“L'AI per noi è un’onda grande e veloce. Io non percepisco alcun segnale di rischio bolla: possono esserci fluttuazioni temporanee sul mercato, ma oggi la promessa dell'AI si sta realizzando”: la visione di Ibm sull’intelligenza artificiale, sintetizzata nelle parole del general manager italiano, Nico Losito, è fiduciosa ma anche critica. Perché per attecchire in profondità e dare frutti l’intelligenza artificiale deve prevedere un ripensamento dell’organizzazione aziendale, delle infrastrutture tecnologiche sottostanti e anche delle competenze.
“Oggi possiamo sintetizzare Ibm in tre missioni, anzi due più una”, ha esordito Losito, incontrando per la prima volta la stampa di settore in qualità di general manager per l'Italia. “Al cloud ibrido e all'intelligenza artificiale, missioni già affrontate negli ultimi anni, ora si aggiunge il quantum computing, che è ormai uscito dai laboratori di ricerca e inizia a presentare dei riscontri commerciali. Ognuna di queste dimensioni ha un impatto sul tema della sicurezza, che è una condizione trasversale non negoziabile. Inoltre c'è un altro tema trasversale, quello delle competenze: come riconfigurare il rapporto tra uomo e macchina, con un mindset di crescita umana?”.
Che l’AI non sarà una bolla (almeno dal punto di vista dell’utilizzo, tralasciando i mercati finanziari) sembra confermato anche dall’ultimo report annuale realizzato dall’Institute for Business Value di Ibm, in collaborazione con Oxford Economics. Dalle interviste condotte tra febbraio e aprile di quest’anno su un campione di duemila dirigenti senior e amministratori delegati di 33 Paesi, Italia inclusa, è emerso che il 76% delle aziende ha già creato nel proprio organigramma una figura assimilabile al chief AI officer, ovvero un “direttore per l’intelligenza artificiale”.
Questa tecnologia si sta guadagnando una certa fiducia: il 64% dei Ceo ha detto di sentirsi a proprio agio nel prendere decisioni strategiche importanti sulla base di input generati dall'AI (in Italia la percentuale è del 57,5%). L’adozione, però, non è ancora sistematica: in media, secondo i Ceo solo il 25% dei dipendenti (23,9% in Italia) dei propri dipendenti utilizza regolarmente l'AI per svolgere il proprio lavoro.
Inoltre per il 69% dei Ceo l'AI ha già un impatto sul core business della propria azienda ma solo il 10% correla direttamente questa tecnologia ai ricavi. “Siamo un po’ più lenti del previsto, tutto è focalizzato ancora sulla produttività e non sulle revenue”, ha detto Losito. “C’è però una grandissima aspettativa di un'onda lunga che arriverà e impatterà sui ricavi”. I dati del report confermano: il 79% dei Ceo pensa che l'AI darà un contributo significativo al giro d’affari della propria azienda entro il 2030.
Primo passo: la revisione dei processi
L'AI è stata compresa e recepita molto più rapidamente di quanto accaduto con il cloud: per quest’ultimo il periodo di sperimentazione è durato più di un decennio e per questa tecnologia Ibm ha faticato di più a convincere le aziende dei vantaggi di una sua adozione. Per l'AI, invece, sono bastati pochi anni per passare dalla sperimentazione alla fase di “produzione”. Questo, secondo Ibm, è accaduto anche perché il ritorno sull'investimento dell'AI è piuttosto chiaro ed esistono casi d’uso definiti che dimostrano la solidità della tecnologia. Inoltre l'impennata nel consumo dei token è segno del fatto che l'AI venga usata, magari anche in modo eccessivo, ma sicuramente con un certo entusiasmo.
Ai giornalisti Losito ha anche raccontato della “corsa al proof-of-concept” degli ultimi anni, del grande lavoro fatto da Ibm con i clienti per progetti tesi alla prototipazione. Oggi però entriamo in una fase in cui le aziende cercano riscontri concreti e vogliono vedere un ritorno sull’investimento. Le raccomandazioni di Ibm? Cercare di essere molto agili ed efficienti, ripensando all’organizzazione aziendale e alle tecnologie in uso ancora prima di adottare l’intelligenza artificiale, per “dimagrire prima di cercare di surfare quest'onda”, ha detto il general manager di Ibm Italia.
Nelle aziende che stanno puntando sull’intelligenza artificiale in modo deciso, nel report definite come “AI-first “, la capacità di esecuzione migliora (+67% di delivery dei progetti) e i processi decisionali si velocizzano notevolmente (+74%). Inoltre si possono ottenere, più facilmente, aumenti di produttività e ricavi.
In questo caso Ibm cita sé stessa come esempio: avendo portato avanti un lavoro molto strutturato di revisione dei processi e di adozione dell'AI, ha ottenuto 4,5 miliardi di dollari di incremento di produttività in tre anni. Il primo passo è stato analizzare i propri processi, migliaia, per capire quali avessero senso di esistere e quali potessero essere eliminati o semplificati. In una seconda fase, country per country, sono state raccolte opinioni e proposte da vari gruppi di lavoro per individuare i processi target a cui applicare fruttuosamente l'AI.
Nico Losito, general manager di Ibm Italia
Un “agente di agenti” per lavorare sul software
Un esempio di applicazione fruttuosa dell’AI all’interno di Ibm è lo sviluppo software, anzi la gestione dell’intero ciclo del software, dalla pianificazione, alla scrittura, al test, al rilascio, all’aggiornamento continuo. L’azienda ha sviluppato uno strumento per uso interno che è poi diventato un prodotto commerciale, di recente debutto: Bob, questo il nome, non è un semplice agente AI per il coding bensì un “agente di agenti”.
Il programma racchiude al suo interno diversi modelli, tra cui Large Language Model di frontiera, Small Language Model, la tecnologia proprietaria Ibm Granite e sistemi più specializzati, già sottoposti a fine tuning. Ciascuna attività viene instradata sul modello più adatto in base a criteri di accuratezza, latenza e costi.
“Crediamo che al momento sia una soluzione distintiva sul mercato”, ha detto Losito, svelando che oltre 80mila sviluppatori Ibm usano Bob, ottenendo in media un 70% di riduzione dei tempi di lavoro. Il prodotto commerciale è appena stato ampliato con nuove funzionalità di analytics (con cui è possibile monitorare costi e consumi, allocare le risorse e mantenere il controllo operativo sull’AI), con il supporto alle chiamate parallele (per attivare ed eseguire più strumenti all’interno di una sola interazione) e con nuovi “subagenti” che possono gestire attività circoscritte o complesse, con consapevolezza del contesto.
Le scelte tecnologiche che fanno la differenza
Nella ricerca di Ibm, l’83% dei Ceo intervistati ha detto che il successo dell'AI dipende più dall'adozione che non dalla tecnologia in sé. Il 68% dei dirigenti pensa che la tradizionale struttura organizzativa sia una barriera che blocca il valore dell'AI, mentre il 63% dei dipendenti è disponibile a collaborare con gli agenti AI nell'ambito del proprio lavoro.
Losito ha rimarcato l'opportunità di continuare a investire nelle soft skill, che sempre più veranno richieste dalle aziende per gestire e mettere a frutto l’intelligenza artificiale. “Dalla combinazione di Agentic AI e human mindset si potrà creare un enorme valore nei prossimi anni”, ha detto.
L’adozione dell’intelligenza artificiale, dunque, deve fondarsi su una revisione dei processi e sulle giuste competenze. Ma anche le scelte tecnologiche possono fare la differenza. Losito ha rimarcato che esiste una strettissima relazione tra le performance dell'infrastruttura sottostante e le performance dell’AI, “due varianti legate, che si migliorano a vicenda”, ha spiegato. “Molte iniziative isolate non vanno a buon fine per problemi infrastrutturali. La nostra risposta è una architettura di hybrid cloud che garantisce una resilienza, come si suol dire”.
Accanto agli aspetti di performance, bisogna ragionare anche sulle dipendenze tecnologiche, per schivare rischi di lock-in e vincoli tecnici o di costo da cui sarebbe poi difficile liberarsi. Quello di Ibm è un approccio aperto: il modello proprietario, Granite, può lavorare insieme ad altri LLM in ambienti ibridi, cloud, on-premise ed edge. L’dea è anche quella di appoggiarsi all’infrastruttura più idonea a ciascun tipo di workload (cloud, Gpu, mainframe, sistemi edge), utilizzando Red Hat OpenShift per disaccoppiare le componenti e ottimizzare l’utilizzo di risorse.
Non da ultimo, nelle scelte tecnologiche anche le necessità di compliance, controllo e sicurezza dovrebbero entrare in gioco. “Negli ultimi dieci mesi è emerso il tema della sovranità digitale”, ha affermato il general manager, citando la piattaforma software Ibm Sovereign Core, lanciata lo scorso maggio. Crea sovranità su più dimensioni: la localizzazione del dato (dove risiede, come viene raccolto, usato e conservato), la sovranità del dato (che si rispecchia nella conformità al Gdpr), la sovranità operativa (il riferimento è Dora), la sovranità tecnologica (attraverso una riduzione del lock-in e della dipendenza da fornitori terzi) e la sovranità dell'AI. Nella soluzione sono caricati 150 framework regolatori. “Oggi essere totalmente liberi da tecnologie statunitensi è complesso, ma si può almeno ridurre il lock-in”, ha specificato Losito. “Sovereign Core non è una piattaforma aggiuntiva ma dà alle aziende le chiavi, la possibilità di gestire in autonomia le proprie piattaforme”.
Il quantum oggi e domani
Sul quantum computing, il tracciato di Ibm prevede di arrivare già quest’anno alla dimostrazione del cosiddetto “vantaggio quantistico”, cioè della superiorità di un sistema basato su qubit rispetto a un computer classico nello svolgere un determinato compito. Ibm punta, poi, a realizzare entro il 2028 una dimostrazione di tutti gli elementi chiave di un Pc quantistico fault-tolerant, per poi l’anno seguente consegnare sul mercato il suo primo quantum Pc tollerante agli errori, in grado di eseguire 100mila operazioni su 200 qubit logici.
Il calcolo quantistico è ancora soprattutto confinato nel mondo della ricerca, nelle università e in alcune grandi aziende sperimentatrici, ma per tutte le altre è già ora di interessarsi al fenomeno. Per Losito, molte oggi compiono l’errore di credere che ci sia ancora ancora tempo, qualche anno, per attrezzarsi con una crittografia post-quantistica, in grado di resistere ai meccanismi di decrittazione dei futuri quantum Pc. La logica harvest now, decrypt later, invece, dovrebbe mettere una certa urgenza, perché i dati crittografati del presente per i cybercriminali sono già appetibili oggi, in vista di una monetizzazione futura. Ibm è in prima linea sulla crittografia, avendo contribuito a sviluppare tre dei quattro algoritmi quantum-safe già certificati dal National Institute of Standards and Technology (Nist).