Reasoning, agenti autonomi e sostenibilità: ecco come sarà l’AI nel 2025

Il 2025 potrebbe rappresentare un punto di svolta per il passaggio dell’intelligenza artificiale dalla promessa all’implementazione. Certamente un anno è un lasso di tempo non estremamente lungo per riuscire a far concretizzare quanto già possibile dal punto di vista tecnologico. Già nel 2024, i grandi modelli linguistici e, più in generale, l’AI generativa, hanno iniziato a trasformarsi da curiosità tecnologiche a strumenti utili in contesti sempre più pratici. Applicazioni come la scrittura automatizzata di rapporti o la creazione di storie personalizzate per bambini dimostrano come l’AI stia iniziando a diventare un supporto tangibile per attività quotidiane. Investimenti significativi stanno inoltre generando benefici regolari in settori come la farmaceutica e il real estate.

Nonostante questi progressi, molte incognite e sfide restano aperte. L’espansione delle capacità dell’AI potrebbe influenzare profondamente tutti i settori economici e sociali, sollevando questioni legate alla governance, alla sostenibilità e ai rischi sistemici. Effetti indiretti, come l’aumento della domanda di infrastrutture per data center o le possibili interruzioni nei sistemi finanziari, stanno già rimodellando intere industrie e rendendo sempre più evidente l’impatto della tecnologia su scala globale. Diventa cruciale e doveroso monitorare l’evoluzione dell’AI e il suo equilibrio tra innovazione e controllo.

Tecnologie emergenti come il calcolo quantistico potrebbero accelerare la rivoluzione digitale, mentre nuovi approcci al reasoning e alla multimodalità mirano a superare i limiti degli attuali modelli di apprendimento.

Esploriamo sei tendenze chiave che potrebbero modellare lo scenario 2025 dell’AI, delineando le opportunità e le sfide di una tecnologia che sta ridefinendo il modo in cui viviamo e lavoriamo.

1. L’ascesa degli agenti AI autonomi: automazione e supervisione umana

Gli agenti AI autonomi sono sistemi progettati per eseguire compiti complessi con il minimo intervento umano, trasformando settori come sanità, supply chain e customer service. Secondo Stanford, nel 2025 assisteremo alla diffusione di agenti collaborativi, in cui sistemi specializzati lavorano insieme sotto la supervisione di esperti umani. Ad esempio, Magentic-One di Microsoft può gestire interi workflow aziendali, dalla pianificazione di riunioni alla gestione di ordini complessi.

Inoltre, l’API di Claude di Anthropic consente agli agenti AI di interagire con dispositivi personali per semplificare la vita quotidiana.

L’altro lato della medaglia è definita dall’aspetto che queste tecnologie presentano sfide significative. Il Financial Times avverte che la fiducia degli utenti è messa a dura prova dai rischi di errori o malfunzionamenti, soprattutto in ambiti critici come la finanza o la sanità. Per questo motivo, le aziende devono sviluppare strategie di governance solide e formare team capaci di gestire la complessità di questi sistemi misti uomo-macchina come indicato nelle previsioni anche di PwC.

2. AI generativa: creatività, produttività e rischi emergenti

L’AI generativa, come ChatGPT e DALL-E, sta ridefinendo il modo in cui le aziende affrontano la creatività e l’efficienza operativa. Questi strumenti non si limitano alla creazione di contenuti visivi o testuali, ma ottimizzano processi aziendali complessi, come la prototipazione e il decision-making. Secondo PwC, l’integrazione strategica dell’AI generativa può ridurre i cicli di sviluppo prodotto fino al 50%. Ad esempio, nel marketing, i modelli linguistici possono generare campagne personalizzate in tempo reale. Nel design, strumenti come DALL-E accelerano la creazione di prototipi visivi per nuovi prodotti.

Nella produzione video, Sora, lanciato ufficialmente nel dicembre 2024, consente la creazione di video fino a 20 secondi con una risoluzione massima di 1080p. Una caratteristica distintiva di Sora è la sua capacità di generare scene complesse con più personaggi e movimenti specifici, mantenendo dettagli accurati sia per il soggetto che per lo sfondo. Questo lo rende uno strumento potente per creativi, designer e filmmaker che desiderano visualizzare idee o animare storie in modo rapido ed efficiente.

Come ci ha avvertito in “The Simple Macroeconomics of AI” il premio nobel per l’economia 2024 Daron Acemoğlu e come sottolineato nel recente articolo di Stanford, l’AI generativa è anche associata a un aumento delle truffe digitali, inclusi deepfake vocali e video. Nel settore finanziario, le truffe abilitate dall’AI generativa stanno diventando più sofisticate, richiedendo alle aziende di adottare strumenti di validazione e di educare i propri dipendenti sui rischi associati.

Con la diffusione dell’AI generativa, cresce anche la necessità di strumenti che garantiscano l’autenticità dei contenuti. Le Content Credentials, sviluppate da Adobe, rappresentano una risposta a questa esigenza. Questi sistemi consentono di tracciare l’origine e le modifiche di un contenuto generato da AI, offrendo informazioni dettagliate sul suo processo di creazione. Ad esempio, un’immagine generata con DALL-E potrebbe includere metadati che indicano il software utilizzato, il modello AI sottostante e le istruzioni fornite dall’utente. Questa tecnologia non solo aiuta a prevenire la diffusione di deepfake o contenuti manipolati, ma aumenta anche la fiducia degli utenti finali e dei consumatori, specialmente in settori come il giornalismo e il marketing. Le Content Credentials potrebbero diventare uno standard per l’industria creativa, fornendo maggiore trasparenza in un ecosistema digitale sempre più complesso.

3. Integrazione AI-Edge Computing: decentralizzazione e sicurezza

L’AI edge, che sposta l’elaborazione dai cloud centrali ai dispositivi locali, rappresenta una delle innovazioni più rilevanti per migliorare l’efficienza, ridurre la latenza e affrontare le sfide legate alla centralizzazione. Questo approccio decentralizzato consente di elaborare dati direttamente sui dispositivi finali, con vantaggi significativi in termini di sicurezza, sostenibilità ed economicità. Un esempio concreto è rappresentato dal sistema “Just Walk Out” di Amazon, che sfrutta l’AI edge per offrire esperienze di acquisto senza cassa. Questa tecnologia riduce i tempi di elaborazione e ottimizza la gestione dei dati nei negozi fisici, migliorando l’efficienza operativa.

Nel settore automotive, aziende come Waymo combinano dati provenienti da sensori LiDAR, GPS e telecamere per garantire una navigazione autonoma sicura ed efficiente. L’elaborazione locale permette di reagire in tempo reale a situazioni critiche, riducendo i rischi associati alla latenza e alla dipendenza da connessioni cloud. Tra le cause che potrebbero trasformare AI Edge Computing in un trend per il 2025 ci sono sicuramente i vantaggi che si possono ottenere:

• riduzione della latenza: l’elaborazione locale elimina i ritardi causati dall’invio dei dati ai server centrali.
• migliore sicurezza: conservare i dati sui dispositivi finali riduce il rischio di violazioni legate al trasferimento delle informazioni.
• efficienza energetica: i dispositivi edge consumano meno energia rispetto alle infrastrutture cloud centralizzate.

Nonostante i vantaggi, la diffusione dell’AI edge richiede investimenti significativi in infrastrutture hardware e software. La scalabilità su larga scala implica lo sviluppo di modelli più leggeri e ottimizzati, capaci di operare efficacemente anche su dispositivi con risorse limitate. Secondo S&P, l’AI edge rappresenta una risposta concreta alle sfide di sostenibilità e sicurezza, ma la sua implementazione richiede un coordinamento tra aziende, sviluppatori e legislatori per massimizzarne l’impatto positivo.

4. Superare i limiti dell’addestramento: il nuovo paradigma del reasoning

La crescente scarsità di dati di qualità per l’addestramento dei modelli AI sta portando a un cambio di paradigma: l’intelligenza artificiale deve imparare a ragionare. Secondo Ilya Sutskever, co-fondatore di OpenAI, “la fase di pre-addestramento come la conosciamo noi sta finendo, perché si stanno esaurendo i dati a cui attingere”. Questo rende necessario ripensare le architetture, poiché “in futuro, l’intelligenza artificiale imparerà a ragionare. Modelli come gli o3 di OpenAI, secondo quanto dichiarato, rappresentano già un passo avanti in questa direzione, introducendo un reasoning iterativo che affina le risposte simulando processi decisionali umani. Questa capacità consente all’AI di lavorare con meno dati e di affrontare scenari complessi, come la diagnostica medica e la gestione del rischio finanziario.

Un esempio pratico è rappresentato dai sistemi di reasoning avanzato in finanza, che analizzano dati incompleti per prevedere crisi economiche, o nella sanità, dove supportano diagnosi personalizzate basate su un’analisi più profonda delle correlazioni cliniche.

Come sottolinea Stanford, questa evoluzione avvicina l’AI al concetto di intelligenza artificiale generale, dove la macchina non si limita a eseguire, ma comprende e ragiona. Questo progresso richiede un ripensamento delle infrastrutture tecnologiche e delle competenze necessarie per gestirle. Modelli basati sul reasoning, come gli o3, offrono un esempio tangibile di come sia possibile ottenere prestazioni superiori utilizzando meno risorse, ma la loro adozione su larga scala implica un cambio di paradigma nei processi di sviluppo e implementazione.

5. Sostenibilità nell’AI: riduzione dei consumi e innovazioni verdi

Il 2025 sarà un anno cruciale per affrontare il paradosso energetico dell’intelligenza artificiale. Mentre l’AI accelera l’innovazione, il suo fabbisogno energetico e di dati pone sfide significative. Secondo PwC, la sostenibilità nell’AI sarà perseguita attraverso chip specializzati, data center alimentati da fonti rinnovabili e tecnologie decentralizzate come l’AI edge. Un aspetto rilevante è l’impatto della competizione geopolitica nel settore dei semiconduttori. Come evidenziato da recenti tensioni tra aziende come Nvidia e autorità cinesi, il controllo della produzione di chip AI rappresenta una nuova “guerra fredda tecnologica”. Queste tensioni potrebbero influire sulla disponibilità e sullo sviluppo di tecnologie più efficienti, ritardando potenzialmente la transizione verso un’AI sostenibile.

In questo contesto, la frase di Keynes “nel lungo periodo saremo tutti morti” si rivela un monito attuale: mentre si dibatte su strategie e piani di lungo termine, le sfide ambientali e tecnologiche legate all’AI richiedono risposte immediate. È necessario un equilibrio tra visione strategica e azioni concrete che garantiscano progressi sostenibili già nel breve periodo, senza rinviare soluzioni decisive. L’integrazione di modelli multimodali su dispositivi locali rappresenta un esempio di questa urgenza. Questi sistemi riducono la necessità di elaborazione centralizzata, abbattendo i consumi energetici. Inoltre, chip specifici progettati per l’efficienza energetica stanno emergendo come soluzioni strategiche per affrontare la crescente domanda di elaborazione.

Secondo S&P, la transizione verso un’AI più “green” richiede un impegno condiviso tra governi e aziende, con investimenti strategici e una maggiore cooperazione internazionale. Solo così sarà possibile bilanciare innovazione, sostenibilità e geopolitica, garantendo che l’intelligenza artificiale continui a evolversi senza compromettere il pianeta.

6. La visione di Yann LeCun: verso un’AI multimodale e cognitiva

Yann LeCun, Chief AI scientist di Meta e uno dei pionieri dell’intelligenza artificiale, propone un futuro per l’AI che superi i limiti degli attuali Large Language Models (LLM). Sebbene questi modelli abbiano dimostrato capacità straordinarie nella generazione di testo e nella comprensione del linguaggio naturale, LeCun ritiene che siano insufficienti per raggiungere una vera intelligenza artificiale a livello umano. Per lui, l’AI del futuro dovrà essere più versatile, multimodale e dotata di capacità cognitive simili a quelle umane.

LeCun ha sviluppato il concetto di Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), una metodologia che punta a creare modelli in grado di catturare le relazioni tra diverse modalità di input (come testo, immagini e audio) attraverso variabili latenti. Questo approccio consente di apprendere rappresentazioni più profonde e ricche, rendendo i modelli più efficienti e capaci di elaborare informazioni complesse senza la necessità di etichette umane. Un esempio pratico del potenziale di JEPA è l’integrazione di dati multimodali in applicazioni mediche. Combinando immagini radiologiche con cartelle cliniche testuali, l’AI può fornire diagnosi più accurate e personalizzate. Nel settore automobilistico, modelli multimodali potrebbero migliorare la sicurezza e l’efficienza dei sistemi di guida autonoma, integrando dati visivi, sonori e di navigazione.

Un altro pilastro della visione di LeCun è l’adozione di modelli multimodali che combinano informazioni provenienti da diverse fonti per costruire una comprensione olistica del contesto. Strumenti come SeamlessM4T e AudioCraft, sviluppati da Meta, incarnano questa filosofia, permettendo traduzioni e sintesi vocali che integrano dati visivi e testuali. Questi modelli potrebbero avere un impatto trasformativo in settori come l’educazione e il metaverso, dove l’interazione uomo-macchina richiede una comprensione più ricca e sfumata. LeCun sostiene che l’intelligenza artificiale debba evolversi verso un modello di reasoning avanzato, in grado di simulare il ragionamento umano per prendere decisioni informate anche con dati limitati.

Questa evoluzione, combinata con l’apprendimento auto-supervisionato, potrebbe avvicinare l’AI al concetto di Intelligenza Artificiale Generale (AGI). L’obiettivo non è solo migliorare la capacità computazionale, ma anche sviluppare modelli che comprendano il mondo, pianifichino azioni e si adattino in modo autonomo a nuove situazioni. Questa transizione non è priva di rischi. La creazione di modelli così avanzati richiede non solo risorse computazionali massicce, ma anche una governance robusta per garantire che queste tecnologie siano utilizzate in modo etico e responsabile. Le restrizioni di Meta sull’uso delle sue tecnologie multimodali per evitare abusi, come la creazione di deepfake realistici, rappresentano un esempio di come affrontare queste sfide.

La visione di LeCun non è solo teorica, ma ha già influenzato l’evoluzione dell’AI in settori strategici. Dal miglioramento della sicurezza dei veicoli autonomi all’ottimizzazione dei processi industriali, la combinazione di approcci multimodali e reasoning avanzato potrebbe ridefinire il ruolo dell’intelligenza artificiale nella società e nell’economia.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale si trova oggi a un punto di svolta, come ha affermato anche Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, al CES di Las Vegas: il 2025 potrebbe essere ricordato come l’anno in cui l’AI ha iniziato a consolidare il suo ruolo come tecnologia indispensabile per economia, lavoro e società. Tuttavia, questa transizione è accompagnata da sfide profonde e interconnesse che richiedono un approccio strategico, pragmatico ed etico. La crescita degli agenti autonomi e dell’AI generativa sta trasformando i processi operativi e creativi, ma pone anche nuovi rischi. Il fenomeno dei deep fake, ad esempio, sta già creando problemi significativi in ambiti come la sicurezza, l’informazione e la fiducia sociale. La possibilità di generare contenuti falsi, ma estremamente realistici, amplifica i rischi di disinformazione e frodi, richiedendo soluzioni tecniche e regolamentazioni adeguate a mitigare i danni potenziali. L’adozione dell’AI edge, con la sua promessa di efficienza e sicurezza decentralizzata, e l’attenzione crescente verso la sostenibilità, mostrano la necessità di bilanciare innovazione tecnologica e responsabilità ambientale.

Affrontare queste criticità richiede un approccio che metta al centro l’interesse collettivo, attraverso politiche pubbliche e modelli di governance che bilancino progresso tecnologico ed equità. L’AI del 2025 non sarà solo più potente e pervasiva, ma anche più complessa e sfidante. Il suo futuro dipenderà dalla capacità di bilanciare il potenziale trasformativo con un uso etico e responsabile, costruendo le fondamenta di un progresso sostenibile e inclusivo. La vera sfida, quindi, non è solo sviluppare l’AI, ma utilizzarla per migliorare la vita delle persone in modo equo e sicuro.