Il 2024 sarà sicuramente ancor di più l’anno dell’intelligenza artificiale. Soprattutto quella generativa porterà maggiori vantaggi, rischi e soluzioni. Ed in questo campo si inserisce EY, leader mondiale in assistenza e consulenza per le aziende. Ecco i 5 punti di discussione proposti per l’utilizzo sempre più massivo dell’IA.

In che modo EY utilizza l’intelligenza artificiale?

Un esempio è il chatbot EY Intelligent Payroll, che risponde a domande complesse sulle buste paga dei dipendenti. Questa collaborazione con Microsoft dovrebbe risolvere il 50% di tutte le richieste di informazioni sulle buste paga di EY, che rappresenta oltre 200.000 persone. Stiamo utilizzando l’intelligenza artificiale anche nel reclutamento, attraverso il nostro strumento interno per i candidati. Questo strumento consente ai dipendenti di caricare il proprio CV, in modo da poterlo abbinare automaticamente ai ruoli aperti.

Lo strumento si traduce in un bacino di talenti più ampio, con un maggior numero di candidature per lavori a cui prima non si pensava, o di cui non si sentiva parlare. Ma è importante notare che le opportunità dell’IA devono essere inclusive ed eque, in particolare quando si tratta di assunzioni. In qualsiasi momento, EY ha circa un milione di candidati attivi. E anche se l’IA può certamente aiutare nel processo di assunzione, non è perfetta e i modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere influenzati da parole specifiche. Da un punto di vista etico, quindi, EY non intraprenderà un progetto finché non saranno compresi e affrontati i rischi legati ai pregiudizi.

Un errore da evitare

Nel mondo dell’IA, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) rappresentano una svolta fondamentale. A differenza dell’IA tradizionale, che richiede frequenti aggiornamenti dei dati, gli LLM hanno la capacità di apprendere e adattarsi in tempo reale. Questo rispecchia l’apprendimento umano e rende gli LLM essenziali per la creazione di sistemi di IA più resistenti ed efficienti. Tuttavia, il modo in cui le LLM vengono gestite è spesso un pensiero secondario per molte aziende.

Shail Khiyara, Presidente e COO di Turbotic, e Rodrigo Madanes, Global Innovation AI Leader di EY, ritengono che questo sia un errore. Il successo complessivo dei progetti GenAI dipenderà in gran parte da scelte intelligenti in merito alla gestione degli LLM e al modo in cui i diversi sistemi lavorano insieme. Approfondiamo i motivi per cui il livello di orchestrazione degli LLM è così importante, le sfide che si pongono alla creazione di un LLM nelle aziende e i prossimi passi che i CIO e i direttori IT dovrebbero compiere.

L’impatto della GenAI sul private equity

Secondo l’ultimo CEO Outlook Pulse, tre quarti delle aziende sostenute da private equity concordano sulla necessità di agire subito sulla GenAI per evitare di dare ai concorrenti un vantaggio strategico.

“Non c’è dubbio che le mosse rapide possano aiutare le aziende a identificare opportunità tattiche, come i risparmi sui costi- scrive Bridget Walsh, Global Private Equity Leader di EY -. Attualmente stiamo collaborando con i fondi per aiutarli a valutare il potenziale impatto dell’IA sulle loro attuali società in portafoglio. Le società di private equity eccellono nell’individuare investimenti con forti prospettive di crescita e profili di rischio distintivi, ma sta diventando sempre più evidente che alcuni modelli di business consolidati da tempo potrebbero faticare a rimanere rilevanti nell’era della GenAI”.

Tuttavia, anche se le opportunità di innovazione possono esistere, esse richiedono una forte comprensione delle tecnologie emergenti per salvaguardare gli investimenti iniziali e far crescere i profitti. Ad esempio, le aziende di trasporto devono affrontare grandi cambiamenti a causa dei progressi dell’IA nella pianificazione dei percorsi, nella gestione delle flotte e nell’interazione con i clienti. I produttori che non hanno aggiornato i propri processi si trovano ad affrontare una maggiore inefficienza, costi più elevati e il rischio di diventare obsoleti.

Prepararsi al successo nel 2024

Quest’anno il mercato globale delle IPO ha continuato a registrare dinamiche mutevoli, con un miglioramento del sentiment nei mercati occidentali bilanciato da un mercato difficile in Asia-Pacifico. Secondo l’ultimo rapporto EY Global IPO Trends 2023, quest’anno sono state effettuate 1.298 IPO che hanno raccolto 123,2 miliardi di dollari. Ciononostante, i volumi delle IPO globali sono diminuiti dell’8%, con un calo dei proventi del 33% rispetto al 2022, anche se il volume delle transazioni è aumentato nelle Americhe e nell’area EMEIA.

Come si prospetta quindi il 2024 per le aziende che stanno puntando a un’IPO? Innanzitutto, la pianificazione è fondamentale. Con elementi quali l’inflazione, i tassi di interesse, le normative governative, la ripresa economica, i conflitti geopolitici, l’agenda ESG e le catene di fornitura globali da considerare, la resilienza è fondamentale. Queste aziende devono inoltre possedere una solida salute finanziaria ed essere pronte ad affrontare le fugaci finestre delle IPO nel 2024. Ma come possono le aziende prepararsi al successo delle IPO?

Conseguenze indesiderate dell’IA

L’IA ha dominato i titoli dei giornali nel 2023 e non mostra segni di rallentamento, ma la velocità di adozione dell’IA, dell’IA generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sta producendo un aumento dei rischi e delle conseguenze indesiderate relative alla privacy e all’etica dei dati. Ad esempio, i nuovi LLM spesso elaborano enormi quantità di dati provenienti da molte fonti senza autorizzazione. Causando preoccupazioni per i diritti alla privacy e per le potenziali decisioni distorte dell’IA in settori come i prestiti, le domande di lavoro, i siti di incontri e i casi penali.

Oggi, con l’accelerazione del ritmo di adozione, molte autorità di regolamentazione stanno iniziando a sviluppare quadri di riferimento per massimizzare i benefici dell’IA per la società, mitigandone al contempo i rischi. Mentre l’UE ha adottato l’approccio più completo con la nuova e prevista legislazione sull’IA, gli sforzi per comprendere e concordare le modalità di regolamentazione dell’IA sono stati in gran parte scoordinati. Ma cosa possono fare le aziende per diventare più agili nel proteggere le loro priorità e i loro obblighi in materia di privacy dei dati mentre espandono il loro uso dell’IA? Matt Whalley, Partner di EY Law, condivide sei passi che i responsabili della privacy possono compiere.

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