L'intelligenza artificiale (IA) ha fatto progressi a ritmo vertiginoso negli ultimi anni – da strumenti di IA generativa come ChatGPT che sono diventati nomi familiari, alle auto a guida autonoma che sono uscite dai laboratori per circolare sulle strade pubbliche.

A partire dal 2025, l'IA sta permeando quasi ogni settore dell'economia, e gli esperti la considerano ampiamente una tecnologia trasformativa del XXI secolo.

Nei prossimi cinque anni, è probabile che l'influenza dell'IA si approfondisca ulteriormente, portando sia innovazioni entusiasmanti che nuove sfide.

Questo articolo esamina le principali tendenze nello sviluppo dell'IA previste per plasmare il nostro mondo nel prossimo mezzo decennio, basandosi su approfondimenti di istituti di ricerca leader e osservatori del settore.

Adozione e Investimenti in Crescita nell'IA

L'adozione dell'IA è ai massimi storici. Le aziende di tutto il mondo stanno abbracciando l'IA per aumentare la produttività e ottenere vantaggi competitivi. Quasi quattro organizzazioni su cinque a livello globale stanno ora utilizzando o esplorando l'IA in qualche forma – un picco storico di coinvolgimento.

Solo nel 2024, gli investimenti privati negli Stati Uniti nell'IA hanno raggiunto 109 miliardi di dollari, circa 12 volte superiori agli investimenti della Cina e 24 volte quelli del Regno Unito. Questo aumento dei finanziamenti è guidato dalla fiducia nel valore tangibile dell'IA per il business: il 78% delle organizzazioni ha dichiarato di utilizzare l'IA nel 2024 (in aumento rispetto al 55% del 2023), mentre le aziende integrano l'IA in prodotti, servizi e strategie fondamentali.

Gli analisti prevedono che questo slancio continuerà, con il mercato globale dell'IA che crescerà da circa 390 miliardi di dollari nel 2025 a oltre 1,8 trilioni entro il 2030 – un tasso di crescita annuo sorprendente di circa il 35%. Una crescita così senza precedenti, anche rispetto ai boom tecnologici passati, riflette quanto l'IA stia diventando parte integrante dell'impresa moderna.

I guadagni di produttività e il ritorno sull'investimento sono i principali fattori trainanti. I primi adottanti stanno già ottenendo ritorni significativi dall'IA. Studi mostrano che le aziende leader che utilizzano l'IA riportano miglioramenti del 15–30% in metriche come produttività e soddisfazione del cliente nei flussi di lavoro abilitati dall'IA.

Ad esempio, le piccole e medie imprese che hanno implementato l'IA generativa hanno registrato in alcuni casi aumenti a doppia cifra dei ricavi. Gran parte del valore dell'IA deriva da guadagni incrementali cumulativi – automatizzando innumerevoli piccoli compiti e ottimizzando i processi – che possono trasformare l'efficienza di un'azienda quando applicati su scala organizzativa.

Di conseguenza, avere una strategia chiara sull'IA è ora fondamentale. Le aziende che riescono a integrare l'IA nelle loro operazioni e nel processo decisionale possono superare nettamente i concorrenti, mentre chi resta indietro rischia di perdere terreno in modo irreparabile. Infatti, gli analisti prevedono un divario crescente tra leader e ritardatari nell'adozione dell'IA nei prossimi anni, con potenziali ripercussioni sull'intero panorama di mercato.

L'integrazione dell'IA nelle imprese sta accelerando. Nel 2025 e oltre, vedremo aziende di tutte le dimensioni passare da progetti pilota a implementazioni su larga scala dell'IA. I giganti del cloud computing (i cosiddetti “hyperscalers”) segnalano una domanda in forte crescita per servizi cloud potenziati dall'IA e stanno investendo massicciamente in infrastrutture IA per cogliere questa opportunità.

Questi fornitori collaborano con produttori di chip, piattaforme dati e aziende software per offrire soluzioni integrate di IA che soddisfino le esigenze di performance, redditività e sicurezza delle imprese. È significativo che oltre il 60% dei prodotti software-as-a-service ora includa funzionalità IA integrate, e le aziende stanno lanciando “copiloti” IA per funzioni che spaziano dal marketing alle risorse umane.

Il mandato per i dirigenti è chiaro: considerare l'IA come parte integrante del business, non come un esperimento tecnologico. Come ha detto un leader del settore, “siamo sull'orlo di una nuova fondamentale tecnologia, dove il meglio dell'IA è accessibile a qualsiasi azienda”.

In pratica, ciò significa infondere sistematicamente l'IA nei flussi di lavoro, aggiornare le competenze dei dipendenti per lavorare con l'IA e riprogettare i processi per sfruttare appieno l'automazione intelligente. Le organizzazioni che adotteranno questi approcci sono destinate a ottenere benefici straordinari nei prossimi anni.

Progressi nei Modelli di IA e nell'IA Generativa

I modelli di base e l'IA generativa stanno evolvendo rapidamente. Poche tecnologie sono cresciute con la stessa esplosività dell'IA generativa. Dal debutto dei grandi modelli linguistici (LLM) come GPT-3 e dei generatori di immagini come DALL·E 2 nel 2022, l'uso dell'IA generativa è esploso.

All'inizio del 2023, ChatGPT ha superato i 100 milioni di utenti, e oggi oltre 4 miliardi di prompt vengono inseriti ogni giorno nelle principali piattaforme LLM. Nei prossimi cinque anni arriveranno modelli IA ancora più potenti.

Le aziende tecnologiche stanno correndo per sviluppare modelli IA all'avanguardia che spingano i confini dell'elaborazione del linguaggio naturale, della generazione di codice, della creatività visiva e oltre. Fondamentale è anche il miglioramento delle capacità di ragionamento dell'IA – permettendo ai modelli di risolvere problemi in modo logico, pianificare e “pensare” attraverso compiti complessi in modo più umano.

Questo focus sul ragionamento IA è uno dei principali motori della ricerca e sviluppo attuale. Nel mondo aziendale, il santo graal è avere un'IA che comprenda profondamente i dati e il contesto aziendale per supportare il processo decisionale, non solo la generazione di contenuti. Le aziende che sviluppano LLM avanzati ritengono che l'opportunità più promettente sia ora applicare il potere di ragionamento dell'IA ai dati proprietari aziendali – abilitando casi d'uso che vanno dalle raccomandazioni intelligenti al supporto alla pianificazione strategica.

IA multimodale e ad alte prestazioni. Un'altra tendenza è l'ascesa di sistemi IA multimodali in grado di elaborare e generare diversi tipi di dati (testo, immagini, audio, video) in modo integrato. Recenti progressi hanno visto modelli IA generare video realistici da prompt testuali ed eccellere in compiti che combinano linguaggio e visione.

Ad esempio, nuovi modelli multimodali possono analizzare un'immagine e rispondere a domande su di essa usando il linguaggio naturale, o prendere un prompt testuale complesso e produrre un breve video. Queste capacità matureranno entro il 2030, aprendo nuove applicazioni creative e pratiche – dai contenuti video generati dall'IA alla percezione avanzata nella robotica.

I test di riferimento introdotti nel 2023 per spingere questi limiti (come MMMU e GPQA) hanno già visto un salto di prestazioni di decine di punti percentuali in un anno, indicando la rapidità con cui l'IA sta imparando a gestire sfide multimodali complesse. In alcune competizioni di programmazione specializzate, agenti IA hanno persino iniziato a superare programmatori umani in condizioni di tempo limitato.

Ci aspettiamo che i futuri modelli IA siano più generalisti, gestendo senza soluzione di continuità molteplici tipi di input e compiti. Questa convergenza di modalità, unita alla continua espansione delle architetture dei modelli, indica modelli di base “foundation models” più potenti entro la fine del decennio – sebbene accompagnati da maggiori esigenze computazionali.

L'efficienza e l'accesso aperto stanno migliorando. Una tendenza significativa nello sviluppo dell'IA è la spinta verso modelli più piccoli e più efficienti e una più ampia accessibilità. Non si tratta solo di costruire reti neurali sempre più grandi; i ricercatori stanno trovando modi per ottenere prestazioni comparabili con risorse inferiori.

Infatti, tra la fine del 2022 e la fine del 2024, il costo computazionale per eseguire un sistema IA al livello di GPT-3.5 è diminuito di oltre 280 volte. I progressi nell'ottimizzazione dei modelli e nelle nuove architetture significano che anche modelli relativamente piccoli (con molti meno parametri rispetto ai più grandi LLM) possono raggiungere prestazioni elevate in molti compiti.

Secondo lo Stanford AI Index, i “modelli piccoli sempre più capaci” stanno rapidamente abbassando le barriere all'accesso all'IA avanzata. Allo stesso tempo, l'IA open-source è in crescita: modelli open-weight della comunità di ricerca stanno colmando il divario qualitativo con i grandi modelli proprietari, riducendo le differenze di prestazioni sui benchmark dall'8% a meno del 2% in un solo anno.

Tra il 2025 e il 2030, è probabile che vedremo un ecosistema fiorente di modelli e strumenti IA aperti che sviluppatori di tutto il mondo potranno utilizzare, democratizzando lo sviluppo dell'IA oltre i giganti tecnologici. La combinazione di calcolo più economico, algoritmi più efficienti e modelli aperti significa che l'IA diventerà molto più accessibile e conveniente.

Anche startup e piccole organizzazioni potranno personalizzare potenti modelli IA per le proprie esigenze senza costi esorbitanti. Questo è un segnale positivo per l'innovazione, poiché consente applicazioni e sperimentazioni diversificate, alimentando un ciclo virtuoso di progresso dell'IA.

Ascesa degli Agenti IA Autonomi

Una delle tendenze emergenti più intriganti è l'avvento di agenti IA autonomi – sistemi IA dotati non solo di intelligenza ma anche della capacità di agire in autonomia per raggiungere obiettivi. A volte chiamata “IA agentica,” questa idea combina modelli IA avanzati (come gli LLM) con logiche decisionali e uso di strumenti, permettendo all'IA di eseguire compiti complessi a più fasi con minima supervisione umana.

Nei prossimi cinque anni, ci aspettiamo che gli agenti IA passino da demo sperimentali a strumenti pratici sul posto di lavoro. Infatti, i leader aziendali prevedono che gli agenti IA potrebbero raddoppiare efficacemente la forza lavoro assumendo una serie di compiti routinari e basati sulla conoscenza.

Ad esempio, gli agenti IA possono già gestire autonomamente richieste di assistenza clienti di routine, generare bozze di testi di marketing o codice software, e trasformare specifiche di design in prototipi di prodotto. Con il maturare di questa tecnologia, le aziende impiegheranno agenti IA come “lavoratori digitali” in vari reparti – da venditori virtuali che interagiscono con i clienti in modo naturale, a project manager IA che coordinano flussi di lavoro semplici.

È fondamentale sottolineare che questi agenti non sono destinati a sostituire gli esseri umani, ma a potenziarli. In pratica, i dipendenti lavoreranno in sinergia con gli agenti IA: supervisionando gli agenti, fornendo indicazioni di alto livello e concentrandosi su compiti complessi o creativi, delegando invece il lavoro ripetitivo ai loro colleghi digitali.

I primi adottanti riferiscono che questa collaborazione uomo-IA può accelerare notevolmente i processi (ad esempio, risolvendo richieste clienti o sviluppando nuove funzionalità più rapidamente) liberando tempo per attività strategiche.

Per sfruttare questa tendenza, le organizzazioni dovranno iniziare a ripensare flussi di lavoro e ruoli. Sono necessari nuovi approcci manageriali per integrare efficacemente gli agenti IA – inclusa la formazione del personale per sfruttarli, la creazione di ruoli di supervisione per monitorare i risultati degli agenti e l'istituzione di governance affinché le azioni autonome dell'IA rimangano allineate agli obiettivi aziendali e agli standard etici.

Si tratta di una sfida significativa di change management: un recente sondaggio di settore ha rilevato che molte aziende stanno solo iniziando a considerare come orchestrare una forza lavoro mista uomo-IA. Tuttavia, chi riuscirà a farlo potrà sbloccare livelli senza precedenti di produttività e innovazione.

Come ha osservato un esperto di forza lavoro, “gli agenti IA sono destinati a rivoluzionare il lavoro, fondendo creatività umana ed efficienza delle macchine per sbloccare livelli di produttività senza precedenti”. Entro il 2030, non sarebbe sorprendente se le aziende avessero interi “squadre di agenti IA” o Centri per Agenti IA che gestiscono operazioni sostanziali, ridefinendo radicalmente il modo in cui il lavoro viene svolto.

Hardware Specializzato per IA e Edge Computing

Il rapido avanzamento delle capacità dell'IA è andato di pari passo con l'esplosione delle esigenze computazionali, stimolando importanti innovazioni nell'hardware. Nei prossimi anni, ci aspettiamo una nuova generazione di chip specifici per IA e strategie di calcolo distribuito per supportare la crescita dell'IA.

La fame di potenza di calcolo dell'IA è già estrema – addestrare modelli all'avanguardia e permettere loro di ragionare su compiti complessi richiede enormi cicli di calcolo. Per soddisfare questa domanda, aziende di semiconduttori e grandi società tecnologiche stanno progettando silicio personalizzato ottimizzato per carichi di lavoro IA.

A differenza delle CPU generiche o anche delle GPU, questi acceleratori IA (spesso ASIC – circuiti integrati specifici per applicazioni) sono progettati per eseguire in modo efficiente i calcoli delle reti neurali. I dirigenti tecnologici riferiscono che molti clienti stanno ora considerando chip IA specializzati per i loro data center per ottenere prestazioni superiori per watt consumato.

Il vantaggio di questi chip è chiaro: un ASIC costruito per un particolare algoritmo IA può superare di gran lunga una GPU generica in quel compito, particolarmente utile per scenari di edge IA (esecuzione dell'IA su smartphone, sensori, veicoli e altri dispositivi con risorse limitate). Gli addetti ai lavori prevedono che la domanda di questi acceleratori IA crescerà rapidamente man mano che le aziende implementeranno più IA all'edge nei prossimi anni.

Parallelamente, i fornitori cloud stanno ampliando le loro infrastrutture di calcolo IA. Le principali piattaforme cloud (Amazon, Microsoft, Google, ecc.) stanno investendo miliardi nella capacità dei data center, sviluppando anche chip e sistemi IA proprietari, per soddisfare la crescente domanda di addestramento e inferenza di modelli IA on demand.

Considerano i carichi di lavoro IA come una grande opportunità di fatturato, poiché le imprese migrano sempre più i loro dati e compiti di machine learning verso il cloud. Questa centralizzazione aiuta le aziende ad accedere a potenti IA senza dover acquistare hardware specializzato.

Tuttavia, vale la pena notare che sono emerse limitazioni di fornitura – ad esempio, la domanda mondiale di GPU di fascia alta ha portato a carenze e ritardi in alcuni casi. Fattori geopolitici come restrizioni all'esportazione di chip avanzati creano inoltre incertezze. Queste sfide probabilmente stimoleranno ulteriori innovazioni, dalla costruzione di nuovi stabilimenti di produzione di chip a nuove architetture hardware (inclusi neuromorfici e calcolo quantistico a lungo termine).

In positivo, la efficienza dell'hardware IA sta migliorando costantemente. Ogni anno, i chip diventano più veloci e più efficienti dal punto di vista energetico: analisi recenti mostrano che i costi dell'hardware IA diminuiscono di circa il 30% annuo mentre l'efficienza energetica (calcolo per watt) migliora del 40% all'anno.

Ciò significa che, anche se i modelli IA diventano più complessi, il costo per operazione sta diminuendo. Entro il 2030, eseguire algoritmi IA sofisticati potrebbe costare solo una frazione di quanto oggi.

La combinazione di calcolo più economico e hardware IA progettato ad hoc permetterà all'IA di essere integrata letteralmente ovunque – da elettrodomestici intelligenti a sensori industriali – perché l'elaborazione potrà essere eseguita sia su piccoli dispositivi edge sia trasmessa da server cloud altamente ottimizzati.

In sintesi, i prossimi cinque anni consolideranno la tendenza dell'hardware specifico per IA a entrambi gli estremi: enormi cluster di supercalcolo IA nel cloud e chip IA efficienti che portano intelligenza all'edge. Insieme, questi formeranno la spina dorsale digitale che alimenterà l'espansione dell'IA.

L'IA che Trasforma Industrie e Vita Quotidiana

L'IA non è confinata ai laboratori tecnologici – è sempre più integrata nella vita quotidiana e in ogni settore. I prossimi anni vedranno un'integrazione più profonda dell'IA in settori come sanità, finanza, manifattura, commercio al dettaglio, trasporti e altri, cambiando radicalmente il modo in cui i servizi vengono erogati.

• Sanità: L'IA aiuta i medici a diagnosticare malattie precocemente e a gestire meglio l'assistenza ai pazienti. Ad esempio, la FDA statunitense ha approvato 223 dispositivi medici potenziati dall'IA nel 2023, un salto enorme rispetto ai soli 6 approvati nel 2015.
  
  Questi vanno dall'IA che analizza immagini mediche (risonanze magnetiche, radiografie) per aiutare a rilevare tumori, ad algoritmi che monitorano i segni vitali e prevedono crisi sanitarie. Le tendenze emergenti includono l'uso di IA generativa per riassumere note mediche e redigere referti, oltre a strumenti di traduzione IA che convertono il gergo medico in un linguaggio semplice per i pazienti.

  Entro il 2030, gli analisti prevedono che l'IA potrebbe generare quasi 200 miliardi di dollari di valore annuo in sanità grazie a migliori risultati e maggiore efficienza. Vediamo anche l'IA accelerare la scoperta di farmaci – alcune aziende farmaceutiche hanno già ridotto i tempi di sviluppo dei farmaci di oltre il 50% con la ricerca assistita dall'IA, permettendo uno sviluppo più rapido di nuove terapie.

• Finanza: Il settore finanziario è stato un precursore nell'adozione dell'IA e continuerà a spingere i confini. Banche e assicurazioni usano l'IA per rilevamento delle frodi, valutazione del rischio in tempo reale e trading algoritmico.
  
  Grandi istituzioni come JPMorgan Chase hanno oltre 300 casi d'uso IA in produzione, da modelli che analizzano transazioni per frodi a strumenti di IA generativa che automatizzano l'elaborazione documentale.

  In futuro, ci aspettiamo “consulenti finanziari” IA e agenti autonomi di gestione patrimoniale che personalizzano strategie di investimento per i clienti. L'IA può anche redigere report di analisti e gestire il servizio clienti di routine tramite chatbot. Importante, dato che la finanza è un settore fortemente regolamentato, c'è grande attenzione a spiegabilità e governance dell'IA – ad esempio, le banche investono in tecnologie come la interpretabilità meccanicistica per capire perché un'IA ha preso una certa decisione, garantendo conformità a regolamenti e standard etici.

• Manifattura e Logistica: Nelle fabbriche e nelle catene di approvvigionamento, l'IA guida l'efficienza. Le aziende impiegano l'IA per la manutenzione predittiva – sensori e machine learning prevedono guasti agli impianti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività.
  
  La visione artificiale su linee di assemblaggio individua automaticamente difetti in tempo reale. La prossima ondata include robotica guidata dall'IA che può gestire compiti delicati o complessi insieme agli umani, e gemelli digitali (simulazioni virtuali di fabbriche o prodotti) dove l'IA testa ottimizzazioni in un modello virtuale prima di applicarle nel mondo reale.

  L'IA generativa viene persino usata per progettare nuovi componenti e prodotti, suggerendo miglioramenti ingegneristici che gli umani potrebbero non notare. Queste innovazioni possono ridurre drasticamente i costi e accelerare la produzione – secondo gli esperti, adottare l'IA nello sviluppo prodotto e nella R&S può ridurre a metà i tempi di commercializzazione e abbattere i costi di circa il 30% in settori come automotive e aerospaziale.

• Commercio al Dettaglio e Servizio Clienti: L'IA sta trasformando il modo in cui facciamo acquisti e interagiamo con le aziende. Le piattaforme di vendita online si affidano a motori di raccomandazione IA per personalizzare suggerimenti di prodotti (“I clienti come Lei hanno acquistato anche…”). Algoritmi di prezzo dinamico adeguano i prezzi in tempo reale in base a domanda e inventario.
  
  Nel commercio elettronico e nel supporto clienti, chatbot e assistenti virtuali IA stanno diventando standard, gestendo richieste 24/7.

  Entro il 2025, molte aziende rivolte al consumatore prevedono di usare una combinazione di chatbot e agenti IA per potenziare i loro team di assistenza clienti, offrendo self-service immediato per domande di routine e supportando il personale umano con informazioni rilevanti per questioni complesse.
  
  Anche nei negozi fisici, strumenti IA come specchi intelligenti o camerini di prova in realtà aumentata migliorano l'esperienza d'acquisto. Dietro le quinte, l'IA ottimizza le catene di approvvigionamento – dalla previsione della domanda alla gestione logistica dei magazzini – assicurando prodotti disponibili e consegne efficienti.

Questi esempi sono solo la punta dell'iceberg. È significativo che anche settori tradizionalmente a bassa tecnologia come agricoltura, estrazione mineraria e costruzioni stiano ora sfruttando l'IA, sia attraverso macchinari agricoli autonomi, esplorazioni minerarie guidate dall'IA o gestione intelligente dell'energia.

In effetti, ogni settore sta vedendo un aumento dell'uso dell'IA, inclusi ambiti precedentemente considerati poco IA-centrici. Le aziende in questi settori scoprono che l'IA può ottimizzare l'uso delle risorse, ridurre gli sprechi e migliorare la sicurezza (ad esempio, sistemi IA che monitorano la stanchezza dei lavoratori o le condizioni delle macchine in tempo reale).

Entro il 2030, il consenso è che nessun settore rimarrà immune all'IA – la differenza sarà solo quanto velocemente e quanto profondamente ogni settore progredirà nel suo percorso IA.

Sul fronte dei consumatori, la vita quotidiana si intreccia sempre più con l'IA in modi sottili. Molte persone si svegliano già con app per smartphone che usano l'IA per curare le notizie o pianificare il tragitto.

Assistenti virtuali nei nostri telefoni, auto e case diventano ogni anno più intelligenti e conversazionali. Veicoli a guida autonoma e droni per consegne, pur non essendo ancora ubiqui, probabilmente diventeranno comuni nei prossimi cinque anni, almeno in alcune città o per certi servizi (flotte di robotaxi, consegne automatizzate di generi alimentari, ecc.).

Anche l'istruzione sta sentendo l'impatto dell'IA: software di apprendimento personalizzato si adattano alle esigenze degli studenti, e tutor IA offrono aiuto on-demand in varie materie. Nel complesso, la traiettoria è che l'IA opererà sempre più in background nelle attività quotidiane – rendendo i servizi più comodi e personalizzati – al punto che entro il 2030 potremmo semplicemente dare per scontate queste comodità guidate dall'IA come parte della vita normale.

IA Responsabile e Regolamentazione

Il ritmo vertiginoso dello sviluppo dell'IA ha sollevato importanti questioni su etica, sicurezza e regolamentazione, che saranno temi centrali nei prossimi anni. IA responsabile – garantire che i sistemi IA siano equi, trasparenti e sicuri – non è più solo uno slogan, ma un imperativo aziendale.

Nel 2024, gli incidenti legati all'IA (come risultati distorti o problemi di sicurezza) sono aumentati notevolmente, eppure pochi grandi sviluppatori IA hanno protocolli standardizzati per la valutazione di etica e sicurezza. Questo divario tra riconoscere i rischi dell'IA e mitigarli effettivamente è qualcosa che molte organizzazioni stanno ora cercando di colmare rapidamente.

Sondaggi di settore indicano che nel 2025 i leader aziendali non tollereranno più una governance IA ad hoc o “a compartimenti stagni”; si sta andando verso una supervisione sistematica e trasparente dell'IA in tutta l'impresa. Il ragionamento è semplice: poiché l'IA diventa intrinseca alle operazioni e alle esperienze dei clienti, qualsiasi errore – che sia una raccomandazione errata, una violazione della privacy o un output modello inaffidabile – può causare danni reali all'azienda (da danni reputazionali a sanzioni regolamentari).

Pertanto, ci si aspetta che pratiche rigorose di gestione del rischio IA diventino la norma. Le aziende stanno iniziando a condurre regolari audit IA e validazioni dei loro modelli, sia con team interni formati sia con esperti esterni, per assicurarsi che l'IA funzioni come previsto e nel rispetto delle norme legali ed etiche.

Come ha osservato un responsabile della garanzia IA, una governance IA di successo sarà misurata non solo evitando rischi ma anche raggiungendo obiettivi strategici e ritorni sull'investimento – in altre parole, allineando le prestazioni dell'IA al valore aziendale in modo affidabile.

I regolatori di tutto il mondo stanno intensificando gli sforzi. La regolamentazione dell'IA si sta inasprendo a livello nazionale e internazionale. Nel 2024, le agenzie federali statunitensi hanno introdotto 59 azioni regolatorie legate all'IA – più del doppio rispetto all'anno precedente.

L'Unione Europea sta finalizzando il suo completo AI Act, che imporrà requisiti ai sistemi IA (specialmente per applicazioni ad alto rischio) su trasparenza, responsabilità e supervisione umana. Altre regioni non sono molto distanti: organizzazioni come OCSE, Nazioni Unite e Unione Africana hanno tutte pubblicato quadri di governance IA nel 2024 per guidare i paesi su principi come trasparenza, equità e sicurezza.

Questa tendenza alla cooperazione globale su etica e standard IA è destinata a intensificarsi, anche se i paesi adotteranno approcci diversi. È importante notare che le differenze nelle filosofie regolatorie potrebbero influenzare la traiettoria dell'IA in ogni regione. Gli analisti hanno evidenziato che regimi relativamente flessibili (come negli USA) potrebbero permettere un'innovazione e un'adozione IA più rapide, mentre regole più rigide (come nell'UE) potrebbero rallentare alcune applicazioni ma costruire maggiore fiducia pubblica.

La Cina, da parte sua, sta investendo molto nell'IA e sta anche elaborando proprie regolamentazioni (ad esempio, norme su deepfake e trasparenza degli algoritmi) per modellare l'uso dell'IA all'interno dei suoi confini.

Un altro aspetto dell'IA responsabile riguarda il trattamento di bias, disinformazione e la generale affidabilità degli output IA. Nuovi strumenti e benchmark vengono sviluppati per valutare i sistemi IA su questi criteri – ad esempio, HELM (Holistic Evaluation of Language Models) Safety e altri test che misurano quanto i contenuti generati dall'IA siano corretti e sicuri.

È probabile che questi controlli standardizzati diventino parte obbligatoria dello sviluppo dei sistemi IA. Nel frattempo, la percezione pubblica dei rischi e benefici dell'IA influenzerà quanto intensamente regolatori e aziende spingeranno sulla supervisione.

Interessante notare che l'ottimismo sull'IA varia molto a seconda delle regioni: sondaggi mostrano che cittadini in paesi come Cina, Indonesia e gran parte del mondo in via di sviluppo sono molto ottimisti sui benefici netti dell'IA, mentre l'opinione pubblica nei paesi occidentali è più cauta o addirittura scettica.

Se l'ottimismo crescerà (come è avvenuto lentamente in Europa e Nord America di recente), potrebbe esserci maggiore licenza sociale per implementare soluzioni IA – a condizione che siano garantite equità e sicurezza di questi sistemi.

In sintesi, i prossimi cinque anni saranno cruciali per la governance dell'IA. Probabilmente vedremo entrare in vigore le prime leggi complete sull'IA (ad esempio nell'UE), più governi investiranno in enti di supervisione IA e le aziende integreranno i principi di IA responsabile nei cicli di sviluppo dei prodotti.

L'obiettivo è trovare un equilibrio in cui l'innovazione non venga soffocata – approcci regolatori “flessibili” possono permettere rapidi progressi – ma consumatori e società siano protetti dai potenziali rischi. Raggiungere questo equilibrio non è semplice, ma è una delle sfide fondamentali mentre l'IA passa da tecnologia emergente a tecnologia matura e ubiqua.

Competizione e Collaborazione Globale

Lo sviluppo dell'IA nel prossimo mezzo decennio sarà anche influenzato dalla intensa competizione globale per la leadership nell'IA, insieme a sforzi di collaborazione internazionale. Attualmente, Stati Uniti e Cina sono i due contendenti principali nell'arena IA.

Gli USA guidano in molti parametri – ad esempio, nel 2024, istituzioni statunitensi hanno prodotto 40 dei migliori modelli IA al mondo, contro 15 dalla Cina e solo pochi dall'Europa. Tuttavia, la Cina sta rapidamente colmando il divario in aree chiave.

I modelli IA sviluppati in Cina hanno raggiunto una qualità quasi pari a quella degli USA su importanti benchmark nel 2024. Inoltre, la Cina supera ogni altro paese per volume di pubblicazioni scientifiche e brevetti IA, segnalando un impegno a lungo termine nella ricerca e sviluppo IA.

Questa rivalità probabilmente stimolerà un'innovazione più rapida – una sorta di corsa allo spazio moderna ma nell'IA – mentre ogni nazione investe risorse per superare i progressi dell'altra. Abbiamo già visto un aumento degli impegni di investimento governativi nell'IA: la Cina ha annunciato un fondo nazionale colossale da 47,5 miliardi di dollari per semiconduttori e tecnologia IA, mentre USA, UE e altri stanno investendo miliardi in iniziative di ricerca IA e sviluppo di talenti.

Detto ciò, l'IA non è una storia a due paesi. La collaborazione e i contributi globali sono in crescita. Regioni come Europa, India e Medio Oriente stanno producendo innovazioni e modelli IA significativi.

Ad esempio, l'Europa punta molto sull'IA affidabile ed è sede di molti progetti IA open-source. L'India sfrutta l'IA per applicazioni su larga scala in istruzione e sanità, e fornisce anche gran parte del talento globale IA (India e USA insieme rappresentano oltre la metà della forza lavoro IA qualificata a livello mondiale).

Ci sono anche sforzi in paesi più piccoli per ritagliarsi nicchie – come gli investimenti di Singapore nella governance IA e nelle iniziative smart nation, o gli sforzi degli Emirati Arabi Uniti nella ricerca e implementazione IA. Organismi internazionali stanno convocando discussioni sugli standard IA per garantire almeno un certo allineamento – come dimostrano i quadri OCSE e ONU menzionati prima, e eventi come il Global Partnership on AI (GPAI) che riuniscono più paesi per condividere best practice.

Mentre la competizione geopolitica continuerà (e probabilmente si intensificherà in ambiti come l'uso militare o il vantaggio economico dell'IA), c'è un riconoscimento parallelo che questioni come etica, sicurezza e sfide globali richiedono cooperazione. Potremmo vedere più collaborazioni di ricerca transfrontaliere su temi come IA per il cambiamento climatico, risposta a pandemie o progetti umanitari.

Un aspetto interessante del panorama globale IA è come atteggiamenti e basi di utenti differenti plasmeranno l'evoluzione dell'IA. Come detto, il sentimento pubblico è molto positivo in alcune economie in via di sviluppo, che potrebbero diventare terreni più permissivi per sperimentazioni IA in settori come fintech o tecnologia educativa.

Al contrario, regioni con pubblici scettici potrebbero imporre regolamentazioni più severe o affrontare un'adozione più lenta a causa della bassa fiducia. Entro il 2030, potremmo assistere a una sorta di biforcazione: alcuni paesi raggiungeranno un'integrazione IA quasi ubiqua (città intelligenti, IA nella governance quotidiana, ecc.), mentre altri procederanno con più cautela.

Tuttavia, anche le regioni più caute riconoscono che non possono ignorare il potenziale dell'IA – ad esempio, il Regno Unito e i paesi europei stanno investendo in sicurezza IA e infrastrutture (il Regno Unito prevede un cloud nazionale per la ricerca IA, la Francia ha iniziative pubbliche di supercalcolo per l'IA, ecc.).

Quindi, la corsa non riguarda solo la costruzione dell'IA più veloce, ma dell'IA più adatta alle esigenze di ogni società.

In sostanza, i prossimi cinque anni vedranno un complesso intreccio di competizione e collaborazione. Probabilmente assisteremo a risultati rivoluzionari nell'IA provenienti da luoghi inaspettati nel mondo, non solo dalla Silicon Valley o Pechino.

E mentre l'IA diventa una risorsa fondamentale per il potere nazionale (simile al petrolio o all'elettricità in epoche precedenti), il modo in cui le nazioni gestiranno cooperazione e rivalità influenzerà significativamente la traiettoria dello sviluppo globale dell'IA.

Impatto dell'IA su Lavoro e Competenze

Infine, nessuna discussione sul futuro prossimo dell'IA è completa senza esaminare il suo impatto sul lavoro e sull'occupazione – un tema che preoccupa molti. L'IA ci toglierà il lavoro o ne creerà di nuovi? Le evidenze finora suggeriscono un po' di entrambi, ma con una netta preferenza per l'integrazione piuttosto che la pura automazione.

Il World Economic Forum ha previsto che entro il 2025 l'IA creerà circa 97 milioni di nuovi posti di lavoro a livello globale, mentre ne sostituirà circa 85 milioni – un guadagno netto di 12 milioni di posti.

Questi nuovi ruoli spaziano da data scientist e ingegneri IA a categorie completamente nuove come eticisti IA, ingegneri di prompt e esperti di manutenzione robotica. Stiamo già vedendo questa previsione realizzarsi: oltre il 10% delle offerte di lavoro attuali riguarda ruoli che esistevano a malapena un decennio fa (ad esempio, Responsabile IA o Sviluppatore di Machine Learning).

Importante, invece della disoccupazione di massa, l'impatto iniziale dell'IA nei luoghi di lavoro è stato quello di aumentare la produttività dei lavoratori e modificare le richieste di competenze. I settori che adottano l'IA più rapidamente hanno registrato una crescita dei ricavi per dipendente fino a 3 volte superiore da quando è iniziato il boom IA intorno al 2022.

In questi settori, i lavoratori non vengono resi obsoleti; al contrario, diventano più produttivi e più preziosi. Infatti, i salari crescono il doppio più velocemente nelle industrie ad alta intensità IA rispetto a quelle con minore adozione IA.

Anche i lavoratori in ruoli altamente automatizzabili vedono aumenti salariali se possiedono competenze legate all'IA, indicando che le aziende valorizzano i dipendenti capaci di lavorare efficacemente con strumenti IA. In generale, c'è una crescente premialità sulle competenze IA – i lavoratori che sanno sfruttare l'IA (anche a livello base, come usare analisi o strumenti di generazione contenuti guidati dall'IA) guadagnano salari più alti.

Un'analisi ha rilevato che i dipendenti con competenze IA ottengono in media un premio salariale del 56% rispetto a chi svolge ruoli simili senza tali competenze. Questo premio è più che raddoppiato in un solo anno, evidenziando quanto rapidamente “l'alfabetizzazione IA” stia diventando una competenza imprescindibile.

Detto ciò, l'IA sta indubbiamente rimodellando la natura dei lavori. Molti compiti di routine o di basso livello vengono automatizzati – l'IA può occuparsi di inserimento dati, generazione di report, semplici richieste clienti e così via. Ciò significa che alcuni lavori saranno eliminati o ridefiniti.

I lavoratori in ruoli amministrativi e di elaborazione ripetitiva sono particolarmente a rischio di sostituzione. Tuttavia, anche se questi compiti scompariranno, emergeranno nuovi compiti che richiedono creatività umana, giudizio e supervisione dell'IA.

L'effetto netto è uno spostamento delle competenze richieste nella maggior parte delle professioni. Un'analisi LinkedIn prevede che entro il 2030 circa il 70% delle competenze usate in un lavoro medio sarà diverso rispetto a quelle richieste pochi anni prima.
In altre parole, quasi ogni lavoro sta evolvendo. Per adattarsi, l'apprendimento continuo e la riqualificazione sono essenziali per la forza lavoro.

Fortunatamente, c'è una forte spinta verso educazione e aggiornamento sulle competenze IA: due terzi dei paesi hanno introdotto informatica (spesso includendo moduli IA) nei curricula K-12, e le aziende investono molto in programmi di formazione per i dipendenti. A livello globale, il 37% dei dirigenti dichiara di voler investire di più nella formazione sull'uso di strumenti IA nel breve termine.

Stiamo anche assistendo alla crescita di corsi online e certificazioni in IA – ad esempio, programmi gratuiti di aziende tecnologiche e università per insegnare le basi dell'IA a milioni di studenti.

Un altro aspetto dell'IA sul lavoro è l'emergere del “team umano-IA” come unità fondamentale di produttività. Come descritto prima, agenti IA e automazione gestiscono parti del lavoro, mentre gli umani forniscono supervisione e competenza.
Le aziende lungimiranti stanno ridefinendo i ruoli in modo che il lavoro di base (che l'IA potrebbe gestire) sia meno centrale; invece assumono persone direttamente in ruoli più strategici e si affidano all'IA per il lavoro più pesante.

Questo potrebbe appiattire le tradizionali scale di carriera e richiedere nuovi modi di formare i talenti (poiché il personale junior non imparerà facendo compiti semplici se l'IA li svolge). Aumenta anche l'importanza del change management nelle organizzazioni. Molti dipendenti provano ansia o senso di sopraffazione per il ritmo di cambiamento portato dall'IA.

I leader devono quindi gestire attivamente questa transizione – comunicando i benefici dell'IA, coinvolgendo i dipendenti nell'adozione IA e assicurando che l'obiettivo sia potenziare il lavoro umano, non sostituirlo. Le aziende che riusciranno a coltivare una cultura di collaborazione umano-IA – dove l'uso dell'IA diventa naturale per il personale – probabilmente otterranno i maggiori miglioramenti di performance.

In sintesi, il mercato del lavoro nei prossimi cinque anni sarà caratterizzato da cambiamenti trasformativi più che da catastrofi. L'IA automatizzerà certi compiti e funzioni lavorative, ma creerà anche domanda per nuove competenze e renderà molti lavoratori più produttivi e preziosi.

La sfida (e opportunità) sta nel guidare la forza lavoro attraverso questa transizione. Individui e organizzazioni che abbracciano l'apprendimento permanente e adattano i ruoli per sfruttare l'IA prospereranno nella nuova economia potenziata dall'IA. Chi non lo farà potrebbe faticare a restare rilevante.

Come ha sintetizzato un rapporto, grazie anche all'IA, la natura dei lavori sta passando dal padroneggiare compiti specifici all'acquisire costantemente nuove competenze. I prossimi anni metteranno alla prova la nostra capacità di tenere il passo con questo cambiamento – ma se ci riusciremo, il risultato potrebbe essere un mondo del lavoro più innovativo, efficiente e persino più centrato sull'essere umano.

>>> Potrebbe interessarLe:

Competenze Necessarie per Lavorare con l'IA

Vantaggi dell’IA per Privati e Aziende

La traiettoria dello sviluppo dell'IA nei prossimi cinque anni è destinata a portare cambiamenti profondi nella tecnologia, nel business e nella società. Probabilmente vedremo sistemi IA sempre più capaci – padroneggiare molteplici modalità, mostrare un ragionamento migliorato e operare con maggiore autonomia.

Allo stesso tempo, l'IA sarà profondamente intrecciata nel tessuto della vita quotidiana: alimentando decisioni in sale riunioni e governi, ottimizzando operazioni in fabbriche e ospedali, e migliorando esperienze dal servizio clienti all'istruzione.

Le opportunità sono immense – dall'aumento della produttività economica e della scoperta scientifica all'aiuto nell'affrontare sfide globali come il cambiamento climatico (infatti, si prevede che l'IA accelererà la transizione verso energie rinnovabili e un uso più intelligente delle risorse). Ma realizzare il pieno potenziale dell'IA richiederà di affrontare rischi e ostacoli correlati. Questioni di etica, governance e inclusività richiederanno attenzione continua affinché i benefici dell'IA siano ampiamente condivisi e non oscurati da insidie.

Un tema trasversale è che le scelte umane e la leadership plasmeranno il futuro dell'IA. L'IA è uno strumento – uno strumento straordinariamente potente e complesso, ma che riflette in ultima analisi gli obiettivi che le assegniamo.

I prossimi cinque anni rappresentano una finestra critica per gli stakeholder per guidare lo sviluppo dell'IA in modo responsabile: le aziende devono implementare l'IA con attenzione ed etica; i decisori politici devono creare quadri equilibrati che favoriscano l'innovazione proteggendo il pubblico; educatori e comunità devono preparare le persone ai cambiamenti che l'IA porterà.

La collaborazione internazionale e interdisciplinare sull'IA deve approfondirsi, assicurando che collettivamente indirizziamo questa tecnologia verso risultati positivi. Se ci riusciremo, il 2030 potrebbe segnare l'alba di una nuova era in cui l'IA potenzia significativamente il potenziale umano – aiutandoci a lavorare meglio, vivere più sani e affrontare problemi prima irraggiungibili.

In quel futuro, l'IA non sarà vista con paura o clamore, ma come una parte accettata e ben governata della vita moderna che lavora per l'umanità. Raggiungere questa visione è la grande sfida e promessa dei prossimi cinque anni nello sviluppo dell'IA.