Ulteriori sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale pongono sia rischi che opportunità per la sicurezza informatica per le aziende. L’intelligenza artificiale generativa diventerà sempre più importante, soprattutto nelle applicazioni aziendali.
Le tecnologie di intelligenza artificiale si stanno sviluppando a un ritmo senza precedenti. I progressi nell’intelligenza artificiale, in particolare nell’intelligenza artificiale generativa (GenAI), aprono nuove possibilità che cambieranno in modo significativo la nostra economia, il modo di lavorare e di vivere. Tuttavia, il Cisco AI Readiness Index mostra che, sebbene il 95% delle aziende tedesche abbia o stia sviluppando una strategia AI, solo il 7% è meglio preparato per l’uso dell’intelligenza artificiale. Liz Centoni, Chief Strategy Officer e EVP/GM of Applications di Cisco, nomina cinque aree tecnologiche in cui l'intelligenza artificiale diventerà sempre più popolare nel nuovo anno.
Le API semplificano l'uso dell'intelligenza artificiale
Le aziende hanno una crescente necessità di sfruttare i dati, l’automazione e l’innovazione in modo rapido e semplice. Tuttavia, secondo il Cisco AI Readiness Index, solo il 17% delle aziende tedesche dà priorità al budget per l’implementazione dell’AI rispetto ad altri investimenti tecnologici. Una soluzione sarà il maggiore utilizzo delle interfacce (API). Molti strumenti e servizi di intelligenza artificiale verranno integrati tramite questo livello di astrazione nel prossimo anno. Tali “astrazioni API” consentono di integrare l’intelligenza artificiale in modo più conveniente nei processi aziendali senza che gli sviluppatori debbano approfondire i dettagli tecnici dell’implementazione dell’IA o sviluppare i propri Large Language Models (LLM). Accedendo a una varietà di funzioni AI tramite API, le attività ripetitive possono essere automatizzate e le decisioni possono essere prese sulla base di dati migliori.
Nel 2024 verranno create anche API che consentiranno l’implementazione dell’intelligenza artificiale su misura per il cliente. A tale scopo, le aziende combinano le interfacce di diversi fornitori e creano così soluzioni AI per le loro esigenze individuali. L’integrazione supporta anche la collaborazione con esperti di IA esterni, start-up e istituti di ricerca. I primi modelli di ecosistemi IA così curati sono attualmente visibili, modelli che vedremo più frequentemente nel prossimo anno.
Gli attacchi informatici basati sull’intelligenza artificiale richiedono collaborazione
Nel 2024, le aziende, la politica, le ONG e la società civile saranno sempre più a rischio a causa della disinformazione generata dall’intelligenza artificiale. Secondo il Cybersecurity Readiness Index 2023 di Cisco, solo l’11% delle aziende tedesche è sufficientemente resiliente da resistere agli attacchi informatici e solo il 29% ha una buona conoscenza delle varie minacce informatiche poste dall’intelligenza artificiale. Le aziende tecnologiche e i governi lavoreranno quindi insieme nel 2024 per affinare le soluzioni contro le minacce basate sull’intelligenza artificiale come i deepfake, i social bot basati sull’intelligenza artificiale o le registrazioni vocali clonate e per implementare adeguate misure di sicurezza informatica. Aumenteranno anche gli investimenti nel rilevamento dei rischi e nella formazione di modelli di intelligenza artificiale con grandi set di dati. Per poter individuare tempestivamente le minacce, nel 2024 le aziende dovranno quindi investire in tecnologie di sicurezza avanzate e dare una priorità maggiore alla protezione dei dati.
L’intelligenza artificiale generativa si sta facendo strada nel mondo degli affari B2B
Per rimanere competitive, le aziende devono implementare l’intelligenza artificiale entro il prossimo anno. Ecco perché nel 2024 l'attenzione si concentrerà sulle interfacce linguistiche naturali (NLI) per i nuovi prodotti supportati da GenAI. La metà dei nuovi prodotti avrà tali interfacce integrate come standard. GenAI migliorerà inoltre le interazioni B2B, fornirà interfacce e servizi di accesso ai dati e sarà utilizzato in molte applicazioni aziendali. Ciò riguarda principalmente le attività aziendali che analizzano e visualizzano i dati, ad esempio nella gestione dei progetti, nella valutazione della qualità del software o nell'analisi dei campi di conformità, nonché nelle attività delle risorse umane.
È ancora prevedibile che i modelli di IA specializzati diventeranno più importanti. Ciò vedrà uno spostamento verso LLM più piccoli con maggiore accuratezza, pertinenza, precisione ed efficienza. Ad esempio, i modelli LLaMA-7B possono essere utilizzati per attività linguistiche come scrivere e completare codici o classificare immagini con pochi scatti (“few-shotting”). Inoltre, la multimodalità, che combina diversi tipi di dati come immagini, testo, voce e dati numerici, amplierà i casi d’uso B2B in aree come la pianificazione aziendale, la medicina e i servizi finanziari, garantendo risultati sempre migliori.
Migliorare l’efficienza energetica quando si utilizza l’intelligenza artificiale è più importante che mai
Modelli di intelligenza artificiale più piccoli, adattati a casi d’uso specifici, ridurranno i costi energetici quando si utilizza l’intelligenza artificiale già nel 2024 rispetto ai sistemi generici. Questi sistemi speciali vengono addestrati su set di dati ad alta precisione e completano compiti specifici in modo molto più efficiente. Al contrario, i modelli di deep learning richiedono l’elaborazione di grandi quantità di dati per produrre risultati.
Inoltre, l’applicazione in rapida crescita delle reti energetiche contribuirà a una migliore efficienza energetica. Si riferisce alla combinazione di reti definite dal software con microreti a corrente continua. Ciò aiuterà le aziende a misurare il consumo di energia e le emissioni in modo più accurato nel 2024. Molte funzioni dell’IT e degli edifici intelligenti possono essere automatizzate con sensori IoT e rese più efficienti attraverso funzionalità integrate di gestione dell’energia.
L’etica e le strutture stanno giocando un ruolo sempre più importante per l’intelligenza artificiale
L’introduzione dell’intelligenza artificiale è un cambiamento tecnologico unico che richiede sia forza innovativa che fiducia. Tuttavia: secondo il Cisco AI Readiness Index, il 76% di tutte le aziende di tutto il mondo non dispone di linee guida complete che regolamentino l’uso dell’intelligenza artificiale. Considerati i rischi della GenAI, esiste un ampio consenso sul fatto che tali linee guida e l’autoregolamentazione volontaria del settore dell’IA siano generalmente necessarie.
È inoltre necessario garantire che i consumatori mantengano l’accesso e il controllo sui propri dati, in linea con l’attuale regolamento sui dati dell’UE. Le stesse aziende sono messe alla prova: con la crescente importanza dei sistemi di intelligenza artificiale, i dati disponibili al pubblico presto non saranno più sufficienti per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Si prevede che i dati vocali di alta qualità saranno esauriti prima del 2026, il che significa che presto sarà necessario il passaggio ai dati privati o sintetici. Ciò comporta tuttavia il rischio di accessi non autorizzati e di violazioni della protezione dei dati. I responsabili della diffusione dell’intelligenza artificiale si impegneranno quindi a garantire maggiore trasparenza e fiducia nello sviluppo, nell’uso e nei risultati dei sistemi di intelligenza artificiale.
In particolare, le aziende tecnologiche dovranno prepararsi a mostrare un nuovo livello di apertura nel prossimo anno, ad esempio quali processi di governance controllino lo sviluppo interno, l’applicazione e l’uso dell’intelligenza artificiale. Se non saranno in grado di dimostrare in modo credibile un utilizzo affidabile dell’IA, nel prossimo anno anche il quadro normativo sarà più ristretto.
A proposito degli studi
Il Cisco AI Readiness Index si basa su un sondaggio in doppio cieco condotto su 8.161 dirigenti aziendali e IT del settore privato in 30 paesi nel 2023. È stato condotto da un soggetto terzo indipendente che ha intervistato partecipanti di aziende con 500 o più dipendenti. L'indice valuta la preparazione delle aziende all'intelligenza artificiale in sei aree chiave: strategia, infrastruttura, archiviazione dei dati, governance, personale specializzato e cultura aziendale. Per la Germania sono stati intervistati 300 esperti.
Anche il Cisco Cybersecurity Readiness Index 2023 si basa su un sondaggio in doppio cieco condotto su 6.700 dirigenti in 27 paesi responsabili della sicurezza informatica nelle loro aziende. La ricerca è stata condotta alla fine del 2022 utilizzando interviste online e telefoniche. Per la Germania sono stati intervistati 300 esperti.
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