Il 2024 ha rivelato il potenziale inutilizzato degli LLM, trasformando il mondo del lavoro con agenti IA autonomi. Tuttavia, privacy e integrazione restano criticità centrali, soprattutto per chi vuole sfruttare appieno questo potenziale
Il potenziale degli LLM sembra non avere limiti, almeno nel prossimo futuro. Ma cosa è un LLM? Un Large Language Model (LLM) è un modello di intelligenza artificiale avanzato che utilizza tecniche di apprendimento profondo per comprendere e generare testo naturale. È addestrato su enormi quantità di dati testuali, permettendogli di eseguire compiti come traduzione, riassunto e generazione di contenuti in modo sofisticato. In pratica, la base per l’intelligenza artificiale generativa.
La più grande sorpresa nel campo dell’IA nel 2024
L’intelligenza artificiale è ormai entrata nell’uso comune per molte aziende e persone. Nel corso del 2024 abbiamo assistito a notevoli cambiamenti e l’avvento di diversi modelli. Il treno dell’IA è guidato almeno nell’occidente dagli USA, con l’Europa che ha scelto la strada della regolamentazione ma che ha perso l’opportunità di sviluppare in casa alternative valide.
Il 2024 ha visto un enorme fermento in questo campo. La sorpresa maggiore però, è stata scoprire che il potenziale inutilizzato degli LLM è ancora enorme: combinandoli in modi innovativi, si superano i limiti attesi.
Mentre c’era chi era scettico sull’evoluzione degli LLM pensando avessimo raggiunto il limite, si è scoperto che combinandoli in modi diversi e utilizzandoli in modo innovativo si possono ottenere risultati notevoli, spesso superiori alle aspettative.
Inoltre, l’introduzione di nuovi modelli e tecniche, come l’uso di LLM come verificatori e la generazione di dati sintetici, ha aperto nuove strade inaspettate.
Come sfruttare il potenziale inutilizzato degli LLM nel 2025
Per il 2025, gli agenti IA basati su LLM saranno cruciali. Ma per liberare il potenziale inutilizzato degli LLM, servono dati di qualità e integrazioni meno farraginose.
Questi agenti, capaci di ragionare e operare in modo autonomo, stanno trovando applicazioni in vari settori, dalle risorse umane alla vendita e al supporto clienti.
Uno degli aspetti sorprendenti è che spesso le decisioni e le innovazioni sono guidate anche da umanisti, che si occupano di progettare modalità di interazione efficaci e intuitive per l’utente finale rispetto a ingegneri e tecnici. Gli umanisti infatti, si concentrano su come far ragionare e interagire al meglio questi sistemi.
La qualità del dato rimane fondamentale, ma ciò che fa la differenza è la capacità di unire i punti e contestualizzare le informazioni.
Quali sono le principali criticità dell’approccio attuale all’uso degli LLM
La semplificazione e banalizzazione dell’interfaccia utente resa popolare da ChatGPT ne è una delle principali criticità.
Infatti, molti si aspettano interfacce simili anche su sistemi più complessi creando però un limite alle loro utilità. Inoltre, si sta affermando l’IA integrata negli strumenti quotidiani e non come entità separate come avviene oggi. Microsoft e Google hanno da poco introdotto i loro LLM all’interno delle rispettive suite Microsoft 365 e Workspace.
Questo però, almeno al momento, sta rendendo le integrazioni più complesse e non sempre efficaci.
Come sta cambiando il modo in cui interagiamo con l’IA e quali sono gli strumenti più utilizzati
L’introduzione della modalità vocale come interfaccia principale ha rappresentato un game changer. ChatGPT, Gemini, Claude sono diventati fondamentali per molti professionisti poiché comunicare con la voce è più veloce dello scrivere, soprattutto se ci si trova in mobilità.
Da notare però che la risposta è di più veloce consultazione in modalità scritta. Fortunatamente, questi strumenti rispondono con la voce ma trascrivono tutto al fine di poter leggere il risultato anche in tempi diversi e poter tenere traccia del risultato.
L’utilizzo di questi strumenti non è limitato alla creazione di contenuti, ma anche all’organizzazione delle informazioni, alla ricerca di fonti, alla traduzione in tempo reale e alla risoluzione di problemi.
L’interazione vocale ha aggiunto una nuova dimensione all’uso dell’IA, rendendola più naturale e intuitiva e liberando nuove possibilità di utilizzo. Questi strumenti dimostrano che il potenziale degli LLM può essere esplorato attraverso modalità di interazione innovative, come quelle vocali.
Sicurezza e LLM: criticità nel cloud e soluzioni emergenti
Uno dei principali problemi legati all’uso dell’IA nel cloud è la mancanza di controllo dei dati. Le aziende sono abituate ad avere il controllo delle loro informazioni, conservandole localmente.
Il passaggio al cloud, seppur necessario per sfruttare la potenza dell’IA, solleva problemi di sicurezza e privacy. Questa preoccupazione è particolarmente sentita nelle banche e in altri settori regolamentati, che hanno sempre lavorato con dati conservati internamente.
Qual è la visione degli esperti per il futuro dell’interfaccia IA
Si prevede un’evoluzione verso interfacce più evolute, che integrano diverse modalità di interazione. I dispositivi indossabili, come gli occhiali, potrebbero diventare piattaforme centrali per l’interazione con l’IA.
Il passaggio dall’utilizzo di una tastiera a interfacce più naturali e intuitive rappresenterà un passo avanti significativo. L’obiettivo è arrivare ad un’interazione dove l’IA diventa un vero e proprio collaboratore.
Il ruolo dell’Europa nello sviluppo dell’IA
L’Europa, per competere, deve puntare su formazione e governance per valorizzare il potenziale inutilizzato degli LLM, anziché limitarsi alla regolamentazione.
Se da una parte ciò può sembrare un ostacolo rispetto a chi investe più aggressivamente in questo campo, dall’altra le normative europee sono viste anche come un’opportunità per le aziende europee .Grazie al GDPR, sono più preparate ad affrontare i mercati globali.
Purtroppo, le lente procedure burocratiche europee non facilitano l’aggancio al treno dello sviluppo di una IA comune. Eppure, dopo l’annuncio del piano da 500 miliardi da parte di Trump, e il rilascio di DeepSeek, startup cinese che ha creato un terremoto negli OTT dell’IA statunitense proponendo un modello che è stato addestrato con investimenti minimi, qualcosa si muove.
La Francia, ad esempio, ha rilasciato il suo modello di IA chiamato Le chat, distribuito da Mistral. Con questa mossa i cugini d’oltralpe cercano di ricavarsi un ruolo di prim’ordine da quando la Germania, tradizionale locomotiva europea, ha rallentato la sua corsa. Piccola nota: l’LLM francese è stato addestrato sul supercalcolatore Leonardo del Cineca, a Bologna.
Proprio a Parigi, in occasione dell’AI Summit Action, la presidente della Commissione Europea, ha annunciato un piano da 200 miliardi, in alleanza con partner privati da investire in IA,
È previsto anche un fondo europeo di 20 miliardi per le gigafactory, così vengono chiamate le fabbriche dell’IA, con le quali l’Europa vuole sviluppare una propria Intelligenza Artificiale.
L’Europa parte tardi, ma la sfida è tutt’altro che chiusa. Il progetto infatti, ad oggi, è tutt’altro che chiaro e non servono solo soldi ma idee, persone, e buona politica.
Domande Frequenti sugli LLM
I Large Language Model (LLM) sono modelli avanzati di intelligenza artificiale che utilizzano tecniche di apprendimento profondo per comprendere e generare testo naturale. Sono addestrati su enormi quantità di dati testuali, permettendo loro di eseguire compiti come traduzione, riassunto e generazione di contenuti in modo sofisticato.
Nel 2024, si è scoperto che il potenziale inutilizzato degli LLM è ancora enorme. Combinandoli in modi innovativi, è possibile superare i limiti precedentemente attesi, ottenendo risultati spesso superiori alle aspettative.
Nel 2025, gli agenti IA basati su LLM saranno fondamentali in vari settori, dalle risorse umane alla vendita e al supporto clienti. Per liberare il loro potenziale, è essenziale disporre di dati di qualità e integrare questi modelli in modo efficiente nei processi aziendali.
Una delle principali criticità è la semplificazione eccessiva dell'interfaccia utente, come quella resa popolare da ChatGPT. Molti utenti si aspettano interfacce simili anche per sistemi più complessi, il che può limitare la loro utilità. Inoltre, l'integrazione dell'IA negli strumenti quotidiani presenta sfide in termini di complessità e efficacia.
L'Europa ha scelto la strada della regolamentazione nel campo dell'IA, il che ha portato a una minore presenza di alternative sviluppate internamente rispetto ad altre regioni come gli USA. Per competere efficacemente, l'Europa deve puntare su formazione e governance per valorizzare il potenziale degli LLM, anziché limitarsi alla regolamentazione.
