LAS VEGAS – La rapida crescita delle capacità degli agenti AI ha reso chiaro a tutto il mondo che l’intelligenza artificiale rappresenta un’occasione senza precedenti per le imprese. Michael Dell, dal palco dell’evento Dell Technologies World a Las Vegas, ci ha spiegato che non siamo più di fronte all’ennesimo software da usare in azienda, ma a un vero e proprio modello operativo che permette di abbattere le barriere tra l’immaginazione e l’esecuzione pratica. Secondo Dell, il modo migliore per spiegare cosa sta succedendo è guardare a come Eli Lilly, azienda farmaceutica con 140 anni di storia, si sta evolvendo. Pur non essendo un’azienda tech, Eli Lilly ha sempre usato grandi quantità di tecnologia, nella ricerca ma non solo. Anzi, l’uso più consistente è stato fatto nel settore produttivo, dove innovazione tecnica e metodo scientifico sono stati applicati per far crescere a dismisura la disponibilità di medicinali vitali, come accadde nel 1923 con l’insulina o durante la Seconda Guerra Mondiale con la penicillina. Oggi, quella stessa spinta verso la scalabilità ha portato l’azienda ad adottare il più grande supercomputer del settore farmaceutico, attivato lo scorso febbraio e dotato di migliaia di GPU, per potenziare ogni fase della propria operatività fino a toccare vette quasi fantascientifiche nel processo produttivo dove ogni singolo pezzo di medicinale viene sottoposto a 70 fotografie diverse scattate a pochi millisecondi le una dalle altre per identificare anche quei minimi difetti che sfuggirebbero a un esercito di addetti umani.
Diogo Rau, Chief Information and Digital Officer di Eli Lilly, passa poi a spiegare come l’utilizzo dei gemelli digitali abbia permesso anche l’ottimizzazione di processi che gli esperti consideravano già perfetti, dimostrando ancora una volta come l’IA riesca ad aggiungere competenze “sovraumane” impensabili fino a pochi anni fa. Nella parte di ricerca scientifica, inoltre, l’azienda è andata oltre la modellazione della forma delle proteine, un tempo considerata la frontiera della scienza, per passare alla simulazione dinamica di come queste interagiscono e si scontrano nello spazio e nel tempo. Una innovazione per cui si stava aspettando il quantum computing, ma che l’IA è riuscita a sviluppare per sviluppare trattamenti ultra-selettivi capaci di colpire esclusivamente specifiche classi di cellule tumorali e segnando un punto di svolta che potrebbe portare all’eliminazione delle malattie così come le conosciamo oggi.
Ma chi vuole usare l’IA deve fare bene i conti. Secondo Michael Dell, ci troviamo in un momento esistenziale per il mercato globale, dove le aziende capaci di ridisegnare il proprio lavoro attorno all’intelligenza artificiale otterranno vantaggi competitivi a una velocità mai vista nella storia. I dati indicano un chiaro orientamento verso l’IA ibrida, con il 67% dei carichi di lavoro che già oggi girano direttamente “a casa” delle aziende, tra data center locali, dispositivi edge e infrastrutture on-premise. Un allontanamento dal cloud pubblico che sta avvenendo per garantire il controllo totale su dati e proprietà intellettuale, ma soprattutto sui costi che tendono a esser difficili da controllare. Il cuore dell’innovazione, infatti, è rappresentato dalla “Agentic AI”, ovvero dallo sviluppo di agenti autonomi dotati di memoria e capacità di ragionamento che operano come veri e propri lavoratori digitali, promettendo incrementi di produttività tra le 20 e le 30 volte rispetto al passato. Il loro modo di agire, però, li rende un’arma a doppio taglio.
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ome ha sottolineato Jensen Huang di NVIDIA, salito anche lui sul palco in chiusura, gli agenti intelligenti richiedono una quantità di calcolo immensamente superiore perché non si limitano a rispondere a un comando, ma lavorano autonomamente per giorni utilizzando strumenti e verificando i risultati fino al completamento del compito. Questo può far schizzare i costi alle stelle e, chiarire meglio, Huang ha introdotto il concetto di “intelligenza senza contatore”, promuovendo un’architettura in cui le aziende possiedono la propria capacità di calcolo locale per eliminare l’ansia legata al consumo di token e ai costi imprevedibili del cloud. A seconda dei casi e delle necessità, le aziende potranno decidere se dotarsi della infrastruttura per allenare i modelli sui propri dati o se allenarli all’esterno e poi possedere solo la parte computazionale che serve a far girare gli agenti all’interno delle loro mura, proteggendo il segreto industriale e permettendo a ogni singolo ingegnere di orchestrare flotte di agenti per moltiplicare la propria capacità creativa e operativa. Michael Dell ha chiarito che la parte tecnologica dell’innovazione è pronta: sta alle aziende, adesso, trovare l’equilibrio necessario per metterla a frutto.
