L’intelligenza artificiale potrà essere davvero come un Rivoluzione Industriale in termini di impatto sull’economia e sul prodotto interno lordo mondiale: potrà elevarlo del 15% da qui al 2035, secondo il nuovo studio “Value in Motion” di Pwc. Ma l’impatto climatico di questa tecnologia, se non si troveranno metodi di gestione sostenibile, potrà dimezzare o quasi il saldo positivo sul PIL, togliendo un 7%. Ancora peggio, se l’AI non si dimostrerà sicura, ben governata e degna di fiducia, l’effetto positivo sul PIL potrebbe limitarsi a un incrmento dell’1% o, al massimo, dell’8%.
Il tema della fiducia è attualissimo, e si potrebbero citare innumerevoli episodi con al centro i Large Language Model, la loro permeabilità alle manipolazioni, agli attacchi informatici e agli abusi. Come accade per qualsiasi altra tecnologia informatica, probabilmente, ma con impatti di portata enorme e con elevata opacità. Basti pensare agli screzi di natura politica tra Anthropic e Donald Trump, ai tentativi dei governi di usare l’AI generativa senza misure di contenimento imposte dall’alto, e anche agli utilizzi militari di questa tecnologia, come avrebbe fatto (secondo indiscrezioni) il Pentagono proprio con Anthropic.
Nel suo nuovo studio, PwC ha esaminato gli effetti sull’economia mondiale dell’adozione dell’intelligenza artificiale, in relazione agli impatti del cambiamento climatico e alle tensioni geopolitiche in corso. In merito alla sostenibilità dell’AI, come detto gli analisti temono che la transizione climatica e la ricerca di modelli energetici alternativi per i data center, imponendo elevati costi, potrebbe causare un’erosione del PIL mondiale pari al 7% nel prossimo decennio, Ma questa stessa transizione climatica sta favorendo la nascita di ecosistemi di imprese, di nuovi investimenti lungo la supply chain dell’energia e dei data center, di nuove competenze. Pwc sottolinea che l’AI in tutto questo dev’essere “parte della soluzione e non del problema”.
I grandi cloud provider e sviluppatori di intelligenza artificiale, come noto, da anni stanno investendo in energie rinnovabili sia per ragioni di costo e fattibilità dei progetti sia per poter raggiungere target Esg in un modo o nell’altro (anche con piani di compensazione delle emissioni di gas serra, senza quindi davvero eliminarle). Microsoft, per esempio, ha da poco annunciato di aver raggiunto il 100% di copertura energetica tramite fonti rinnovabili, mentre Nvidia ha varcato un analogo traguardo lo scorso anno. Per ragioni di affidabilità, continuità e costi, è comunque improbabile che fotovoltaico, idroelettrico ed eolico rappresenteranno le uniche fonti per i data center “verdi”. Gli investimenti in nucleare procedono in parallelo, interessando Big Tech come Meta, che è reduce da accordi con fornitori statunitensi per aggiungere ai propri data center 6,6 gigawatt di capacità da qui al 2035.
Oltre ai grandi data center del cloud, vanno considerati nell’equazione anche le più piccole, ma più diffuse, infrastrutture IT interne alle aziende. Significativo è un dato emerso da una recente indagine di Lenovo: per il 45% delle medie e grandi aziende (Italiane, tedesche, britanniche, norvegesi, svedese e arabe) il design attuale dei propri data center non permette di fronteggiare l’attesa crescita di fabbisogno energetico legato all’AI, né di raggiungere obiettivi di sostenibilità. Lenovo è tra i sostenitori del liquid cooling, il raffreddamento a liquido (lo è per ovvie ragioni, in quanto produttore e detentore di brevetti in quest’area), ma immagina anche scenari più futuristici di data center amici dell’ambiente. Per ora sono concept, poco più che sogni, ma indicatori di strade possibili.
Governance e fiducia
Tornando alle stime di Pwc sul futuro dell’economia mondiale, c’è anche più banalmente un problema di fiducia nell’affidabilità e utilità dell’intelligenza artificiale. Un’indagine della stessa società di consulenza, la nuova “Global Ceo Survey”, indica che la maggior parte delle aziende non ha ancora ottenuto un ritorno sull’investimento nelle iniziative di AI. Vero è che il 30% dei Ceo ha visto crescere, nell’anno precedente, i ricavi derivanti all’AI, mentre il 26% ha ottenuto un taglio di costi, ma il 56% ancora non ha ancora riscontri di un ROI in termini di ricavi aggiuntivi o di risparmi.
Bisogna però guardare oltre, oltre il taglio dei costi o la logica dell’efficienza. Il vero valore dell’intelligenza artificiale, sottolinea Pwc, sta altrove: nella trasformazione dei modelli di business. Nella medesima survey, il 40% delle aziende ha detto di essersi allargata a nuovi settori di mercato nei cinque anni precedenti. Secondo Pwc, nell’economia odierna il valore si stia spostando tra settori, regioni e modelli di business, e chi anticipa questa “trasversalità” avrà un vantaggio sulla concorrenza. Per le aziende che sapranno ridefinire i propri modelli di business c’è sul piatto, da qui al 2025, un valore pari a 7.000 miliardi di euro. Servono, però, anche basi solide per questa trasformazione: dati, architetture informatiche, competenze e capacità di governance.
In Italia, il 35% dei Ceo è fiducioso sul ritorno dell’investimento dell’AI nel breve termine, in termini di ricavi, mentre il 53% vede un ROI a tre anni. Sull’economia globale, c’è un 62% di ottimisti che la prevedono in crescita. “La Ceo Survey riflette l’urgenza attuale: l’immobilismo non paga”, ha commentato Alessandro Grandinetti, partner PwC Italia, Clients & Markets. “I Ceo stanno riprendendo investimenti e M&A sospesi. In Italia, la transizione verso l’Industria 5.0 è un driver chiave. Serve una visione multifocale: microscopio per il presente, telescopio per il futuro”.
Una recente analisi di
Gartner evidenzia il bisogno di tecnologie
ad hoc per la governance dell’intelligenza artificiale, più evolute rispetto ai classici strumenti di governance, risk management and compliance (Grc). Questi ultimi non sono equipaggiati per gestire le peculiarità dell’AI, come il rischio di
bias, di abusi o di esiti incontrollati dell'automazione (e con l'Agentic AI il pericolo si accentua). Inoltre molti strumenti non riescono a eseguire verifiche di compliance continue ed estese all’intero “ecosistema” del software, fornitori inclusi. Le aziende, quindi, secondo Gartner dovranno adottare piattaforma di AI governance con funzionalità di supervisione centralizzata, gestione del rischio e continui controlli di conformità. Diversamente, l'accelerazione impressa dall'AI sul business rischia di essere vanificata da scivoloni, multe, danni di reputazione.