Gli ultimi progressi tecnologici incessanti e innovativi sono guidati da domini come l’intelligenza artificiale (AI), la robotica, la blockchain e la biologia programmabile. Queste tecnologie stanno rivoluzionando la vendita al dettaglio, l’automobile, la finanza, la produzione e molti altri settori, sia a livello macro che micro.
L’IA, in particolare l’IA generativa, sta trasformando gli stili di vita e le attività quotidiane di lavoratori della conoscenza – persone che sono esperti in materia con istruzione e formazione formale. Abbastanza evidente in professioni come la programmazione, la progettazione, l’ingegneria e la scrittura, l’IA generativa ha migliorato la produttività dei lavoratori della conoscenza.
Ma cos’è esattamente l’IA generativa e cosa la rende fondamentale per i lavoratori della conoscenza? Esploriamo di più questa idea!
Cos’è Generativo AI?
L’IA generativa crea automaticamente nuovi contenuti come testo, video, audio e immagini utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, basati su suggerimenti scritti dall’uomo.
Alcuni dei più importanti strumenti e prodotti per la generazione di AI includono:
ChatGPT – Sviluppato da OpenAI, ChatGPT è un chatbot AI intelligente in grado di fornire risposte estremamente dettagliate e personalizzate in base alle richieste dell’utente.DALL-E 2 , Diffusione stabile e Midjourney – Si tratta di strumenti per la generazione di immagini basati sull’intelligenza artificiale.Meta – Questo è uno strumento di generazione video basato sull’intelligenza artificiale che consente agli utenti di generare video da istruzioni testuali.Codice – Consente ai programmatori di generare codice in diversi linguaggi di programmazione in pochi secondi.
Ora vediamo in che modo l’IA generativa influisce sui lavoratori della conoscenza!
Capire come l’IA generativa Aumenta la produttività dei lavoratori della conoscenza di diversi domini
Secondo il rapporto Big Ideas 2023 di ARK , si prevede che l’IA aumenterà la produttività dei lavoratori della conoscenza di oltre 4 volte entro il 2030. Il rapporto suggerisce inoltre che con un’adozione del 100%, l’IA potrebbe portare circa 200 trilioni di dollari in termini di produttività del lavoro dopo una spesa complessiva per l’IA di 31 trilioni di dollari. Se i fornitori possono estrarre solo il 10% del valore creato dai loro prodotti basati sull’intelligenza artificiale, possono raccogliere quasi $ 14 trilioni di entrate e $ 90 trilioni di valore aziendale nel 2030.
AI previsioni di mercato per il 2030. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023
Vediamo nel dettaglio come Gli strumenti di generazione di intelligenza artificiale contribuiscono ad aumentare la produttività di autori di contenuti, sviluppatori e artisti.
1. Lavoratori della conoscenza: scrittori ed editori di contenuti
Le aziende moderne hanno bisogno di contenuti ben studiati e realizzati con abilità per attirare il pubblico. È qui che l’IA generativa semplifica il lavoro degli autori e degli editor di contenuti.
Con l’emergere di chatbot intelligenti come ChatGPT, la creazione di contenuti sta diventando sempre più facile ed economica. Secondo il rapporto ARK’s Big Ideas 2023 , l’inferenza per query di ChatGPT costa circa $ 0,01 nel 2022. Per un miliardo di query , il costo totale dell’inferenza diventa $ 10.000.000. Entro il 2030, questo costo dovrebbe ridursi a soli $ 650, in base alla legge di Wright.
Un calo dei costi di questa portata consentirebbe l’adozione di massa degli strumenti di contenuto AI. Ad esempio, entro il 2030, si prevede che le applicazioni in stile ChatGPT corrispondano alle dimensioni di Ricerca Google ed elaborino 8,5 miliardi di ricerche al giorno. Pertanto, diventerà più facile per i lavoratori della conoscenza nel dominio dei contenuti sfruttare l’IA generativa nelle attività quotidiane.
2. Lavoratori della conoscenza: ingegneri e sviluppatori di software
Dati i lunghi e complessi cicli di sviluppo del software, la gestione e l’implementazione del software richiede un team di sviluppatori e programmatori esperti e dedicati. Gli strumenti di codifica dell’intelligenza artificiale generativa come Codex e Copilot stanno rendendo lo sviluppo del software più facile e più produttivo per i knowledge worker.
Infatti, il rapporto Big Ideas 2023 di ARK afferma che gli assistenti di codifica AI riducono i tempi per completare un’attività di codifica della metà. Entro il 2030, gli assistenti di codifica AI potrebbero aumentare di 10 volte la produzione degli ingegneri del software.
È ora di completare le attività di codifica. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023
3. Lavoratori della conoscenza: artisti visivi e designer
Anche un altro gruppo di lavoratori della conoscenza classificati come artisti e designer è influenzato dall’IA generativa. Le loro attività di solito includono la creazione di concetti visivi, grafica, illustrazioni e interfacce utente creative utilizzando strumenti di progettazione come Adobe Photoshop, Illustrator e Canva per offrire esperienze utente avanzate.
Con modelli di immagini generative rivoluzionari come DALL-E2, Stable Diffusion e Midjourney, la produttività dei designer è aumentata immensamente. Ad esempio, i progetti grafici realizzati da esseri umani in 5 ore e che costano $ 150 ora possono essere realizzati senza sforzo in meno di un minuto per 8 centesimi utilizzando modelli di immagine generativa.
4. Lavoratori della conoscenza: musicisti e ingegneri del suono
L’IA generativa rende la composizione e il missaggio di una traccia musicale molto più semplice. Ad esempio, AudioLM di Google è un modello audio generativo che rende realistica la musica del pianoforte e completa i toni acustici incompleti. Google ha inoltre sviluppato un modello di generazione musicale denominato MusicLM in grado di generare bellissime melodie basate su descrizioni testuali.
Nel 2020, Open AI ha introdotto uno strumento di generazione musicale simile noto come Jukebox che genera un nuovo campione musicale in base a genere, artista e testi come input. In precedenza Open AI ha anche rilasciato un basato su GPT-2 MuseNet in grado di generare composizioni musicali di 4 minuti utilizzando 10 strumenti.
Sebbene i modelli audio generativi siano nella loro fase nascente, c’è spazio per aumentare la produttività di musicisti e ingegneri del suono cresceranno solo ogni anno con migliori strumenti musicali generativi di intelligenza artificiale.
5. Lavoratori della conoscenza: Youtuber e creatori di contenuti video
I contenuti video sono in forte espansione. C’erano circa 51 milioni di canali YouTube nel 2022. La produzione di contenuti video passa attraverso diverse fasi, inclusa la registrazione, l’editing, l’aggiunta di illustrazioni e suoni e la pre e post-produzione.
Le piattaforme video di AI generative stanno facilitando la generazione di contenuti video per i lavoratori della conoscenza. Strumenti come Synthesia.io e Pictory stanno semplificando la generazione di video per i video marketer e gli esperti di branding. Queste piattaforme AI all’avanguardia consentono ai creatori di contenuti di realizzare video da script. Possono aggiungere un narratore e uno sfondo video per realizzare video dall’aspetto professionale basati su questi script.
Nel settembre 2022, Meta AI ha rilasciato Make-A-Video in grado di generare video clip di alta qualità basati su prompt di testo. È stato addestrato su set di dati disponibili pubblicamente per apprendere i modelli video. Può creare video unici pieni di colori, personaggi e paesaggi.
La creazione di più contenuti di qualità in tempi brevi migliorerà la produttività degli YouTuber e dei creatori di contenuti video in futuro.
Pro e contro dell’IA generativa per i lavoratori della conoscenza
Esaminiamo i vari vantaggi e svantaggi che l’IA generativa presenta ai lavoratori della conoscenza.
Pro dell’IA generativa per i lavoratori della conoscenza
h3>Generazione di dati sintetici: la formazione di modelli di intelligenza artificiale innovativi richiede grandi quantità di set di dati e l’IA generativa può risolvere questo problema. Secondo quanto riferito, l’IA generativa rappresenterà il 10% di tutti i dati prodotti nel 2025 rispetto all’1% nel 2023. Quindi, i data scientist e gli esperti di intelligenza artificiale non dovranno affrontare le sfide legate alla raccolta dei dati. Bassi costi: Gartner prevede che circa il 50% delle piattaforme di sviluppo low-code/no-code fornirà Funzionalità”text to code”entro il 2024. Per gli sviluppatori, ciò significa più funzionalità con il minimo sforzo e costo.
Svantaggi dell’IA generativa per i lavoratori della conoscenza
Svantaggi dell’IA generativa per i lavoratori della conoscenza
Rilevamento del contenuto sintetico: sebbene l’IA generativa aumenti la produttività, il problema di rilevare il contenuto dell’IA generativa e distinguerlo diventerebbe una seria preoccupazione nella ricerca e nel mondo accademico. Entro il 2024, l’Unione Europea approverà una legislazione per imporre il”watermarking”degli artefatti generati dall’IA. Disoccupazione: gli sviluppatori possono trovarsi di fronte alla disoccupazione se l’IA generativa diventa”troppo”intelligente. Gartner prevede che entro il 2025, il 20% dei professionisti del codice procedurale dovrà acquisire nuove competenze grazie all’IA generativa assumerà il loro set di abilità di base.
Il costo della creazione di modelli di IA generativa
L’IA generativa è di gran lunga il ramo più innovativo dell’IA. Attualmente, il costo dell’addestramento di un modello di intelligenza artificiale generativa è elevato, ma sta gradualmente diminuendo. Ad esempio, il costo stimato per la formazione di GPT-3 è stato di 4,6 milioni di dollari nel 2020. Nel 2022, è arrivato fino a $ 450.000.
Costo per addestrare GPT-3. Fonte: Le grandi idee di ARK 2023
Le Big Ideas 2023 di ARK prevede che entro il 2030 i modelli di intelligenza artificiale con 57 volte più parametri rispetto a GPT-3 (175 parametri B) potrebbero essere addestrati per soli $ 600.000. Ciò sarà ampiamente possibile grazie alla diminuzione dei costi per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. La legge di Wright suggerisce che i costi di produzione dell’unità di calcolo relativa (RCU) dell’IA e i costi del software dovrebbero diminuire del 57% e del 47% a tassi annuali, con conseguente riduzione del 70% dei costi di formazione ogni anno fino al 2030.
Hardware di addestramento AI costo. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023.