{"id":132,"date":"2025-08-22T12:37:31","date_gmt":"2025-08-22T12:37:31","guid":{"rendered":"https:\/\/ciaoup.it\/index.php\/2025\/08\/22\/il-paradosso-dellai-generativa-il-95-dei-progetti-fallisce-e-il-futuro-potrebbe-essere-decentralizzato\/"},"modified":"2025-08-22T12:37:31","modified_gmt":"2025-08-22T12:37:31","slug":"il-paradosso-dellai-generativa-il-95-dei-progetti-fallisce-e-il-futuro-potrebbe-essere-decentralizzato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciaoup.it\/?p=132","title":{"rendered":"Il paradosso dell’AI Generativa: il 95% dei progetti fallisce e il futuro potrebbe essere decentralizzato"},"content":{"rendered":"

(Adnkronos) – L'entusiasmo per l'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) ha spinto molte aziende a investire in progetti pilota, ma un nuovo report del MIT rivela una realt\u00e0 sconcertante: il 95% di queste iniziative fallisce o non port ai risultati sperati. Il documento, intitolato "
\nThe GenAI Divide: State of AI in Business 2025", mette in luce una profonda spaccatura tra le promesse di un'AI che accelera i ricavi e i risultati deludenti a livello di profitto e perdite. La ricerca, basata su centinaia di interviste, sondaggi e analisi di implementazioni pubbliche, indica che solo una piccola parte delle aziende (circa il 5%) riesce a ottenere un impatto misurabile. \u00a0Il motivo? Non \u00e8 da ricercare nella qualit\u00e0 dei modelli, ma in un "learning gap" fondamentale sia a livello di strumenti che di organizzazione. Mentre i dirigenti tendono a incolpare la regolamentazione o le performance dei modelli, la ricerca del MIT punta il dito contro una flawed enterprise integration (integrazione aziendale fallace).\u00a0
\nSecondo Aditya Challapally, autore principale del report: "il problema \u00e8 che strumenti generici come ChatGPT, pur essendo flessibili per gli individui, non riescono ad adattarsi ai flussi di lavoro aziendali complessi. Le aziende pi\u00f9 giovani e agili, invece, stanno eccellendo, spesso perch\u00e9 scelgono un solo punto critico, lo risolvono bene e collaborano in modo intelligente con le aziende che utilizzano i loro strumenti".\u00a0Un altro dato sorprendente riguarda l'allocazione delle risorse: oltre la met\u00e0 dei budget per la GenAI \u00e8 destinata a vendite e marketing, mentre il ritorno sull'investimento (ROI) maggiore si registra nelle funzioni di back-office, come l'automazione dei processi o la riduzione dei costi per agenzie esterne. Inoltre, il report suggerisce che l'adozione ha maggiori probabilit\u00e0 di successo se le aziende acquistano strumenti da fornitori specializzati e creano partnership, piuttosto che costruire internamente le proprie soluzioni, un approccio che si \u00e8 dimostrato fallimentare nel 67% dei casi.\u00a0
\nIl report del MIT NANDA si allinea a una prospettiva delineata in un altro studio del MIT Media Lab che analizza il problema dell'AI da un punto di vista differente ma complementare: la natura intrinsecamente centralizzata dei modelli attuali. L'attuale panorama dell'AI, dominato da poche grandi organizzazioni, si scontra con la mancanza di fiducia, problemi di privacy e una concentrazione di potere che frena la collaborazione e l'innovazione, soprattutto in settori sensibili come sanit\u00e0 e finanza.\u00a0In risposta a queste sfide, i ricercatori propongono un cambio di paradigma verso l'Intelligenza Artificiale Decentralizzata. L'obiettivo \u00e8 creare un framework che consenta a entit\u00e0 disparate di collaborare e condividere dati e risorse di calcolo senza la necessit\u00e0 di un'autorit\u00e0 centrale.\u00a0Questa visione si fonda su cinque pilastri interconnessi:\u00a0
\nPrivacy (Breachless): proteggere le informazioni sensibili senza la necessit\u00e0 di repository centralizzati vulnerabili.\u00a0
\nVerificabilit\u00e0 (Trustless): garantire l'integrit\u00e0 del sistema in un ambiente senza permessi, dove il contributo pu\u00f2 essere verificato senza compromettere l'anonimato.\u00a0
\nIncentivi (Brokerless): creare meccanismi di compensazione trasparenti che superino il modello attuale in cui poche aziende fungono da intermediari, estraendo valore dai produttori di dati.\u00a0
\nOrchestrazione (Coordinatorless): coordinare individui e organizzazioni con obiettivi diversi in modo autonomo, senza un'entit\u00e0 centrale di supervisione.\u00a0
\nCrowd UX (Frictionless): semplificare la partecipazione attraverso un'interfaccia utente che riduca l'attrito e renda l'AI decentralizzata accessibile a tutti.\u00a0La convergenza di questi due report suggerisce che il futuro dell'AI non risiede solo in modelli pi\u00f9 potenti, ma anche in un approccio pi\u00f9 equo e robusto. Le aziende che stanno gi\u00e0 sperimentando con sistemi AI agentici (capaci di imparare e agire in modo indipendente entro limiti prestabiliti) offrono uno sguardo su come la prossima fase dell'AI aziendale potrebbe svolgersi. Superare la "GenAI Divide" richieder\u00e0 non solo strumenti migliori, ma un intero ripensamento dei modelli di governance e collaborazione, con la decentralizzazione che si profila come una soluzione promettente per un'era di AI pi\u00f9 democratica e sicura.\u00a0—tecnologiawebinfo@adnkronos.com (Web Info)<\/p>\n

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