Il colosso tecnologico di Menlo Park si trova nuovamente a ridisegnare la propria strategia nell'intelligenza artificiale, in quello che rappresenta il quarto riassetto organizzativo in appena sei mesi. Meta sta attraversando una fase di profonda trasformazione nel settore AI, caratterizzata da investimenti miliardari per attrarre talenti di primo piano e da una caccia serrata agli esperti delle aziende concorrenti. Questa continua riorganizzazione riflette le difficoltà che anche i giganti tech stanno incontrando nel trovare la formula vincente per l'intelligenza artificiale.
La nuova architettura dell'intelligenza artificiale Meta
Secondo fonti interne riportate da The Information, Meta Superintelligence Labs verrà suddivisa in quattro distinte unità operative. La struttura prevede la creazione del cosiddetto "TBD Lab" - acronimo che sta per "to be determined", ovvero "da determinare" - un nome che lascia intuire quanto ancora fluida sia la situazione interna dell'azienda.
Le altre tre divisioni saranno dedicate rispettivamente ai prodotti consumer come l'Assistente AI di Meta, all'infrastruttura tecnologica e al laboratorio di ricerca fondamentale, quest'ultimo focalizzato su progetti a lungo termine. Jack Rae, ex ricercatore di Google recentemente approdato in Meta, dovrebbe occuparsi del pre-training dei modelli, il processo attraverso cui i sistemi di intelligenza artificiale apprendono elaborando trilioni di parole raccolte da internet e altre fonti.
La guerra dei talenti nel settore AI
Meta ha recentemente investito somme considerevoli per convincere due figure di spicco del settore tecnologico a guidare i suoi laboratori di superintelligenza artificiale. Alexandr Wang, ex amministratore delegato di Scale AI, e Nat Friedman, precedentemente alla guida di GitHub, sono stati reclutati per co-dirigere questa nuova iniziativa strategica.
Parallelamente, l'azienda ha intensificato una vera e propria campagna di acquisizioni di personale, sottraendo decine di esperti a concorrenti del calibro di OpenAI, Anthropic e Google. Questa strategia aggressiva nel mercato del lavoro testimonia quanto sia accesa la competizione per assicurarsi le competenze più rare e preziose nel campo dell'intelligenza artificiale.
Le ombre sulla privacy dell'assistente AI
Mentre Meta ridefinisce la propria organizzazione interna, l'azienda deve fare i conti con crescenti preoccupazioni sulla privacy dei suoi strumenti di intelligenza artificiale. Un rapporto di CPO Magazine ha sollevato dubbi sulla possibilità che l'assistente AI dell'azienda possa condividere pubblicamente le richieste degli utenti, mentre le sue applicazioni potrebbero aver sfruttato lacune tecniche per tracciare gli utenti Android senza il loro consenso.
Questi timori non sono isolati: una ricerca di PYMNTS Intelligence rivela che il 36% degli utilizzatori di AI generativa nutre preoccupazioni sulla condivisione o l'uso improprio delle proprie informazioni personali. Tra chi non ha ancora adottato queste tecnologie, il 33% cita proprio le questioni di privacy come principale motivo di resistenza.
Il nodo economico dell'adozione aziendale
Le sfide di Meta riflettono problematiche più ampie che stanno frenando l'adozione dell'intelligenza artificiale nel mondo delle imprese. Nonostante i costi dei modelli AI siano diminuiti rispetto al 2022, il costo totale di proprietà rimane un ostacolo significativo per molte aziende, con il 46,7% delle imprese che identifica nei costi di adozione la principale preoccupazione.
Come spiega Muath Juady, fondatore di SearchQ.AI, "le vere spese risiedono nell'infrastruttura nascosta, inclusi i team di data engineering, la conformità di sicurezza, il monitoraggio costante dei modelli e gli architetti di integrazione necessari per connettere l'AI con i sistemi esistenti". Una complessità che Meta, nonostante le sue risorse, sta ancora cercando di padroneggiare attraverso questi continui riassetti organizzativi.