Investire nell’AI: come trovare il momento perfetto
Stai pensando di investire nell’Intelligenza Artificiale?
Bene, allora sappi che non sei il solo…
L’Intelligenza Artificiale sta mostrando adesso i suoi benefici, soprattutto dopo aver sostenuto le aziende durante il lockdown.
La Computer Vision ci ha aiutato a mantenere il distanziamento sociale, e i chatbot hanno risposto alle domande relative alla pandemia (che tutti ci siamo fatti).
Quindi, arrivati davanti alla riapertura delle economie, le aziende stanno spostando i propri soldi su tecnologie di successo, proprio come l’AI.
Infatti, secondo Gartner – la più grande società di advisory al mondo – 1 azienda su 3 vorrebbe investire nell’Intelligenza Artificiale.
“Ma quindi, visto che lo fanno sempre più persone, è veramente arrivato il momento perfetto per investire nell’AI?”
La risposta secca potrebbe essere sì.
Ma come tutte le cose, la risposta vera è un pochino più complicata.
L’Intelligenza Artificiale non è un elemento unico su cui investire a cieco.
Ogni giorno esce sul mercato una nuova tecnologia basata sull’Intelligenza Artificiale.
Alcune spariscono dopo un momento di enorme “hype” per la loro uscita (su cui non vale la pena investire)…
Altre si consolidano e diventano strumenti importanti per la gestione aziendale.
Altre ancora rimangono sotto il livello di radar.
Il punto della questione è:
“Come si fa a capire qual è il momento migliore per investire in una tecnologia stabile di AI?”
La risposta viene sempre da Gartner, che nel 2000 ha creato uno strumento per comprendere come il mercato sta reagendo all’uscita di una nuova tecnologia, per indirizzare al meglio i tuoi investimenti,
Si tratta dell’Hype Cycle.
Che cos’è l’Hype Cycle?
L’Hype Cycle – in italiano “ciclo dell’entusiasmo” – è un sistema di ricerca pensato da Gartner basato su una correlazione fra il livello di aspettative nei confronti di una nuova tecnologia e il suo sviluppo.
Il Ciclo cerca di dare una linea concreta di quanto una tecnologia stia avanzando, quindi grattando via tutta la scorza di entusiasmo che gli viene montata sopra.
L’Hype Cycle si divide in 5 fasi, legate al livello di aspettativa nei confronti della nuova tecnologia e al marketing della stessa:
- Innovation Trigger o “Stimolo dell’Innovazione”,
- Peak of Inflated Expectations o “Picco delle Aspettative Gonfiate”,
- Trough of Disillusionment o “Gola della disillusione”,
- Slope of Enlightenment o “Risalita dell’Illuminazione”,
- Plateau of Productivity o “Plateau della Produttività”.
Sì, a colpo d’occhio non si tratta di un ciclo vero e proprio, ma come vedrai fra poco, nel caso dell’Intelligenza Artificiale, è corretto parlare di cicli.
Ed è anche poco scientifico, a sentire nomi come “disillusione” o “illuminazione”.
Ma l’obiettivo dell’Hype Cycle non è quello di essere “scientifico” o preciso…
L’Hype Cycle indica nella maniera più semplice e chiara come si comporta il mercato di fronte ad una nuova tecnologia.
E il suo comportamento può essere diviso nelle fasi che vediamo adesso.
Lo Stimolo dell’Innovazione e il Picco delle Aspettative gonfiate
Questa prima fase è caratterizzata da un eccessivo entusiasmo o “hype” che scoppia di fronte alla notizia di una nuova tecnologia in arrivo sul mercato.
Tutti i riflettori sono puntati sul mercato per osservare come reagisce.
Le testate giornalistiche sparano titoli sensazionalistici e promesse enormi, sempre in articoli poco approfonditi.
Ma nessuno ha chiaro quali siano le caratteristiche principali della nuova tecnologia o di come si potrebbe applicare nei business.
Un esempio molto recente di tecnologia in questa fase è il GPT-3, il nuovo “rivoluzionario” motore di linguaggio creato da OpenAI.
Di fatto, sebbene le notizie reali su GPT-3 siano poche e frammentarie, tutti ne parlarno entusiasti.
Tanto che sull’argomento viene pubblicato quasi 1 articolo nuovo al giorno…
Resta il fatto che non si riesce a capire come si possa trasportare nel mondo reale questa tecnologia, perché nascosta sotto uno strato spesso di hype e marketing.
Ma in poco tempo le aspettative nei confronti di una nuova tecnologia schizzano verso l’alto a causa delle promesse “gonfiate”.
E ad un certo punto, per forza di cose, l’hype raggiunge il suo picco massimo.
Ma non lo raggiunge perché si spegne l’entusiasmo.
Il picco massimo lo raggiunge proprio quando la tecnologia entra nel mondo reale, cioè quando arrivano i primi acquisti dagli early adopters.
Perché, a questo punto, gli adopters non si sentono ripagati del loro entusiasmo, perciò la curva non può far altro che scemare.
La gola della disillusione
Superato il picco massimo, si scivola verso la profonda Gola della Disillusione, il picco più basso.
Gli early adopter implementano la nuova tecnologia e ne rimangono delusi, chi più chi meno.
Nel senso che la tecnologia non riesce a ripagare l’entusiasmo di chi si era fidato delle testate giornalistiche, del marketing, eccetera…
Certo, ci sono anche quelli più entusiasti e soddisfatti, ma è la delusione che fa più rumore e finisce sui giornali…
Iniziano ad uscire degli articoli in cui si dimostra che quella specifica tecnologia non risolve tutti i problemi che aveva promesso di risolvere.
Cambia il verso degli investimenti, cambia l’interesse delle persone, i titoli di giornale non sono più sempre positivi
Insomma, si inizia a screditare questa tecnologia.
Per fare un esempio, il Financial Times ha sottolineato il fatto che l’Intelligenza Artificiale è stata una “delusione” durante la pandemia di Covid.
E così, visto che il mercato non è un meccanismo razionale, l’entusiasmo e le aspettative nei confronti della nuova tecnologia crollano.
Fino a toccare il punto più basso.
Da cui si può solo risalire.
La risalita dell’illuminazione e il plateau della produttività
Il buio profondo di un mercato disilluso si mangia una buona parte del mercato.
Ma come abbiamo detto, arrivati a questo punto è solo questione di risalire.
Infatti, citando stesso articolo del Financial Times di cui abbiamo parlato prima, anche se l’AI ha deluso le aspettative, si sono scoperti quali sono i limiti stessi dell’Intelligenza Artificiale.
Riprendendo proprio l’articolo, si è finalmente scoperto che un algoritmo di Intelligenza Artificiale è limitato se:
- Non viene allenato con dati di qualità e in enormi quantità (che spesso sono mancati durante la pandemia),
- Non gli viene data una task precisa da eseguire.
Quindi, ecco scoperti i due principali pilastri dell’Intelligenza Artificiale, i dati e le task.
Ed è qui che i più fiduciosi continuano ad investire, avendo altre motivazioni rispetto all’hype, che a questo punto è stato sgretolato.
Si continua a sviluppare avendo fiducia nei primi risultati, finché tutti iniziano a pensare di adottare questa tecnologia.
Questa tecnologia inizia una fase di salita, quindi torna di moda, ma basata su dei risultati e delle applicazioni che ne consolidano le fondamenta.
Questo continua finché il funzionamento di una tecnologia si cristallizza fino a trovare un suo spazio nel mercato.
E a questo punto la tecnologia si consolida nel mercato, arrivando al plateau della produttività.
Questa è la fase che da dei risultati agli investimenti, e motiva poi le grosse multinazionali a investire e scommettere su nuove tecnologie.
A che punto dell’Hype Cycle si trova l’Intelligenza Artificiale?
Una parte della tecnologia dell’Intelligenza Artificiale è partita 50 anni fa, quindi si ripete nel tempo una ciclicità di picchi e gole.
Nello specifico, si parla ciclicamente di “boom dell’Intelligenza Artificiale” seguito dall’”inverno dell’Intelligenza Artificiale”.
Adesso è possibile dire che siamo in una fase di risalita, visti i risultati e l’importanza che l’AI si sta guadagnando in questo momento.
Qual è il punto a favore?
Il punto a favore è che la parte consolidata della tecnologia continua a svilupparsi e a dare concretezza a chi ci ha creduto senza seguire le onde del mercato.
E anche se l’AI vivrà delle fasi discendenti, il core duro non mollerà tanto facilmente.
Se c’è un GPT-3 in questo momento, significa che qualcuno ha lavorato negli ultimi anni per crearlo, e non ha seguito le onde di mercato abbandonando e riprendendo il progetto durante gli anni.
Quindi, GPT-3 possiamo vederlo come un risultato di un continuo sforzo pensando e volendo sperare che si arrivasse a questo risultato.
È arrivato il momento perfetto per investire nell’AI?
Prendendo ora una citazione di Svetlana Sicular, VP Analyst di Gartner:
“Se l’Intelligenza Artificiale come concetto si trovasse sull’Hype Cycle, starebbe rotolando dal picco delle promesse gonfiate”.
Nel senso che è finito il periodo delle promesse gonfiate, e adesso si comincia a fare sul serio.
Quindi, vale la pena cominciare ad investire nell’Intelligenza Artificiale?
Sì, perché se una tecnologia non si fosse consolidata adesso, avere fiducia sul lungo periodo porta risultati.
Perciò, se stai cercando un modo per investire nell’Intelligenza Artificiale, puoi contattare direttamente BlueTensor compilando il modulo che trovi qui sotto.
A presto!
