Principali tendenze dell'IA nel 2025

L’Intelligenza Artificiale (AI) continua a evolversi nel 2025 e ha un impatto sempre maggiore sulla nostra vita quotidiana e sul mondo degli affari. Le principali tendenze nell’AI mostrano come questa tecnologia stia raggiungendo nuove vette. Qui discutiamo alcune delle evoluzioni chiave che determineranno il futuro dell’AI.

1. Agentic AI: AI Autonoma e Decisiva

Agentic AI si riferisce a sistemi in grado di prendere decisioni autonomamente entro limiti predefiniti. Nel 2025, i sistemi AI diventano sempre più autonomi, con applicazioni in veicoli autonomi, gestione della supply chain e persino nella sanità. Questi agenti AI non sono solo reattivi ma anche proattivi, alleviando i team umani e aumentando l’efficienza.

2. Inference Time Compute: Ottimizzazione delle Decisioni in Tempo Reale

Con la crescita delle applicazioni AI in ambienti real-time, come il riconoscimento vocale e la realtà aumentata, l’inference time compute diventa un fattore cruciale. Nel 2025 si presta molta attenzione alle ottimizzazioni hardware e software per rendere i modelli AI più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico. Si pensi a chip specializzati come le tensor processing units (TPU) e hardware neuromorfico che supportano l’inferenza con latenza minima.

3. Modelli Molto Grandi: La Prossima Generazione di AI

Dall’introduzione di modelli come GPT-4 e GPT-5, i modelli molto grandi continuano a crescere in dimensioni e complessità. Nel 2025 questi modelli non solo diventano più grandi, ma sono anche ottimizzati per compiti specifici, come analisi legali, diagnostica medica e ricerca scientifica. Questi modelli ipercomplessi offrono una precisione e una comprensione contestuale senza precedenti, ma presentano anche sfide in termini di infrastruttura ed etica.

4. Modelli Molto Piccoli: AI per i Dispositivi Edge

All’altro estremo dello spettro vediamo una tendenza verso modelli molto piccoli progettati specificamente per il edge computing. Questi modelli sono utilizzati in dispositivi IoT, come termostati intelligenti e dispositivi indossabili per la salute. Grazie a tecniche come il model pruning e la quantizzazione, questi piccoli sistemi AI sono efficienti, sicuri e accessibili a una vasta gamma di applicazioni.

5. Casi d’Uso Avanzati: AI

Le applicazioni AI nel 2025 vanno oltre i domini tradizionali come il riconoscimento di immagini e voce. Pensiamo all’AI che supporta processi creativi, come il design di moda, architettura e persino la composizione musicale. Inoltre, assistiamo a progressi in ambiti come la chimica quantistica, dove l’AI aiuta nella scoperta di nuovi materiali e farmaci. Ma anche nella gestione di sistemi IT completi, sviluppo software e cybersecurity.

6. Memoria Quasi Infinita: AI Senza Confini

Grazie all’integrazione della tecnologia cloud e di sistemi avanzati di gestione dati, i sistemi AI hanno accesso a quella che sembra una memoria quasi infinita. Ciò consente di mantenere un contesto a lungo termine, essenziale per applicazioni come assistenti virtuali personalizzati e sistemi complessi di assistenza clienti. Questa capacità permette all’AI di offrire esperienze coerenti e consapevoli del contesto su lunghi periodi. In pratica, l’AI ricorda tutte le conversazioni avute con te. La domanda è se lo vuoi davvero, quindi deve esserci anche un’opzione per resettare parti o tutto.

7. Human-in-the-Loop Augmentation: Collaborare con l’AI

Sebbene l’AI diventi sempre più autonoma, il fattore umano rimane importante. L’augmentazione human-in-the-loop garantisce che i sistemi AI siano più precisi e affidabili grazie alla supervisione umana nelle fasi critiche del processo decisionale. Questo è particolarmente importante in settori come l’aviazione, la sanità e la finanza, dove l’esperienza e il giudizio umano restano fondamentali. Curiosamente, prove con diagnosi effettuate da 50 medici mostrano che un’AI fa meglio e fa ancora meglio solo se assistita da un’AI. Dobbiamo quindi imparare soprattutto a porre le domande giuste.

7. Reasoning AI

Con l’arrivo di O1, OpenAI ha compiuto il primo passo verso un LLM ragionante. Questo passo è stato rapidamente superato da O3. Ma anche da un angolo inaspettato arriva la concorrenza di Deepseek R1. Un modello open source di reasoning e reinforcement learning che è molto più economico rispetto ai concorrenti americani, sia in termini di consumo energetico che di utilizzo hardware. Poiché ciò ha avuto un impatto diretto sul valore di mercato di tutte le aziende legate all’AI, il tono per il 2025 è stato fissato.

Come NetCare può aiutare su questo tema

NetCare ha una comprovata esperienza nell’implementazione di innovazioni digitali che trasformano i processi aziendali. Con la nostra vasta esperienza in servizi e soluzioni IT, inclusi servizi IT gestiti, sicurezza IT, infrastruttura cloud e trasformazione digitale, siamo ben attrezzati per supportare le aziende nelle loro iniziative AI.

Il nostro approccio include:

• Consulenza e Sviluppo Strategico: Collaboriamo con il vostro team per identificare le opportunità AI che si allineano con gli obiettivi aziendali e sviluppiamo una strategia personalizzata per un’implementazione di successo.
• Analisi e Gestione dei Dati: Aiutiamo nella raccolta, analisi e gestione dei dati, fondamentali per soluzioni AI efficaci.
• Sviluppo e Integrazione di Soluzioni AI: Progettiamo e integriamo soluzioni AI su misura per le vostre esigenze, che si tratti di automazione dei processi, interazione con i clienti o supporto decisionale.
• Formazione e Supporto: Anche se non forniamo direttamente formazione, assistiamo nell’organizzazione di essa all’interno del programma.

Quali obiettivi fissare

Nell’implementare l’AI è importante stabilire obiettivi chiari e realizzabili che siano in linea con la strategia aziendale generale. Ecco alcuni passaggi per aiutarvi a definire questi obiettivi:

1. Identificare le Esigenze Aziendali: Determinare quali aree della vostra organizzazione possono beneficiare dell’AI. Questo può variare dall’automazione di compiti ripetitivi al miglioramento delle relazioni con i clienti.
2. Valutare le Risorse Disponibili: Esaminare le risorse tecnologiche e umane disponibili per l’implementazione dell’AI. La vostra organizzazione dispone dell’infrastruttura e delle competenze adeguate?
3. Stabilire Obiettivi Specifici e Misurabili: Formulare obiettivi chiari, come “ridurre il tempo di elaborazione dei dati del 30% entro sei mesi”.
4. Definire KPI e Metodi di Misurazione: Determinare come misurerete i progressi e il successo delle vostre iniziative AI.
5. Implementare e Valutare: Eseguire la strategia AI e valutare regolarmente i risultati per apportare modifiche e miglioramenti continui.

Seguendo questi passaggi e collaborando con un partner esperto come NetCare, potete massimizzare i vantaggi dell’AI e posizionare la vostra organizzazione per un successo futuro.

Conclusione

Le tendenze dell’AI nel 2025 mostrano come questa tecnologia si stia sempre più intrecciando con la nostra vita quotidiana e risolvendo problemi complessi in modi che pochi anni fa sarebbero stati impensabili. Dall’agentic AI avanzata alla capacità di memoria quasi infinita, questi sviluppi promettono un futuro in cui l’AI ci supporta, ci arricchisce e ci permette di superare nuovi confini. Leggete anche le notizie entusiasmanti sul nuovo LLM di OpenAI O3