Cosa può fare l'intelligenza artificiale generativa senza l'intervento umano?

Sintesi

L'Intelligenza Artificiale Generativa (IA) – la tecnologia che consente alle macchine di creare testo, immagini, codice e altro ancora – ha registrato una crescita esponenziale negli ultimi anni. Questo white paper fornisce una panoramica accessibile di ciò che l'IA generativa può in modo affidabile senza l'intervento umano e di ciò che si prevede che farà nel prossimo decennio. Ne esaminiamo l'utilizzo in settori quali scrittura, arte, programmazione, assistenza clienti, sanità, istruzione, logistica e finanza, evidenziando dove l'IA opera in modo autonomo e dove la supervisione umana rimane cruciale. Sono inclusi esempi concreti per illustrare sia i successi che i limiti. I risultati principali includono:

• Adozione diffusa: nel 2024, il 65% delle aziende intervistate dichiara di utilizzare regolarmente l'intelligenza artificiale generativa, quasi il doppio rispetto all'anno precedente ( Lo stato dell'intelligenza artificiale all'inizio del 2024 | McKinsey ). Le applicazioni spaziano dalla creazione di contenuti di marketing, ai chatbot di supporto clienti, alla generazione di codice e altro ancora.

• Capacità autonome attuali: l'IA generativa odierna gestisce in modo affidabile attività strutturate e ripetitive con una supervisione minima. Tra gli esempi figurano la generazione automatica di report di notizie formulati (ad esempio, riepiloghi degli utili aziendali) ( Philana Patterson – Profilo della community ONA ), la produzione di descrizioni di prodotti e punti salienti delle recensioni sui siti di e-commerce e il completamento automatico del codice. In questi ambiti, l'IA spesso affianca i lavoratori umani assumendo il controllo della generazione di contenuti di routine.

• Human-in-the-loop per compiti complessi: per compiti più complessi o aperti, come la scrittura creativa, l'analisi dettagliata o la consulenza medica, la supervisione umana è ancora solitamente richiesta per garantire l'accuratezza fattuale, il giudizio etico e la qualità. Molte implementazioni di intelligenza artificiale oggi utilizzano un modello "human-in-the-loop", in cui l'intelligenza artificiale elabora i contenuti e gli esseri umani li revisionano.

• Miglioramenti a breve termine: nei prossimi 5-10 anni, si prevede che l'IA generativa diventerà molto più affidabile e autonoma . I progressi nell'accuratezza dei modelli e nei meccanismi di controllo potrebbero consentire all'IA di gestire una quota maggiore di attività creative e decisionali con un intervento umano minimo. Ad esempio, entro il 2030 gli esperti prevedono che l'IA gestirà la maggior parte delle interazioni e delle decisioni relative al servizio clienti in tempo reale ( Per reimmaginare il passaggio alla CX, i professionisti del marketing devono fare queste 2 cose ), e un film importante potrebbe essere prodotto con il 90% di contenuti generati dall'IA ( Casi d'uso dell'IA generativa per settori e imprese ).

• Entro il 2035: tra un decennio, prevediamo che gli agenti di intelligenza artificiale autonomi saranno comuni in molti campi. I tutor di intelligenza artificiale potrebbero fornire formazione personalizzata su larga scala, gli assistenti di intelligenza artificiale potrebbero redigere in modo affidabile contratti legali o referti medici per l'approvazione di esperti e i sistemi a guida autonoma (con l'ausilio della simulazione generativa) potrebbero gestire operazioni logistiche end-to-end. Tuttavia, alcune aree sensibili (ad esempio, diagnosi mediche ad alto rischio, decisioni legali definitive) probabilmente richiederanno ancora il giudizio umano per motivi di sicurezza e responsabilità.

• Problemi etici e di affidabilità: con la crescita dell'autonomia dell'IA, aumentano anche le preoccupazioni. I problemi odierni includono allucinazioni (l'IA inventa fatti), distorsioni nei contenuti generati, mancanza di trasparenza e potenziale uso improprio per la disinformazione. Garantire che l'IA possa essere considerata affidabile quando opera senza supervisione è fondamentale. Si stanno compiendo progressi – ad esempio, le organizzazioni stanno investendo di più nella mitigazione del rischio (affrontando problemi di accuratezza, sicurezza informatica e proprietà intellettuale) ( The State of AI: Global survey | McKinsey ) – ma sono necessari una governance solida e quadri etici.

• Struttura di questo articolo: Iniziamo con un'introduzione all'IA generativa e al concetto di utilizzo autonomo vs. supervisionato. Quindi, per ogni ambito principale (scrittura, arte, programmazione, ecc.), discutiamo cosa l'IA può fare in modo affidabile oggi e cosa si profila all'orizzonte. Concludiamo con sfide trasversali, proiezioni future e raccomandazioni per un utilizzo responsabile dell'IA generativa.

Nel complesso, l'IA generativa ha già dimostrato di essere in grado di gestire una sorprendente gamma di compiti senza la costante guida umana. Comprendendone i limiti attuali e il potenziale futuro, le organizzazioni e il pubblico possono prepararsi meglio a un'era in cui l'IA non sarà solo uno strumento, ma un collaboratore autonomo nel lavoro e nella creatività.

Introduzione

L'intelligenza artificiale è da tempo in grado di analizzare i dati, ma solo di recente i sistemi di intelligenza artificiale hanno imparato a creare , scrivendo prosa, componendo immagini, programmando software e altro ancora. Questi di intelligenza artificiale generativa (come GPT-4 per il testo o DALL·E per le immagini) vengono addestrati su vasti set di dati per produrre contenuti innovativi in ​​risposta a richieste. Questa svolta ha scatenato un'ondata di innovazione in tutti i settori. Tuttavia, sorge una domanda cruciale: cosa possiamo effettivamente fidarci che l'intelligenza artificiale faccia da sola, senza che un essere umano ne verifichi due volte l'output?

Per rispondere a questa domanda, è importante distinguere tra supervisionati e autonomi dell'IA:

• L'intelligenza artificiale supervisionata da esseri umani si riferisce a scenari in cui i risultati dell'intelligenza artificiale vengono rivisti o curati da persone prima di essere finalizzati. Ad esempio, un giornalista potrebbe utilizzare un assistente di scrittura basato sull'intelligenza artificiale per redigere un articolo, ma un redattore lo modifica e lo approva.

• L'IA autonoma (IA senza intervento umano) si riferisce a sistemi di IA che eseguono attività o producono contenuti che vengono utilizzati direttamente con poca o nessuna modifica umana. Un esempio è un chatbot automatizzato che risolve una richiesta di un cliente senza l'intervento di un agente umano, o un'agenzia di stampa che pubblica automaticamente un riepilogo dei risultati sportivi generato dall'IA.

L'intelligenza artificiale generativa è già implementata in entrambe le modalità. Nel 2023-2025, l'adozione è aumentata vertiginosamente , con le organizzazioni che la sperimentano con entusiasmo. Un sondaggio globale del 2024 ha rilevato che il 65% delle aziende utilizza regolarmente l'intelligenza artificiale generativa, rispetto a circa un terzo di appena un anno prima ( The state of AI in early 2024 | McKinsey ). Anche i privati ​​hanno adottato strumenti come ChatGPT: si stima che il 79% dei professionisti avesse almeno una certa esperienza con l'intelligenza artificiale generativa entro la metà del 2023 ( The state of AI in 2023: Generative AI's breakout year | McKinsey ). Questa rapida adozione è guidata dalla promessa di guadagni in termini di efficienza e creatività. Tuttavia, siamo ancora agli inizi e molte aziende stanno ancora formulando politiche su come utilizzare l'intelligenza artificiale in modo responsabile ( The state of AI in 2023: Generative AI's breakout year | McKinsey ).

Perché l'autonomia è importante: lasciare che l'IA operi senza la supervisione umana può offrire enormi vantaggi in termini di efficienza, automatizzando completamente le attività più noiose, ma aumenta anche la posta in gioco in termini di affidabilità. Un agente di IA autonomo deve fare le cose per bene (o conoscerne i limiti) perché potrebbe non esserci un essere umano in tempo reale che possa individuare gli errori. Alcune attività si prestano a questo più di altre. In generale, l'IA funziona meglio in modalità autonoma quando:

• L'attività ha una struttura o uno schema chiaro (ad esempio, la generazione di report di routine dai dati).

• Gli errori sono a basso rischio o facilmente tollerabili (ad esempio, la generazione di un'immagine che può essere scartata se insoddisfacente, rispetto a una diagnosi medica).

• Sono disponibili ampi dati di addestramento che coprono gli scenari, quindi l'output dell'IA si basa su esempi reali (riducendo le congetture).

Al contrario, i compiti aperti , ad alto rischio o che richiedono un giudizio sfumato sono oggi meno adatti a una supervisione zero.

Nelle sezioni seguenti, esamineremo una serie di ambiti per vedere cosa sta facendo l'IA generativa oggi e cosa ci riserva il futuro. Esamineremo esempi concreti – dagli articoli di giornale scritti dall'IA e dalle opere d'arte generate dall'IA, agli assistenti alla scrittura di codice e agli agenti virtuali del servizio clienti – evidenziando quali attività possono essere svolte end-to-end dall'IA e quali necessitano ancora dell'intervento umano. Per ogni ambito, separeremo chiaramente le capacità attuali (circa 2025) dalle proiezioni realistiche di ciò che potrebbe essere affidabile entro il 2035.

Mappando il presente e il futuro dell'IA autonoma in diversi ambiti, miriamo a fornire ai lettori una comprensione equilibrata: senza sopravvalutare l'IA come magicamente infallibile, né sottovalutarne le reali e crescenti competenze. Su queste basi, analizzeremo poi le sfide globali legate all'affidarsi all'IA senza supervisione, comprese considerazioni etiche e di gestione del rischio, prima di concludere con i punti chiave.

Intelligenza artificiale generativa nella scrittura e nella creazione di contenuti

Uno dei primi ambiti in cui l'intelligenza artificiale generativa ha fatto parlare di sé è stata la generazione di testo. I modelli linguistici di grandi dimensioni possono produrre di tutto, dagli articoli di giornale ai testi di marketing, dai post sui social media ai riassunti di documenti. Ma quanto di questa scrittura può essere realizzata senza un editor umano?

Capacità attuali (2025): l'intelligenza artificiale come strumento di scrittura automatica di contenuti di routine

Oggi, l'intelligenza artificiale generativa gestisce in modo affidabile una varietà di attività di scrittura di routine con un intervento umano minimo o nullo. Un esempio lampante è il giornalismo: l'Associated Press utilizza da anni l'automazione per generare migliaia di report sugli utili aziendali ogni trimestre direttamente dai feed di dati finanziari ( Philana Patterson – Profilo della community ONA ). Questi brevi articoli seguono un modello (ad esempio, "La società X ha registrato utili di Y, in crescita del Z%...") e l'intelligenza artificiale (utilizzando un software di generazione del linguaggio naturale) può inserire numeri e testo più velocemente di qualsiasi essere umano. Il sistema dell'Associated Press pubblica questi report automaticamente, ampliandone notevolmente la copertura (oltre 3.000 articoli a trimestre) senza bisogno di redattori umani ( Gli articoli sugli utili automatizzati si moltiplicano | The Associated Press ).

Anche il giornalismo sportivo ha subito un'evoluzione: i sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le statistiche delle partite e generare resoconti. Poiché questi ambiti sono basati sui dati e basati su formule, gli errori sono rari, purché i dati siano corretti. In questi casi, assistiamo a una vera e propria autonomia : l'intelligenza artificiale scrive e il contenuto viene pubblicato immediatamente.

Le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale generativa anche per redigere descrizioni di prodotti, newsletter e altri contenuti di marketing. Ad esempio, il colosso dell'e-commerce Amazon ora utilizza l'intelligenza artificiale per riassumere le recensioni dei clienti sui prodotti. L'intelligenza artificiale analizza il testo di numerose recensioni individuali e produce un breve paragrafo in evidenza che evidenzia ciò che piace o non piace all'utente dell'articolo, che viene poi visualizzato sulla pagina del prodotto senza modifiche manuali ( Amazon migliora l'esperienza di lettura delle recensioni dei clienti con l'intelligenza artificiale ). Di seguito è riportata un'illustrazione di questa funzionalità implementata sull'app mobile di Amazon, dove la sezione "I clienti dicono di noi" è interamente generata dall'intelligenza artificiale a partire dai dati delle recensioni:

( Amazon migliora l'esperienza di lettura delle recensioni dei clienti con l'intelligenza artificiale ) Riepilogo della recensione generato dall'intelligenza artificiale su una pagina prodotto di un e-commerce. Il sistema di Amazon riassume i punti comuni delle recensioni degli utenti (ad esempio, facilità d'uso, prestazioni) in un breve paragrafo, mostrato agli acquirenti come "Generato dall'intelligenza artificiale dal testo delle recensioni dei clienti".

Tali casi d'uso dimostrano che quando i contenuti seguono uno schema prevedibile o vengono aggregati a partire da dati esistenti, l'intelligenza artificiale può spesso gestirli da sola . Altri esempi attuali includono:

• Aggiornamenti meteo e sul traffico: organi di stampa che utilizzano l'intelligenza artificiale per compilare bollettini meteo giornalieri o bollettini sul traffico basati sui dati dei sensori.

• Report finanziari: aziende che generano automaticamente semplici riepiloghi finanziari (risultati trimestrali, briefing di borsa). Dal 2014, Bloomberg e altre testate giornalistiche utilizzano l'intelligenza artificiale per scrivere brevi resoconti sugli utili aziendali, un processo che funziona in gran parte in modo automatico una volta inseriti i dati (I "giornalisti robot" dell'AP scrivono i propri articoli | The Verge ) ( Un giornalista del Wyoming sorpreso a usare l'intelligenza artificiale per creare citazioni e articoli falsi ).

• Traduzione e trascrizione: i servizi di trascrizione ora utilizzano l'intelligenza artificiale per produrre trascrizioni o sottotitoli di riunioni senza l'intervento di dattilografi umani. Sebbene non siano generativi in ​​senso creativo, questi processi linguistici vengono eseguiti in modo autonomo con elevata precisione per un audio nitido.

• Generazione di bozze: molti professionisti utilizzano strumenti come ChatGPT per creare bozze di e-mail o prime versioni di documenti, inviandoli occasionalmente con poche o nessuna modifica se il contenuto è a basso rischio.

Tuttavia, per la prosa più complessa, la supervisione umana rimane la norma nel 2025. Le organizzazioni giornalistiche raramente pubblicano articoli investigativi o analitici direttamente dall'IA: i redattori verificano e perfezionano le bozze scritte dall'IA. L'IA può imitare bene lo stile e la struttura, ma può introdurre errori fattuali (spesso chiamati "allucinazioni") o espressioni goffe che un essere umano deve cogliere. Ad esempio, il quotidiano tedesco Express ha introdotto una "collega digitale" AI di nome Klara per aiutarla a scrivere i primi articoli. Klara può redigere in modo efficiente resoconti sportivi e persino scrivere titoli che attraggono lettori, contribuendo all'11% degli articoli dell'Express, ma i redattori umani continuano a rivedere ogni articolo per verificarne l'accuratezza e l'integrità giornalistica, soprattutto per le storie complesse ( 12 modi in cui i giornalisti usano gli strumenti di IA in redazione - Twipe ). Questa partnership uomo-IA è comune oggi: l'IA gestisce il grosso del lavoro di generazione del testo e gli esseri umani curano e correggono secondo necessità.

Prospettive per il 2030-2035: verso una scrittura autonoma e affidabile

Nel prossimo decennio, ci aspettiamo che l'intelligenza artificiale generativa diventi molto più affidabile nel generare testi di alta qualità e fattualmente corretti, il che amplierà la gamma di attività di scrittura che può gestire in modo autonomo. Diverse tendenze supportano questa ipotesi:

• Maggiore accuratezza: la ricerca in corso sta rapidamente riducendo la tendenza dell'IA a produrre informazioni false o irrilevanti. Entro il 2030, modelli linguistici avanzati con un addestramento migliore (incluse tecniche per verificare i fatti confrontandoli con i database in tempo reale) potrebbero raggiungere internamente un fact-checking di livello quasi umano. Ciò significa che un'IA potrebbe redigere automaticamente un articolo di notizie completo con citazioni corrette e statistiche estratte dal materiale di partenza, richiedendo poche modifiche.

• IA specifiche per dominio: vedremo modelli generativi più specializzati, ottimizzati per determinati settori (legale, medico, redazione tecnica). Un modello di IA legale del 2030 potrebbe redigere in modo affidabile contratti standard o riassumere la giurisprudenza, compiti che hanno una struttura formulata ma che attualmente richiedono tempo agli avvocati. Se l'IA viene addestrata su documenti legali convalidati, le sue bozze potrebbero essere sufficientemente affidabili da consentire a un avvocato di darne solo una rapida occhiata finale.

• Stile naturale e coerenza: i modelli stanno migliorando nel mantenere il contesto nei documenti lunghi, portando a contenuti più coerenti e pertinenti. Entro il 2035, è plausibile che un'intelligenza artificiale possa scrivere autonomamente una prima bozza decente di un libro di saggistica o di un manuale tecnico, con gli esseri umani principalmente in un ruolo consultivo (per definire obiettivi o fornire conoscenze specialistiche).

Come potrebbe concretizzarsi tutto questo in pratica? Il giornalismo di routine potrebbe diventare quasi completamente automatizzato per determinati argomenti. Potremmo vedere un'agenzia di stampa nel 2030 affidare a un sistema di intelligenza artificiale la stesura della prima versione di ogni resoconto finanziario, articolo sportivo o aggiornamento dei risultati elettorali, con un redattore che ne campiona solo alcuni per garantire la qualità. In effetti, gli esperti prevedono che una quota sempre crescente di contenuti online sarà generata automaticamente: una previsione audace degli analisti del settore suggeriva che fino al 90% dei contenuti online potrebbe essere generato dall'intelligenza artificiale entro il 2026 ( Entro il 2026, i contenuti online generati da non umani supereranno di gran lunga i contenuti generati dagli umani — OODAloop ), sebbene questa cifra sia dibattuta. Anche un risultato più conservativo significherebbe che entro la metà degli anni '30 la maggior parte degli articoli web di routine, dei testi di prodotto e forse persino dei feed di notizie personalizzati saranno creati dall'intelligenza artificiale.

Nel marketing e nella comunicazione aziendale , l'intelligenza artificiale generativa sarà probabilmente incaricata di gestire intere campagne in modo autonomo. Potrebbe generare e inviare email di marketing personalizzate, post sui social media e variazioni di testi pubblicitari, modificando costantemente il messaggio in base alle reazioni dei clienti, il tutto senza la presenza di un copywriter umano. Gli analisti di Gartner prevedono che entro il 2025, almeno il 30% dei messaggi di marketing outbound delle grandi aziende sarà generato sinteticamente dall'intelligenza artificiale ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), e questa percentuale non potrà che aumentare entro il 2030.

Tuttavia, è importante notare che la creatività e il giudizio umani continueranno a svolgere un ruolo, soprattutto per i contenuti ad alto rischio . Entro il 2035, l'IA potrebbe gestire autonomamente un comunicato stampa o un post di un blog, ma per il giornalismo investigativo che coinvolge responsabilità o argomenti delicati, i media potrebbero ancora insistere sulla supervisione umana. Il futuro porterà probabilmente a un approccio a più livelli: l'IA produce autonomamente la maggior parte dei contenuti quotidiani, mentre gli esseri umani si concentrano sull'editing e sulla produzione di contenuti strategici o delicati. In sostanza, il limite di ciò che conta come "routine" si espanderà con l'aumentare della competenza dell'IA.

Inoltre, potrebbero emergere nuove forme di contenuto, come narrazioni interattive generate dall'intelligenza artificiale o report personalizzati . Ad esempio, un report annuale aziendale potrebbe essere generato dall'intelligenza artificiale in più stili: un brief per i dirigenti, una versione narrativa per i dipendenti, una versione ricca di dati per gli analisti, ognuno creato automaticamente a partire dagli stessi dati di base. Nel settore dell'istruzione, i libri di testo potrebbero essere scritti dinamicamente dall'intelligenza artificiale per adattarsi a diversi livelli di lettura. Queste applicazioni potrebbero essere in gran parte autonome, ma supportate da informazioni verificate.

La traiettoria nella scrittura suggerisce che entro la metà degli anni 2030, l'IA sarà una scrittrice prolifica . La chiave per un funzionamento veramente autonomo sarà creare fiducia nei suoi risultati. Se l'IA può dimostrare costantemente accuratezza fattuale, qualità stilistica e allineamento con gli standard etici, la necessità di una revisione umana riga per riga diminuirà. Entro il 2035, alcune sezioni di questo white paper potrebbero essere redatte da un ricercatore di IA senza bisogno di un revisore – una prospettiva su cui siamo cautamente ottimisti, a condizione che siano in atto le opportune misure di sicurezza.

Intelligenza artificiale generativa nelle arti visive e nel design

La capacità dell'IA generativa di creare immagini e opere d'arte ha catturato l'immaginario collettivo, dai dipinti generati dall'IA che hanno vinto concorsi d'arte ai video deepfake indistinguibili da filmati reali. In ambito visivo, modelli di IA come le reti generative avversarie (GAN) e i modelli di diffusione (ad esempio Stable Diffusion, Midjourney) possono produrre immagini originali basate su prompt testuali. Quindi, l'IA può ora funzionare come artista o designer autonomo?

Capacità attuali (2025): l'intelligenza artificiale come assistente creativo

A partire dal 2025, i modelli generativi sono in grado di creare immagini su richiesta con una fedeltà impressionante. Gli utenti possono chiedere a un'IA di disegnare "una città medievale al tramonto nello stile di Van Gogh" e ricevere un'immagine artisticamente convincente in pochi secondi. Ciò ha portato a un uso diffuso dell'IA nella progettazione grafica, nel marketing e nell'intrattenimento per concept art, prototipi e persino immagini finali in alcuni casi. In particolare:

• Grafica e immagini stock: le aziende generano grafica per siti web, illustrazioni o foto stock tramite intelligenza artificiale, riducendo la necessità di commissionare ogni creazione a un artista. Molti team di marketing utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per produrre varianti di pubblicità o immagini di prodotti per testare ciò che attrae i consumatori.

• Arte e illustrazione: singoli artisti collaborano con l'intelligenza artificiale per il brainstorming di idee o l'aggiunta di dettagli. Ad esempio, un illustratore potrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale per generare scenari di sfondo, che poi integra con i personaggi disegnati da umani. Alcuni fumettisti hanno sperimentato con vignette o colorazioni generate dall'intelligenza artificiale.

• Media e intrattenimento: l'arte generata dall'intelligenza artificiale è apparsa su copertine di riviste e libri. Un esempio famoso è stata la Cosmopolitan , che raffigurava un astronauta: si dice che sia stata la prima immagine di copertina di una rivista creata da un'intelligenza artificiale (DALL·E di OpenAI) su indicazione di un direttore artistico. Sebbene ciò abbia richiesto l'intervento e la selezione di un essere umano, l'opera d'arte vera e propria è stata realizzata da una macchina.

Fondamentalmente, la maggior parte di questi usi attuali implica ancora la cura e l'iterazione umana . L'IA può generare decine di immagini e un essere umano sceglie la migliore e, se necessario, la ritocca. In questo senso, l'IA lavora autonomamente per produrre opzioni, ma sono gli esseri umani a guidare la direzione creativa e a fare le scelte finali. È affidabile per generare rapidamente grandi quantità di contenuti, ma non garantisce che soddisfi tutti i requisiti al primo tentativo. Problemi come dettagli errati (ad esempio, l'IA che disegna mani con il numero sbagliato di dita, una nota stranezza) o risultati inattesi implicano in genere la necessità di un direttore artistico umano di supervisionare la qualità dell'output.

Esistono, tuttavia, ambiti in cui l'IA si sta avvicinando alla piena autonomia:

• Progettazione generativa: in campi come l'architettura e il design di prodotto, gli strumenti di intelligenza artificiale possono creare autonomamente prototipi di design che soddisfano vincoli specifici. Ad esempio, date le dimensioni e le funzioni desiderate di un mobile, un algoritmo generativo potrebbe produrre diversi progetti realizzabili (alcuni piuttosto non convenzionali) senza l'intervento umano, al di là delle specifiche iniziali. Questi progetti possono quindi essere utilizzati direttamente o perfezionati dall'uomo. Analogamente, in ingegneria, l'intelligenza artificiale generativa può progettare parti (ad esempio, un componente di un aeroplano) ottimizzate in termini di peso e resistenza, producendo forme innovative che un essere umano potrebbe non aver mai concepito.

• Risorse per videogiochi: l'intelligenza artificiale può generare automaticamente texture, modelli 3D o persino interi livelli per i videogiochi. Gli sviluppatori li usano per accelerare la creazione di contenuti. Alcuni giochi indie hanno iniziato a incorporare grafica generata proceduralmente e persino dialoghi (tramite modelli linguistici) per creare mondi di gioco vasti e dinamici con un minimo di risorse create dall'uomo.

• Animazione e video (emergenti): sebbene meno matura delle immagini statiche, l'intelligenza artificiale generativa per i video sta progredendo. L'intelligenza artificiale può già generare brevi videoclip o animazioni a partire da prompt, sebbene la qualità non sia costante. La tecnologia deepfake, che è generativa, può produrre scambi di volti realistici o cloni vocali. In un ambiente controllato, uno studio potrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale per generare automaticamente una scena di sfondo o un'animazione di una folla.

In particolare, Gartner ha previsto che entro il 2030 assisteremo a un grande film di successo con il 90% dei contenuti generati dall'IA (dalla sceneggiatura alle immagini) ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ). Nel 2025, non ci siamo ancora arrivati: l'IA non può realizzare autonomamente un lungometraggio. Ma i pezzi di questo puzzle si stanno sviluppando: la generazione della sceneggiatura (IA testuale), la generazione di personaggi e scene (IA per immagini/video), il doppiaggio (cloni vocali tramite IA) e l'assistenza al montaggio (l'IA può già aiutare con tagli e transizioni).

Prospettive per il 2030-2035: media generati dall'intelligenza artificiale su larga scala

Guardando al futuro, il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nelle arti visive e nel design è destinato a espandersi in modo significativo. Entro il 2035, prevediamo che l'intelligenza artificiale sarà un elemento fondamentale nella creazione di contenuti in molti media visivi, spesso operando con un apporto umano minimo, al di là delle indicazioni iniziali. Ecco alcune aspettative:

• Film e video completamente generati dall'intelligenza artificiale: nei prossimi dieci anni, è molto probabile che vedremo i primi film o serie TV prodotti in gran parte dall'intelligenza artificiale. Gli esseri umani potrebbero fornire indicazioni di alto livello (ad esempio, una bozza di sceneggiatura o lo stile desiderato) e l'intelligenza artificiale renderizzerà le scene, creerà le sembianze degli attori e animerà il tutto. I primi esperimenti con i cortometraggi saranno probabilmente disponibili entro pochi anni, con tentativi di lungometraggi entro il 2030. Questi film basati sull'intelligenza artificiale potrebbero inizialmente essere di nicchia (animazione sperimentale, ecc.), ma potrebbero diventare mainstream con il miglioramento della qualità. La previsione di Gartner del 90% entro il 2030 ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), sebbene ambiziosa, sottolinea la convinzione del settore che la creazione di contenuti basati sull'intelligenza artificiale sarà sufficientemente sofisticata da sostenere la maggior parte del carico di lavoro nella produzione cinematografica.

• Automazione della progettazione: in settori come la moda o l'architettura, l'intelligenza artificiale generativa verrà probabilmente utilizzata per elaborare autonomamente centinaia di concept di design basati su parametri come "costo, materiali, stile X", lasciando agli esseri umani la scelta del progetto finale. Questo capovolge la dinamica attuale: invece di designer che creano da zero e magari usano l'intelligenza artificiale come fonte di ispirazione, i designer del futuro potrebbero agire più come curatori, selezionando il miglior progetto generato dall'intelligenza artificiale e magari modificandolo. Entro il 2035, un architetto potrebbe inserire i requisiti per un edificio e ottenere progetti completi come suggerimenti da un'intelligenza artificiale (tutti strutturalmente validi, grazie alle regole ingegneristiche integrate).

• Creazione di contenuti personalizzati: potremmo vedere l'IA creare contenuti visivi al volo per i singoli utenti. Immaginate un videogioco o un'esperienza di realtà virtuale nel 2035 in cui lo scenario e i personaggi si adattano alle preferenze del giocatore, generati in tempo reale dall'IA. Oppure fumetti personalizzati generati in base alla giornata di un utente: un'IA autonoma che trasforma automaticamente il vostro diario di testo in illustrazioni ogni sera.

• Creatività multimodale: i sistemi di intelligenza artificiale generativa sono sempre più multimodali, ovvero possono gestire insieme testo, immagini, audio, ecc. Combinando questi elementi, un'intelligenza artificiale potrebbe prendere un semplice prompt come "Creami una campagna di marketing per il prodotto X" e generare non solo testi scritti, ma anche grafiche corrispondenti, magari anche brevi video promozionali, il tutto coerente nello stile. Questo tipo di suite di contenuti "one-click" è un servizio probabile entro l'inizio degli anni '30.

L'intelligenza artificiale sostituirà gli artisti umani ? Questa domanda sorge spesso. È probabile che l'intelligenza artificiale si occuperà di gran parte del lavoro di produzione (in particolare di opere d'arte ripetitive o a rapida esecuzione, necessarie per le aziende), ma l'arte umana rimarrà per originalità e innovazione. Entro il 2035, un'intelligenza artificiale autonoma potrebbe disegnare in modo affidabile un'opera nello stile di un artista famoso, ma creare un nuovo stile o un'arte profondamente culturalmente significativa potrebbe ancora essere un punto di forza umano (potenzialmente con l'intelligenza artificiale come collaboratrice). Prevediamo un futuro in cui gli artisti umani lavoreranno al fianco di "co-artisti" dotati di intelligenza artificiale autonoma. Si potrebbe commissionare a un'intelligenza artificiale personale la produzione continua di opere d'arte per una galleria digitale in casa, ad esempio, creando un'atmosfera creativa in continua evoluzione.

Dal punto di vista dell'affidabilità, l'intelligenza artificiale generativa visiva ha un percorso più semplice verso l'autonomia rispetto al testo, per certi versi: un'immagine può essere soggettivamente "abbastanza buona" anche se non perfetta, mentre un errore fattuale nel testo è più problematico. Pertanto, assistiamo già a un'adozione relativamente a basso rischio : se un progetto generato dall'intelligenza artificiale è brutto o sbagliato, semplicemente non lo si usa, ma di per sé non causa alcun danno. Ciò significa che entro il 2030, le aziende potrebbero sentirsi a proprio agio nel lasciare che l'intelligenza artificiale sviluppi progetti senza supervisione e coinvolgere gli esseri umani solo quando è necessario qualcosa di veramente innovativo o rischioso.

In sintesi, entro il 2035 si prevede che l'IA generativa diventerà un potente creatore di contenuti visivi, probabilmente responsabile di una parte significativa delle immagini e dei media che ci circondano. Genererà in modo affidabile contenuti per l'intrattenimento, il design e la comunicazione quotidiana. L'artista autonomo è all'orizzonte, anche se se l'IA sia considerata creativa o semplicemente uno strumento molto intelligente è un dibattito che evolverà man mano che i suoi risultati diventeranno indistinguibili da quelli creati dall'uomo.

Intelligenza artificiale generativa nello sviluppo software (codifica)

Lo sviluppo software potrebbe sembrare un compito altamente analitico, ma ha anche un elemento creativo: scrivere codice significa fondamentalmente creare testo in un linguaggio strutturato. L'intelligenza artificiale generativa moderna, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni, si è dimostrata piuttosto abile nella programmazione. Strumenti come GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer e altri agiscono come programmatori di coppia basati sull'intelligenza artificiale, suggerendo frammenti di codice o persino intere funzioni mentre gli sviluppatori digitano. Quanto lontano può spingersi questo verso la programmazione autonoma?

Capacità attuali (2025): l'intelligenza artificiale come copilota della codifica

Entro il 2025, i generatori di codice basati sull'intelligenza artificiale sono diventati comuni nei flussi di lavoro di molti sviluppatori. Questi strumenti possono completare automaticamente righe di codice, generare codice boilerplate (come funzioni o test standard) e persino scrivere programmi semplici con una descrizione in linguaggio naturale. Fondamentalmente, però, operano sotto la supervisione di uno sviluppatore, che esamina e integra i suggerimenti dell'intelligenza artificiale.

Alcuni dati e cifre attuali:

• Oltre la metà degli sviluppatori professionisti ha adottato assistenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale entro la fine del 2023 ( Coding on Copilot: i dati del 2023 suggeriscono una pressione al ribasso sulla qualità del codice (incl. proiezioni per il 2024) - GitClear ), indicando una rapida adozione. GitHub Copilot, uno dei primi strumenti ampiamente disponibili, è stato segnalato per generare in media il 30-40% del codice nei progetti in cui viene utilizzato ( La codifica non è più un MOAT. Il 46% dei codici su GitHub lo è già ... ). Ciò significa che l'intelligenza artificiale sta già scrivendo porzioni significative di codice, sebbene un essere umano lo stia guidando e convalidando.

• Questi strumenti di intelligenza artificiale eccellono in attività come la scrittura di codice ripetitivo (ad esempio, classi di modelli di dati, metodi getter/setter), la conversione da un linguaggio di programmazione a un altro o la produzione di algoritmi semplici che assomigliano a esempi di training. Ad esempio, uno sviluppatore può commentare "// funzione per ordinare l'elenco degli utenti per nome" e l'intelligenza artificiale genererà una funzione di ordinamento appropriata quasi istantaneamente.

• Aiutano anche nella correzione dei bug e nella spiegazione : gli sviluppatori possono incollare un messaggio di errore e l'IA può suggerire una soluzione, oppure chiedere "Cosa fa questo codice?" e ottenere una spiegazione in linguaggio naturale. In un certo senso, questo è autonomo (l'IA può diagnosticare i problemi autonomamente), ma è un essere umano a decidere se applicare la soluzione.

• È importante sottolineare che gli attuali assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale non sono infallibili. Possono suggerire codice non sicuro o codice che quasi risolve il problema ma presenta bug impercettibili. Pertanto, la migliore pratica odierna è quella di tenere un essere umano aggiornato : lo sviluppatore testa e debugga il codice scritto dall'intelligenza artificiale proprio come farebbe con il codice scritto da un essere umano. Nei settori regolamentati o nei software critici (come i sistemi medicali o aeronautici), qualsiasi contributo di intelligenza artificiale viene sottoposto a una rigorosa revisione.

Nessun sistema software tradizionale oggi viene implementato interamente scritto da zero dall'intelligenza artificiale, senza la supervisione di uno sviluppatore. Tuttavia, stanno emergendo alcuni utilizzi autonomi o semi-autonomi:

• Test unitari generati automaticamente: l'intelligenza artificiale può analizzare il codice e produrre test unitari per coprire diversi casi. Un framework di test potrebbe generare ed eseguire autonomamente questi test scritti dall'intelligenza artificiale per individuare bug, integrando i test scritti dagli esseri umani.

• Piattaforme low-code/no-code con IA: alcune piattaforme consentono ai non programmatori di descrivere ciò che desiderano (ad esempio "creare una pagina web con un modulo di contatto e un database per salvare le voci") e il sistema genera il codice. Sebbene sia ancora in fase iniziale, questo suggerisce un futuro in cui l'IA potrebbe creare autonomamente software per casi d'uso standard.

• Scripting e codice di collegamento: l'automazione IT spesso comporta la scrittura di script per connettere i sistemi. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono spesso generare automaticamente questi piccoli script. Ad esempio, scrivere uno script per analizzare un file di registro e inviare un avviso via email: un'intelligenza artificiale può produrre uno script funzionante con modifiche minime o nulle.

Prospettive per il 2030-2035: verso un software “auto-sviluppante”

Nel prossimo decennio, si prevede che l'intelligenza artificiale generativa assumerà una quota maggiore del carico di programmazione, avvicinandosi allo sviluppo software completamente autonomo per alcune categorie di progetti. Ecco alcuni sviluppi previsti:

• Implementazione completa delle funzionalità: entro il 2030, prevediamo che l'IA sarà in grado di implementare semplici funzionalità applicative end-to-end. Un product manager potrebbe descrivere una funzionalità in linguaggio semplice ("Gli utenti dovrebbero essere in grado di reimpostare la password tramite un collegamento e-mail") e l'IA potrebbe generare il codice necessario (modulo front-end, logica back-end, aggiornamento del database, invio e-mail) e integrarlo nella base di codice. L'IA agirebbe di fatto come uno sviluppatore junior in grado di seguire le specifiche. Un ingegnere umano potrebbe semplicemente eseguire una revisione del codice ed eseguire dei test. Con il miglioramento dell'affidabilità dell'IA, la revisione del codice potrebbe trasformarsi in una rapida occhiata, se non addirittura inesistente.

• Manutenzione autonoma del codice: una parte importante dell'ingegneria del software non consiste solo nella scrittura di nuovo codice, ma anche nell'aggiornamento di quello esistente, correggendo bug, migliorando le prestazioni e adattandosi a nuovi requisiti. I futuri sviluppatori di intelligenza artificiale probabilmente eccelleranno in questo. Data una base di codice e una direttiva ("la nostra app si blocca quando troppi utenti accedono contemporaneamente"), l'intelligenza artificiale potrebbe individuare il problema (come un bug di concorrenza) e risolverlo. Entro il 2035, i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero gestire automaticamente i ticket di manutenzione di routine durante la notte, fungendo da instancabile team di manutenzione per i sistemi software.

• Integrazione e utilizzo delle API: poiché sempre più sistemi software e API dispongono di documentazione leggibile dall'IA, un agente di IA potrebbe capire autonomamente come connettere il Sistema A con il Servizio B scrivendo il codice di collegamento. Ad esempio, se un'azienda desidera che il proprio sistema HR interno si sincronizzi con una nuova API per la gestione delle paghe, potrebbe incaricare un'IA di "farli comunicare tra loro" e quest'ultima scriverà il codice di integrazione dopo aver letto le specifiche di entrambi i sistemi.

• Qualità e ottimizzazione: i futuri modelli di generazione del codice probabilmente integreranno cicli di feedback per verificare che il codice funzioni (ad esempio, eseguendo test o simulazioni in un ambiente sandbox). Ciò significa che un'IA potrebbe non solo scrivere codice, ma anche autocorreggersi testandolo. Entro il 2035, potremmo immaginare un'IA che, assegnato un compito, continui a iterare sul suo codice finché tutti i test non vengono superati, un processo che un essere umano potrebbe non dover monitorare riga per riga. Ciò aumenterebbe notevolmente la fiducia nel codice generato autonomamente.

Si può immaginare uno scenario entro il 2035 in cui un piccolo progetto software – ad esempio un'app mobile personalizzata per un'azienda – potrebbe essere sviluppato in gran parte da un agente di intelligenza artificiale a cui vengono fornite istruzioni di alto livello. In questo scenario, lo "sviluppatore" umano è più un project manager o un validatore, che specifica requisiti e vincoli (sicurezza, linee guida di stile) e lascia che l'intelligenza artificiale si occupi del grosso del codice vero e proprio.

Tuttavia, per software complessi e su larga scala (sistemi operativi, algoritmi di intelligenza artificiale avanzati, ecc.), gli esperti umani saranno ancora profondamente coinvolti. La risoluzione creativa dei problemi e la progettazione architettonica del software rimarranno probabilmente guidate dall'uomo per un po'. L'intelligenza artificiale potrebbe gestire molte attività di codifica, ma decidere cosa costruire e progettare la struttura complessiva è una sfida diversa. Detto questo, man mano che l'intelligenza artificiale generativa inizia a collaborare – più agenti di intelligenza artificiale gestiscono diversi componenti di un sistema – è concepibile che possano co-progettare le architetture in una certa misura (ad esempio, un'intelligenza artificiale propone un progetto di sistema, un'altra lo critica e le due iterazioni, con un essere umano che supervisiona il processo).

Uno dei principali benefici attesi dall'intelligenza artificiale nella programmazione è l'amplificazione della produttività . Gartner prevede che entro il 2028, il 90% degli ingegneri del software utilizzerà assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale (rispetto a meno del 15% nel 2024) ( GitHub Copilot Tops Research Report on AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine ). Ciò suggerisce che i casi anomali, ovvero coloro che non utilizzano l'intelligenza artificiale, saranno pochi. Potremmo anche assistere a una carenza di sviluppatori umani in alcune aree, mitigata dall'intelligenza artificiale che colma le lacune; in sostanza, ogni sviluppatore può fare molto di più con un assistente di intelligenza artificiale in grado di redigere codice in modo autonomo.

La fiducia rimarrà una questione centrale. Anche nel 2035, le organizzazioni dovranno garantire che il codice generato autonomamente sia sicuro (l'intelligenza artificiale non deve introdurre vulnerabilità) e sia in linea con le norme legali/etiche (ad esempio, l'intelligenza artificiale non deve includere codice plagiato da una libreria open source senza la licenza appropriata). Ci aspettiamo strumenti di governance dell'intelligenza artificiale migliorati, in grado di verificare e tracciare l'origine del codice scritto dall'intelligenza artificiale, per consentire una codifica più autonoma e senza rischi.

In sintesi, entro la metà degli anni '30, l'intelligenza artificiale generativa gestirà probabilmente la maggior parte della codifica per le attività software di routine e fornirà un supporto significativo in quelle più complesse. Il ciclo di vita dello sviluppo del software sarà molto più automatizzato, dai requisiti alla distribuzione, con l'intelligenza artificiale potenzialmente in grado di generare e distribuire automaticamente le modifiche al codice. Gli sviluppatori umani si concentreranno maggiormente sulla logica di alto livello, sull'esperienza utente e sulla supervisione, mentre gli agenti di intelligenza artificiale si occuperanno dei dettagli di implementazione.

Intelligenza artificiale generativa nel servizio clienti e nell'assistenza

Se di recente hai interagito con una chat di assistenza clienti online, è probabile che dall'altra parte ci fosse un'IA, almeno per una parte. Il servizio clienti è un ambito ideale per l'automazione tramite IA: si tratta di rispondere alle domande degli utenti, cosa che l'IA generativa (in particolare i modelli conversazionali) riesce a fare molto bene, e spesso segue script o articoli della knowledge base, che l'IA può apprendere. Quanto autonomamente l'IA può gestire i clienti?

Capacità attuali (2025): chatbot e agenti virtuali in prima linea

Ad oggi, molte organizzazioni implementano chatbot basati sull'intelligenza artificiale come primo punto di contatto nel servizio clienti. Questi spaziano da semplici bot basati su regole ("Premi 1 per la fatturazione, 2 per l'assistenza...") a chatbot generativi avanzati in grado di interpretare domande libere e rispondere in modo conversazionale. Punti chiave:

• Gestione delle domande frequenti: gli agenti di intelligenza artificiale eccellono nel rispondere alle domande frequenti, fornire informazioni (orari di apertura, politiche di rimborso, procedure di risoluzione dei problemi noti) e guidare gli utenti attraverso le procedure standard. Ad esempio, un chatbot di intelligenza artificiale per una banca può aiutare autonomamente un utente a controllare il saldo del proprio conto, reimpostare una password o spiegare come richiedere un prestito, senza l'intervento umano.

• Comprensione del linguaggio naturale: i moderni modelli generativi consentono un'interazione più fluida e "simile a quella umana". I clienti possono digitare una domanda con parole proprie e l'IA solitamente riesce a coglierne l'intento. Le aziende segnalano che gli agenti di IA di oggi sono molto più soddisfacenti per i clienti rispetto ai goffi bot di qualche anno fa: quasi la metà dei clienti ora ritiene che gli agenti di IA possano essere empatici ed efficaci nel rispondere alle richieste ( 59 statistiche sul servizio clienti basato sull'IA per il 2025 ), a dimostrazione di una crescente fiducia nei servizi basati sull'IA.

• Supporto multicanale: l'intelligenza artificiale non si limita alle chat. Gli assistenti vocali (come i sistemi IVR telefonici basati sull'intelligenza artificiale) stanno iniziando a gestire le chiamate, e l'intelligenza artificiale può anche elaborare risposte via email alle richieste dei clienti, che potrebbero essere inviate automaticamente se ritenute corrette.

• Quando interviene l'uomo: in genere, se l'IA si confonde o la domanda è troppo complessa, passa la parola a un agente umano. I sistemi attuali sono bravi a conoscere i propri limiti in molti casi. Ad esempio, se un cliente chiede qualcosa di insolito o mostra frustrazione ("È la terza volta che la contatto e sono molto arrabbiato..."), l'IA potrebbe segnalarlo e un essere umano può intervenire. La soglia per il passaggio di parola è stabilita dalle aziende per bilanciare efficienza e soddisfazione del cliente.

Molte aziende hanno segnalato che una parte significativa delle interazioni viene risolta dalla sola intelligenza artificiale. Secondo sondaggi di settore, circa il 70-80% delle richieste di routine dei clienti può essere gestito oggi da chatbot basati sull'intelligenza artificiale e circa il 40% delle interazioni con i clienti delle aziende attraverso i canali è già automatizzato o assistito dall'intelligenza artificiale ( 52 statistiche sull'assistenza clienti basate sull'intelligenza artificiale che dovresti conoscere - Plivo ). Il Global AI Adoption Index di IBM (2022) ha indicato che l'80% delle aziende utilizza o prevede di utilizzare chatbot basati sull'intelligenza artificiale per l'assistenza clienti entro il 2025.

Uno sviluppo interessante è che l'IA non si limita a rispondere ai clienti, ma assiste proattivamente gli agenti umani in tempo reale. Ad esempio, durante una chat o una chiamata in tempo reale, un'IA potrebbe ascoltare e fornire all'agente umano risposte suggerite o informazioni pertinenti all'istante. Questo sfuma il confine dell'autonomia: l'IA non si confronta da sola con il cliente, ma è attivamente coinvolta senza richiedere esplicitamente l'intervento umano. Agisce di fatto come un consulente autonomo per l'agente.

Prospettive per il 2030-2035: interazioni con i clienti in gran parte basate sull'intelligenza artificiale

Entro il 2030, si prevede che la maggior parte delle interazioni con il servizio clienti coinvolgerà l'intelligenza artificiale, e molte saranno gestite interamente dall'intelligenza artificiale dall'inizio alla fine. Previsioni e tendenze a supporto di questa ipotesi:

• Richieste di maggiore complessità risolte: man mano che i modelli di intelligenza artificiale integrano una vasta conoscenza e migliorano il ragionamento, saranno in grado di gestire richieste più complesse dei clienti. Invece di rispondere semplicemente a "Come posso restituire un articolo?", l'intelligenza artificiale del futuro potrebbe gestire problemi articolati in più fasi come "La mia connessione internet non funziona, ho provato a riavviare, potete aiutarmi?" diagnosticando il problema tramite dialogo, guidando il cliente attraverso una risoluzione avanzata dei problemi e, solo in caso di fallimento, programmando l'intervento di un tecnico, attività che oggi richiederebbero probabilmente un tecnico di supporto umano. Nel servizio clienti sanitario, un'intelligenza artificiale potrebbe gestire la pianificazione degli appuntamenti dei pazienti o le richieste assicurative end-to-end.

• Risoluzione del servizio end-to-end: potremmo vedere l'IA non solo dire al cliente cosa fare, ma farlo per conto del cliente all'interno dei sistemi back-end. Ad esempio, se un cliente dice "Voglio cambiare il mio volo per lunedì prossimo e aggiungere un altro bagaglio", un agente di IA nel 2030 potrebbe interagire direttamente con il sistema di prenotazione della compagnia aerea, effettuare la modifica, elaborare il pagamento del bagaglio e confermare al cliente, il tutto in autonomia. L'IA diventa un agente di servizio completo, non solo una fonte di informazioni.

• Agenti AI onnipresenti: le aziende probabilmente implementeranno l'intelligenza artificiale in tutti i punti di contatto con i clienti: telefono, chat, e-mail, social media. Molti clienti potrebbero persino non rendersi conto se stanno parlando con un'intelligenza artificiale o con un essere umano, soprattutto perché le voci dell'intelligenza artificiale diventano più naturali e le risposte alle chat più consapevoli del contesto. Entro il 2035, contattare il servizio clienti potrebbe spesso significare interagire con un'intelligenza artificiale intelligente che ricorda le interazioni passate, comprende le preferenze e si adatta al tono della voce: in sostanza, un agente virtuale personalizzato per ogni cliente.

• Processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale nelle interazioni: oltre a rispondere alle domande, l'intelligenza artificiale inizierà a prendere decisioni che attualmente richiedono l'approvazione del management. Ad esempio, oggi un agente umano potrebbe aver bisogno dell'approvazione di un supervisore per offrire un rimborso o uno sconto speciale per placare un cliente arrabbiato. In futuro, un'intelligenza artificiale potrebbe essere incaricata di tali decisioni, entro limiti definiti, sulla base del valore del ciclo di vita del cliente calcolato e dell'analisi del sentiment. Uno studio di Futurum/IBM ha previsto che entro il 2030 circa il 69% delle decisioni prese durante le interazioni con i clienti in tempo reale sarà preso da macchine intelligenti ( Per reimmaginare il passaggio alla CX, i professionisti del marketing devono fare queste 2 cose ), ovvero sarà l'intelligenza artificiale a decidere la migliore linea d'azione in un'interazione.

• Coinvolgimento dell'IA al 100%: un rapporto suggerisce che l'IA alla fine giocherà un ruolo in ogni interazione con il cliente ( 59 statistiche sul servizio clienti basato sull'IA per il 2025 ), sia in anticipo che in background. Ciò potrebbe significare che anche se un essere umano interagisce con un cliente, sarà assistito dall'IA (fornendo suggerimenti, recuperando informazioni). In alternativa, l'interpretazione è che nessuna richiesta del cliente rimane senza risposta in nessun momento: se gli esseri umani sono offline, l'IA è sempre presente.

Entro il 2035, potremmo scoprire che gli operatori del servizio clienti umani si saranno specializzati solo negli scenari più delicati o ad alto contatto (ad esempio, clienti VIP o risoluzione di reclami complessi che richiedono empatia umana). Le richieste frequenti – dal settore bancario alla vendita al dettaglio all'assistenza tecnica – potrebbero essere gestite da una flotta di operatori AI attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7, che apprendono costantemente da ogni interazione. Questo cambiamento potrebbe rendere il servizio clienti più coerente e immediato, poiché l'AI non tiene le persone in attesa e può teoricamente svolgere più attività contemporaneamente, gestendo un numero illimitato di clienti.

Questa visione presenta delle sfide da superare: l'intelligenza artificiale deve essere estremamente robusta per gestire l'imprevedibilità dei clienti umani. Deve essere in grado di gestire slang, rabbia, confusione e l'infinita varietà di modi in cui le persone comunicano. Ha anche bisogno di conoscenze aggiornate (inutile se le informazioni dell'intelligenza artificiale sono obsolete). Investendo nell'integrazione tra l'intelligenza artificiale e i database aziendali (per informazioni in tempo reale su ordini, interruzioni, ecc.), questi ostacoli possono essere superati.

Dal punto di vista etico, le aziende dovranno decidere quando rivelare di stare parlando con un'IA e garantire l'equità (l'IA non tratta determinati clienti in modo diverso e negativo a causa di una formazione distorta). Supponendo che questi aspetti vengano gestiti, il business case è solido: il servizio clienti basato sull'IA può ridurre drasticamente costi e tempi di attesa. Si prevede che il mercato dell'IA nel servizio clienti crescerà fino a decine di miliardi di dollari entro il 2030 ( AI in Customer Service Market Report 2025-2030: Case Study ) ( How Generative AI is Boosting Logistics | Ryder ) man mano che le organizzazioni investono in queste capacità.

In sintesi, aspettatevi un futuro in cui il servizio clienti basato sull'intelligenza artificiale autonoma sarà la norma . Ottenere assistenza significherà spesso interagire con una macchina intelligente in grado di risolvere rapidamente il problema. Gli esseri umani continueranno a essere coinvolti nella supervisione e nella gestione dei casi limite, ma più come supervisori della forza lavoro dell'intelligenza artificiale. Il risultato potrebbe essere un servizio più rapido e personalizzato per i consumatori, a patto che l'intelligenza artificiale sia adeguatamente addestrata e monitorata per evitare le frustrazioni delle esperienze di "assistenza telefonica robotica" del passato.

Intelligenza artificiale generativa in sanità e medicina

L'assistenza sanitaria è un settore in cui la posta in gioco è alta. L'idea che l'IA operi senza la supervisione umana in medicina suscita sia entusiasmo (per efficienza e portata) che cautela (per motivi di sicurezza ed empatia). L'IA generativa ha iniziato a farsi strada in settori come l'analisi di immagini mediche, la documentazione clinica e persino la scoperta di farmaci. Cosa può fare responsabilmente da sola?

Capacità attuali (2025): assistere i medici, non sostituirli

Attualmente, l'intelligenza artificiale generativa in ambito sanitario funge principalmente da potente assistente per i professionisti medici, piuttosto che da strumento autonomo per prendere decisioni. Ad esempio:

• Documentazione medica: una delle applicazioni di intelligenza artificiale di maggior successo in ambito sanitario è l'assistenza ai medici nella gestione della documentazione. Modelli di linguaggio naturale possono trascrivere le visite dei pazienti e generare note cliniche o riepiloghi di dimissioni. Le aziende dispongono di "scrivani AI" che ascoltano durante una visita (tramite microfono) e producono automaticamente una bozza delle note della visita che il medico può rivedere. Questo fa risparmiare ai medici il tempo di digitazione. Alcuni sistemi popolano persino automaticamente parti delle cartelle cliniche elettroniche. Questo può essere fatto con un intervento minimo: il medico si limita a correggere eventuali piccoli errori nella bozza, il che significa che la scrittura delle note è in gran parte autonoma.

• Radiologia e diagnostica per immagini: l'intelligenza artificiale, inclusi i modelli generativi, può analizzare radiografie, risonanze magnetiche e TAC per rilevare anomalie (come tumori o fratture). Nel 2018, la FDA ha approvato un sistema di intelligenza artificiale per il rilevamento autonomo della retinopatia diabetica (una patologia oculare) nelle immagini retiniche; in particolare, è stato autorizzato a effettuare la diagnosi senza la revisione di uno specialista in quello specifico contesto di screening. Quel sistema non era un'intelligenza artificiale generativa, ma dimostra che le autorità di regolamentazione hanno consentito la diagnosi autonoma tramite intelligenza artificiale in casi limitati. I modelli generativi entrano in gioco per la creazione di referti completi. Ad esempio, un'intelligenza artificiale potrebbe esaminare una radiografia del torace e redigere un referto radiologico che dichiari "Nessun riscontro acuto. Polmoni puliti. Cuore di dimensioni normali". Il radiologo quindi si limita a confermare e firmare. In alcuni casi di routine, questi referti potrebbero plausibilmente essere pubblicati senza modifiche se il radiologo si fida dell'intelligenza artificiale ed esegue solo un rapido controllo.

• Controllo dei sintomi e infermieri virtuali: i chatbot basati sull'intelligenza artificiale generativa vengono utilizzati come strumenti di controllo dei sintomi in prima linea. I pazienti possono inserire i propri sintomi e ricevere consigli (ad esempio, "Potrebbe trattarsi di un comune raffreddore; riposo e liquidi, ma consultare un medico se si verifica X o Y"). App come Babylon Health utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire consigli. Attualmente, questi sono in genere formulati come consigli medici informativi, non definitivi, e incoraggiano il follow-up con un medico in caso di problemi gravi.

• Scoperta di farmaci (chimica generativa): i modelli di intelligenza artificiale generativa possono proporre nuove strutture molecolari per i farmaci. Questo è più nell'ambito della ricerca che dell'assistenza ai pazienti. Queste IA lavorano in modo autonomo per suggerire migliaia di composti candidati con le proprietà desiderate, che i chimici umani poi esaminano e testano in laboratorio. Aziende come Insilico Medicine hanno utilizzato l'IA per generare nuovi farmaci candidati in tempi significativamente inferiori. Sebbene ciò non interagisca direttamente con i pazienti, è un esempio di IA che crea autonomamente soluzioni (progettazioni molecolari) che gli esseri umani avrebbero impiegato molto più tempo a trovare.

• Operazioni sanitarie: l'intelligenza artificiale sta aiutando a ottimizzare la pianificazione, la gestione delle forniture e altri aspetti logistici negli ospedali. Ad esempio, un modello generativo potrebbe simulare il flusso dei pazienti e suggerire modifiche alla pianificazione per ridurre i tempi di attesa. Sebbene non siano così visibili, queste sono decisioni che un'intelligenza artificiale può prendere con modifiche manuali minime.

È importante sottolineare che, a partire dal 2025, nessun ospedale consentirà all'IA di prendere decisioni mediche o trattamenti importanti in modo indipendente, senza l'approvazione umana. Diagnosi e pianificazione del trattamento rimangono saldamente nelle mani dell'uomo, con l'IA che fornisce il suo contributo. La fiducia necessaria affinché un'IA possa dire a un paziente in completa autonomia "Hai il cancro" o prescrivere farmaci non esiste ancora, né dovrebbe esserlo senza un'ampia convalida. I professionisti sanitari sfruttano l'IA come un secondo paio di occhi o come strumento per risparmiare tempo, ma verificano i risultati critici.

Prospettive per il 2030-2035: l'intelligenza artificiale come collega del medico (e forse di un'infermiera o di un farmacista)

Nel prossimo decennio, ci aspettiamo che l'intelligenza artificiale generativa esegua in modo autonomo attività cliniche di routine e migliori la portata dei servizi sanitari:

• Diagnosi preliminari automatizzate: entro il 2030, l'IA potrebbe gestire in modo affidabile l'analisi iniziale per molte patologie comuni. Immaginate un sistema di IA in una clinica che legga i sintomi, l'anamnesi, persino il tono e i segnali facciali di un paziente tramite una telecamera, e fornisca un suggerimento diagnostico e gli esami raccomandati, il tutto prima ancora che il medico umano visiti il ​​paziente. Il medico può quindi concentrarsi sulla conferma e sulla discussione della diagnosi. In telemedicina, un paziente potrebbe prima chattare con un'IA che circoscrive il problema (ad esempio, probabile sinusite o qualcosa di più grave) e poi lo mette in contatto con un medico, se necessario. Le autorità di regolamentazione potrebbero consentire all'IA di ufficialmente alcune patologie minori senza la supervisione umana, se si dimostrasse estremamente accurata: ad esempio, un'IA potrebbe diagnosticare una semplice infezione all'orecchio da un'immagine otoscopica.

• Monitor sanitari personali: con la proliferazione di dispositivi indossabili (smartwatch, sensori di salute), l'intelligenza artificiale monitorerà i pazienti in modo continuo e avviserà autonomamente di eventuali problemi. Ad esempio, entro il 2035 l'intelligenza artificiale del tuo dispositivo indossabile potrebbe rilevare un ritmo cardiaco anomalo e programmare autonomamente un consulto virtuale urgente o persino chiamare un'ambulanza se rileva segni di infarto o ictus. Questo rientra nel territorio della decisione autonoma – decidere che una situazione è un'emergenza e agire – un utilizzo probabile e salvavita dell'intelligenza artificiale.

• Raccomandazioni terapeutiche: l'intelligenza artificiale generativa, basata sulla letteratura medica e sui dati dei pazienti, potrebbe suggerire piani di trattamento personalizzati. Entro il 2030, per malattie complesse come il cancro, i comitati oncologici basati sull'intelligenza artificiale potrebbero analizzare il patrimonio genetico e la storia clinica di un paziente e redigere autonomamente un regime terapeutico raccomandato (piano chemioterapico, selezione dei farmaci). I medici umani lo esaminerebbero, ma col tempo, con l'aumentare della fiducia, potrebbero iniziare ad accettare i piani generati dall'intelligenza artificiale, soprattutto per i casi di routine, modificandoli solo quando necessario.

• Infermieri virtuali e assistenza domiciliare: un'intelligenza artificiale in grado di dialogare e fornire indicazioni mediche potrebbe gestire un'ampia gamma di follow-up e monitoraggio delle cure croniche. Ad esempio, i pazienti a domicilio affetti da malattie croniche potrebbero segnalare i dati giornalieri a un assistente infermieristico dotato di intelligenza artificiale, che fornirà consigli ("La glicemia è un po' alta, valuta la possibilità di modificare lo spuntino serale") e invierà un'infermiera virtuale solo quando i valori sono fuori range o sorgono problemi. Questa intelligenza artificiale potrebbe operare in modo ampiamente autonomo sotto la supervisione remota di un medico.

• Imaging medico e analisi di laboratorio – Processi completamente automatizzati: entro il 2035, la lettura delle scansioni mediche potrebbe essere eseguita prevalentemente dall'intelligenza artificiale in alcuni settori. I radiologi supervisionerebbero i sistemi di intelligenza artificiale e gestirebbero i casi complessi, ma la maggior parte delle scansioni normali (che sono effettivamente normali) potrebbe essere "letta" e approvata direttamente da un'intelligenza artificiale. Allo stesso modo, l'analisi dei vetrini di istopatologia (ad esempio, la rilevazione di cellule tumorali in una biopsia) potrebbe essere eseguita autonomamente per lo screening iniziale, velocizzando notevolmente i risultati di laboratorio.

• Scoperta di farmaci e sperimentazioni cliniche: l'intelligenza artificiale probabilmente non solo progetterà molecole farmacologiche, ma genererà anche dati sintetici sui pazienti per le sperimentazioni o individuerà i candidati ottimali. Potrebbe condurre autonomamente sperimentazioni virtuali (simulando la reazione dei pazienti) per restringere le opzioni prima delle sperimentazioni reali. Questo potrebbe portare i farmaci sul mercato più rapidamente con meno esperimenti condotti da esseri umani.

L'idea di un medico AI che sostituisca completamente un medico umano è ancora piuttosto lontana e rimane controversa. Anche entro il 2035, ci si aspetta che l'IA funga da collega per i medici piuttosto che da sostituto del tocco umano. Le diagnosi complesse spesso richiedono intuizione, etica e dialogo per comprendere il contesto del paziente – ambiti in cui i medici umani eccellono. Detto questo, un'IA potrebbe gestire, ad esempio, l'80% del carico di lavoro di routine: pratiche burocratiche, casi semplici, monitoraggio, ecc., consentendo ai medici umani di concentrarsi sul 20% più delicato e sulla relazione con i pazienti.

Esistono ostacoli significativi: l'approvazione normativa per l'IA autonoma in ambito sanitario è rigorosa (giustamente). I sistemi di IA richiederanno un'ampia validazione clinica. Potremmo assistere a un'accettazione graduale: ad esempio, l'IA è autorizzata a diagnosticare o curare in modo autonomo in aree sottoservite dove non sono disponibili medici, come un modo per estendere l'accesso all'assistenza sanitaria (immaginate una "clinica di IA" in un villaggio remoto entro il 2030, che funzioni con la supervisione periodica a distanza di un medico in città).

Le considerazioni etiche incombono. Responsabilità (se un'IA autonoma commette un errore nella diagnosi, chi è responsabile?), consenso informato (i pazienti devono sapere se l'IA è coinvolta nella loro cura) e garanzia di equità (l'IA funziona bene per tutte le popolazioni, evitando pregiudizi) sono sfide da affrontare. Supponendo che queste vengano affrontate, entro la metà degli anni '30 del 2000 l'IA generativa potrebbe essere integrata nel tessuto dell'assistenza sanitaria, svolgendo molte attività che liberano gli operatori sanitari umani e potenzialmente raggiungendo pazienti che attualmente hanno un accesso limitato.

In sintesi, entro il 2035 l'assistenza sanitaria vedrà probabilmente l'IA profondamente integrata, ma per lo più nascosta o in ruoli di supporto. Confideremo che l'IA faccia molto da sola – leggere le scansioni, monitorare i parametri vitali, elaborare piani terapeutici – ma con una rete di sicurezza di supervisione umana ancora in atto per le decisioni critiche. Il risultato potrebbe essere un sistema sanitario più efficiente e reattivo, in cui l'IA si occuperà del lavoro pesante e gli esseri umani forniranno l'empatia e il giudizio finale.

Intelligenza artificiale generativa nell'istruzione

L'istruzione è un altro campo in cui l'intelligenza artificiale generativa sta facendo parlare di sé, dai bot di tutoraggio basati sull'intelligenza artificiale alla valutazione automatica e alla creazione di contenuti. Insegnamento e apprendimento implicano comunicazione e creatività, che sono punti di forza dei modelli generativi. Ma ci si può fidare dell'intelligenza artificiale per insegnare senza la supervisione di un insegnante?

Capacità attuali (2025): tutor e generatori di contenuti al guinzaglio

Attualmente, l'intelligenza artificiale viene utilizzata in ambito educativo principalmente come strumento integrativo, piuttosto che come strumento didattico autonomo. Esempi di utilizzo attuale:

• Assistenti di tutoraggio basati sull'intelligenza artificiale: strumenti come "Khanmigo" di Khan Academy (basato su GPT-4) o varie app per l'apprendimento delle lingue utilizzano l'intelligenza artificiale per simulare un tutor individuale o un partner di conversazione. Gli studenti possono porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte o spiegazioni. L'intelligenza artificiale può fornire suggerimenti per i compiti, spiegare concetti in modi diversi o persino interpretare un personaggio storico per una lezione di storia interattiva. Tuttavia, questi tutor basati sull'intelligenza artificiale sono in genere utilizzati con supervisione; gli insegnanti o i responsabili dell'app spesso monitorano i dialoghi o stabiliscono limiti su ciò che l'intelligenza artificiale può discutere (per evitare disinformazione o contenuti inappropriati).

• Creazione di contenuti per insegnanti: l'intelligenza artificiale generativa aiuta gli insegnanti creando quiz, riassunti di letture, schemi di piani di lezione e così via. Un insegnante potrebbe chiedere a un'intelligenza artificiale: "Genera 5 esercizi su equazioni quadratiche con relative risposte", risparmiando tempo nella preparazione. Si tratta di una generazione autonoma di contenuti, ma un insegnante di solito ne verifica l'accuratezza e l'allineamento con il programma didattico. Si tratta quindi più di un dispositivo che consente di risparmiare lavoro che di essere completamente indipendente.

• Valutazione e feedback: l'intelligenza artificiale può valutare automaticamente gli esami a risposta multipla (niente di nuovo) e, sempre più spesso, può valutare risposte brevi o elaborati. Alcuni sistemi scolastici utilizzano l'intelligenza artificiale per valutare le risposte scritte e fornire feedback agli studenti (ad esempio, correzioni grammaticali, suggerimenti per ampliare un argomento). Pur non essendo un compito generativo di per sé, le nuove IA possono persino generare un report di feedback personalizzato per uno studente in base alle sue prestazioni, evidenziando gli aspetti da migliorare. Gli insegnanti spesso ricontrollano i saggi valutati dall'IA in questa fase per timore di eventuali sfumature.

• Sistemi di apprendimento adattivo: si tratta di piattaforme che adattano la difficoltà o lo stile del materiale in base al rendimento di uno studente. L'intelligenza artificiale generativa migliora questo aspetto creando al volo nuovi problemi o esempi su misura per le esigenze dello studente. Ad esempio, se uno studente ha difficoltà con un concetto, l'intelligenza artificiale potrebbe generare un'altra analogia o una domanda di pratica incentrata su quel concetto. Questa soluzione è in qualche modo autonoma, ma all'interno di un sistema progettato dagli educatori.

• Utilizzo da parte degli studenti per l'apprendimento: gli studenti stessi utilizzano strumenti come ChatGPT per facilitare l'apprendimento, chiedendo chiarimenti, traduzioni o persino utilizzando l'intelligenza artificiale per ottenere feedback su una bozza di un saggio ("migliora il mio paragrafo introduttivo"). Questa è un'attività autogestita e può essere svolta senza la conoscenza dell'insegnante. In questo scenario, l'intelligenza artificiale funge da tutor o correttore di bozze su richiesta. La sfida è garantire che gli studenti la utilizzino per l'apprendimento piuttosto che solo per ottenere risposte (integrità accademica).

È chiaro che, a partire dal 2025, l'intelligenza artificiale nell'istruzione è potente, ma in genere opera con un educatore umano coinvolto che ne cura i contributi. È comprensibile la cautela: non vogliamo affidarci a un'intelligenza artificiale per insegnare informazioni errate o gestire interazioni delicate con gli studenti in un contesto isolato. Gli insegnanti considerano i tutor basati sull'intelligenza artificiale come assistenti utili che possono offrire agli studenti più pratica e risposte immediate alle domande di routine, liberando gli insegnanti da impegni di tutoraggio più approfonditi.

Prospettive per il 2030-2035: tutor AI personalizzati e assistenti didattici automatizzati

Prevediamo che nel prossimo decennio l'intelligenza artificiale generativa consentirà esperienze di apprendimento più personalizzate e autonome , mentre il ruolo degli insegnanti evolverà:

• Tutor personali basati sull'intelligenza artificiale per ogni studente: entro il 2030, la visione (condivisa da esperti come Sal Khan della Khan Academy) è che ogni studente possa avere accesso a un tutor basato sull'intelligenza artificiale che sia efficace quanto un tutor umano sotto molti aspetti ( questo tutor basato sull'intelligenza artificiale potrebbe rendere gli esseri umani 10 volte più intelligenti, afferma il suo creatore ). Questi tutor basati sull'intelligenza artificiale sarebbero disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, conoscerebbero approfonditamente il percorso di apprendimento dello studente e adatterebbero di conseguenza il loro stile di insegnamento. Ad esempio, se uno studente è uno studente visivo che ha difficoltà con un concetto di algebra, l'intelligenza artificiale potrebbe creare dinamicamente una spiegazione visiva o una simulazione interattiva per aiutarlo. Poiché l'intelligenza artificiale può monitorare i progressi dello studente nel tempo, può decidere autonomamente quale argomento rivedere successivamente o quando passare a una nuova competenza, gestendo efficacemente il piano di lezione per quello studente in senso micro.

• Riduzione del carico di lavoro degli insegnanti sulle attività di routine: valutazione, preparazione di schede di lavoro, stesura di materiali didattici: questi compiti potrebbero essere quasi interamente delegati all'IA entro il 2030. Un'IA potrebbe generare compiti personalizzati per una settimana per una classe, valutare tutti i compiti della settimana precedente (anche quelli a risposta aperta) con feedback e segnalare all'insegnante quali studenti potrebbero aver bisogno di ulteriore aiuto su quali argomenti. Questo potrebbe avvenire con un intervento minimo da parte dell'insegnante, magari solo una rapida occhiata per assicurarsi che i voti dell'IA siano equi.

• Piattaforme di apprendimento adattivo autonomo: potremmo vedere corsi completamente basati sull'intelligenza artificiale per determinate materie. Immaginate un corso online senza un istruttore umano in cui un agente di intelligenza artificiale introduce il materiale, fornisce esempi, risponde alle domande e adatta il ritmo in base allo studente. L'esperienza dello studente potrebbe essere unica e generata in tempo reale. Alcuni corsi di formazione aziendale e di apprendimento per adulti potrebbero adottare questo modello prima del previsto, in cui entro il 2035 un dipendente potrebbe dire "Voglio imparare le macro avanzate di Excel" e un tutor di intelligenza artificiale lo istruirà attraverso un curriculum personalizzato, inclusa la creazione di esercizi e la valutazione delle soluzioni, senza un formatore umano.

• Assistenti AI in classe: nelle aule fisiche o virtuali, l'IA potrebbe ascoltare le discussioni in classe e aiutare l'insegnante al volo (ad esempio, sussurrando suggerimenti tramite auricolare: "Diversi studenti sembrano confusi su questo concetto, magari fai un altro esempio"). Potrebbe anche moderare i forum delle lezioni online, rispondere a domande semplici poste dagli studenti ("Quando è la scadenza per il compito?" o persino chiarire un punto della lezione) in modo che l'insegnante non venga bombardato di email. Entro il 2035, avere un co-insegnante AI in classe, mentre l'insegnante umano si concentra su aspetti di guida e motivazione di livello superiore, potrebbe diventare la norma.

• Accesso globale all'istruzione: tutor AI autonomi potrebbero contribuire a istruire gli studenti in aree con carenza di insegnanti. Un tablet con un tutor AI potrebbe fungere da istruttore principale per studenti che altrimenti hanno una scolarizzazione limitata, occupandosi di alfabetizzazione e matematica di base. Entro il 2035, questo potrebbe essere uno degli utilizzi più efficaci: l'IA colma le lacune laddove gli insegnanti umani non sono disponibili. Tuttavia, garantire la qualità e l'adeguatezza culturale dell'istruzione basata sull'IA in diversi contesti sarà fondamentale.

L'intelligenza artificiale sostituirà gli insegnanti? Improbabile che lo facciano del tutto. Insegnare è più che fornire contenuti: è tutoraggio, ispirazione, supporto socio-emotivo. Questi elementi umani sono difficili da replicare per l'intelligenza artificiale. Ma l'intelligenza artificiale può diventare un secondo insegnante in classe o addirittura un primo insegnante per il trasferimento di conoscenze, lasciando agli educatori umani il compito di concentrarsi su ciò che gli esseri umani sanno fare meglio: empatizzare, motivare e promuovere il pensiero critico.

Ci sono delle preoccupazioni da gestire: garantire che l'IA fornisca informazioni accurate (nessuna allucinazione didattica basata su fatti falsi), evitare distorsioni nei contenuti didattici, tutelare la privacy dei dati degli studenti e coinvolgerli (l'IA deve essere motivante, non solo corretta). Probabilmente assisteremo all'accreditamento o alla certificazione dei sistemi educativi basati sull'IA, un po' come avviene per i libri di testo, per garantire che soddisfino gli standard.

Un'altra sfida è l'eccessiva dipendenza: se un tutor basato sull'intelligenza artificiale fornisce risposte troppo pronte, gli studenti potrebbero non imparare la perseveranza o la risoluzione dei problemi. Per mitigare questo problema, i futuri tutor basati sull'intelligenza artificiale potrebbero essere progettati per lasciare che gli studenti si divertano (come farebbe un tutor umano) o incoraggiarli a risolvere i problemi con suggerimenti, piuttosto che fornire soluzioni.

Entro il 2035, la classe potrebbe trasformarsi: ogni studente avrà un dispositivo connesso all'IA che lo guiderà al proprio ritmo, mentre l'insegnante orchestra le attività di gruppo e fornisce spunti di riflessione umana. L'istruzione potrebbe diventare più efficiente e personalizzata. La promessa è che ogni studente riceva l'aiuto di cui ha bisogno quando ne ha bisogno: una vera e propria esperienza di "tutor personale" su larga scala. Il rischio è perdere il contatto umano o abusare dell'IA (come nel caso degli studenti che imbrogliano tramite l'IA). Ma nel complesso, se gestita bene, l'IA generativa è destinata a democratizzare e migliorare l'apprendimento, diventando un compagno sempre disponibile e competente nel percorso formativo di uno studente.

Intelligenza artificiale generativa nella logistica e nella supply chain

La logistica – l'arte e la scienza dello spostamento delle merci e della gestione delle supply chain – potrebbe non sembrare un ambito tradizionale per l'intelligenza artificiale "generativa", ma la risoluzione creativa dei problemi e la pianificazione sono fondamentali in questo campo. L'intelligenza artificiale generativa può assistere simulando scenari, ottimizzando i piani e persino controllando i sistemi robotici. L'obiettivo nella logistica è l'efficienza e il risparmio sui costi, che ben si allineano con i punti di forza dell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati e nella proposta di soluzioni. Quindi, quanto può essere autonoma l'intelligenza artificiale nella gestione delle supply chain e delle operazioni logistiche?

Capacità attuali (2025): ottimizzazione e semplificazione con supervisione umana

Oggigiorno, l'intelligenza artificiale (compresi alcuni approcci generativi) viene applicata nella logistica principalmente come strumento di supporto alle decisioni :

• Ottimizzazione del percorso: aziende come UPS e FedEx utilizzano già algoritmi di intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi di consegna, garantendo che gli autisti seguano il percorso più efficiente. Tradizionalmente si trattava di algoritmi di ricerca operativa, ma ora gli approcci generativi possono aiutare a esplorare strategie di routing alternative in diverse condizioni (traffico, condizioni meteorologiche). Mentre l'intelligenza artificiale suggerisce i percorsi, gli operatori o i manager umani impostano i parametri (ad esempio, le priorità) e possono modificarli se necessario.

• Pianificazione del carico e dello spazio: per camion o container, l'intelligenza artificiale può generare piani di carico ottimali (quale scatola va dove). Un'intelligenza artificiale generativa potrebbe produrre diverse configurazioni di imballaggio per massimizzare l'uso dello spazio, essenzialmente "creando" soluzioni tra cui gli esseri umani possono scegliere. Questo è stato evidenziato da uno studio che ha rilevato che negli Stati Uniti i camion spesso viaggiano vuoti al 30% e una migliore pianificazione, supportata dall'intelligenza artificiale, può ridurre tale spreco ( Top Generative AI Use Cases in Logistics ). Questi piani di carico generati dall'intelligenza artificiale mirano a ridurre i costi del carburante e le emissioni e, in alcuni magazzini, vengono eseguiti con modifiche manuali minime.

• Previsione della domanda e gestione dell'inventario: i modelli di intelligenza artificiale possono prevedere la domanda di prodotti e generare piani di riassortimento. Un modello generativo può simulare diversi scenari di domanda (ad esempio, un'intelligenza artificiale "immagina" un aumento della domanda dovuto a una festività imminente) e pianificare l'inventario di conseguenza. Questo aiuta i responsabili della supply chain a prepararsi. Attualmente, l'intelligenza artificiale fornisce previsioni e suggerimenti, ma in genere sono gli esseri umani a prendere la decisione finale sui livelli di produzione o sugli ordini.

• Valutazione del rischio: la catena di approvvigionamento globale è soggetta a interruzioni (disastri naturali, ritardi nei porti, problemi politici). I sistemi di intelligenza artificiale ora analizzano notizie e dati per identificare i rischi all'orizzonte. Ad esempio, un'azienda di logistica utilizza l'intelligenza artificiale generativa per scansionare Internet e segnalare i corridoi di trasporto a rischio (aree che potrebbero avere problemi a causa, ad esempio, di un uragano in arrivo o disordini) ( Principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nella logistica ). Con queste informazioni, i pianificatori possono reindirizzare autonomamente le spedizioni intorno alle aree problematiche. In alcuni casi, l'intelligenza artificiale potrebbe suggerire automaticamente cambi di percorso o di modalità di trasporto, che poi gli esseri umani approvano.

• Automazione del magazzino: molti magazzini sono semi-automatizzati con robot per il prelievo e l'imballaggio. L'intelligenza artificiale generativa può assegnare dinamicamente i compiti a robot e umani per un flusso ottimale. Ad esempio, un'intelligenza artificiale potrebbe generare la coda di lavoro per i robot addetti al prelievo ogni mattina in base agli ordini. Questa operazione è spesso completamente autonoma nell'esecuzione, con i manager che si limitano a monitorare i KPI: se gli ordini aumentano inaspettatamente, l'intelligenza artificiale adatta le operazioni autonomamente.

• Gestione della flotta: l'intelligenza artificiale aiuta a pianificare la manutenzione dei veicoli analizzando gli schemi e generando programmi di manutenzione ottimali che riducono al minimo i tempi di fermo. Può anche raggruppare le spedizioni per ridurre i viaggi. Queste decisioni possono essere prese automaticamente dal software di intelligenza artificiale, purché soddisfino i requisiti di servizio.

Nel complesso, a partire dal 2025, gli esseri umani stabiliscono gli obiettivi (ad esempio, "minimizzare i costi ma garantire la consegna in 2 giorni") e l'intelligenza artificiale elabora soluzioni o programmi per raggiungerli. I sistemi possono funzionare quotidianamente senza intervento finché non si verifica qualcosa di insolito. Gran parte della logistica comporta decisioni ripetitive (quando dovrebbe partire questa spedizione? Da quale magazzino evadere questo ordine?), che l'intelligenza artificiale può imparare a prendere in modo coerente. Le aziende si affidano gradualmente all'intelligenza artificiale per gestire queste micro-decisioni e avvisano i manager solo in caso di eccezioni.

Prospettive per il 2030-2035: catene di fornitura a guida autonoma

Nel prossimo decennio, possiamo immaginare un coordinamento molto più autonomo nella logistica guidato dall'intelligenza artificiale:

• Veicoli autonomi e droni: i camion a guida autonoma e i droni per le consegne, pur essendo un argomento più ampio di intelligenza artificiale/robotica, hanno un impatto diretto sulla logistica. Entro il 2030, se le sfide normative e tecniche saranno superate, potremmo avere l'intelligenza artificiale che guida regolarmente i camion sulle autostrade o i droni che gestiscono le consegne dell'ultimo miglio nelle città. Queste IA prenderanno decisioni in tempo reale (cambi di percorso, aggiramento degli ostacoli) senza conducenti umani. L'aspetto generativo sta nel modo in cui queste IA dei veicoli apprendono da enormi quantità di dati e simulazioni, "addestrandosi" efficacemente su innumerevoli scenari. Una flotta completamente autonoma potrebbe operare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con gli esseri umani che si limitano al monitoraggio da remoto. Questo eliminerebbe un enorme elemento umano (gli autisti) dalle operazioni logistiche, aumentando drasticamente l'autonomia.

• Catene di fornitura auto-riparanti: l'intelligenza artificiale generativa verrà probabilmente utilizzata per simulare costantemente scenari di catena di fornitura e predisporre piani di emergenza. Entro il 2035, un'intelligenza artificiale potrebbe rilevare automaticamente la chiusura di una fabbrica fornitrice (tramite notizie o feed di dati) e immediatamente l'approvvigionamento verso fornitori alternativi già selezionati nella simulazione. Ciò significa che la catena di fornitura si "ripara" autonomamente dalle interruzioni, con l'intelligenza artificiale che prende l'iniziativa. I manager umani verrebbero informati di ciò che l'intelligenza artificiale ha fatto, anziché coloro che hanno avviato la soluzione alternativa.

• Ottimizzazione dell'inventario end-to-end: l'intelligenza artificiale potrebbe gestire autonomamente l'inventario di un'intera rete di magazzini e negozi. Deciderebbe quando e dove spostare le scorte (magari utilizzando robot o veicoli automatizzati), mantenendo solo scorte sufficienti in ogni sede. L'intelligenza artificiale gestisce sostanzialmente la torre di controllo della supply chain: visualizza tutti i flussi e apporta modifiche in tempo reale. Entro il 2035, l'idea di una supply chain "autonoma" potrebbe significare che il sistema elabori ogni giorno il miglior piano di distribuzione, ordini i prodotti, programmi le attività in fabbrica e organizzi il trasporto, tutto in autonomia. Gli esseri umani supervisionerebbero la strategia generale e gestirebbero eccezioni che vanno oltre la comprensione attuale dell'intelligenza artificiale.

• Progettazione generativa nella logistica: potremmo vedere l'intelligenza artificiale progettare nuove reti di supply chain. Supponiamo che un'azienda si espanda in una nuova regione; un'intelligenza artificiale potrebbe generare le posizioni ottimali dei magazzini, i collegamenti di trasporto e le politiche di inventario per quella regione, sulla base dei dati – qualcosa che consulenti e analisti fanno oggi. Entro il 2030, le aziende potrebbero affidarsi alle raccomandazioni dell'intelligenza artificiale per le scelte di progettazione della supply chain, confidando che valuti più rapidamente i fattori e forse trovi soluzioni creative (come hub di distribuzione non ovvi) che gli esseri umani non riescono a individuare.

• Integrazione con la produzione (Industria 4.0): la logistica non è un aspetto isolato, ma è strettamente legata alla produzione. Le fabbriche del futuro potrebbero avvalersi di un'intelligenza artificiale generativa che pianifichi i cicli di produzione, ordini le materie prime just-in-time e quindi istruisca la rete logistica a spedire immediatamente i prodotti. Questa intelligenza artificiale integrata potrebbe tradursi in una minore pianificazione umana complessiva: una catena fluida dalla produzione alla consegna, guidata da algoritmi che ottimizzano costi, velocità e sostenibilità. Già entro il 2025, le supply chain ad alte prestazioni saranno basate sui dati; entro il 2035 potrebbero essere in gran parte basate sull'intelligenza artificiale.

• Servizio clienti dinamico nella logistica: basandosi sull'intelligenza artificiale per il servizio clienti, le IA per la supply chain potrebbero interagire direttamente con i clienti. Ad esempio, se un grande cliente desidera modificare all'ultimo minuto il suo ordine all'ingrosso, un agente di IA potrebbe negoziare alternative fattibili (come "Possiamo consegnare metà ora, metà la prossima settimana a causa di vincoli") senza attendere l'intervento di un responsabile umano. Ciò implica che l'IA generativa comprenda entrambi gli aspetti (esigenze del cliente vs. capacità operativa) e prenda decisioni che mantengano le operazioni fluide e soddisfino al contempo i clienti.

Il vantaggio atteso è un sistema logistico più efficiente, resiliente e reattivo . Le aziende prevedono enormi risparmi: McKinsey ha stimato che l'ottimizzazione della supply chain basata sull'intelligenza artificiale potrebbe ridurre significativamente i costi e migliorare i livelli di servizio, aggiungendo potenzialmente migliaia di miliardi di valore in tutti i settori ( Lo stato dell'intelligenza artificiale nel 2023: l'anno di svolta dell'intelligenza artificiale generativa | McKinsey ).

Tuttavia, affidare un maggiore controllo all'IA comporta anche dei rischi, come errori a cascata se la logica dell'IA è difettosa (ad esempio, il famigerato scenario di una supply chain basata sull'IA che inavvertitamente porta un'azienda a corto di scorte a causa di un errore di modellazione). Misure di salvaguardia come "l'intervento umano nelle decisioni importanti" o almeno dashboard che consentano un rapido override umano rimarranno probabilmente in vigore fino al 2035. Col tempo, man mano che le decisioni dell'IA si dimostreranno efficaci, gli esseri umani si sentiranno più a loro agio nel fare un passo indietro.

È interessante notare che, ottimizzando l'efficienza, l'IA potrebbe talvolta fare scelte in conflitto con le preferenze umane o con le pratiche tradizionali. Ad esempio, un'ottimizzazione pura potrebbe portare a inventari molto snelli, il che è efficiente ma può apparire rischioso. I professionisti della supply chain nel 2030 potrebbero dover rivedere le proprie intuizioni perché l'IA, elaborando enormi quantità di dati, potrebbe dimostrare che la sua insolita strategia funziona effettivamente meglio.

Infine, dobbiamo considerare che i vincoli fisici (infrastrutture, velocità dei processi fisici) limitano la velocità con cui la logistica può cambiare, quindi la rivoluzione in questo caso riguarda una pianificazione e un utilizzo più intelligenti delle risorse piuttosto che una realtà fisica completamente nuova. Ma anche entro questi limiti, le soluzioni creative dell'intelligenza artificiale generativa e la sua ottimizzazione incessante potrebbero migliorare drasticamente il modo in cui le merci si spostano in tutto il mondo con una pianificazione manuale minima.

In sintesi, entro il 2035 la logistica potrebbe funzionare in modo simile a una macchina automatizzata ben oliata: le merci fluiscono in modo efficiente, i percorsi si adattano in tempo reale alle interruzioni, i magazzini si gestiscono da soli con i robot e l'intero sistema impara e migliora continuamente dai dati, il tutto orchestrato dall'intelligenza artificiale generativa che funge da cervello operativo.

Intelligenza artificiale generativa nella finanza e nel business

Il settore finanziario gestisce ampiamente le informazioni – report, analisi, comunicazioni con i clienti – rendendolo un terreno fertile per l'intelligenza artificiale generativa. Dal settore bancario alla gestione degli investimenti e alle assicurazioni, le organizzazioni stanno esplorando l'intelligenza artificiale per l'automazione e la generazione di insight. La domanda è: quali attività finanziarie può gestire l'intelligenza artificiale in modo affidabile senza la supervisione umana, data l'importanza dell'accuratezza e della fiducia in questo ambito?

Capacità attuali (2025): report automatizzati e supporto alle decisioni

Ad oggi, l'intelligenza artificiale generativa sta dando il suo contributo alla finanza in diversi modi, spesso sotto la supervisione umana:

• Generazione di report: banche e società finanziarie producono numerosi report, come riepiloghi degli utili, commenti di mercato, analisi di portafoglio, ecc. L'intelligenza artificiale viene già utilizzata per redigerli. Ad esempio, Bloomberg ha sviluppato BloombergGPT , un ampio modello linguistico addestrato su dati finanziari, per supportare attività come la classificazione delle notizie e le sessioni di domande e risposte per gli utenti dei propri terminali ( l'intelligenza artificiale generativa sta arrivando in finanza ). Sebbene il suo utilizzo principale sia quello di aiutare gli esseri umani a trovare informazioni, mostra il ruolo crescente dell'intelligenza artificiale. Anche Automated Insights (l'azienda con cui AP ha collaborato) ha generato articoli finanziari. Molte newsletter sugli investimenti utilizzano l'intelligenza artificiale per riassumere l'andamento giornaliero del mercato o gli indicatori economici. In genere, gli esseri umani li rivedono prima di inviarli ai clienti, ma si tratta di una modifica rapida piuttosto che di una scrittura da zero.

• Comunicazione con i clienti: nel settore bancario al dettaglio, i chatbot basati sull'intelligenza artificiale gestiscono le richieste dei clienti relative a saldi dei conti, transazioni o informazioni sui prodotti (integrandosi nell'ambito del servizio clienti). Inoltre, l'intelligenza artificiale può generare lettere di consulenza finanziaria personalizzate o solleciti. Ad esempio, un'intelligenza artificiale potrebbe identificare la possibilità per un cliente di risparmiare sulle commissioni e redigere automaticamente un messaggio che suggerisce di passare a un diverso tipo di conto, che verrà poi inviato con un intervento umano minimo. Questo tipo di comunicazione personalizzata su larga scala è un utilizzo attuale dell'intelligenza artificiale in ambito finanziario.

• Rilevamento e avvisi di frodi: l'intelligenza artificiale generativa può aiutare a creare narrazioni o spiegazioni per le anomalie rilevate dai sistemi antifrode. Ad esempio, se viene segnalata un'attività sospetta, un'intelligenza artificiale potrebbe generare un messaggio di spiegazione per il cliente ("Abbiamo notato un accesso da un nuovo dispositivo...") o un report per gli analisti. Il rilevamento è automatizzato (utilizzando il rilevamento delle anomalie AI/ML) e la comunicazione è sempre più automatizzata, sebbene le azioni finali (il blocco di un account) spesso prevedano un controllo umano.

• Consulenza finanziaria (limitata): alcuni robo-advisor (piattaforme di investimento automatizzate) utilizzano algoritmi (non necessariamente IA generativa) per gestire i portafogli senza consulenti umani. L'IA generativa sta entrando in questo settore, ad esempio, generando commenti sul perché sono state effettuate determinate operazioni o un riepilogo delle performance del portafoglio personalizzato per il cliente. Tuttavia, la consulenza finanziaria pura (come la pianificazione finanziaria complessa) è ancora per lo più umana o basata su algoritmi; la consulenza generativa libera senza supervisione è rischiosa a causa della responsabilità se errata.

• Valutazione del rischio e sottoscrizione: le compagnie assicurative stanno testando l'intelligenza artificiale per redigere automaticamente report di valutazione del rischio o persino bozze di documenti di polizza. Ad esempio, dati i dati relativi a un immobile, un'intelligenza artificiale potrebbe generare una bozza di polizza assicurativa o un rapporto del sottoscrittore che descriva i fattori di rischio. Attualmente, gli esseri umani esaminano questi output perché qualsiasi errore in un contratto può essere costoso.

• Analisi dei dati e approfondimenti: l'intelligenza artificiale può analizzare i bilanci o le notizie e generare riepiloghi. Gli analisti utilizzano strumenti in grado di riassumere istantaneamente un report annuale di 100 pagine in punti chiave o di estrarre i principali punti da una trascrizione di una conference call sugli utili. Questi riepiloghi consentono di risparmiare tempo e possono essere utilizzati direttamente nel processo decisionale o trasmessi, ma gli analisti prudenti verificano attentamente i dettagli cruciali.

In sostanza, l'IA attuale in ambito finanziario agisce come un instancabile analista/scrittore , generando contenuti che gli esseri umani perfezionano. L'uso completamente autonomo riguarda principalmente aree ben definite come le notizie basate sui dati (non è necessario alcun giudizio soggettivo) o le risposte del servizio clienti. Affidare direttamente all'IA le decisioni finanziarie (come lo spostamento di fondi o l'esecuzione di operazioni al di là di algoritmi preimpostati) è raro a causa dell'elevata posta in gioco e del controllo normativo.

Prospettive per il 2030-2035: analisti di intelligenza artificiale e operazioni finanziarie autonome

Guardando al futuro, entro il 2035 l'intelligenza artificiale generativa potrebbe essere profondamente integrata nelle operazioni finanziarie, gestendo potenzialmente molti compiti in modo autonomo:

• Analisti finanziari basati sull'intelligenza artificiale: potremmo vedere sistemi di intelligenza artificiale in grado di analizzare aziende e mercati e produrre raccomandazioni o report al livello di un analista di ricerca azionaria umano. Entro il 2030, un'intelligenza artificiale potrebbe teoricamente leggere tutti i documenti finanziari di un'azienda, confrontarli con i dati del settore e produrre autonomamente un report di raccomandazioni di investimento ("Acquista/Vendi" con ragionamento). Alcuni hedge fund stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale per generare segnali di trading; entro il 2030, i report di ricerca basati sull'intelligenza artificiale potrebbero essere comuni. I gestori di portafoglio umani potrebbero iniziare a fidarsi delle analisi generate dall'intelligenza artificiale come input tra gli altri. L'intelligenza artificiale ha persino il potenziale per gestire autonomamente i portafogli: monitorando e ribilanciando continuamente gli investimenti secondo una strategia predefinita. Di fatto, il trading algoritmico è già ampiamente automatizzato: l'intelligenza artificiale generativa potrebbe rendere le strategie più adattive generando e testando autonomamente nuovi modelli di trading.

• Pianificazione finanziaria automatizzata: i consulenti AI rivolti ai consumatori potrebbero gestire la pianificazione finanziaria di routine per i singoli individui. Entro il 2030, potresti comunicare a un'IA i tuoi obiettivi (acquistare una casa, risparmiare per l'università) e questa potrebbe generare un piano finanziario completo (budget, allocazioni di investimento, suggerimenti assicurativi) su misura per te. Inizialmente un consulente finanziario umano potrebbe esaminarlo, ma con l'aumentare della fiducia, tale consulenza potrebbe essere fornita direttamente ai consumatori, con le opportune clausole di esclusione di responsabilità. La chiave sarà garantire che la consulenza dell'IA sia conforme alle normative e nel migliore interesse del cliente. Se risolta, l'IA potrebbe rendere la consulenza finanziaria di base molto più accessibile a costi contenuti.

• Automazione del back-office: l'intelligenza artificiale generativa potrebbe gestire autonomamente molti documenti di back-office, come richieste di prestito, report di conformità e riepiloghi di audit. Ad esempio, un'intelligenza artificiale potrebbe acquisire tutti i dati delle transazioni e generare un report di audit segnalando eventuali problemi. Nel 2035, i revisori potrebbero dedicare più tempo a esaminare le eccezioni segnalate dall'intelligenza artificiale piuttosto che esaminarle da soli. Analogamente, per la conformità, l'intelligenza artificiale potrebbe generare segnalazioni di attività sospette (SAR) per le autorità di regolamentazione, senza che un analista le scriva da zero. La generazione autonoma di questi documenti di routine, con la supervisione umana che si sposta su una base di eccezioni, potrebbe diventare la norma.

• Sinistri e sottoscrizione assicurativa: un'intelligenza artificiale potrebbe elaborare una richiesta di risarcimento assicurativo (con prove fotografiche, ecc.), determinare la copertura e generare automaticamente la lettera di decisione sul pagamento. Potremmo raggiungere un punto in cui le richieste di risarcimento più semplici (come gli incidenti stradali con dati chiari) vengono gestite interamente dall'intelligenza artificiale entro pochi minuti dalla presentazione. La sottoscrizione di nuove polizze potrebbe essere simile: l'intelligenza artificiale valuta il rischio e genera i termini della polizza. Entro il 2035, forse solo i casi complessi o limite verranno inoltrati agli assicuratori umani.

• Frode e sicurezza: l'intelligenza artificiale sarà probabilmente ancora più cruciale nel rilevare e rispondere a frodi o minacce informatiche nel settore finanziario. Agenti di intelligenza artificiale autonomi potrebbero monitorare le transazioni in tempo reale e intraprendere azioni immediate (bloccare conti, congelare transazioni) quando vengono soddisfatti determinati criteri, per poi fornire una motivazione. La velocità è fondamentale in questo caso, quindi è auspicabile un coinvolgimento umano minimo. L'aspetto generativo potrebbe consistere nel comunicare queste azioni ai clienti o alle autorità di regolamentazione in modo chiaro.

• Supporto esecutivo: immaginate un "capo di gabinetto" basato sull'intelligenza artificiale in grado di generare report aziendali per i dirigenti al volo. Chiedete: "Come si è comportata la nostra divisione europea in questo trimestre e quali sono stati i principali fattori trainanti rispetto all'anno scorso?" e ​​l'intelligenza artificiale produrrà un report conciso con grafici, tutti accurati, ricavati dai dati. Questo tipo di reporting e analisi dinamici e autonomi potrebbe diventare semplice come una conversazione. Entro il 2030, interrogare l'intelligenza artificiale per ottenere informazioni di business e affidarsi alle sue risposte corrette potrebbe sostituire in gran parte i report statici e forse anche alcuni ruoli di analista.

Una proiezione interessante: entro il 2030, la maggior parte dei contenuti finanziari (notizie, report, ecc.) potrebbe essere generata dall'intelligenza artificiale . Già oggi, testate come Dow Jones e Reuters utilizzano l'automazione per alcune notizie. Se questa tendenza dovesse continuare, e data l'esplosione dei dati finanziari, l'intelligenza artificiale potrebbe essere responsabile del filtraggio e della comunicazione della maggior parte di essi.

Tuttavia, fiducia e verifica saranno fondamentali. Il settore finanziario è fortemente regolamentato e qualsiasi IA che operi in modo autonomo dovrà soddisfare standard rigorosi:

• Assicurare che non ci siano allucinazioni (non si può permettere a un analista di intelligenza artificiale di inventare una metrica finanziaria che non sia reale, perché potrebbe fuorviare i mercati).

• Evitare pregiudizi o pratiche illegali (come l'involontaria revisione delle decisioni di prestito a causa di dati di formazione distorti).

• Verificabilità: le autorità di regolamentazione richiederanno probabilmente che le decisioni dell'IA siano spiegabili. Se un'IA rifiuta un prestito o prende una decisione di trading, deve esserci una motivazione che possa essere esaminata. I modelli generativi possono essere un po' una scatola nera, quindi aspettatevi lo sviluppo di tecniche di IA spiegabili

I prossimi 10 anni saranno probabilmente caratterizzati da una stretta collaborazione tra IA e professionisti della finanza, spostando gradualmente la linea dell'autonomia con l'aumentare della fiducia. I primi successi arriveranno nell'automazione a basso rischio (come la generazione di report). Più difficili saranno i giudizi fondamentali, come le decisioni sul credito o le scelte di investimento, ma anche in questo caso, con l'accrescersi della comprovata esperienza dell'IA, le aziende potrebbero concederle maggiore autonomia. Ad esempio, un fondo basato sull'IA potrebbe essere gestito da un supervisore umano che interviene solo in caso di scostamento delle performance o se l'IA segnala un'incertezza.

Dal punto di vista economico, McKinsey ha stimato che l'IA (in particolare l'IA generativa) potrebbe aggiungere un valore pari a 200-340 miliardi di dollari all'anno al settore bancario, con impatti altrettanto significativi anche sui mercati assicurativi e dei capitali ( Lo stato dell'IA nel 2023: l'anno di svolta dell'IA generativa | McKinsey ) ( Qual è il futuro dell'IA generativa? | McKinsey ). Questo grazie all'efficienza e a migliori risultati decisionali. Per catturare tale valore, gran parte delle analisi e delle comunicazioni finanziarie di routine saranno probabilmente affidate ai sistemi di IA.

In sintesi, entro il 2035 l'IA generativa potrebbe essere come un esercito di analisti junior, consulenti e impiegati che lavorano in tutto il settore finanziario, svolgendo gran parte del lavoro di routine e alcune analisi sofisticate in autonomia. Gli esseri umani continueranno a stabilire obiettivi e a gestire strategie di alto livello, relazioni con i clienti e supervisione. Il mondo finanziario, con cautela, estenderà gradualmente l'autonomia, ma la direzione è chiara: sempre più elaborazione delle informazioni e persino raccomandazioni decisionali proverranno dall'IA. Idealmente, questo si tradurrà in un servizio più rapido (prestiti immediati, consulenza 24 ore su 24), costi inferiori e potenzialmente maggiore obiettività (decisioni basate su modelli di dati). Ma mantenere la fiducia sarà fondamentale; un singolo errore di IA di alto profilo in ambito finanziario potrebbe causare danni smisurati (si immagini un crash improvviso innescato dall'IA o un beneficio ingiustamente negato a migliaia di persone). Pertanto, è probabile che le barriere di sicurezza e i controlli umani persistano, soprattutto per le azioni rivolte ai consumatori, anche se i processi di back-office diventeranno altamente autonomi.

Sfide e considerazioni etiche

In tutti questi ambiti, man mano che l'IA generativa assume responsabilità sempre più autonome, emergono una serie di sfide comuni e interrogativi etici. Garantire che l'IA sia un agente autonomo affidabile e vantaggioso non è solo un compito tecnico, ma sociale. Qui delineiamo le principali preoccupazioni e come vengono affrontate (o dovranno essere affrontate):

Affidabilità e precisione

Il problema delle allucinazioni: i modelli di intelligenza artificiale generativa possono produrre output errati o completamente inventati che sembrano affidabili. Questo è particolarmente pericoloso quando non c'è alcun essere umano in grado di individuare gli errori. Un chatbot potrebbe fornire istruzioni errate a un cliente, o un report scritto da un'intelligenza artificiale potrebbe contenere una statistica inventata. A partire dal 2025, l'imprecisione è riconosciuta dalle organizzazioni come il rischio principale dell'intelligenza artificiale generativa ( Lo stato dell'intelligenza artificiale nel 2023: l'anno di svolta dell'intelligenza artificiale generativa | McKinsey ) ( Lo stato dell'intelligenza artificiale: sondaggio globale | McKinsey ). In futuro, tecniche come il fact-checking nei database, il miglioramento dell'architettura dei modelli e l'apprendimento per rinforzo con feedback vengono implementate per ridurre al minimo le allucinazioni. I sistemi di intelligenza artificiale autonomi richiederanno probabilmente test rigorosi e forse verifiche formali per attività critiche (come la generazione di codice che potrebbe introdurre bug/falle di sicurezza se errata).

Coerenza: i sistemi di intelligenza artificiale devono funzionare in modo affidabile nel tempo e in tutti gli scenari. Ad esempio, un'intelligenza artificiale potrebbe funzionare bene su domande standard, ma inciampare nei casi limite. Garantire prestazioni costanti richiederà dati di training estesi che coprano diverse situazioni e un monitoraggio continuo. Molte organizzazioni pianificano di adottare approcci ibridi: l'intelligenza artificiale funziona, ma campioni casuali vengono verificati da esseri umani, per valutare i tassi di accuratezza in corso.

Sistemi di sicurezza: quando l'IA è autonoma, è fondamentale che riconosca la propria incertezza. Il sistema dovrebbe essere progettato per "sapere quando non sa". Ad esempio, se un medico dotato di IA non è sicuro di una diagnosi, dovrebbe segnalarla per la revisione umana, anziché fornire una stima casuale. L'integrazione della stima dell'incertezza negli output dell'IA (e l'introduzione di soglie per il passaggio automatico di consegne umane) è un'area di sviluppo attiva.

Parzialità e correttezza

L'intelligenza artificiale generativa apprende dai dati storici che possono contenere pregiudizi (razziali, di genere, ecc.). Un'intelligenza artificiale autonoma potrebbe perpetuare o addirittura amplificare tali pregiudizi:

• Nelle assunzioni o nelle ammissioni, un decisore basato sull'intelligenza artificiale potrebbe discriminare ingiustamente se i suoi dati di formazione presentassero dei pregiudizi.

• Nel servizio clienti, un'intelligenza artificiale potrebbe rispondere in modo diverso agli utenti in base al dialetto o ad altri fattori, se non attentamente verificati.

• Nei settori creativi, l'intelligenza artificiale potrebbe sottorappresentare determinate culture o stili se il set di formazione fosse sbilanciato.

Per affrontare questo problema è necessaria un'attenta selezione dei dati, test di bias e forse aggiustamenti algoritmici per garantire l'equità. La trasparenza è fondamentale: le aziende dovranno divulgare i criteri decisionali dell'IA, soprattutto se un'IA autonoma influisce sulle opportunità o sui diritti di qualcuno (come ottenere un prestito o un lavoro). Le autorità di regolamentazione stanno già prestando attenzione; ad esempio, l'AI Act dell'UE (in fase di elaborazione a metà degli anni '20) richiederà probabilmente valutazioni di bias per i sistemi di IA ad alto rischio.

Responsabilità e responsabilità legale

Quando un sistema di intelligenza artificiale che opera in modo autonomo causa danni o commette un errore, chi è responsabile? I quadri normativi si stanno adeguando:

• Le aziende che implementano l'IA saranno probabilmente responsabili, in modo simile a quanto avviene per le azioni di un dipendente. Ad esempio, se un'IA fornisce una consulenza finanziaria errata che causa una perdita, l'azienda potrebbe dover risarcire il cliente.

• Si discute sulla "personalità" dell'IA o sulla possibilità che l'IA avanzata possa essere parzialmente responsabile, ma ora si tratta di un argomento più teorico. Nella pratica, la colpa ricadrà sugli sviluppatori o sugli operatori.

• Potrebbero emergere nuovi prodotti assicurativi per i guasti dell'IA. Se un camion a guida autonoma causa un incidente, l'assicurazione del produttore potrebbe coprirlo, analogamente alla responsabilità civile per danno da prodotti difettosi.

• La documentazione e la registrazione delle decisioni dell'IA saranno importanti per le analisi post-mortem. Se qualcosa va storto, dobbiamo verificare il percorso decisionale dell'IA per imparare da esso e assegnare le responsabilità. Le autorità di regolamentazione potrebbero imporre la registrazione delle azioni autonome dell'IA proprio per questo motivo.

Trasparenza e spiegabilità

L'intelligenza artificiale autonoma dovrebbe idealmente essere in grado di spiegare il proprio ragionamento in termini comprensibili per l'uomo, soprattutto in ambiti consequenziali (finanza, sanità, sistema giudiziario). L'intelligenza artificiale spiegabile è un campo che si impegna ad aprire la scatola nera:

• In caso di rifiuto di un prestito da parte di un'IA, le normative (come quella statunitense ECOA) potrebbero richiedere di fornire una motivazione al richiedente. Pertanto, l'IA deve fornire fattori (ad esempio, "elevato rapporto debito/reddito") come spiegazione.

• Gli utenti che interagiscono con l'intelligenza artificiale (come gli studenti con un tutor o i pazienti con un'app sanitaria basata sull'intelligenza artificiale) meritano di sapere come questa fornisce consigli. Si sta lavorando per rendere il ragionamento dell'intelligenza artificiale più tracciabile, semplificando i modelli o implementando modelli esplicativi paralleli.

• Trasparenza significa anche che gli utenti devono sapere quando hanno a che fare con un'IA e quando con un essere umano. Le linee guida etiche (e probabilmente alcune leggi) tendono a richiedere la divulgazione se un cliente sta parlando con un bot. Questo previene inganni e consente il consenso dell'utente. Alcune aziende ora taggano esplicitamente i contenuti creati dall'IA (ad esempio "Questo articolo è stato generato dall'IA") per mantenere la fiducia.

Privacy e protezione dei dati

L'intelligenza artificiale generativa ha spesso bisogno di dati, inclusi dati personali potenzialmente sensibili, per funzionare o apprendere. Le operazioni autonome devono rispettare la privacy:

• Un agente del servizio clienti dotato di intelligenza artificiale accederà alle informazioni dell'account per aiutare un cliente; tali dati devono essere protetti e utilizzati solo per tale compito.

• Se i tutor di intelligenza artificiale hanno accesso ai profili degli studenti, ci sono delle considerazioni da fare in base a leggi come il FERPA (negli Stati Uniti) per garantire la riservatezza dei dati didattici.

• I modelli di grandi dimensioni possono ricordare inavvertitamente dettagli specifici dei loro dati di addestramento (ad esempio, ripetendo l'indirizzo di una persona visto durante l'addestramento). Tecniche come la privacy differenziale e l'anonimizzazione dei dati nell'addestramento sono importanti per prevenire la fuga di informazioni personali negli output generati.

• Regolamenti come il GDPR conferiscono agli individui diritti sulle decisioni automatizzate che li riguardano. Le persone possono richiedere la revisione umana o che le decisioni non siano completamente automatizzate se hanno un impatto significativo su di loro. Entro il 2030, questi regolamenti potrebbero evolversi con la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale, introducendo eventualmente il diritto di fornire spiegazioni o di rifiutare l'elaborazione dei dati tramite intelligenza artificiale.

Sicurezza e abuso

I sistemi di intelligenza artificiale autonomi potrebbero essere bersaglio di attacchi informatici o potrebbero essere sfruttati per compiere azioni dannose:

• Un generatore di contenuti basato sull'intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzato impropriamente per creare disinformazione su larga scala (video deepfake, articoli di fake news), il che rappresenta un rischio per la società. L'etica del rilascio di modelli generativi molto potenti è oggetto di accesi dibattiti (ad esempio, OpenAI inizialmente era cauta con le capacità di elaborazione delle immagini di GPT-4). Le soluzioni includono l'applicazione di watermark ai contenuti generati dall'intelligenza artificiale per facilitare il rilevamento dei falsi e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per contrastarla (come gli algoritmi di rilevamento per i deepfake).

• Se un'IA controlla processi fisici (droni, automobili, sistemi di controllo industriale), proteggerla dagli attacchi informatici è fondamentale. Un sistema autonomo hackerato può causare danni nel mondo reale. Ciò significa crittografia avanzata, sistemi di sicurezza e la possibilità di intervento umano o di spegnimento se qualcosa sembra compromesso.

• C'è anche il timore che l'IA vada oltre i limiti previsti (lo scenario della "IA canaglia"). Sebbene le IA attuali non abbiano capacità di azione o intenti, se i futuri sistemi autonomi saranno più agentivi, saranno necessari vincoli e un monitoraggio rigorosi per garantire che non eseguano, ad esempio, transazioni non autorizzate o violino le leggi a causa di un obiettivo erroneamente specificato.

Uso etico e impatto umano

Infine, considerazioni etiche più ampie:

• Sostituzione del lavoro: se l'intelligenza artificiale può svolgere compiti senza l'intervento umano, cosa succede a quei lavori? Storicamente, la tecnologia automatizza alcuni lavori ma ne crea altri. La transizione può essere dolorosa per i lavoratori le cui competenze sono concentrate in compiti che diventano automatizzati. La società dovrà gestire questa situazione attraverso la riqualificazione, l'istruzione e, possibilmente, una riconsiderazione del sostegno economico (alcuni suggeriscono che l'intelligenza artificiale potrebbe richiedere idee come il reddito di cittadinanza se gran parte del lavoro viene automatizzato). I sondaggi mostrano già sentimenti contrastanti: uno studio ha rilevato che un terzo dei lavoratori è preoccupato che l'intelligenza artificiale sostituisca i lavori, mentre altri la vedono come un modo per eliminare la fatica.

• Erosione delle competenze umane: se i tutor basati sull'intelligenza artificiale insegnano, i piloti automatici basati sull'intelligenza artificiale guidano e l'intelligenza artificiale scrive codice, le persone perderanno queste competenze? Un eccessivo affidamento sull'intelligenza artificiale potrebbe, nel peggiore dei casi, erodere le competenze; ​​è un aspetto che i programmi di istruzione e formazione dovranno tenere in considerazione, garantendo che le persone continuino ad apprendere i fondamenti anche se l'intelligenza artificiale aiuta.

• Processo decisionale etico: l'intelligenza artificiale è priva di giudizio morale umano. In ambito sanitario o legale, decisioni basate esclusivamente sui dati potrebbero entrare in conflitto con la compassione o la giustizia in singoli casi. Potremmo dover codificare quadri etici nell'intelligenza artificiale (un'area di ricerca sull'etica dell'intelligenza artificiale, ad esempio allineando le decisioni dell'intelligenza artificiale ai valori umani). Come minimo, è consigliabile tenere gli esseri umani informati sulle decisioni eticamente valide.

• Inclusività: garantire che i benefici dell'IA siano ampiamente distribuiti è un obiettivo etico. Se solo le grandi aziende possono permettersi un'IA avanzata, le piccole imprese o le regioni più povere potrebbero rimanere indietro. Gli sforzi open source e le soluzioni di IA accessibili possono contribuire a democratizzare l'accesso. Inoltre, le interfacce dovrebbero essere progettate in modo che chiunque possa utilizzare gli strumenti di IA (diverse lingue, accessibilità per le persone con disabilità, ecc.), per evitare di creare un nuovo divario digitale tra "chi ha un assistente AI e chi no".

Attuali misure di mitigazione del rischio: dal lato positivo, con l'implementazione dell'IA generativa da parte delle aziende, si registra una crescente consapevolezza e un'azione su questi temi. Entro la fine del 2023, quasi la metà delle aziende che utilizzano l'IA stava lavorando attivamente per mitigare rischi come l'imprecisione ( Lo stato dell'IA nel 2023: l'anno di svolta dell'IA generativa | McKinsey ) ( Lo stato dell'IA: sondaggio globale | McKinsey ), e questo numero è in aumento. Le aziende tecnologiche hanno istituito comitati etici per l'IA; i governi stanno elaborando normative. La chiave è integrare l'etica nello sviluppo dell'IA fin dall'inizio ("Etica fin dalla progettazione"), piuttosto che reagire in un secondo momento.

In conclusione sulle sfide: garantire maggiore autonomia all'IA è un'arma a doppio taglio. Può generare efficienza e innovazione, ma richiede un elevato livello di responsabilità. I ​​prossimi anni vedranno probabilmente un mix di soluzioni tecnologiche (per migliorare il comportamento dell'IA), soluzioni di processo (quadri di policy e supervisione) e forse nuovi standard o certificazioni (i sistemi di IA potrebbero essere sottoposti a audit e certificazione come lo sono oggi i motori o l'elettronica). Affrontare con successo queste sfide determinerà quanto agevolmente potremo integrare l'IA autonoma nella società, in modo da aumentare il benessere e la fiducia delle persone.

Conclusione

L'intelligenza artificiale generativa si è rapidamente evoluta da un esperimento innovativo a una tecnologia trasformativa e di uso generale che tocca ogni aspetto della nostra vita. Questo white paper ha esplorato come, entro il 2025, i sistemi di intelligenza artificiale stiano già scrivendo articoli, progettando grafici, programmando software, chattando con i clienti, riassumendo note mediche, dando lezioni private agli studenti, ottimizzando le catene di fornitura e redigendo report finanziari. È importante sottolineare che in molti di questi compiti l'intelligenza artificiale può operare con un intervento umano minimo o nullo , soprattutto per lavori ben definiti e ripetibili. Aziende e privati ​​stanno iniziando ad affidarsi all'intelligenza artificiale per svolgere questi compiti in modo autonomo, traendone vantaggi in termini di velocità e scalabilità.

Guardando al 2035, siamo alle soglie di un'era in cui l'IA sarà un collaboratore ancora più onnipresente, spesso una forza lavoro digitale invisibile che gestisce la routine in modo che gli esseri umani possano concentrarsi sull'eccezionale. Prevediamo che l'IA generativa guiderà in modo affidabile auto e camion sulle nostre strade, gestirà l'inventario nei magazzini durante la notte, risponderà alle nostre domande come assistenti personali competenti, fornirà istruzioni personalizzate a studenti di tutto il mondo e persino contribuirà a scoprire nuove cure in medicina, il tutto con una supervisione diretta sempre più ridotta. Il confine tra strumento e agente diventerà sempre più sottile, man mano che l'IA passerà dall'esecuzione passiva delle istruzioni alla generazione proattiva di soluzioni.

Tuttavia, il percorso verso questo futuro di intelligenza artificiale autonoma deve essere affrontato con cautela. Come abbiamo sottolineato, ogni ambito comporta una serie di limitazioni e responsabilità:

• La realtà di oggi: l'IA non è infallibile. Eccelle nel riconoscimento di schemi e nella generazione di contenuti, ma manca di vera comprensione e buon senso in senso umano. Pertanto, per ora, la supervisione umana rimane la rete di sicurezza. Riconoscere dove l'IA è pronta a volare da sola (e dove no) è fondamentale. Molti successi odierni derivano dal di team uomo-IA , e questo approccio ibrido continuerà a essere prezioso laddove la piena autonomia non è ancora prudente.

• La promessa di domani: con i progressi nelle architetture dei modelli, nelle tecniche di addestramento e nei meccanismi di supervisione, le capacità dell'IA continueranno ad espandersi. Il prossimo decennio di ricerca e sviluppo potrebbe risolvere molti degli attuali punti critici (ridurre le allucinazioni, migliorare l'interpretabilità, allineare l'IA ai valori umani). In tal caso, entro il 2035 i sistemi di IA potrebbero essere sufficientemente robusti da poter essere dotati di un'autonomia molto maggiore. Le proiezioni presentate in questo documento – dagli insegnanti di IA alle aziende in gran parte autogestite – potrebbero benissimo essere realtà, o addirittura superate da innovazioni oggi difficili da immaginare.

• Ruolo umano e adattamento: anziché sostituire completamente gli esseri umani con l'intelligenza artificiale, prevediamo un'evoluzione dei ruoli. I professionisti di ogni settore dovranno probabilmente acquisire dimestichezza con l'intelligenza artificiale, guidandola, verificandola e concentrandosi sugli aspetti del lavoro che richiedono competenze prettamente umane come l'empatia, il pensiero strategico e la risoluzione di problemi complessi. L'istruzione e la formazione della forza lavoro dovrebbero concentrarsi su queste competenze prettamente umane, nonché sull'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale per tutti. I decisori politici e i leader aziendali dovrebbero pianificare le transizioni nel mercato del lavoro e garantire sistemi di supporto per coloro che sono interessati dall'automazione.

• Etica e governance: forse l'aspetto più critico è che un quadro di utilizzo e governance etici dell'IA debba sostenere questa crescita tecnologica. La fiducia è la moneta di scambio dell'adozione: le persone permetteranno all'IA di guidare un'auto o di assistere in un intervento chirurgico solo se confidano nella sua sicurezza. Costruire tale fiducia implica test rigorosi, trasparenza, coinvolgimento delle parti interessate (ad esempio, coinvolgendo i medici nella progettazione di IA mediche, gli insegnanti negli strumenti didattici sull'IA) e una regolamentazione adeguata. La collaborazione internazionale potrebbe essere necessaria per gestire sfide come i deepfake o l'IA in guerra, garantendo norme globali per un uso responsabile.

In conclusione, l'IA generativa rappresenta un potente motore di progresso. Usata con saggezza, può liberare gli esseri umani dal lavoro faticoso, liberare la creatività, personalizzare i servizi e colmare le lacune (portando competenze laddove gli esperti scarseggiano). La chiave è impiegarla in modo da amplificare il potenziale umano anziché marginalizzarlo . Nell'immediato, ciò significa mantenere gli esseri umani coinvolti nella guida dell'IA. Nel lungo termine, significa codificare valori umanistici nel cuore dei sistemi di IA in modo che, anche quando agiscono in modo indipendente, agiscano nel nostro migliore interesse collettivo.

Dominio	Autonomia affidabile oggi (2025)	Autonomia affidabile prevista entro il 2035
Scrittura e contenuti	- Notizie di routine (sport, guadagni) generate automaticamente.- Recensioni di prodotti riassunte dall'intelligenza artificiale.- Bozze di articoli o e-mail per la modifica umana. ( Philana Patterson – Profilo della community ONA ) ( Amazon migliora l'esperienza delle recensioni dei clienti con l'intelligenza artificiale )	- La maggior parte dei contenuti di notizie e marketing vengono scritti automaticamente con accuratezza fattuale.- L'intelligenza artificiale produce articoli e comunicati stampa completi con una supervisione minima.- Contenuti altamente personalizzati generati su richiesta.
Arti visive e design	- L'intelligenza artificiale genera immagini da prompt (l'uomo seleziona le migliori).- Concept art e varianti di design create autonomamente.	- L'intelligenza artificiale produce scene video/filmate complete e grafica complessa.- Progettazione generativa di prodotti/architetture conformi alle specifiche.- Creazione di contenuti multimediali personalizzati (immagini, video) su richiesta.
Codifica del software	- L'intelligenza artificiale completa automaticamente il codice e scrive funzioni semplici (rivista dallo sviluppatore). - Generazione automatica di test e suggerimenti di bug. ( Coding on Copilot: i dati del 2023 suggeriscono una pressione al ribasso sulla qualità del codice (incl. proiezioni per il 2024) - GitClear ) ( GitHub Copilot in cima al rapporto di ricerca sugli assistenti di codice AI -- Visual Studio Magazine )	- L'intelligenza artificiale implementa in modo affidabile tutte le funzionalità in base alle specifiche.- Debug autonomo e manutenzione del codice per modelli noti.- Creazione di app low-code con minimo intervento umano.
Assistenza clienti	- I chatbot rispondono alle FAQ, risolvono problemi semplici (trasferiscono casi complessi). - L'intelligenza artificiale gestisce circa il 70% delle richieste di routine su alcuni canali. ( 59 statistiche sul servizio clienti basato sull'intelligenza artificiale per il 2025 ) ( Entro il 2030, il 69% delle decisioni durante le interazioni con i clienti sarà... )	- L'intelligenza artificiale gestisce la maggior parte delle interazioni con i clienti end-to-end, comprese le query complesse. - Decisioni basate sull'intelligenza artificiale in tempo reale per concessioni di servizi (rimborsi, aggiornamenti). - Agenti umani solo per escalation o casi speciali.
Assistenza sanitaria	- L'intelligenza artificiale redige note mediche; suggerisce diagnosi che i medici verificano. - L'intelligenza artificiale legge alcune scansioni (radiologiche) con supervisione; seleziona i casi semplici. ( I prodotti di imaging medico basati sull'intelligenza artificiale potrebbero aumentare di cinque volte entro il 2035 )	- L'intelligenza artificiale diagnostica in modo affidabile i disturbi più comuni e interpreta la maggior parte delle immagini mediche. - L'intelligenza artificiale monitora i pazienti e avvia le cure (ad esempio, promemoria per i farmaci, avvisi di emergenza). - Gli "infermieri" virtuali dotati di intelligenza artificiale gestiscono i follow-up di routine; i medici si concentrano sulle cure complesse.
Istruzione	- I tutor AI rispondono alle domande degli studenti, generano problemi pratici (gli insegnanti monitorano). - L'AI assiste nella valutazione (con revisione degli insegnanti). ([AI generativa per l'istruzione K-12	Rapporto di ricerca di Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistica	- L'intelligenza artificiale ottimizza i percorsi di consegna e l'imballaggio (gli esseri umani stabiliscono gli obiettivi). - L'intelligenza artificiale segnala i rischi della catena di fornitura e suggerisce soluzioni di mitigazione. ( Principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nella logistica )	- Consegne in gran parte autonome (camion, droni) supervisionate da controllori AI.- L'AI reindirizza autonomamente le spedizioni in caso di interruzioni e adegua l'inventario.- Coordinamento end-to-end della catena di fornitura (ordini, distribuzione) gestito dall'AI.
Finanza	- L'intelligenza artificiale genera report finanziari/riepiloghi di notizie (revisionati da esseri umani). - I robo-advisor gestiscono portafogli semplici; la chat dell'intelligenza artificiale gestisce le richieste dei clienti. ( L'intelligenza artificiale generativa sta arrivando nel settore finanziario )	- Gli analisti AI producono raccomandazioni di investimento e report sui rischi con elevata precisione. - Trading autonomo e ribilanciamento del portafoglio entro limiti stabiliti. - L'AI approva automaticamente prestiti/richieste standard; gli esseri umani gestiscono le eccezioni.

Riferimenti:

1. Patterson, Philana. Le notizie sugli utili automatizzate si moltiplicano . The Associated Press (2015) – Descrive la generazione automatizzata di migliaia di resoconti sugli utili da parte di AP, senza l'intervento di un redattore umano ( Le notizie sugli utili automatizzate si moltiplicano | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. Lo stato dell'IA all'inizio del 2024: l'adozione dell'IA generativa aumenta e inizia a generare valore . (2024) – Segnala che il 65% delle organizzazioni utilizza regolarmente l'IA generativa, quasi il doppio rispetto al 2023 ( Lo stato dell'IA all'inizio del 2024 | McKinsey ), e discute gli sforzi di mitigazione del rischio ( Lo stato dell'IA: sondaggio globale | McKinsey ).

3. Gartner. Oltre ChatGPT: il futuro dell'intelligenza artificiale generativa per le imprese . (2023) – Prevede che entro il 2030, il 90% di un film di successo potrebbe essere generato dall'intelligenza artificiale ( Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa per settori e imprese ) e mette in evidenza casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa come la progettazione di farmaci ( Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa per settori e imprese ).

4. Twipe. 12 modi in cui i giornalisti usano gli strumenti di intelligenza artificiale in redazione . (2024) – Esempio di "Klara" AI presso un'agenzia di stampa che scrive l'11% degli articoli, con redattori umani che rivedono tutti i contenuti di intelligenza artificiale ( 12 modi in cui i giornalisti usano gli strumenti di intelligenza artificiale in redazione - Twipe ).

5. Notizie da Amazon.com. Amazon migliora l'esperienza delle recensioni dei clienti con l'intelligenza artificiale . (2023) – Annuncia riepiloghi delle recensioni generati dall'intelligenza artificiale sulle pagine dei prodotti per aiutare gli acquirenti ( Amazon migliora l'esperienza delle recensioni dei clienti con l'intelligenza artificiale ).

6. Zendesk. 59 statistiche sul servizio clienti AI per il 2025. (2023) – Indica che più di due terzi delle organizzazioni CX pensano che l’IA generativa aggiungerà “calore” al servizio ( 59 statistiche sul servizio clienti AI per il 2025 ) e prevede che l’IA alla fine sarà presente nel 100% delle interazioni con i clienti ( 59 statistiche sul servizio clienti AI per il 2025 ).

7. Futurum Research e SAS. Experience 2030: il futuro della Customer Experience . (2019) – Un sondaggio rivela che i marchi si aspettano che circa il 69% delle decisioni durante il coinvolgimento del cliente saranno prese da macchine intelligenti entro il 2030 ( per reimmaginare il passaggio alla CX, i professionisti del marketing devono fare queste 2 cose ).

8. Dataiku. Principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nella logistica . (2023) – Descrive come GenAI ottimizza il carico (riducendo di circa il 30% lo spazio vuoto dei camion) ( Principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nella logistica ) e segnala i rischi della supply chain analizzando le notizie.

9. Visual Studio Magazine. GitHub Copilot in cima al rapporto di ricerca sugli assistenti di codice AI . (2024) – Ipotesi di pianificazione strategica di Gartner: entro il 2028, il 90% degli sviluppatori aziendali utilizzerà assistenti di codice AI (in aumento rispetto al 14% del 2024) ( GitHub Copilot in cima al rapporto di ricerca sugli assistenti di codice AI -- Visual Studio Magazine ).

10. Notizie Bloomberg. Presentazione di BloombergGPT . (2023) – Dettagli sul modello da 50 miliardi di parametri di Bloomberg, mirato alle attività finanziarie, integrato nel Terminale per supporto di analisi e domande e risposte ( l'intelligenza artificiale generativa sta arrivando in finanza ).

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