AI washing: conviene investire in intelligenza artificiale?

Il carrozzone dell'intelligenza artificiale: più di un semplice termine alla moda

La vera svolta negli ultimi anni è stata l'ascesa dell'intelligenza artificiale generativa. Questo tipo di IA va oltre le funzionalità predefinite delle applicazioni precedenti, avventurandosi nel regno della creazione di nuovi contenuti, siano essi testo, immagini o persino codice. L'introduzione di interfacce user-friendly, come visto nei modelli GPT, ha reso queste funzionalità avanzate di IA più accessibili e stimolanti per il grande pubblico e il mondo delle aziende.

Per gli investitori, questo panorama in evoluzione comporta sia opportunità che sfide. E da qui la domanda: conviene investire in intelligenza artificiale? Sebbene il potenziale di innovazione e disruption sia immenso, trovare la risposta richiede una comprensione sfumata di cosa è veramente l'intelligenza artificiale e, cosa forse ancora più importante, di cosa non è. Investire in intelligenza artificiale richiede un'analisi approfondita dei meccanismi, delle capacità e dei limiti dei diversi modelli di IA. Questa comprensione è necessaria non solo per prendere decisioni di investimento informate, ma anche per valutare la fattibilità a lungo termine e le considerazioni etiche sulle aziende basate sull'IA.

Tutto lo spettro dell'IA: IA ristretta e IA generale

Sebbene l'innovazione e il potenziale dell'intelligenza artificiale siano evidenti, è utile approfondire le varie forme di tale tecnologia per apprezzarne appieno la portata e l'impatto, soprattutto per coloro che desiderano investire. 

Intelligenza artificiale ristretta: la specialista

L'intelligenza artificiale ristretta, o ANI, come suggerisce il nome, è specializzata nell'esecuzione di compiti specifici. Gli esempi includono i sistemi di IA progettati per giocare a scacchi, riconoscere il parlato o identificare oggetti nelle immagini. Questi sistemi sono altamente efficienti nello svolgimento dei compiti assegnati, spesso superando le capacità umane. Tuttavia, la loro competenza è limitata a un ambito strettamente definito.

Intelligenza artificiale ampia: l'esperta del settore

L'IA ampia rappresenta una forma di intelligenza artificiale più avanzata e versatile, in grado di gestire più attività all'interno di un dominio specifico. Questo tipo di intelligenza artificiale è particolarmente rilevante nei settori in cui la complessità e la variabilità sono elevate. Nel settore sanitario, ad esempio, l'IA ampia non solo può interpretare le immagini mediche, ma anche analizzare l'anamnesi dei pazienti, i risultati delle analisi di laboratorio e suggerire piani di trattamento.

Intelligenza artificiale generale: il futuro dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale generale, spesso definita Artificial General Intelligence (AGI) o Artificial Super-Intelligence (ASI) è il Sacro Graal della ricerca sull'intelligenza artificiale. Aspira a replicare il ragionamento e le capacità di risoluzione dei problemi di un essere umano in una vasta gamma di ambiti. A differenza dell'IA ristretta o ampia, l'intelligenza artificiale generale non è limitata a compiti o campi specifici. Comprendere questi diversi tipi di IA è solo il primo passo. Altrettanto importante è riconoscere il modo in cui l'intelligenza artificiale è integrata in prodotti e servizi, il che ci porta alla questione dell'AI washing e alla necessità di un utilizzo autentico di tale tecnologia.

Comprendere l'integrazione dell'intelligenza artificiale

L'integrazione dell'intelligenza artificiale in dispositivi e sistemi è stata rivoluzionata dall'avvento delle API fornite da importanti operatori come OpenAI, Google e Anthropic. Questo progresso tecnologico ha semplificato il processo di integrazione dell'IA in vari prodotti e servizi. Di conseguenza, abbiamo assistito all'emergere di un fenomeno nuovo: i cosiddetti "involucri" di IA, in cui le capacità dell'intelligenza artificiale sono integrate a livello superficiale, spesso senza funzionalità intrinseche e approfondite.

Questa facilità di integrazione, tuttavia, porta con sé un ammonimento. Come sottolinea Kjell Carlsson, Head of AI Strategy presso Domino Data Lab, la creazione di prodotti trasformativi basati sull'IA richiede un miglioramento significativo delle capacità di intelligenza artificiale interne. Senza questo miglioramento, le aziende potrebbero ottenere solo capacità GenAI limitate. Questa situazione porta spesso all'AI washing, in cui le funzionalità dell'intelligenza artificiale, disponibili da decenni, vengono mascherate da innovazioni all'avanguardia senza miglioramenti sostanziali nelle loro capacità.

AI washing: una mascherata di marketing

L'AI washing rappresenta una sfida significativa nel settore tecnologico. Si tratta di una pratica di marketing ingannevole in cui viene distorta la misura in cui l'intelligenza artificiale è utilizzata nei prodotti o nei servizi per ingannare gli acquirenti o chi si chiede se conviene investire in intelligenza artificiale. Spesso le aziende utilizzano il termine "intelligenza artificiale" in modo approssimativo per descrivere quelli che sono essenzialmente sistemi di automazione di base o basati su regole. Questi sistemi mancano di autentiche capacità di apprendimento e adattamento, che sono le caratteristiche distintive della vera IA.

Questa rappresentazione scorretta non solo è un disservizio per i consumatori, ma anche una sfida significativa per chi vuole investire in intelligenza artificiale, che si ritrova a dover distinguere tra la vera innovazione e il semplice uso della parola intelligenza artificiale a fini di marketing.

Sorprendenti distorsioni

La prevalenza dell'AI washing è allarmante, come dimostrano le numerose startup che hanno esagerato le loro capacità di IA per attirare finanziamenti e clienti. Un esempio eclatante è stato quello di una startup che affermava che la sua "intelligenza artificiale assistita dall'uomo" poteva consentire lo sviluppo di app per dispositivi mobili con il minimo sforzo e in brevissimo tempo. Questa affermazione ha portato a investimenti sostanziali, tra cui quasi 30 milioni di dollari da fondi di venture capital focalizzati sull'IA. Tuttavia, un'indagine del Wall Street Journal ha rivelato che la cosiddetta intelligenza artificiale era, in realtà, in gran parte affidata alla cara vecchia "intelligenza umana" dei software engineer.

Questo incidente non è un'anomalia. Secondo uno studio di MMC Ventures, che ha analizzato 2.830 startup europee, un sorprendente 40% delle aziende che si dichiarano startup di IA ha un utilizzo minimo dell'intelligenza artificiale stessa. Questa constatazione, insieme all'intensificarsi della vigilanza normativa, evidenzia la necessità cruciale per gli investitori di eseguire un'accurata due diligence tecnologica quando valutano le aziende incentrate sull'intelligenza artificiale.

Fari puntati sulle normative: SEC e FTC sull'AI washing

Gli organismi di regolamentazione come la Securities and Exchange Commission (SEC) e la Federal Trade Commission (FTC) sono diventati sempre più vigili sulle pratiche di AI washing. La loro preoccupazione deriva dal potenziale dell'AI washing di fuorviare gli investitori, i consumatori e il mercato in generale, portando a pratiche sleali e a una distorsione del panorama competitivo. La SEC, interessata principalmente alla protezione degli investitori e al mantenimento di mercati equi, ordinati ed efficienti, ha assunto una posizione chiara contro l'AI washing in particolare nel contesto delle informative delle società pubbliche. Il presidente della SEC Gary Gensler ha sottolineato l'importanza di rappresentazioni veritiere e accurate delle capacità di IA di un'azienda. Il suo confronto tra l'AI washing e il greenwashing è particolarmente efficace se si considera l'esperienza della SEC nella lotta al greenwashing, fornendo così un utile modello per il suo approccio all'AI washing.

L'avvocato della FTC Michael Atleson ha delineato la posizione dell'agenzia in un blog post, sottolineando l'importanza di un'etichettatura veritiera dei prodotti basati sull'intelligenza artificiale. La FTC si aspetta che le aziende evitino di esagerare nelle loro affermazioni sull'IA e garantiscano che qualsiasi affermazione sulle prestazioni sia scientificamente supportata e applicabile universalmente, non solo in condizioni specifiche.

Per chi desidera investire in intelligenza artificiale e in tecnologia, questo panorama normativo significa che la due diligence deve estendersi oltre gli aspetti finanziari e comprendere la veridicità delle dichiarazioni di un'azienda. Le aziende che sopravvalutano le proprie capacità o il proprio potenziale di intelligenza artificiale potrebbero essere esposte al controllo normativo e a sanzioni finanziarie capaci di incidere sulle loro valutazioni e sulla loro attrattività.

Due diligence sull'intelligenza artificiale: un fattore critico per gli investitori

Per i dealmaker, il rischio di valutazioni gonfiate a causa di capacità di intelligenza artificiale distorte è una preoccupazione da affrontare con urgenza. Al di là delle ripercussioni finanziarie, esiste il rischio di danni alla reputazione e di controllo normativo.

Per orientarsi in questo terreno complesso, è fondamentale che gli investitori coinvolgano degli esperti di due diligence tecnologica specializzati nella valutazione delle tecnologie di intelligenza artificiale. Questi esperti offrono una comprensione approfondita dell'intelligenza artificiale e delle sue applicazioni pratiche, aiutando gli investitori a distinguere le autentiche innovazioni dal semplice branding.

Aree chiave di interesse per gli esperti tecnologici

La due diligence tecnologica nell'intelligenza artificiale comprende diverse aree critiche:

Autenticità delle capacità dell'IA

Gli esperti tecnologici iniziano valutando se la tecnologia in questione possiede davvero capacità di intelligenza artificiale. Ciò implica capire se l'IA è semplicemente un'estensione dell'automazione di base o dei sistemi basati su regole, o se incorpora tecniche avanzate di apprendimento automatico.

Le domande critiche includono:

• Quale livello di machine learning viene utilizzato? (ad esempio, supervisionato, non supervisionato, apprendimento per rinforzo)
• Da che tipo di dati apprende l'intelligenza artificiale e come si adatta a nuovi dati o feedback?
• Il sistema di intelligenza artificiale può migliorare le proprie prestazioni nel tempo? Esistono prove scientifiche a sostegno delle dichiarazioni relative alle prestazioni?

Adattabilità e robustezza

Un altro aspetto vitale è la capacità del sistema di gestire dati imprevisti o fuori distribuzione. Gli esperti tecnologici valutano se l'intelligenza artificiale può adattarsi a nuove situazioni o se richiede una riqualificazione. Questa valutazione è necessaria per comprendere la redditività a lungo termine e l'adattabilità dell'IA alle mutevoli condizioni del mercato.

Valutazione del rischio

È essenziale una valutazione completa del rischio incentrata su ciò che potrebbe accadere se l'intelligenza artificiale non funzionasse come previsto. Ciò include l'esame accurato delle misure di salvaguardia in atto per prevenire decisioni distorte o discriminatorie e il potenziale impatto di tali rischi sulle operazioni e sulla reputazione dell'azienda.

Conclusione: un appello alla prudenza per chi vuole investire in intelligenza artificiale

Per gli investitori e gli operatori finanziari, il fascino dell'innovazione basata sull'intelligenza artificiale è innegabile. Tuttavia, in un'epoca in cui l'AI washing è prevalente, è fondamentale avere capacità di discernimento. Comprendere la reale portata dell'integrazione dell'IA e le sue applicazioni pratiche è fondamentale per prendere decisioni di investimento informate. Dando priorità alle pratiche responsabili e ad un'accurata due diligence tecnologica, gli investitori possono navigare con sicurezza nel complesso panorama di questa tecnologia.

Riferimenti:

https://aibusiness.com/ml/ces-2024-expect-lots-of-ai-washing-in-gadgets#close-modal (ultima visita: 25 gennaio 2024). 

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/17/why-companies-should-stop-ai-washing-their-products/ (ultima visita: 25 gennaio 2024). 

https://cybernews.com/tech/ai-washing-the-new-greenwashing/ (ultima visita: 25 gennaio 2024). 

https://www.wsj.com/articles/sec-head-warns-against-ai-washing-the-high-tech-version-of-greenwashing-6ff60da9 (ultima visita: 25 gennaio 2024). 

https://www.stateofai2019.com/chapter-7-europes-ai-startups/ (ultima visita: 25 gennaio 2024). 

https://www.legaldive.com/news/avoid-regulatory-risk-ai-washing-greenwashing-artificial-intelligence-FTC-SEC-scrutiny/704507/ (ultima visita: 25 gennaio 2024). 

https://www.wsj.com/articles/ai-startup-boom-raises-questions-of-exaggerated-tech-savvy-11565775004 (ultima visita: 25 gennaio 2024).