Uno studio del MIT rivela che il 95% dei sistemi GenAI non hanno valore: perché ci sono tagli di posti di lavoro?
Nel mondo della tecnologia, l'Intelligenza Artificiale (IA) sta avendo un impatto graduale ma significativo, in particolare nei ruoli già vulnerabili come il supporto ai clienti, le operazioni amministrative e l'esternalizzazione dei processi. Questo non avviene attraverso licenziamenti di massa, ma piuttosto attraverso l'attrito, poiché l'IA assume questi ruoli nel tempo.
Tuttavia, l'integrazione dell'IA generativa (GenAI) con i flussi di lavoro aziendali esistenti si sta rivelando una sfida significativa. Questo paradosso è evidente dal fatto che la GenAI non sta creando guadagni di produttività, ma sta invece scatenando blocchi delle assunzioni e licenziamenti nei settori della tecnologia e dei media.
I primi giorni del cloud computing hanno visto simili difficoltà con le bollette in aumento e le prestazioni in ritardo. L'IA potrebbe seguire un percorso simile, ma con il tempo ci siamo abituati a far partire il calcolo in minuti senza battere ciglio.
La domanda che sorge è se la GenAI viene richiesta per risolvere problemi che contano o se viene inseguita solo come la nuova cosa brillante per giustificare il prossimo giro di licenziamenti. Lo studio MIT NANDA suggerisce che questo potrebbe essere il caso, poiché la maggior parte delle aziende ha priorizzato la vendita e il marketing frontale con i loro budget AI, mentre l'automazione dell'ufficio backend, dove si trovano i veri risparmi, è stata trascurata.
Inoltre, la GenAI viene vista come un simbolo di status aziendale, con la paura di perdere (FOMO) che spinge molte aziende ad adottarla. Tuttavia, il rapporto non affronta direttamente la questione del perché la GenAI non funziona nonostante gli importanti investimenti delle imprese statunitensi.
Una possibile ragione potrebbe essere il "divario di apprendimento" per entrambi i modelli e le aziende che li utilizzano. Secondo Aditya Challapally, autore principale del rapporto MIT, gli strumenti generici come ChatGPT non si integrano con i dati interni o imparano dalla conoscenza istituzionale.
Il rapporto NANDA rivela che le imprese statunitensi hanno speso tra 35 e 40 miliardi di dollari in progetti di GenAI negli ultimi 24 mesi. Tuttavia, la maggior parte dei casi d'uso aziendali della GenAI sta consegnando poco o nessun impatto misurabile sulla produttività o sul profitto. Solo il 5% dei progetti di GenAI arriva alla produzione, con il restante 95% bloccato all'inizio o archiviato nei cimiteri digitali.
In settori come la tecnologia e i media, l'80% dei dirigenti intervistati prevede minori volumi di assunzioni nei prossimi due anni. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che il mercato del lavoro tecnologico sta vivendo licenziamenti in un momento in cui si cerca il talento AI di vertice, suggerendo che i licenziamenti potrebbero non essere dovuti solo all'IA che sostituisce le persone, ma ad altri fattori.
I risultati dello studio MIT NANDA potrebbero essere interpretati come una fase di rodaggio della GenAI, che cambierà tutto ma non ancora. I sistemi IA agenti che imparano, si adattano e agiscono in modo semi-autonomo potrebbero essere il tassello mancante che potrebbe cambiare lo stato attuale della GenAI.
In conclusione, mentre la GenAI sta facendo progressi in vari settori, la sua integrazione nei flussi di lavoro esistenti e la sua capacità di creare valore per l'azienda sono ancora aree di preoccupazione. Resterà da vedere come queste sfide verranno affrontate e se la GenAI vivrà all'altezza delle sue potenzialità nei prossimi anni.
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