Approfondimenti Il vero potenziale dell'IA generativa per l'economia globale

Marina Londei

Tempo di lettura: 9' 30''

Pubblicato il: 04/07/2023

Che l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando il nostro modo di lavorare e vivere non è più un segreto: da quando ChatGPT è arrivato sul mercato lo scorso ottobre, l’entusiasmo nei confronti dell’IA generativa è cresciuto e ha coinvolto i business di ogni settore.

L’IA era presente nelle nostre vite già da prima, ma per molti era rimasta una presenza impercettibile; le ultime innovazioni e l’incredibile progresso della tecnologia in pochi mesi ha fatto sì che l’opinione pubblica, le istituzioni e le imprese di tutto il mondo si accorgessero di una rivoluzione diventata ormai inarrestabile.

La diffusione repentina dell’IA ha provocato uno scossone nel mondo del lavoro e ha posto numerose questioni sul rapporto tra i costi e gli effettivi benefici della tecnologia, gran parte delle quali tutt’altro che risolte.

Tutti parlano di intelligenza artificiale, ma quasi nessuno è in grado di comprendere fino in fondo la portata dell’ondata di innovazione scatenata dall’IA. 

Nel report “The Economic potential of generative AI: The next productivity frontier” McKinsey & Company ha analizzato il potenziale dei modelli generativi e individuato i principali impatti sul business, descrivendo come l’IA sta rivoluzionando ruoli e performance in ogni ambito, dal marketing allo sviluppo software, condividendo una visione più chiara sul futuro dell’economia mondiale.

Il valore dell'IA generativa per il business

Secondo la ricerca di McKinsey, l’impatto dell’IA generativa sulla produttività potrebbe variare dai 2.6 ai 4.4 trilioni di dollari. Il 75% di questo valore annuale coinvolgerebbe quattro aree in particolare: le attività di customer operation, la vendita e il marketing, l’ingegneria del software nell'ambito ricerca e sviluppo. In ciascuna di queste aree McKinsey ha individuato molteplici casi d’uso per i quali le nuove tecnologie possono risolvere problemi di business producendo uno o più risultati misurabili.

Mettendo in relazione le attività eseguibili dall’IA in sostituzione della forza lavoro umana e il valore dei casi d’uso relativi a diverse funzioni di business, McKinsey ha stimato che il beneficio economico totale delle nuove tecnologie varierebbe dai 6.1 trilioni ai 7.9 trilioni all’anno. 

L’indagine ha considerato sia i nuovi casi d’uso creati dall’IA generativa, sia l'uso delle tecnologie per supportare i dipendenti in casi d’uso già esistenti. 

La potenza dell’IA generativa si coglie non solo nell’automazione e ottimizzazione dei casi d’uso di business, ma anche nel miglioramento della conoscenza interna: con semplici richieste in linguaggio naturale, i dipendenti possono accedere a tutte le informazioni di cui hanno bisogno per ottenere un riscontro rapido e prendere decisioni più informate.

I modelli generativi, avendo accesso al volume di conoscenza digitale dell’azienda, sono in grado di gestire l’informazione, organizzarla e renderla disponibile in maniera puntuale per rispondere ai dubbi dei lavoratori; ciò garantisce un aumento significativo della produttività dei singoli, permettendogli di ridurre il tempo di consultazione dei dati e dedicarsi ad attività a più alto valore.

Customer operations

Tra le applicazioni più redditizie dell’IA spicca l’automazione delle attività legate al servizio clienti: i modelli generativi possono fornire risposte immediate e personalizzate ai consumatori, lasciando che gli agenti umani si dedichino a situazioni più complesse.

L’IA generativa riduce inoltre il tempo di risposta, migliorando l’esperienza dal punto di vista del cliente, e può fornire all’operatore tutte le informazioni relative al consumatore col quale è in contatto. 

McKinsey stima che migliorare le attività customer operation può portare a un aumento di produttività del 30-45%, con conseguente aumento delle vendite e del fatturato.

Sales & Marketing

Nel campo del marketing e delle vendite, l’IA può offrire una maggior personalizzazione e creare contenuti che rispecchiano il tone-of-voice del brand. 

I modelli di IA sono in grado di produrre e distribuire decine di campagne di marketing in breve tempo, raggiungendo il pubblico target e aumentando di conseguenza la probabilità di vendita. 

L’IA generativa è inoltre in grado di identificare e dare priorità ai prodotti definendo un profilo per ogni consumatore che indica a quali campagne è più probabile che aderisca e quali prodotti potrebbero interessargli.

Ingegneria del software

Anche il settore dell’ingegneria e dello sviluppo software possono trarre numerosi benefici dall’uso dei modelli generativi: il lavoro degli sviluppatori può essere velocizzato grazie ad assistenti digitali di programmazione in grado sia di generare parti di codice, sia di correggere errori inline direttamente nell’editor di programmazione. 

Secondo McKinsey, l’impatto dell’IA generativa nel mondo dello sviluppo software può impattare dal 20% al 45% della spesa annuale. I modelli generativi possono ridurre il tempo passato ad analizzare gli errori, correggere il codice o rifattorizzarlo. 

Ricerca e sviluppo

La potenza dell’IA generativa trova spazio anche nel mondo dell’R&D: molte industrie del settore chimico stanno già sperimentando le capacità delle nuove tecnologie per analizzare e generare grandi volumi di molecole allo scopo di produrre nuovi medicinali. 

I modelli generativi sono molto utili anche per velocizzare la fase di design di un prodotto: selezionando i migliori materiali e ottimizzando le fasi di produzione, l’IA consente di ridurre i costi di realizzazione del prodotto.

I modelli possono essere usati inoltre anche nelle fasi di controllo qualità per migliorare il processo e individuare in maniera più precisa le imperfezioni dei prodotti prima che raggiungano il mercato.

L'IA e le industrie

Guardando alle diverse industrie, i settori dell’high-tech, del banking, dei prodotti farmaceutici e dei beni di largo consumo sono quelli sui quali le nuove tecnologie avranno i maggiori impatti. 

Nel caso delle realtà del settore bancario, l’IA può velocizzare la conversione dei sistemi legacy, ottimizzare i framework e migliorare il servizio clienti. Secondo McKinsey, l’IA generativa può aumentare i profitti da 200 a 430 miliardi di dollari all’anno, incrementando la produttività fino al 4,7%. 

Le nuove tecnologie possono supportare gli istituti bancari nel processo di digitalizzazione, aiutandoli a ridurre il debito tecnico accumulato in anni di architetture a silo.

Nel mondo del retail i maggiori benefici si colgono nelle aree del marketing e delle ricerche di mercato, ma anche nella gestione della supply chain. 

Le realtà di questo settore fanno già uso di strumenti di intelligenza artificiale, ma stanno esplorando solo ora le potenzialità dei modelli generativi; integrando le soluzioni esistenti con l’IA generativa le imprese possono ottenere il massimo potenziale dalle campagne di marketing e dal supporto clienti. Le esperienze dei consumatori possono essere personalizzate a un livello mai visto prima d’ora, e l’IA può creare percorsi d’acquisto creati su misura del singolo.

Infine, il settore farmaceutico può sfruttare la potenza dell’IA per velocizzare la formulazione di nuove medicine e ridurre i costi dell’R&D. McKinsey riporta che, indicativamente, le compagnie farmaceutiche spendono il 20% del fatturato nella ricerca, e lo sviluppo di nuovi medicinali richiede dai 10 ai 15 anni. 

L’IA può migliorare la qualità delle ricerche e ridurne la durata, a beneficio sia delle finanze della compagnia che dell'intera società.

Mondo del lavoro e produttività

Gli impatti maggiori e di certo più “visibili” dell’IA saranno sull’operatività del singolo lavoratore. Oggi molte attività vengono già automatizzate dalle nuove tecnologie, ma il vero cambiamento deve ancora avvenire. 

Secondo l’indagine di McKinsey il 2023 è l’anno in cui l’IA è riuscita a eguagliare le prime capacità di comprensione del linguaggio naturale degli esseri umani. Nel 2017 la previsione considerava il 2027 come il primo anno utile, ma i continui miglioramenti della tecnologia hanno ridotto le tempistiche. 

Entro il 2040 si prevede che l’IA riuscirà a eguagliare processi cognitivi esclusivamente umani come il ragionamento sociale ed emotivo, reagendo in base alle proprie emozioni e alle intenzioni altrui.

In base a queste previsioni, McKinsey stima che le nuove tecnologie potrebbero automatizzare fino al 60-70% delle ore lavorative entro la prossima decade. L’analisi, specifica McKinsey, prende in considerazione anche la stima del tempo necessario a introdurre le tecnologie nel mondo del lavoro e integrarle efficientemente con le attività dei lavoratori.

Oltre che nelle attività pratiche, l’impatto dell’IA sarà particolarmente sentito nella collaborazione tra i dipendenti e nella condivisione della conoscenza, entrambe attività che prima possedevano un basso potenziale di automazione. 

McKinsey considera in questo frangente non solo la comunicazione tra dipendenti, ma anche la formazione dei nuovi ingressi e la supervisione del lavoro dei sottoposti. Dall’indagine emerge inoltre che l’educativo sarà uno dei settori che beneficeranno maggiormente dell’automazione.

L’incremento del livello di automazione nei diversi settori porterà a un boost globale di produttività che arriverà al 3,3% entro il 2040, ma solo se il tempo “libero” dei lavoratori verrà utilizzato per eseguire altre attività. I dipendenti si dedicheranno a nuove mansioni, evolvendo la propria qualifica. 

Quale futuro ci attende?

I benefici delle nuove tecnologie sono oggettivi, ma ci sono anche molti rischi. L’IA è già utilizzata in molti settori per velocizzare le attività dei dipendenti e ottimizzare i processi di business, e per questo motivo bisogna agire il prima possibile per contenere le potenziali conseguenze negative.

I rischi non sono soltanto etici, ma anche economici. La portata della transizione in termini di forza lavoro è enorme: McKinsey stima che entro i prossimi 10 anni un quarto o addirittura un terzo delle attività operative verranno rivoluzionate. I leader IT devono essere in grado di gestire questa evoluzione senza che sfugga di mano. 

Le preoccupazioni coinvolgono diversi attori, dalle compagnie e i business leader ai politici e burocrati; questi ultimi dovranno sia elaborare normative per impedire un uso scorretto dei modelli, sia assicurare un adeguato supporto ai lavoratori, per esempio investendo in iniziative di riqualificazione dei talenti.

Gli stessi dipendenti, consumatori e in generale i cittadini si trovano a dover fare i conti con l’IA, e proprio il modo in cui utilizzeranno le nuove tecnologie è ciò che farà davvero la differenza.

Come qualsiasi altra innovazione tecnologica, l’intelligenza artificiale genera stupore ma anche preoccupazione. In questo caso, vista la rapida e inaspettata diffusione della tecnologia, l’impatto è molto più sentito ed è difficile tenere il passo con l’innovazione.

Il potenziale dei modelli generativi è enorme e arriva in un momento di forte instabilità economica, ma anche di estrema attenzione verso il cambiamento climatico.

Mentre gli esperti continuano a esplorare le capacità dell’IA generativa per il bene comune, le compagnie, i politici e i cittadini devono collaborare per garantire l’adozione corretta della tecnologia e un ritorno di valore per l’intera società.