Molto interesse ma scarsa conoscenza, ecco cosa penalizza la GenAI secondo ML Insider 2023, la ricerca condotta annualmente da cnvrg.io (Intel).
Giunta alla terza edizione, la survey di cnvrg.io, azienda del gruppo Intel, fornisce un’analisi del settore del machine learning, evidenziandone le tendenze, i punti di interesse e le sfide. Il rapporto di quest’anno offre la visione di un panel globale di 430 professionisti della tecnologia su come si stanno sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale e sui loro approcci per applicare la GenAI alle loro attività.
Ostacoli nell’implementazione degli LLM
Markus Flierl, Corporate Vice President e General Manager di Intel Cloud Services. Benché sia ancora in una prima fase di sviluppo, l’intelligenza artificiale generativa è stata una delle tecnologie più discusse del 2023. Il sondaggio suggerisce che le organizzazioni potrebbero essere riluttanti ad adottare questa tecnologia a causa degli ostacoli che devono affrontare nell’implementazione dei Large Language Model.
Con un maggiore accesso a infrastrutture e servizi a costi convenienti, come quelli forniti da cnvrg.io e Intel Developer Cloud, prevediamo una crescita nell’adozione di questa tecnologia nel prossimo anno. Questo perché sarà più semplice mettere a punto, personalizzare e distribuire gli LLM esistenti senza che siano necessarie specifiche competenze di AI per gestire le complessità.
Trend di adozione della GenAI
Nonostante la notorietà conquistata dalla tecnologia GenAI nel 2023, questa è solo una parte del quadro generale dell’AI. Infatti, la survey rivela che l’adozione dei Large Language Model (i modelli per la formazione di applicazioni e soluzioni di intelligenza artificiale generativa) all’interno delle organizzazioni rimane bassa. Tre quarti degli intervistati riferiscono che le loro organizzazioni devono ancora implementare i modelli GenAI. Mentre il 10% riferisce che le loro organizzazioni hanno messo in produzione soluzioni GenAI nell’ultimo anno. Il sondaggio mostra inoltre che gli intervistati residenti negli Stati Uniti (40%) sono più propensi a implementare modelli di GenAI rispetto a quelli al di fuori degli Stati Uniti (22%).
Molto interesse ma scarsa conoscenza
Peraltro, seppure l’adozione della GenAI non sia decollata, le organizzazioni che hanno implementato la tecnologia stanno già raccogliendone i benefici. Circa metà del campione, infatti, afferma che l’esperienza dei clienti è migliorata (58%). Così come l’efficienza (53%) e la funzionalità dei prodotti (52%), a vantaggio di una riduzione dei costi (47%).
Le sfide da affrontare
Lo studio indica che la maggior parte delle organizzazioni si avvicina alla GenAI costruendo le proprie soluzioni di LLM e personalizzandole in base agli specifici casi di utilizzo. Tuttavia quasi la metà degli intervistati (46%) vede nell’infrastruttura il principale ostacolo allo sviluppo di LLM in prodotti. Il sondaggio evidenzia altre sfide che potrebbero causare una lenta adozione della tecnologia LLM nelle aziende.
Quali gli ostacoli principali
Questo divario di conoscenza è un potenziale ostacolo all’adozione della GenAI. Soprattutto nelle organizzazioni che citano la complessità e la mancanza di competenze specifiche come i maggiori ostacoli all’adozione e all’accettazione dell’AI. Inoltre, gli intervistati indicano nei vincoli di conformità e nella privacy (28%), nell’affidabilità (23%), negli alti costi di implementazione (19%) e nella mancanza di competenze tecniche (17%) i maggiori ostacoli all’implementazione degli LLM nelle loro aziende. Quando si considera la sfida più grande nel portare in produzione i LLM, quasi la metà degli intervistati indica le infrastrutture.
Cosa penalizza la GenAI? Molto interesse ma scarsa conoscenza
È fuori discussione che la GenAI abbia un importante impatto sul settore. Rispetto al 2022, l’uso di chatbot/agenti virtuali è aumentato del 26% e la traduzione/generazione di testo è aumentata del 12% nel 2023. Ciò potrebbe essere dovuto allo sviluppo della tecnologia LLM nel 2023 e ai progressi della tecnologia GenAI. Le organizzazioni che hanno implementato con successo la GenAI nell’ultimo anno vedono vantaggi dall’applicazione degli LLM.
