Principali tendenze dell'IA nel 2025

L'Intelligenza Artificiale (IA) continua a evolversi nel 2025 e ha un impatto sempre maggiore sulla nostra vita quotidiana e sul mondo aziendale. Le tendenze chiave nell'IA mostrano come questa tecnologia stia raggiungendo nuovi traguardi. Qui discutiamo alcuni sviluppi fondamentali che determineranno il futuro dell'IA.

1. Agentic AI: IA autonoma e decisionale

Agentic AI si riferisce a sistemi in grado di prendere decisioni in autonomia entro limiti predefiniti. Nel 2025 i sistemi di IA diventano sempre più autonomi, con applicazioni ad esempio nei veicoli autonomi, nella gestione della supply chain e persino nella sanità. Questi agenti IA non sono solo reattivi ma anche proattivi, sollevando i team umani da compiti ripetitivi e aumentando l'efficienza.

2. Inference Time Compute: Ottimizzazione delle decisioni in tempo reale

Con la crescita delle applicazioni IA in ambienti in tempo reale, come il riconoscimento vocale e la realtà aumentata, il tempo di inferenza diventa un fattore cruciale. Nel 2025 molta attenzione è rivolta a ottimizzazioni hardware e software per rendere i modelli IA più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico. Si pensi a chip specializzati come le unità di elaborazione tensoriale (TPU) e all'hardware neuromorfico che supportano l'inferenza con latenze minime.

3. Modelli molto grandi: la prossima generazione di IA

Dall'introduzione di modelli come GPT-4 e GPT-5, i modelli di grandi dimensioni continuano a crescere in scala e complessità. Nel 2025 questi modelli non solo diventano più grandi, ma vengono anche ottimizzati per compiti specifici, come analisi giuridiche, diagnostica medica e ricerca scientifica. Questi modelli ipercomplessi offrono una precisione e una comprensione del contesto senza precedenti, ma comportano anche sfide in termini di infrastruttura ed etica.

4. Modelli molto piccoli: IA per i dispositivi edge

All'altro capo dello spettro osserviamo una tendenza di modelli molto piccoli progettati specificamente per il calcolo periferico (edge computing). Questi modelli sono impiegati in dispositivi IoT, come termostati intelligenti e dispositivi indossabili per la salute. Grazie a tecniche come il pruning dei modelli e la quantizzazione, questi piccoli sistemi IA sono efficienti, sicuri e accessibili a una vasta gamma di applicazioni.

5. Casi d'uso avanzati: IA 

Le applicazioni IA del 2025 vanno oltre i domini tradizionali come il riconoscimento di immagini e voce. Pensiamo a IA che supportano processi creativi, come la progettazione di moda, l'architettura e persino la composizione musicale. Inoltre vediamo progressi in ambiti come la chimica quantistica, dove l'IA aiuta a scoprire nuovi materiali e farmaci. Ma anche nella gestione di interi sistemi IT, nello sviluppo software e nella cybersecurity.

6. Memoria quasi infinita: IA senza confini

Con l'integrazione della tecnologia cloud e di avanzati sistemi di gestione dei dati, i sistemi IA hanno accesso a quella che quasi sembra una memoria infinita. Ciò rende possibile mantenere contesti a lungo termine, essenziale per applicazioni come assistenti virtuali personalizzati e complessi sistemi di assistenza clienti. Questa capacità permette all'IA di offrire esperienze coerenti e consapevoli del contesto per periodi prolungati. Di fatto l'IA ricorda tutte le conversazioni che ha mai fatto con te. La domanda è se lo desideri davvero, quindi deve esserci anche un'opzione per resettare parti o l'intero storico.

7. Human-in-the-Loop Augmentation: collaborare con l'IA

Sebbene l'IA diventi sempre più autonoma, il fattore umano rimane importante. L'augmentazione con human-in-the-loop garantisce che i sistemi IA siano più accurati e affidabili grazie alla supervisione umana nelle fasi critiche del processo decisionale. Questo è particolarmente rilevante in settori come l'aviazione, la sanità e la finanza, dove l'esperienza e il giudizio umano restano fondamentali. Paradossalmente, esperimenti su diagnosi condotte da 50 medici mostrano che un'IA lavora meglio e addirittura supera le prestazioni umane solo quando è affiancata da un'IA. 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 capace di ragionamento. Questo passo è stato presto superato da O3. Ma la concorrenza arriva anche da un angolo inaspettato di Deepseek R1. Un modello open source di reasoning e reinforcement learning che risulta molto più economico rispetto ai concorrenti americani, sia in termini di consumo energetico sia di utilizzo hardware. Poiché ciò ha avuto un impatto diretto sul valore in borsa di tutte le aziende legate all'IA, il tono per il 2025 è stato fissato.

Come Fortis AI può aiutare su questo tema

Fortis AI ha una comprovata esperienza nell'implementazione di innovazioni digitali che trasformano i processi aziendali. Con la nostra ampia esperienza nei 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 di intelligenza artificiale.

Il nostro approccio comprende:

• Consulenza e sviluppo strategico: Lavoriamo insieme al vostro team per identificare le opportunità di IA che si allineano agli obiettivi aziendali e sviluppiamo una strategia su misura per un'implementazione di successo.
• Analisi e gestione dei dati: Aiuto nella raccolta, analisi e gestione dei dati, cruciale per soluzioni di IA efficaci.
• Sviluppo e integrazione di soluzioni IA: Progettiamo e integriamo soluzioni di IA su misura per le vostre esigenze, che si tratti di automazione dei processi, interazione con i clienti o supporto alle decisioni.
• Formazione e supporto: Sebbene non offriamo formazione direttamente, assistiamo nell'organizzazione e nell'impostazione dei programmi di formazione.

Quali obiettivi fissare

Nell'implementare l'IA è importante definire obiettivi chiari e realizzabili che siano allineati con la strategia aziendale complessiva. Ecco alcuni passaggi per aiutarvi a definire questi obiettivi:

1. Identificare le esigenze aziendali: Identificate le aree della vostra organizzazione che possono trarre vantaggio dall'IA. Questo può variare dall'automazione di compiti ripetitivi al miglioramento delle relazioni con i clienti.
2. Valutare le risorse disponibili: Valutate le risorse tecnologiche e umane disponibili per l'implementazione dell'IA. La vostra organizzazione dispone dell'infrastruttura e delle competenze necessarie?
3. Stabilire obiettivi specifici e misurabili: Formulate obiettivi chiari, ad esempio "ridurre il tempo di elaborazione dei dati del 30% entro sei mesi".
4. Definire KPI e metodi di misurazione: Stabilite come misurerete i progressi e il successo delle vostre iniziative di IA.
5. Implementare e Valutare: Eseguire la strategia AI e valutare regolarmente i risultati per apportare aggiustamenti volti al miglioramento continuo.

Seguendo questi passaggi e collaborando con un partner esperto come Fortis AI, potete massimizzare i benefici dell'intelligenza artificiale e posizionare la vostra organizzazione per il successo futuro.

Conclusione

Le tendenze dell'IA nel 2025 mostrano come questa tecnologia sia sempre più intrecciata alla nostra vita quotidiana e risolva problemi complessi in modi che pochi anni fa sarebbero stati impensabili. Dall'agentic AI avanzata a capacità di memoria quasi infinite, questi sviluppi promettono un futuro in cui l'IA ci supporta, ci arricchisce e ci permette di spingere nuovi confini. Leggete inoltre certamente le interessanti notizie sul nuovo LLM di OpenAI O3