È in arrivo l’“intelligenza vivente”

ALCUNI GIORNI FA sedevo a un tavolo di fronte ai dirigenti di un’azienda globale di servizi sanitari e dal loro linguaggio del corpo ho capito che c’era qualcosa che non andava. Mi avevano invitato per una consulenza sulla loro strategia di IA, ma sembravano sulla difensiva. Il Chief Information Officer, una persona sveglia che aveva chiaramente fatto i compiti a casa sulle tecnologie emergenti, si è lanciato in una spiegazione dettagliata del loro nuovo modello di linguaggio di grandi dimensioni. Impressionante, senza dubbio. Questo modello automatizza il loro processo di inserimento dei dati, estremamente complesso – si pensi a montagne di moduli sui pazienti scritti a mano insieme a un mix caotico di file digitali – e consolida tutto in un unico record coerente. Avevano impiegato più di un anno per svilupparlo e testarlo, ed erano comprensibilmente orgogliosi del risultato ottenuto; ma mentre parlava del lancio, mi è parso evidente che erano già in ritardo.

“Avete costruito una base incredibile”, ho detto, “ma questa è solo la linea di partenza”. L’atmosfera nella stanza è cambiata subito. Non era la reazione che si aspettavano. Si trattava di un’azienda che aveva investito molto nell’IA, costruito un sistema sofisticato e realizzato un progetto pilota di successo. Come molti altri gruppi dirigenti che hanno trascorso l’ultimo anno a costruire e implementare strumenti di IA, pensavano di aver finito, ma in realtà la loro trasformazione era solo iniziata. L’intelligenza artificiale è solo uno degli aspetti di un vasto cambiamento tecnologico in corso e le aziende che non riconoscono l’importanza di altre tecnologie convergenti rischiano di rimanere indietro.

L’era dell’intelligenza vivente

Durante l’incontro con il team di vertice dell’azienda, ho potuto vedere, come molti leader, che la recente iper-focalizzazione sull’IA, sebbene tardiva, è la mossa giusta. Tuttavia, gli LLM sono solo un punto di partenza. I nuovi sviluppi si susseguono a rotta di collo, e le aziende devono sviluppare nuove forze per realizzare una trasformazione continua. L’intelligenza artificiale, infatti, è solo una delle tre tecnologie rivoluzionarie che stanno cambiando il panorama aziendale. Le altre due – sensori avanzati e biotecnologie – sono meno visibili, ma non per questo meno importanti, e stanno avanzando silenziosamente. Presto, la convergenza di queste tre tecnologie sarà alla base di una nuova realtà che condizionerà le decisioni future di ogni leader in ogni settore.

Io chiamo questa nuova realtà “intelligenza vivente”: sistemi in grado di percepire, imparare, adattarsi ed evolversi, resi possibili dall’intelligenza artificiale, dai sensori avanzati e dalla biotecnologia. L’intelligenza vivente guiderà un ciclo esponenziale di innovazione, sconvolgendo i settori e creando mercati completamente nuovi. I leader che si concentrano esclusivamente sull’intelligenza artificiale senza comprenderne le intersezioni con queste altre due tecnologie rischiano di perdersi un’ondata di disruption che si sta già formando.

Il motore di tutto ha bisogno dei vostri dati

Se l’IA è il motore di tutto, questo motore ha bisogno di dati. Molto probabilmente, molti di questi dati proverranno da sensori avanzati e da una rete di dispositivi interconnessi che comunicano e si scambiano dati per facilitare e alimentare i progressi dell’IA. Questo è il motivo per cui i sensori sono la prossima tecnologia di uso generale, un fatto che attualmente sfugge a molti leader.

La maggior parte delle persone non si rende conto che i sensori sono già ovunque e vengono utilizzati in diversi settori. È una svista comprensibile: spesso usiamo la tecnologia senza pensarci. Ma quando si inizia a cercarli, sono ovunque. Ad esempio, un iPhone è dotato di una dozzina di sensori, da quelli di prossimità per rilevare gli oggetti vicini, a quelli di identificazione facciale per autenticare l’utente. Tutti questi sensori estraggono e raffinano i vostri dati, per tutto il giorno. Xylem, un’azienda che si occupa di tecnologie idriche, ha sviluppato un nuovo tipo di contatore dell’acqua che sfrutta sensori avanzati e intelligenza artificiale per gestire le sfide della distribuzione dell’acqua in ambienti densamente popolati. I contatori misurano continuamente il flusso dell’acqua e forniscono dati granulari sui modelli di consumo; possono anche identificare anomalie nei flussi, come cali di pressione o modelli di utilizzo irregolari, che di solito sono il risultato di qualche perdita. Nel frattempo, una nuova classe di sensori biologici può essere indossata e ingerita. Il loro scopo: inviare e ricevere dati in tempo reale per diagnosticare e monitorare le malattie, individuare gli agenti patogeni e consentire un recupero più rapido. Uno di questi biosensori comprende una sottoclasse di minuscole macchine, chiamate nanobot, che possono monitorare la salute del paziente in tempo reale dopo essere state iniettate nel flusso sanguigno. Agendo come sistemi di sorveglianza interna, i nanobot possono rilevare i cambiamenti negli stimoli e nelle condizioni ambientali, consentendo un monitoraggio continuo della salute e una diagnosi precoce di potenziali problemi di salute.

Man mano che un numero maggiore di sensori ci circonda, essi non solo acquisiranno e trasmetteranno più dati, ma anche più tipi di essi. Mentre le organizzazioni sono impegnate nella creazione e nell’utilizzo di LLM, presto dovranno costruire LAM, modelli di azione di grandi dimensioni (large action models). Se gli LLM prevedono cosa dire dopo, i LAM prevedono cosa fare dopo, suddividendo compiti complessi in parti più piccole. A differenza degli LLM, che generano principalmente contenuti, i LAM sono ottimizzati per l’esecuzione di attività consentendo loro di prendere decisioni in tempo reale sulla base di comandi specifici, e saranno enormemente utili nelle organizzazioni di ogni dimensione e portata.

I primi esempi di LAM sono Claude di Anthropic e ACT-1 di Adept.ai. Entrambi sono progettati per interagire direttamente con i codici e gli strumenti digitali ed eseguire azioni all’interno di applicazioni software come un browser web. I LAM sono come gli LLM, ma con più dati e requisiti multimodali. Utilizzeranno i dati comportamentali che generiamo quando usiamo i nostri telefoni o guidiamo i nostri veicoli, insieme a una costellazione di sensori ovunque, intorno a noi, raccogliendo più flussi di dati contemporaneamente da dispositivi indossabili, dispositivi di realtà estesa, Internet delle cose, casa intelligente, auto intelligenti, uffici intelligenti e appartamenti intelligenti. Man mano che i LAM diventano sempre più integrati nei nostri ambienti funzioneranno senza soluzione di continuità, spesso senza il coinvolgimento diretto degli utenti.

Quello che molte organizzazioni non riescono a immaginare è come i LAM si evolveranno in modelli personali di azione di grandi dimensioni, o PLAM, e finiranno per interagire con sistemi diversi, imparare da grandi insiemi di dati e adattarsi alle mutevoli esigenze aziendali. I PLAM avranno la capacità di migliorare le nostre esperienze digitali, virtuali e fisiche semplificando il processo decisionale, gestendo le attività, negoziando accordi e anticipando le nostre esigenze sulla base dei dati comportamentali. Non avranno bisogno di input consapevoli. Questi agenti autonomi saranno in grado di personalizzare le raccomandazioni, ottimizzare gli acquisti e comunicare con altri agenti fidati, consentendo transazioni senza soluzione di continuità – il tutto mantenendo la privacy e le preferenze dell’utente, dato che le PLAM, per definizione, hanno accesso a tutti i dati dell’utente sui dispositivi personali.

Nel prossimo futuro, aziende come Apple o Google saranno motivate a incorporare un numero ancora maggiore di sensori intelligenti nei dispositivi per raccogliere e analizzare continuamente i dati personali, come le metriche sulla salute, i dati sulla posizione e le informazioni sulle abitudini quotidiane. Tutti questi dati saranno utilizzati per creare profili altamente individualizzati che si collegano a modelli di linguaggio e di azione personali, personalizzati in base alle esigenze e alle preferenze di ciascun utente. Mentre le persone avranno i PLAM, le aziende avranno uno o più modelli di azione aziendale (CLAM) e i Governi digitali avranno modelli di azione governativa (GLAM).

L’intelligenza artificiale incontra l’intelligenza organoide

La terza tecnologia di scopo generale dell’intelligenza vivente è la bioingegneria, che prevede l’uso di tecniche ingegneristiche per costruire sistemi e prodotti biologici, come i microbi progettisti, che possono essere ingegnerizzati per svolgere compiti specifici. Al momento è la più facile da ignorare, ma a lungo termine potrebbe rivelarsi la tecnologia di uso generale più importante. Insieme all’intelligenza artificiale, la bioingegneria può creare la “biologia generativa” (GenBio), che utilizza i dati, il calcolo e l’intelligenza artificiale per prevedere o creare nuove conoscenze biologiche – generando nuovi componenti biologici come proteine, geni o addirittura interi organismi, simulando e prevedendo il comportamento e l’interazione degli elementi biologici.

Possiamo già vedere il potenziale di questa tecnologia. Aziende come Ginkgo Bioworks stanno utilizzando GenBio per progettare e creare enzimi personalizzati che possono essere applicati nei processi industriali. Ad esempio, gli algoritmi generativi aiutano a progettare enzimi che rompono molecole complesse, come la plastica o altri inquinanti. Google DeepMind ha creato AlphaProteo, che progetta proteine completamente nuove con nuove proprietà specifiche che potrebbero trovare applicazione nei biomateriali e nello sviluppo di farmaci. Un altro progetto di DeepMind, uno strumento chiamato GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) ha già previsto la stabilità di milioni di nuovi materiali inorganici. Immaginate un edificio fatto di materiali in grado di autoregolare autonomamente temperatura, luce e ventilazione, senza l’intervento di un computer (o di un essere umano).

Più in là, l’intelligenza vivente potrebbe portare a macchine viventi. L‘intelligenza organoide (IO) ha fatto il suo debutto come nuovo campo scientifico nel 2024. L’IO utilizza tessuti coltivati in laboratorio, come cellule cerebrali e staminali, per creare computer biologici che imitano la struttura e la funzione del cervello umano. Un organoide è più o meno una minuscola replica di tessuto che funziona come un organo del corpo. Nel 2021, i ricercatori dei Cortical Labs di Melbourne, in Australia, hanno realizzato un cervello organoide in miniatura che funziona come un computer. Lo hanno chiamato DishBrain, lo hanno collegato a degli elettrodi e gli hanno insegnato a giocare al videogioco degli anni ‘80 Pong. DishBrain è composto da circa 1 milione di cellule cerebrali umane e di topo coltivate su un array microelettrico in grado di ricevere segnali elettrici. I segnali dicono ai neuroni dove si trova la pallina di Pong e le cellule rispondono. Più il sistema gioca, più migliora. Cortical Labs sta ora sviluppando un nuovo tipo di software, un sistema operativo di intelligenza biologica, che consentirebbe a chiunque abbia competenze di base in materia di codifica di programmare il proprio DishBrain.

Come posizionare la propria organizzazione per avere successo

Anche se l’intelligenza vivente può sembrare un’idea futuristica, gli amministratori delegati e i dirigenti aziendali lungimiranti non possono permettersi di aspettare. Stiamo già vedendo i segni di convergenza delle tecnologie di intelligenza vivente in diversi settori all’avanguardia. L’adozione precoce è più intensa in settori come la farmaceutica, i prodotti medici, l’assistenza sanitaria, lo spazio, l’edilizia e l’ingegneria, i beni di consumo confezionati e l’agricoltura. Ma le applicazioni arriveranno presto anche in altri settori, creando nuovi spazi di opportunità in settori come i servizi finanziari. Man mano che altri settori saliranno a bordo, l’innovazione si diffonderà in modo molto più ampio, alimentando ulteriori effetti volano.

Assisteremo a un avanzamento composto man mano che ogni tecnologia migliorerà. Ecco cinque raccomandazioni su come agire con attenzione e urgenza:

1. Concepire la living intelligence per l’intera organizzazione. Gli alti dirigenti devono familiarizzare con l’intelligenza vivente, ovvero con l’intersezione tra IA, dati avanzati dei sensori e bioingegneria.
2. Sviluppare scenari pragmatici per gestire la disruption e la generazione di nuovo valore. I leader devono sviluppare scenari a breve e lungo termine per utilizzare e scalare tecnologie, processi e prodotti di intelligenza vivente. Le aziende devono realizzare delle previsioni strategiche per capire come l’ecosistema dell’intelligenza vivente in evoluzione potrebbe avere un impatto sui loro prodotti e processi esistenti.
3. Identificare due o tre casi d’uso ad alto impatto – e iniziare. I leader devono individuare i casi d’uso specifici in cui la living intelligence può avere l’impatto più significativo. Scegliendo i progetti pilota che presentano il maggior potenziale di scalabilità, i leader possono accelerare l’adozione della living intelligence e iniziare a integrare queste tecnologie nei flussi di lavoro quotidiani.
4. Impegnarsi a sviluppare i ruoli, le competenze e le capacità necessarie. La living intelligence richiede un cambiamento di mentalità in tutta l’organizzazione. Date priorità alle iniziative di formazione e sperimentazione per preparare i dipendenti a lavorare efficacemente con queste tecnologie e sviluppate nuove modalità di lavoro per la forza lavoro del futuro.
5. Monitorare i cambiamenti normativi e prepararsi alle eventuali incertezze politiche. L’intelligenza vivente è destinata a innescare innovazioni e richiederà alle aziende un’agilità senza precedenti, soprattutto alla luce dell’attuale approccio normativo frammentato. I leader devono dare alle loro organizzazioni la possibilità di sperimentare nuovi prodotti e processi e assicurarsi di plasmare il proprio futuro, anziché essere costretti ad adattarsi alle innovazioni esterne o a reagire ai cambiamenti normativi.

Forse la raccomandazione più preziosa che posso offrire è quella di chiedersi semplicemente: “E se?”. Durante il mio successivo incontro con l’azienda sanitaria, ho chiesto al team dei dirigenti di considerare gli scenari di trasformazione della loro attività nel prossimo decennio, con la maturazione dell’intelligenza vivente. Cosa succederebbe se esistesse un pacchetto di abbonamento di “assicurazione sanitaria” che includesse sensori indossabili, diagnostica basata sull’intelligenza artificiale e consegna di farmaci personalizzati? E se i fornitori tradizionali venissero completamente scavalcati e le start-up utilizzassero l’intelligenza artificiale e i dati dei sensori per offrire soluzioni sanitarie personalizzate direttamente ai consumatori? E se il bagno di oggi fosse il laboratorio diagnostico di domani? E se i dati in tempo reale portassero a una rendicontazione in tempo reale degli esiti dei pazienti? Si passerebbe a una tariffazione basata sui risultati? Ovvero, i fornitori verrebbero pagati in base all’efficacia dei loro trattamenti? Tutti questi aspetti rappresentano un cambiamento significativo nella generazione di valore.

HO CONSIGLIATO AL VERTICE aziendale di resistere alla tentazione di concentrarsi solo sull’IA come esiste oggi e di considerare una visione più olistica del cambiamento già in atto, preparando l’organizzazione all’era dell’intelligenza vivente.

Amy Webb è una futurista quantitativa, CEO del Future Today Institute e docente di Previsioni strategiche presso la Stern School of Business della New York University. È autrice di The Signals Are Talking: Why Today’s Fringe Is Tomorrow’s Mainstream, The Big Nine: How the Tech Titans and Their Thinking Machines Could Warp Humanity e The Genesis Machine: Our Quest to Rewrite Life in the Age of Synthetic Biology.