{"id":203471,"date":"2024-11-01T09:05:34","date_gmt":"2024-11-01T16:05:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=203471"},"modified":"2025-05-20T22:54:51","modified_gmt":"2025-05-21T05:54:51","slug":"ia-generativa-non-sempre-e-la-soluzione-migliore","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/it-it\/other-blogs\/mcafee-labs\/ia-generativa-non-sempre-e-la-soluzione-migliore\/","title":{"rendered":"IA generativa: non sempre \u00e8 la soluzione migliore"},"content":{"rendered":"

La crescita esplosiva dell’IA generativa ha suscitato molte domande e considerazioni non solo nei circoli tecnologici, ma anche nella societ\u00e0 in generale. Sia l’avanzamento della tecnologia sia la sua facilit\u00e0 di accesso fanno s\u00ec che praticamente chiunque possa sfruttare questi strumenti. Gran parte del 2023 \u00e8 stato dedicato alla scoperta di nuovi modi di usare l’IA generativa per risolvere i problemi o migliorare la vita.<\/p>\n

Tuttavia, nella fretta di applicare questa tecnologia rivoluzionaria, dovremmo anche tenere presente il “Martello di Maslow”. Attribuito ad Abraham Maslow, noto soprattutto per aver delineato la gerarchia dei bisogni, il Martello di Maslow evidenzia l’eccessiva dipendenza da un unico strumento, un concetto popolarmente riassunto nella frase “Se disponi solo di un martello, tutto ti sembra un chiodo”. Mentre le grandi aziende cavalcano la continua evoluzione dell’IA, dobbiamo essere certi di applicarla dove ha pi\u00f9 senso, non solo perch\u00e9 si pu\u00f2. In ultima analisi ci\u00f2 consentir\u00e0 di risparmiare tempo, denaro ed energie, che potranno essere impiegati per costruire solidi strumenti e soluzioni per casi d’uso validi.<\/p>\n

Riconoscere quando usare l’IA generativa e quando non usarla \u00e8 una competenza indispensabile per esperti dei dati<\/a>, ingegneri e dirigenti esecutivi di settori specifici, che si occupano di tutti gli aspetti del software.<\/p>\n

L’esecuzione dell’IA generativa \u00e8 costosa e non priva di compromessi. Ad oggi, l’applicazione dell’IA generativa senza un’attenta pianificazione pu\u00f2 portare a perdite dell’investimento (a causa degli eccessivi costi operativi), a problemi di scalabilit\u00e0 e interruzioni (per la limitatezza delle risorse informatiche) e a gravi danni all’esperienza dei clienti e alla reputazione del marchio (a causa della potenziale generazione di contenuti impropri, allucinazioni, errori\/disinformazioni, consigli fuorvianti ecc.). In generale le organizzazioni faticano a controllare queste variabili, perci\u00f2 gli impatti negativi e le limitazioni devono essere compensati da un’enorme proposta di valore.<\/p>\n

Un aspetto interessante, osservabile in tutti i settori, \u00e8 l’effetto collaterale inatteso (ma gradito) del viaggio nell’IA generativa: una sorta di epifania che apre gli occhi. Come bilanciare il rischio\/ricompensa? A cosa dobbiamo rivolgere l’attenzione e quali sono le domande da porci per assicurarci che stiamo applicando o non applicando con successo l’IA?<\/p>\n

Liberarsi dal pregiudizio della complessit\u00e0:<\/strong> come esseri umani, tendiamo a favorire e a dare credito solo alle soluzioni complesse (il noto “pregiudizio della complessit\u00e0”). Purtroppo al giorno d’oggi questo vale soprattutto per le applicazioni di IA generativa, in quanto siamo influenzati e ci “forziamo” a usare l’IA generativa per risolvere tutti i problemi. Solo perch\u00e9 “sembra funzionare”, non significa che sia una soluzione sia la migliore o quella ottimale. Seguendo questa logica si pu\u00f2 avere una significativa possibilit\u00e0 di scoprire che esistono mezzi pi\u00f9 semplici (probabilmente diversi dall’IA generativa) per risolvere i problemi del mondo reale (o parti di essi). Per ottenere questa rivelazione occorre una mente umile e aperta al considerare che non sempre abbiamo bisogno della soluzione pi\u00f9 complessa o costosa, anche se \u00e8 di lusso e possiamo permettercela.<\/p>\n

Non sempre \u00e8 tutto o niente:<\/strong> un aspetto che funziona solo per alcune aziende, non per la maggior parte, \u00e8 la necessit\u00e0 di tenere in esecuzione l’IA generativa tutto il tempo. Se il tuo caso aziendale non riguarda la vendita o il supporto dell’infrastruttura dell’IA generativa, \u00e8 probabile che tu la stia usando come strumento per raggiungere gli obiettivi specifici del tuo campo. Se \u00e8 cos\u00ec, ogni operatore del settore vorrebbe massimizzarne il valore riducendo al minimo i costi operativi. Con gli attuali costi di gestione dell’IA generativa, la risposta pi\u00f9 ovvia per raggiungere tale obiettivo \u00e8 evitare il pi\u00f9 possibile di eseguirla, pur continuando a ottenere la maggior parte del valore desiderato. Questo delicato compromesso rappresenta un modo intelligente ed elegante di affrontare il problema: non ignorare il valore fornito dall’IA generativa, ma neanche utilizzarla ossessivamente fino al punto di avere un investimento in perdita. Come si ottiene questo risultato? Questa \u00e8 probabilmente la ricetta segreta dell’applicazione specifica del tuo settore.<\/p>\n

Ridimensionamento etico:<\/strong> i modelli di IA generativa possono essere (e di solito sono) piuttosto grandi. Sebbene ci\u00f2 possa essere necessario per alcuni scenari, non lo \u00e8 per la maggior parte delle applicazioni specifiche nel mondo reale, come stanno scoprendo diversi autori di IA generativa in tutto il settore (ad esempio, Phi-2). Per questo motivo \u00e8 importante, non solo per la tua azienda, ma anche per l’umanit\u00e0, imparare a ridimensionare e ottimizzare il pi\u00f9 possibile i modelli di IA generativa. Questo non solo porta efficienza al tuo caso d’uso (risparmio di costi, velocit\u00e0 di inferenza, impronta pi\u00f9 leggera, riduzione del rischio ecc.), ma comporta anche un uso responsabile della tecnologia, rispettoso delle risorse umane. Ogni volta che si risparmia un chilowatt o qualche secondo di inferenza per utente, si contribuisce esplicitamente a un futuro sostenibile in cui l’IA generativa viene sfruttata per massimizzarne il valore riducendo al minimo l’impatto ambientale. Questo \u00e8 qualcosa di cui essere orgogliosi.<\/p>\n

Attraversare il torrente dove \u00e8 meno profondo…<\/strong><\/h2>\n

La chiave \u00e8 essere abbastanza umili da cercare il percorso ottimale: mantenere una mente aperta per considerare innanzitutto di risolvere i problemi senza l’IA. Se poi l’IA generativa si rivela davvero come la soluzione migliore, cerca di capire se hai davvero bisogno di tenerla in esecuzione tutto il tempo o solo a volte. Infine ridimensiona il pi\u00f9 possibile, non solo per motivi di costo e velocit\u00e0, ma anche per responsabilit\u00e0 sociale.<\/p>\n

L’IA generativa sta chiaramente vivendo un momento di grande potenziale. Allo stesso tempo, per un sano sviluppo del settore, \u00e8 altrettanto importante saper riconoscere gli svantaggi tecnici e finanziari dell’IA generativa. Cos\u00ec come non usiamo il martello per ogni attivit\u00e0 in casa, dovremmo continuamente chiederci: questo problema vale la pena di essere risolto con l’IA generativa? E il valore fornito da questa tecnologia (quando applicata al mio caso d’uso specifico) superer\u00e0 le carenze operative? \u00c8 con questa mentalit\u00e0 che il settore compir\u00e0 progressi significativi e responsabili nella risoluzione dei problemi: con una serie di strumenti diversificata ma efficiente. Continuiamo a esplorare e a costruire l’affascinante mondo dell’IA generativa, senza dimenticare quali sono i nostri obiettivi finali.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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