L’intelligenza artificiale multimodale è un campo emergente che combina diverse forme di dati e input per migliorare le capacità di comprensione e interazione dei sistemi di AI. Mentre l’AI tradizionale si concentra spesso su un solo tipo di dato – come testo, immagini o audio – i modelli multimodali sono progettati per integrare e interpretare simultaneamente più modalità. Questo approccio consente di creare applicazioni più versatili e intelligenti, capaci di comprendere meglio il contesto e di rispondere in modo più naturale agli input complessi. E sono proprio queste caratteristiche così avanzate che porteranno, entro il 2027, a una crescita delle soluzioni AI multimodali pari al 40%. A sostenerlo è una recente indagine di Gartner.
Il futuro dell’AI multimodale
Secondo Gartner, Inc., entro il 2027 il 40% delle soluzioni di intelligenza artificiale generativa (GenAI) sarà multimodale, rispetto all’1% del 2023. Questo passaggio dai modelli individuali a quelli multimodali offre un’interazione uomo-intelligenza artificiale migliorata e un’opportunità per differenziare le offerte basate su GenAI.
Nello specifico, tra le innovazioni AI che si diffonderanno maggiormente nei prossimi 10 anni, vi sono due tecnologie con il potenziale più elevato:
- i modelli GenAI specifici per dominio,
- gli agenti autonomi.
I primi sono ottimizzati per le esigenze di settori, funzioni aziendali o attività specifiche. Possono migliorare l’allineamento dei casi d’uso all’interno dell’azienda, offrendo al contempo maggiore accuratezza, sicurezza e privacy, nonché risposte meglio contestualizzate. Ciò riduce la necessità di un’ingegneria avanzata dei prompt rispetto ai modelli generici, e può ridurre i rischi di allucinazione tramite una formazione mirata.
“I modelli specifici per dominio possono raggiungere un time-to-value più rapido, prestazioni migliorate e una maggiore sicurezza per i progetti di intelligenza artificiale, fornendo un punto di partenza più avanzato per attività specifiche del settore”, ha affermato Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst presso Gartner. “Ciò incoraggerà un’adozione più ampia di GenAI perché le organizzazioni saranno in grado di applicarli a casi d’uso in cui i modelli generici non sono sufficientemente performanti”.
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Per quanto riguarda, invece, gli agenti autonomi, si tratta di sistemi combinati che raggiungono obiettivi definiti senza l’intervento umano. Nello specifico, utilizzano una varietà di tecniche di intelligenza artificiale per identificare modelli nel loro ambiente, prendere decisioni, invocare una sequenza di azioni e generare output. Questi agenti hanno il potenziale per imparare dal loro ambiente e migliorare nel tempo, consentendo loro di gestire anche le attività più complesse.
“Gli agenti autonomi rappresentano un cambiamento significativo nelle capacità dell’IA”, ha affermato Erick Brethenoux, Distinguished VP Analyst presso Gartner. “Le loro capacità operative e decisionali indipendenti consentono loro di migliorare le operazioni aziendali, potenziare le esperienze dei clienti e abilitare nuovi prodotti e servizi. Ciò probabilmente porterà a risparmi sui costi, garantendo un vantaggio competitivo. Pone inoltre un cambiamento della forza lavoro organizzativa dalla consegna alla supervisione”.
