA ha portato i loro punteggi all’86%. Questo notevole miglioramento evidenzia il potenziale dell’IA nell’aumentare la produttività della forza lavoro, consentendo alle aziende di ottenere di più con meno.

Tuttavia, lo studio ha anche rivelato che l’IA non migliora intrinsecamente le competenze di base dei lavoratori. Senza l’assistenza dell’IA, i lavoratori potenziati sono tornati ai loro livelli di prestazione originari. Questo dato suggerisce che, sebbene l’IA possa aumentare significativamente la produttività nel breve termine, i guadagni a lungo termine richiederanno un focus strategico sullo sviluppo del pensiero critico e delle capacità di risoluzione dei problemi. La capacità di scomporre compiti complessi utilizzando il “pensiero primo” aristotelico sarà essenziale per evitare che i lavoratori diventino eccessivamente dipendenti dall’IA.

In questo contesto, l’IA è uno strumento che migliora la forza lavoro, consentendo ai non esperti di raggiungere livelli molto più elevati. Ciò sarà particolarmente importante nei settori che devono far fronte a carenze di manodopera qualificata o in cui non è possibile una rapida riqualificazione.

L’intelligenza artificiale e l’espansione della creazione di conoscenza

I contributi dell’IA alla creazione di conoscenza sono forse il suo potenziale più eccitante. Storicamente, i progressi scientifici sono stati spesso limitati dagli strumenti e dalle metodologie a disposizione dei ricercatori. Oggi l’IA fornisce gli strumenti per accelerare le scoperte in campi diversi come la chimica quantistica, la biologia e la fisica.

La capacità dell’IA di generare nuove idee e simulare fenomeni complessi è illustrata da Alphaproteo di DeepMind, che progetta nuove proteine.⁵ Analogamente, il modello Megatron-BERT di NVIDIA viene utilizzato nella scoperta di farmaci per simulare le interazioni molecolari e prevedere il comportamento dei composti nei sistemi biologici.⁶ Entrambi gli strumenti non si limitano ad aumentare le capacità umane, ma colmano le lacune tra le discipline, consentendo ai ricercatori di incrociare le idee in modo più efficace.

Con l’aumento della complessità della conoscenza scientifica, l’IA si trasformerà da strumento a partner fondamentale nella scoperta. Più che aumentare le capacità umane, l’IA consentirà l’innovazione in tutte le discipline, permettendo agli scienziati di affrontare le sfide più complesse del nostro tempo, dai cambiamenti climatici alle crisi sanitarie globali. L’IA potrebbe persino svolgere un ruolo nell’aiutarci a svelare le domande più profonde sulla natura stessa della coscienza, uno dei misteri più profondi dell’umanità.

Economic and Business Productivity Gains

Al di là del suo impatto sulla ricerca e sulla scienza, l’IA è pronta a fornire sostanziali guadagni economici. Bain & Co prevede che l’integrazione dell’IA generativa nelle operazioni aziendali potrebbe incrementare l’EBITDA fino al 20% entro 18-36 mesi.⁷ Questo rapido periodo di recupero contrasta con le precedenti rivoluzioni tecnologiche, come l’adozione dell’elettricità o dei PC, per le quali i guadagni di produttività richiedevano decenni per concretizzarsi.⁸

A mio avviso, la velocità con cui l’IA sta producendo ROI in settori specifici è impressionante. Ad esempio, nello sviluppo del software, strumenti basati sull’IA come GitHub Copilot hanno aumentato l’efficienza degli sviluppatori del 26%.⁹ Analogamente, Amazon ha dimostrato che gli sviluppatori che utilizzano Amazon CodeWhisperer, che svolge una funzione simile a quella di Microsoft Copilot, hanno completato i compiti il 57% più velocemente e hanno avuto il 27% di probabilità in più di portarli a termine con successo rispetto a coloro che non lo hanno utilizzato.¹⁰

Inoltre, la capacità dell’IA di automatizzare compiti complessi e di concatenare più competenze – ciò che gli esperti definiscono “sistemi agenziali” – consentirà alle aziende di affrontare progetti a lungo termine con maggiore efficienza. Automatizzando i flussi di lavoro che richiedono adattabilità e risoluzione dei problemi, l’IA rimodellerà radicalmente il modo in cui le aziende operano, portando a una crescita sostenuta della produttività.

Infrastruttura tecnologica e futuro dell’IA

Con la continua evoluzione della complessità dell’IA, sono emerse preoccupazioni sulla disponibilità di potenza di calcolo. Aziende come Google, che secondo quanto riferito spende più per le infrastrutture di calcolo che per il capitale umano, illustrano questo spostamento di attenzione.¹¹ Tuttavia, ritengo che la vera sfida non risieda nella mancanza di risorse, ma nella distribuzione intelligente delle infrastrutture.

Il futuro della produttività dell’IA dipende dallo sfruttamento di infrastrutture avanzate, come hardware specializzato (GPU, TPU) e data center ottimizzati, per soddisfare le crescenti esigenze dei modelli di IA senza sacrificare l’efficienza. Anche i giganti tecnologici come Microsoft stanno investendo molto nei data center di nuova generazione che si concentrano sulla sostenibilità e sull’efficienza.¹² Poiché l’IA diventa sempre più parte integrante del successo aziendale, le aziende che si basano su questa infrastruttura guideranno la prossima ondata di innovazione.

Conclusioni: l’IA come motore della produttività e dell’innovazione a lungo termine

L’IA è in procinto di trasformare la produttività in modo profondo. La sua capacità di migliorare l’efficienza della forza lavoro, accelerare la creazione di conoscenza e stimolare la crescita economica è innegabile. Modelli specifici per ogni settore, come Aurora e Chai-1 di Microsoft, dimostrano come i sistemi di IA su misura possano rivoluzionare i settori specializzati, mentre l’impatto dell’IA sulla produttività della forza lavoro dimostra come anche i non specialisti possano ottenere prestazioni di livello avanzato. Nella scienza, l’IA è pronta a superare i limiti della cognizione umana, favorendo la collaborazione interdisciplinare e accelerando le scoperte in campi precedentemente limitati dalle risorse e dalle conoscenze umane.

I benefici economici dell’IA stanno già iniziando a concretizzarsi. Con l’integrazione dei sistemi di IA nei processi aziendali, i guadagni di produttività aumenteranno. Inoltre, i timori di una potenziale carenza di calcolo sono stati attenuati dai progressi dell’infrastruttura, garantendo che le richieste di calcolo dell’IA saranno soddisfatte nel prossimo futuro.

L’IA rappresenta quindi un’opportunità monumentale per l’umanità di superare i propri limiti naturali e di elevare la produttività a nuove vette. Che sia in laboratorio, in produzione o in ufficio, l’IA guiderà la crescita futura. La domanda chiave è quanto rapidamente le aziende e le società riusciranno a sfruttare il suo pieno potenziale per affrontare le sfide di domani. Siamo pronti per ciò che ci aspetta?