Quattromila anni fa, i dati memorizzati su tavolette di argilla tenevano traccia dell'attività economica agli albori della civiltà. Nel XVII secolo, la prima rivista scientifica al mondo conteneva opere di Isaac Newton e di altri geni. Nel 1890, le schede perforate acquisivano e rapidamente calcolavano molti dati del censimento statunitense.
Gli esseri umani registrano ciò che considerano di valore. Questa è una costante nella storia. Ma i mezzi per la memorizzazione e l'accesso ai dati migliorano nel tempo. I progressi dei supporti, dai manoscritti ai libri rilegati e infine alle unità disco, hanno sostanzialmente guidato il progresso sociale ed economico attraverso l'acquisizione, la democratizzazione e la monetizzazione delle informazioni.
L'inarrestabile trasformazione digitale di oggi è il balzo in avanti di Gutenberg o di Netscape di ieri. Ciò che in passato distingueva l'IA dalla memorizzazione e dall'utilità delle informazioni è la quantità quasi inconcepibile di dati che genera ed elabora.
La Library of Congress gestisce un totale di 1,2 miliardi di oggetti di contenuto digitale che ammontano a 31 petabyte di dati. Vediamolo nella giusta prospettiva. La società di analisi IDC prevede che solo nel 2029 il mondo genererà tale quantità ogni due secondi per un totale annuo di quasi 527 zettabyte.
"Perché stiamo eliminando tutti questi dati?"
La domanda del giorno per le organizzazioni è come affrontare così tanti dati.
"Parlo con i leader di tutto il mondo", afferma Dave Mosely, CEO di Seagate. “Cinque anni fa si lamentavano: 'Perché memorizziamo tutti questi dati? Perché non eliminarli?' Ora mi dicono 'Perché stiamo eliminando tutti questi dati? Aiutateci a memorizzarli'.'”
Perché questo cambiamento? Bob O'Donnell, presidente e capo analista di TECHnalysis Research, spiega: "Uno degli aspetti più sottovalutati della rivoluzione dell'IA generativa che stiamo vivendo è che ora le organizzazioni sono finalmente in grado di sfruttare enormi quantità di dati che, in precedenza, erano stati praticamente ignorati".
Arthur Lewis, presidente del gruppo di soluzioni per le infrastrutture di Dell Technologies, concorda: "È in corso una vera e propria rivoluzione, in gran parte guidata dall'intelligenza artificiale".
Quanto è preziosa questa “rivoluzione” per sbloccare il valore? "Oggi con i nostri clienti gestiamo quattro tipologie di impiego principali: creazione di contenuto, assistenza clienti, bot di chat di vendita e assistenza per la codifica", afferma Lewis.
Parlo con i leader di tutto il mondo. Cinque anni fa si lamentavano: 'Perché memorizziamo tutti questi dati? Perché non eliminarli?' Ora mi dicono 'Perché stiamo eliminando tutti questi dati? Aiutateci a memorizzarli.'
Dave Mosely
Chairman and CEO at Seagate
Cosa verrà dopo?
"Le capacità analitiche degli strumenti di IA generativa stanno finalmente mantenendo la promessa dell'analisi dei big data e aprendo nuove possibilità di approfondimento", afferma O'Donnell.
"Inoltre, data l'insaziabile esigenza di più dati nel processo di addestramento dei modelli di IA, abbiamo anche assistito alla creazione di montagne di dati sintetici che possono essere usati per rendere i modelli di IA ancora più efficaci".
I nuovi approfondimenti e i modelli di IA più efficaci ampliano il percorso verso l'innovazione.
Ad esempio, una ricerca di McKinsey & Company indica opportunità significative per l'IA per accelerare la ricerca e lo sviluppo. Ciò è fondamentale per la crescita e la prosperità perché la produttività della ricerca e dello sviluppo sta rallentando in molti settori chiave. In altre parole, "ogni dollaro speso in ricerca e sviluppo ha acquistato meno innovazione nel tempo".
McKinsey ritiene che l'IA orienterà le innovazioni producendo una gamma più ampia di opzioni di progettazione, consentendo una valutazione più rapida e accelerando lo sviluppo dei prodotti.
Ad esempio, gli strumenti di IA possono produrre rendering 3D fotorealistici che superano i tradizionali software di progettazione assistita da computer in termini di quantità e qualità, progettare i motori di nuove navicelle spaziali e aiutare i chimici a creare proteine completamente nuove.
La ricerca di McKinsey rileva che l'IA ha il potenziale per raddoppiare il ritmo della ricerca e dello sviluppo in alcuni settori, con miglioramenti complessivi che si traducono in un valore economico annuale tra 360 e 560 miliardi di dollari.
Questi numeri non tengono conto degli "effetti a valle" o dei vantaggi sociali più ampi dell'innovazione. McKinsey conclude che "se l'IA può aiutare a piegare le curve della produttività dell'innovazione, ciò migliorerà la qualità e la durata della vita delle generazioni future".
Questo è il valore potenziale dell'IA e di tutti i dati che ne sono alla base.
