I dati sono il fondamento della rivoluzione dell’intelligenza artificiale, ma l’AI sta anche rivoluzionando il mercato dei dati. Goldman Sachs delinea uno scenario in rapido mutamento. I developer stanno investendo miliardi per costruire l’infrastruttura che alimenta i vasti sistemi AI, determinando un’esplosione della domanda di dati. Per le imprese, questo significa una nuova possibilità di generare valore economico significativo.
Indice degli argomenti:
I tre pilastri dell’AI: energia, calcolo e dati
I sistemi di intelligenza artificiale si basano su tre componenti fondamentali:
- potenza (l’energia elettrica per i data center),
- capacità computazionale (i chip che eseguono calcoli a velocità elevate),
- dati (la materia prima per l’addestramento dei modelli).
Di questi elementi critici, è proprio il dato a essere il meno discusso, forse perché i data center e i semiconduttori sono oggetti fisici, visibili e tangibili.
Eppure, la ricerca e l’approvvigionamento dei dati sono diventati aspetti centrali dell’ecosistema AI in espansione. Secondo alcune stime, il mondo sta esaurendo i dati “organici”: i modelli stanno ormai raschiando il fondo dei dati disponibili pubblicamente – ovvero, copie dell’intero internet – per pre-addestrare modelli sempre più grandi.
Non solo addestramento: i dati mancanti nei test AI
Anche dopo il pre-addestramento, i modelli AI necessitano di ulteriori dati per essere testati su problemi specifici. Ma spesso manca il giusto tipo di dati. C’è carenza di dati di addestramento che mostrino gli esseri umani ‘mostrare il proprio lavoro’, ovvero i passaggi logici per risolvere problemi complessi. In questo contesto, aziende dotate di set di dati ordinati e altamente logici possono acquisire un nuovo ruolo chiave. Basti pensare a una casa editrice di manuali tecnici che usa i suoi archivi per addestrare sistemi AI in processi scientifici avanzati.
Dalle licenze ai marketplace: la monetizzazione dei dati
Negli ultimi mesi, diversi accordi di licensing mostrano come varie aziende stiano vendendo l’accesso ai propri dati a player dell’AI. C’è da attendersi che questa tendenza acceleri, man mano che le aziende diventeranno ancora più creative. Finora, questi accordi sono stati negoziati uno per uno, con clausole su misura, ma è plausibile l’emergere di veri e propri mercati – o marketplace – per i dati di addestramento.
I dati sintetici: la nuova frontiera dell’AI
Una delle soluzioni per ampliare la disponibilità di dati è l’uso di dati sintetici, creati in tutto o in parte da sistemi AI. Questa pratica è diventata cruciale nello sviluppo dei grandi modelli linguistici. Un esempio? Con il progresso della robotica, i sistemi AI possono creare mappe sempre più sofisticate del nostro ambiente fisico. Pensiamo alla guida autonoma: si possono costruire “gemelli digitali” di città come Los Angeles e far circolare milioni di veicoli virtuali come dati di addestramento.
L’accesso ai dati finora inaccessibili
L’intelligenza artificiale sta rendendo accessibili nuove tipologie di dati. Pensate ai dati raccolti su sistemi complessi come il meteo, la meccanica quantistica o le mutazioni virali. I robot, grazie alla loro capacità percettiva, possono accedere a intere categorie di dati impercettibili all’occhio umano. Collezioni di video, dati spaziali e sensoristici potrebbero improvvisamente acquisire un valore finora inespresso.
Esempi concreti: Tesla, Nvidia e il valore dei dati proprietari
Tesla utilizza i dati generati dalla sua flotta di veicoli autonomi per addestrare i propri modelli AI. Anche Nvidia ha recentemente ampliato il proprio ambiente di simulazione robotica, dove allena i robot in una rappresentazione digitale del mondo fisico. Tuttavia, uno dei giacimenti più preziosi resta inaccessibile: i dati generati dall’uomo che restano confinati dietro i firewall di aziende e governi.
Oggi i detentori di questi dati sono riluttanti a renderli accessibili senza conoscerne le implicazioni. Ma le giuste strutture e incentivi potrebbero favorire nuovi accordi.
AI e mercato dei dati: strategie aziendali e implicazioni normative
Ogni azienda dovrà elaborare la propria strategia. Alcune tratteranno i dati come asset strategici da monetizzare tramite licenze o abbonamenti. Altre dovranno aggiornare la propria infrastruttura dati per sfruttare al meglio le capacità future dell’AI. Il quadro normativo sarà cruciale: il modo in cui le diverse giurisdizioni decideranno di regolare l’AI e l’utilizzo dei dati avrà implicazioni profonde su come e dove evolveranno questi mercati.
Temi come la privacy, la sicurezza, la provenienza, la proprietà e l’autenticazione dei dati sono destinati a diventare aree di nuova regolamentazione.
Conclusioni: opportunità per chi sa giocare d’anticipo
Siamo in una fase di innovazione e trasformazione senza precedenti. Questo periodo di incredibile innovazione e sconvolgimento offre opportunità alle aziende che sapranno definire la giusta strategia sui dati. L’intelligenza artificiale non è solo una questione di calcolo e potenza, ma anche – e sempre di più – di dati intelligenti, organizzati e valorizzati.
