cnvrg.io, azienda di Intel che fornisce piattaforme di intelligenza artificiale (AI) e Large Language Model (LLM), presenta oggi i risultati del sondaggio ML Insider 2023. Sebbene tutti i settori produttivi appaiano essere impegnati in un percorso verso l’AI, dal sondaggio emerge che la maggioranza delle organizzazioni non stia cogliendo il pieno potenziale dell’AI generativa (GenAI), nonostante un crescente interesse.
Giunta alla terza edizione, la survey fornisce un’analisi del settore del machine learning, evidenziandone le principali tendenze, i punti di interesse e le sfide che i professionisti dell’intelligenza artificiale affrontano ogni giorno. Il rapporto di quest’anno offre la visione di un panel globale di 430 professionisti della tecnologia su come si stanno sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale e sui loro approcci per applicare la GenAI alle loro attività.
“Benché sia ancora in una prima fase di sviluppo, l’intelligenza artificiale generativa è stata una delle tecnologie più discusse del 2023. Il sondaggio suggerisce che le organizzazioni potrebbero essere riluttanti ad adottare questa tecnologia a causa degli ostacoli che devono affrontare nell’implementazione dei Large Language Model”, ha commentato Markus Flierl, corporate vice president e general manager di Intel Cloud Services. “Con un maggiore accesso a infrastrutture e servizi a costi convenienti, come quelli forniti da cnvrg.io e Intel Developer Cloud, prevediamo una crescita nell’adozione di questa tecnologia nel prossimo anno poiché sarà più semplice mettere a punto, personalizzare e distribuire gli LLM esistenti senza che siano necessarie specifiche competenze di AI per gestire le complessità”.
Trend di adozione della GenAI
Nonostante la notorietà conquistata dalla tecnologia GenAI nel 2023, questa è solo una parte del quadro generale dell’AI. Infatti, la survey rivela che l’adozione dei Large Language Model (i modelli per la formazione di applicazioni e soluzioni di intelligenza artificiale generativa) all’interno delle organizzazioni rimane bassa.
Tre quarti degli intervistati riferiscono che le loro organizzazioni devono ancora implementare i modelli GenAI, mentre il 10% riferisce che le loro organizzazioni hanno messo in produzione soluzioni GenAI nell’ultimo anno. Il sondaggio mostra inoltre che gli intervistati residenti negli Stati Uniti (40%) sono significativamente più propensi a implementare modelli di GenAI rispetto a quelli al di fuori degli Stati Uniti (22%).
Peraltro, seppure l’adozione della GenAI non sia decollata, le organizzazioni che hanno implementato la tecnologia stanno già raccogliendone i benefici. Circa metà del campione, infatti, afferma che l’esperienza dei clienti è migliorata (58%) così come l’efficienza (53%) e la funzionalità dei prodotti (52%), a vantaggio di una riduzione dei costi (47%).
Sfide da affrontare per una maggiore adozione
Lo studio indica che la maggior parte delle organizzazioni si avvicina alla GenAI costruendo le proprie soluzioni di LLM e personalizzandole in base agli specifici casi di utilizzo, ma quasi la metà degli intervistati (46%) vede nell’infrastruttura il principale ostacolo allo sviluppo di LLM in prodotti.
Il sondaggio evidenzia altre sfide che potrebbero causare una lenta adozione della tecnologia LLM nelle aziende, come carenze a livello di conoscenze, costi elevati e vincoli di conformità da rispettare. L’84% del campione ammette che le proprie competenze devono migliorare per far fronte al crescente interesse verso l’adozione degli LLM, mentre solo il 19% afferma di avere una conoscenza approfondita dei meccanismi con cui gli LLM generano risposte.
Questo divario di conoscenza è un potenziale ostacolo all’adozione della GenAI, soprattutto nelle organizzazioni che citano la complessità e la mancanza di competenze specifiche come i maggiori ostacoli all’adozione e all’accettazione dell’AI. Inoltre, gli intervistati indicano nei vincoli di conformità e nella privacy (28%), nell’affidabilità (23%), negli alti costi di implementazione (19%) e nella mancanza di competenze tecniche (17%) i maggiori ostacolo all’implementazione degli LLM nelle loro aziende. Quando si considera la sfida più grande nel portare in produzione i LLM, quasi la metà degli intervistati indica le infrastrutture.
È fuori discussione che la GenAI abbia un importante impatto sul settore. Rispetto al 2022, l’uso di chatbot/agenti virtuali è aumentato del 26% e la traduzione/generazione di testo è aumentata del 12% nel 2023. Ciò potrebbe essere dovuto allo sviluppo della tecnologia LLM nel 2023 e ai progressi della tecnologia GenAI. Le organizzazioni che hanno implementato con successo la GenAI nell’ultimo anno vedono vantaggi dall’applicazione degli LLM, come una migliore esperienza per i clienti (27%), una migliore efficienza (25%), funzionalità di prodotto migliorate (25%) e risparmi sui costi (22%).
Il portfolio hardware e software di Intel, che comprende cnvrg.io, offre agli utenti flessibilità e scelta nell’architettura della soluzione IA ottimale in base ai rispettivi obiettivi di prestazioni, efficienza e gestione dei costi. cnvrg.io aiuta le organizzazioni a migliorare i propri prodotti con GenAI e LLM rendendo più conveniente e più semplice l’implementazione di Large Language Model sull’hardware appositamente realizzato da Intel. Intel è l’unica azienda a offrire l’intera gamma di piattaforme hardware e software, soluzioni aperte e modulari che consentono di ottenere TCO e time-to-value competitivi, sostenendo le organizzazioni nell’affrontare le sfide quest’epoca di crescita esponenziale e intelligenza artificiale pervasiva (AI Everywhere).
