By Bob Rosina

Sfrecciamo lungo l'autostrada, ben oltre il limite di velocità, muovendoci agilmente sulla strada liscia, confidando nel nostro TeslaIl pilota automatico è in grado di gestire le leggere curve man mano che arrivano.

Ma quando entriamo nel Golden Gate Bridge in direzione di San Francisco, la corsia si restringe, invasa da lavori in corso e barriere temporanee sulla sinistra, la strada diventa imprevedibile, irregolare e piena di crepe: prendo subito il controllo del volante.

Chiunque abbia provato il pilota automatico su una Tesla avrà sicuramente avuto un'esperienza simile. È abbastanza buono per gestire i monotoni lunghi tratti autostradali. Ma quando la guida diventa impegnativa, chiaramente non è all'altezza del compito.

Ma cosa c'è che non va in questa immagine? C’è qualche ragione intrinseca per cui l’intelligenza artificiale dovrebbe essere brava nei compiti facili e insensati, ma pessima in quelli difficili? Logicamente, con l’aumento della potenza di elaborazione e il miglioramento dei modelli, a un certo punto il pilota automatico dovrebbe essere migliore di un essere umano.

Tra qualche anno, quando la strada si restringerà e la guida diventerà impegnativa, mi aspetto di attivare il pilota automatico on.

Intelligenza artificiale semplice

Se guardiamo allo stato attuale delle aziende di intelligenza artificiale, troviamo dei parallelismi. Con il mondo in agitazione per le sorprendenti capacità di ChatGPT, ogni giorno nascono nuove aziende che presumibilmente servono casi nuovi in ​​ogni settore.

Nella maggior parte dei casi, questi casi d’uso sono analoghi alla guida lungo un’autostrada liscia e asfaltata. Rientrano principalmente negli scenari di “IA facile”: volume elevato, bassa criticità e, rispetto ad altri scenari, elevata tolleranza agli errori. La maggior parte degli strumenti basati sull’intelligenza artificiale oggi si concentra su attività ripetitive, consentendo agli esseri umani di affrontare situazioni mission-critical di alto valore.

Alcuni esempi: più di 1 miliardo di dollari in capitale di rischio è stato raccolto per le startup di intelligenza artificiale nel servizio clienti, incluso Uniforo, Previdenza, Moveworks, Osserva.AI ed Gorgia, oltre ai prodotti degli operatori storici come CitofonoIl bot IA di Fin.

Le imprese possono tollerare errori nei flussi di lavoro di supporto, a condizione che un grande volume di richieste possa essere affrontato in modo economicamente vantaggioso; i clienti passeranno sempre a un essere umano se l'intelligenza artificiale non porta a termine il lavoro.

Lo stato dell’intelligenza artificiale in ambito legale è simile: DoNotPay è un brillante esempio di utilizzo dell'intelligenza artificiale per risolvere con la forza bruta questioni legali in cui a volte è giusto sbagliare, come combattere le multe per parcheggio, cancellare abbonamenti e una miriade di altre attività legali a posta piuttosto bassa.

Allo stesso modo in medicina, alle aziende piace Abbreviare risparmiare tempo automatizzando le note cliniche. In questo caso, l’intelligenza artificiale non sostituisce i medici, ma li rende solo più efficienti.

Ma è questo il futuro? Sembra strano relegare i modelli di intelligenza artificiale – addestrati su più dati di quanti un individuo potrebbe mai interiorizzare – solo a sollevare gli esseri umani da compiti che la maggior parte considererebbe ripetitivi, banali o “facili”.

Sembra invece molto più probabile che l’intelligenza artificiale inizi ad assumersi i compiti più difficili.

IA per compiti difficili

Che aspetto ha il mondo quando i compiti più difficili, cruciali e ad alto rischio sono quelli che l’intelligenza artificiale riesce a svolgere meglio?

Stiamo già vedendo suggerimenti. Ricercatori di CON ed Massachusetts General Hospital stanno sviluppando un modello di intelligenza artificiale che analizza le scansioni TC, potenzialmente rilevando il cancro ai polmoni anni prima rispetto a un radiologo umano. C'è un giorno nel futuro in cui un bot con un vasto corpus di conoscenze sui casi precedenti sarà il tuo medico di base?

I US Air Force ha dimostrato l'X-62A Vista, un aereo da caccia pilotato dall'intelligenza artificiale con tempi di risposta più rapidi e maggiore precisione rispetto a un pilota umano.

Defy.vc società di portafoglio Aircover.ai sta costruendo un tecnico delle vendite virtuale: immagina se un rappresentante di vendita il primo giorno sapesse già come rispondere in modo impeccabile a tutte le domande che avrebbero richiesto la presenza di un esperto di prodotto o di un SE? Faresti mai una chiamata di vendita ad alto rischio senza il tuo assistente AI?

Poiché l’intelligenza artificiale assume compiti che vanno oltre le capacità degli esseri umani, ecco alcuni settori che possiamo aspettarci subiranno un impatto:

Medicina: Sistemi di intelligenza artificiale che analizzano i dati clinici e prevedono le diagnosi con maggiore precisione rispetto ai medici umani e forniscono raccomandazioni per farmaci e piani di trattamento. La chirurgia assistita dall’intelligenza artificiale è agli inizi. La scoperta dei farmaci è già stata rivoluzionata dall’intelligenza artificiale.

Trasporto: I veicoli autonomi sono solo l’inizio. Al di là del plotone di camion, immagina se i veicoli sulla strada comunicassero tra loro e formassero una rete, agendo efficacemente come un unico organismo per ridurre al minimo in modo adattivo la congestione e operare a velocità più elevate in sicurezza, invece di aggravare i ritardi mentre ciascun conducente risponde.

SaaS aziendale: Perché ogni CIO deve reinventare la ruota della propria organizzazione? I sistemi interni saranno auto-integrati; l’automazione collegherà sistemi di fornitori diversi per realizzare compiti complessi. L'analisi intelligente dei dati avverrà attraverso interfacce conversazionali.

Sicurezza: I modelli avanzati rilevano già le frodi analizzando i modelli di milioni di transazioni, ben oltre le capacità di qualsiasi essere umano. I sofisticati sistemi di intelligenza artificiale stanno già comportando rischi per centinaia di migliaia di dipendenti. Vivremo in un futuro senza password, in cui i sistemi di sicurezza aziendali operano silenziosamente dietro le quinte adattandosi ai segnali provenienti da una rete di sicurezza condivisa tra le aziende.

Forza lavoro del futuro: Le domande sono inevitabili. Qual è il ruolo degli esseri umani in questo nuovo mondo? Quali sono le interfacce tra l’uomo e i nuovi sistemi intelligenti? Quali modelli di governance sono necessari? Quanta autonomia concediamo a questi sistemi? Quali competenze dovremmo insegnare ai nostri figli per prepararsi a un futuro in cui le difficili sfide intellettuali saranno gestite da sistemi intelligenti?

Mi piacerebbe sapere quali casi d'uso per l'intelligenza artificiale prevedi per il futuro.

Bob Rosina è un partner di investimento presso Defy.vc. In qualità di fondatore, imprenditore seriale ed ex membro del team dirigente di Skype, LinkedIn ed Stripe, ha sperimentato tutti gli aspetti della vita di una startup. Rosin fa parte del consiglio di amministrazione di Gaji Gesa, Elevare la sicurezza e Aircover. È anche un attivo angel investor e consulente di aziende tra cui, tra le altre, Stripe, Workato, Tenore (acquisito da Google), Dati del cursore (acquisito da DataRobot), Fusione mentale (acquisito da Cisco), Installazione, Fitness tonale, Accordo ed Salute della prateria.

Illustrazione: Dom Guzman