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Categoria: Ai news

L’IA sperimentale si conclude con l’aumento dei sistemi autonomi

L'IA sperimentale si conclude con l'aumento dei sistemi autonomi

La fase sperimentale dell’IA generativa si sta concludendo, lasciando spazio nel 2026 a sistemi veramente autonomi che agiscono anziché limitarsi a sintetizzare. il 2026 perderà l’attenzione sui parametri del modello e si concentrerà sull’autonomia, sull’efficienza energetica e sulla capacità di navigare in ambienti industriali complessi. I prossimi dodici mesi rappresentano un allontanamento dai chatbot verso sistemi autonomi che eseguono flussi di lavoro con una supervisione minima, costringendo le organizzazioni a ripensare l’infrastruttura, la governance e la gestione dei talenti. I sistemi autonomi di intelligenza artificiale prendono il volante Hanen Garcia, Chief Architect per le telecomunicazioni di Red Hat, sostiene che mentre il 2025 è stato definito dalla sperimentazione, l’anno prossimo segna un “passaggio decisivo verso l’AI agenziale, entità software autonome in grado di ragionare, pianificare ed eseguire flussi di lavoro complessi senza il costante intervento umano” Letelecomunicazioni e l’industria pesante sono i terreni di prova. Garcia indica una traiettoria verso le operazioni di rete autonome (ANO), andando oltre la semplice automazione per arrivare a sistemi autoconfiguranti e autorigeneranti. L’obiettivo commerciale è quello di invertire la commoditizzazione “dando priorità all’intelligenza rispetto alla pura infrastruttura” e di ridurre le spese operative. Dal punto di vista tecnologico, i fornitori di servizi stanno implementando sistemi multiagente (MAS). Piuttosto che affidarsi a un unico modello, questi sistemi consentono ad agenti diversi di collaborare su attività a più fasi, gestendo interazioni complesse in modo autonomo. Tuttavia, la maggiore autonomia introduce nuove minacce. Emmet King, Founding Partner di J12 Ventures, avverte che “man mano che gli agenti AI acquisiscono la capacità di eseguire autonomamente le attività, le istruzioni nascoste incorporate nelle immagini e nei flussi di lavoro diventano potenziali vettori di attacco” Le priorità della sicurezza devono quindi spostarsi dalla protezione degli endpoint alla “gestione e verifica delle azioni autonome dell’intelligenza artificiale” Man mano che le organizzazioni scalano i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale autonoma, si scontrano con un muro fisico: l’energia. King sostiene che sarà la disponibilità di energia, piuttosto che l’accesso al modello, a determinare la scalabilità delle startup. “La scarsità di calcolo è ora una funzione della capacità della rete”, afferma King, suggerendo che la politica energetica diventerà la politica de facto per l’IA in Europa. I KPI devono adattarsi. Sergio Gago, CTO di Cloudera, prevede che le aziende daranno priorità all’efficienza energetica come parametro principale. “Il nuovo vantaggio competitivo non deriverà dai modelli più grandi, ma dall’uso più intelligente ed efficiente delle risorse” I copiloti orizzontali privi di competenze di dominio o di dati proprietari non supereranno i test sul ROI, poiché gli acquirenti misureranno la produttività reale. Il “ROI aziendale più chiaro” emergerà dai settori della produzione, della logistica e dell’ingegneria avanzata, dove l’IA si integra in flussi di lavoro di alto valore piuttosto che in interfacce rivolte al consumatore. L’IA metterà fine alle app statiche nel 2026 Anche il consumo di software sta cambiando. Chris Royles, Field CTO per l’area EMEA di Cloudera, suggerisce che il concetto tradizionale di “app” sta diventando fluido. “Nel 2026, l’AI inizierà a cambiare radicalmente il modo in cui pensiamo alle app, a come funzionano e a come vengono costruite” Gli utenti richiederanno presto moduli temporanei generati dal codice e da un prompt, sostituendo di fatto le applicazioni dedicate. “Una volta che la funzione ha raggiunto il suo scopo, viene chiusa”, spiega Royles, sottolineando che queste app “usa e getta” possono essere costruite e ricostruite in pochi secondi. In questo caso è necessaria una governance rigorosa; le organizzazioni devono avere visibilità sui processi di ragionamento utilizzati per creare questi moduli per garantire che gli errori vengano corretti in modo sicuro. L’archiviazione dei dati deve fare i conti con una situazione simile, soprattutto se l’intelligenza artificiale diventa sempre più autonoma. Wim Stoop, direttore del marketing di prodotto di Cloudera, ritiene che l’era dell’”accumulo digitale” stia finendo, poiché la capacità di archiviazione raggiunge il suo limite. “I dati generati dall’intelligenza artificiale diventeranno usa e getta, creati e aggiornati su richiesta piuttosto che conservati a tempo indeterminato”, prevede Stoop. I dati verificati e generati dall’uomo aumenteranno di valore mentre i contenuti sintetici verranno scartati. Agenti specializzati nella governance dell’intelligenza artificiale si occuperanno del problema. Questi “colleghi digitali” monitoreranno e proteggeranno continuamente i dati, consentendo agli esseri umani di “governare la governance” piuttosto che applicare regole individuali. Ad esempio, un agente di sicurezza potrebbe regolare automaticamente le autorizzazioni di accesso quando nuovi dati entrano nell’ambiente senza l’intervento umano. Sovranità ed elemento umano La sovranità rimane una preoccupazione pressante per l’IT europeo. I dati dell’indagine di Red Hat indicano che il 92% dei leader IT e AI dell’area EMEA considera il software open-source aziendale fondamentale per raggiungere la sovranità. I fornitori sfrutteranno i data center esistenti per offrire soluzioni di AI sovrane, garantendo che i dati rimangano all’interno di specifiche giurisdizioni per soddisfare le richieste di conformità. Emmet King, socio fondatore di J12 Ventures, aggiunge che il vantaggio competitivo si sta spostando dalla proprietà dei modelli al “controllo delle pipeline di formazione e della fornitura di energia”, con i progressi dell’open-source che consentono a un maggior numero di attori di eseguire carichi di lavoro di frontiera. L’integrazione della forza lavoro sta diventando personale. Nick Blasi, cofondatore di Personos, sostiene che gli strumenti che ignorano le sfumature umane – tono, temperamento e personalità – saranno presto obsoleti. Entro il 2026, Blasi prevede che “la metà dei conflitti sul posto di lavoro sarà segnalata dall’intelligenza artificiale prima che i manager se ne accorgano” Questi sistemi si concentreranno su “comunicazione, influenza, fiducia, motivazione e risoluzione dei conflitti”, suggerisce Blasi, aggiungendo che la scienza della personalità diventerà il “sistema operativo” per la prossima generazione di IA autonome, offrendo una comprensione fondata dell’individualità umana piuttosto che raccomandazioni generiche. L’era dell’”involucro sottile” è finita. Gli acquirenti stanno misurando la produttività reale, mettendo a nudo gli strumenti costruiti sulla base dell’hype piuttosto che dei dati proprietari. Per le aziende, il vantaggio competitivo non deriverà più dal noleggio dell’accesso a un modello, ma dal controllo delle pipeline di formazione e dell’energia che lo alimenta. Leggi di più su

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