I prodotti di aziende affermate e nuovi concorrenti hardware stanno integrando l’intelligenza artificiale generativa nei sistemi operativi.

Con l’adozione dei nuovi metodi di acquisto online, l’ecosistema della pubblicità digitale potrebbe subire cambiamenti significativi nella spesa pubblicitaria per ricerca, display e marketplace.

Oggi, gesto e voce sono le interfacce utente naturali. Sebbene molti credano che l’intelligenza artificiale generativa favorirà le aziende tecnologiche dominanti, i cambiamenti delle quote di mercato suggeriscono che le piattaforme hardware consumer di successo adotteranno strategie diverse.

La storia dell’informatica è segnata dal miglioramento della produttività per individui e imprese.

La transizione dalle interfacce a riga di comando (CLI) negli anni ’70 alle interfacce grafiche (GUI) negli anni ’80 ha semplificato l’uso con icone e finestre visive.

Questo cambiamento ha accelerato l’adozione dei personal computer (PC) negli anni ’90, dando vita al World Wide Web e alle applicazioni Internet.

All’inizio del nuovo secolo, i telefoni touchscreen e i sistemi operativi mobili hanno portato la potenza informatica nelle nostre mani.

Ora, l’intelligenza artificiale generativa (AI) sta accelerando l’adozione di applicazioni digitali, segnando un altro importante cambiamento nell’interazione uomo-computer.

Aziende affermate e nuovi concorrenti stanno incorporando l’AI nei sistemi operativi. È probabile che tutti gli smartphone vengano riprogettati incentrati sull’AI, e futuri dispositivi indossabili con AI potrebbero diventare comuni quanto gli smartphone.

Mentre negli Stati Uniti il telefono ha impiegato quasi 70 anni per raggiungere il 50% di saturazione, il personal computer ne ha impiegati meno di 26, il cellulare 16 e lo smartphone solo 6.

Questa rapida evoluzione tecnologica è al centro della serie fantascientifica “I tre corpi” di Netflix, una delle più attese dell’anno e ispirata all’omonimo romanzo dello scrittore cinese Liu Cixin.

Quanto tempo ci vorrà perché l’intelligenza artificiale permei completamente la nostra vita?

Riteniamo che gli agenti IA siano programmi sviluppati per interpretare il linguaggio naturale, svolgere compiti online e adattarsi alle esigenze dell’utente.

Come i moderni sistemi operativi hanno semplificato l’interazione con l’hardware, gli agenti IA potrebbero semplificare le interazioni con i sistemi operativi.

Con l’accesso alle interazioni digitali, gli agenti IA potrebbero rivoluzionare l’acquisto di beni e servizi, automatizzando la scoperta, la ricerca personalizzata e riducendo l’interazione diretta tra consumatori e applicazioni.

Ad esempio, i consumatori potrebbero affidarsi agli assistenti per pianificare vacanze, selezionare polizze assicurative o gestire assistenza sanitaria. Cox Automotive ha rilevato che nel 2022 i consumatori hanno speso il 18% in più di tempo per la ricerca di veicoli.

Gli agenti IA potrebbero far risparmiare tempo confrontando istantaneamente caratteristiche e prezzi.

Sebbene il riconoscimento del marchio sia importante, potrebbe spostarsi verso agenti IA affidabili, che potrebbero includere preferenze di marca basate su disponibilità, prezzi e tempi di consegna.

Se i consumatori si fidassero delle raccomandazioni degli agenti IA, potrebbero diventare indifferenti ai marchi.

Se i costi degli agenti IA diminuiranno, democratizzando l’accesso agli assistenti personali, il processo decisionale dei consumatori potrebbe trasformarsi, facilitando $9 trilioni di consumi globali entro la fine del decennio.

La nostra previsione comprende assistenti AI per piattaforme Shopify e agenti AI personali. Entro il 2030, l’intelligenza artificiale avrà un impatto sul 25% delle vendite online mondiali.

I partecipanti al commercio digitale dovranno competere per i volumi facilitati dall’IA, incorporando assistenti AI sulle loro piattaforme.

A breve termine, i motori di ricerca potrebbero vietare il traffico generato dall’IA da specifici sistemi operativi, mentre i mercati potrebbero vietare il traffico da specifici motori di ricerca.

A lungo termine, gli agenti IA a livello di sistema operativo potrebbero massimizzare l’utilità del consumatore, incoraggiando i mercati a offrire il proprio inventario.

Questo potrebbe somigliare all’adozione di metodi di pagamento digitali negli ultimi dieci anni, con i commercianti che danno priorità alle preferenze dei consumatori.

Poiché i consumatori acquistano online in modi nuovi, l’ecosistema della pubblicità digitale potrebbe subire interruzioni sostanziali.

Attualmente, lo shopping online prevede scoperta e ricerca attraverso query e risultati di ricerca, creando opportunità per le impressioni degli annunci.

Con l’intervento degli assistenti IA, tali opportunità pubblicitarie potrebbero diminuire significativamente.

Se i consumatori si affidassero agli agenti IA anziché alla ricerca manuale, motori di ricerca, mercati e siti web indipendenti perderebbero traffico e impressioni pubblicitarie.

La pubblicità degli agenti AI dovrà apparire naturale, discreta e contestuale, bilanciando privacy e comodità.

Gli agenti AI consentiranno due forme di pubblicità: annunci basati sul recupero e annunci con generazione di intenti attivi. Gli annunci basati sul recupero offriranno pubblicità mirata insieme alla cura organica in risposta a una query.

Con la generazione attiva di intenti, gli agenti IA personalizzeranno i consigli in base alle informazioni che i consumatori sono disposti a condividere.

La concorrenza da parte dell’hardware consumer basato sull’IA potrebbe espandere le opportunità adtech, spostando la spesa pubblicitaria verso aggregatori che si rivolgono a hardware eterogenei.

Con l’aumento della domanda di dispositivi indossabili basati sull’IA, le piattaforme adtech di terze parti potrebbero beneficiare dell’aggregazione dell’offerta pubblicitaria dagli agenti.

I motori di ricerca, i mercati e i commercianti indipendenti probabilmente competeranno per lo spazio all’interno dell’output curato dagli agenti IA a livello di sistema operativo.

Se la spesa pubblicitaria facilitata dall’IA raggiungesse i 9 trilioni di dollari globalmente nel 2030, gli agenti AI potrebbero generare oltre 800 miliardi di dollari in entrate di intermediazione, rispetto all’attuale zero.

Il tasso di prelievo sugli acquisti potrebbe essere del 2,5% delle entrate, ovvero 220 miliardi di dollari; la concorrenza per la generazione di lead basata su AI potrebbe diventare mercificata come nel caso dell’elaborazione dei pagamenti tradizionale.

La nostra analisi indica che la pubblicità basata su agenti costituirà il 75% (600 miliardi di dollari) degli 800 miliardi di dollari di ricavi da intermediazione.

Questo con un tasso di acquisizione del 7% sulla spesa pubblicitaria lorda, che si pone tra il 6% della spesa per pubblicità display e ricerca negli Stati Uniti e l’8% delle entrate pubblicitarie di Amazon rispetto al GMV negli USA.

Proprio come le interfacce a riga di comando degli anni ’70 hanno ceduto il passo alle interfacce grafiche degli anni ’80, aprendo la strada alle moderne interfacce web, l’interazione uomo-computer si è evoluta da schede perforate a comandi da tastiera.

Smartphone e tablet hanno introdotto il tocco e le interfacce mobili, semplificando ulteriormente l’interazione.

Oggi, i gesti e la voce sono le interfacce utente naturali (NUI). Le prime NUI, come Siri e Alexa, avevano funzionalità limitate, ma l’intelligenza artificiale generativa potrebbe trasformare le interazioni complesse in conversazioni simili agli scambi umani.

Le interfacce vocali NUI cattureranno le sfumature del parlato, del tono e delle emozioni, migliorando la personalizzazione.

Grazie ai dati in tempo reale dai dispositivi indossabili basati su IA, la personalizzazione potrebbe trasformare l’hardware di consumo in assistenti proattivi.

Tuttavia, le voci e i dispositivi indossabili non sostituiranno necessariamente le GUI desktop e mobili. Come gli smartphone hanno rivoluzionato il personal computing senza rendere i PC obsoleti, i dispositivi indossabili AI e le interfacce vocali completeranno piuttosto che sostituire gli smartphone.

Storicamente, i cambiamenti nelle piattaforme informatiche hanno portato a diversificazione e specializzazione anziché a sostituzione.

I mainframe continuano a elaborare dati per settori che richiedono alta sicurezza, mentre i desktop sono preferiti per l’editing video, lo sviluppo software e altre applicazioni. La nostra ricerca suggerisce che gli smartphone e altri hardware basati su schermo coesisteranno con il nuovo hardware AI.

In primo luogo, i consumatori attenti alla privacy useranno gli schermi portatili per il testo nelle situazioni sociali. In secondo luogo, l’intrattenimento digitale audiovisivo richiederà schermi.

Gli smartphone potrebbero diventare il centro degli ecosistemi hardware personali, integrando dispositivi fissi come desktop e laptop, schermi ausiliari come tablet, visori AR/VR e dispositivi indossabili abilitati all’IA per creare esperienze fluide e interconnesse.

Dal 1970 al 2023, i cambiamenti nella quota di mercato in risposta al debutto dei PC e dei sistemi operativi mobili offrono lezioni preziose. Sebbene i primi personal computer siano apparsi all’inizio degli anni ’70, gli sforzi significativi di commercializzazione non sono iniziati fino a quando IBM non è entrata sul mercato intorno al 1980.

Ciò ha spianato la strada a Microsoft, che, fondata nel 1975, ha lanciato il suo sistema operativo Windows solo nel 1985, dieci anni dopo la sua fondazione e 14 anni dopo il primo lancio commerciale dei PC.

Allo stesso modo, Palm OS e Windows CE di Microsoft furono entrambi lanciati nel 1996, ma il mercato della telefonia mobile non iniziò a espandersi finché il duopolio Apple e Google non entrò in competizione, 11-12 anni dopo.

Nel 2023, Google ha dominato la guerra dei sistemi operativi con una quota di mercato del 43% se combinata tra PC e dispositivi mobili, superando la quota di Microsoft del 30% e quella di Apple del 26%. Detto questo, la quota di Apple nei profitti dell’ecosistema è stata del 53%.

Approfondimento :

Così come i moderni sistemi operativi hanno semplificato l’interazione con l’hardware, gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero astrarre le complessità dei sistemi operativi tradizionali.

Tula Masterman e Mason Sawtell di Neudesic (una compagnia di IBM), insieme a Sandi Besen di IBM e Alex Chao di Microsoft. Sia le architetture a singolo agente che quelle multi-agente sono efficaci nel risolvere compiti impegnativi, facendo uso di processi di ragionamento e di interazione con strumenti esterni.

Esempi : ReAct , RAISE, Reflexion, AUTOGPT + P. (AutoGPT + P (Planning), LATS (Language Agent Tree Search)

La query richiede un’analisi delle limitazioni e delle sfide future per lo sviluppo di agenti AI guidati dall’intelligenza artificiale. Inoltre, si chiede di considerare come gli imprenditori e i dirigenti aziendali possono integrare queste tecnologie per migliorare l’efficienza operativa e la competitività.

Limitazioni e Sfide Future

Gli agenti AI guidati dall’intelligenza artificiale presentano diverse limitazioni e sfide che devono essere affrontate per permettere lo sviluppo di agenti affidabili. Queste includono:

  1. Benchmark Completi: Gli agenti AI devono essere valutati utilizzando benchmark completi per misurare la loro efficacia e prevedere come si comporteranno in situazioni diverse.
  2. Applicabilità nel Mondo Reale: Gli agenti AI devono essere in grado di funzionare efficacemente nel mondo reale, adattandosi alle diverse situazioni e ambienti.
  3. Mitigazione dei Bias Nocivi: I modelli di linguaggio AI devono essere progettati per mitigare i bias nocivi e garantire un’output più equo e imparziale.

Integrazione delle Tecnologie AI negli Strategie d’Impresa

Per gli imprenditori e i dirigenti aziendali, l’integrazione delle tecnologie AI nelle strategie d’impresa può essere un modo per potenziare l’efficienza operativa e aumentare la competitività. L’efficacia di un’architettura di agenti AI dipende dalla natura del compito da svolgere e richiede un’analisi attenta per scegliere la soluzione più adatta al contesto aziendale specifico.

Conclusioni

In sintesi, lo sviluppo di agenti AI guidati dall’intelligenza artificiale richiede l’analisi e la risoluzione di diverse limitazioni e sfide. Gli imprenditori e i dirigenti aziendali possono integrare queste tecnologie per migliorare l’efficienza operativa e la competitività, ma è necessario scegliere la soluzione più adatta al contesto aziendale specifico.

“Embodied LLM Agents Learn to Cooperate in Organized Teams“, Xudong Guo, Kaixuan Huang, Jiale Liu

Questa analisi si basa su dati provenienti da fonti esterne come Ball 2023, Eylenburg 2024 e StatCounter 2024 di marzo 2024, . Altri riferimenti includono Dediu 2017 e Sidoti et al. marzo 2024. Le previsioni sono intrinsecamente limitate e non devono essere considerate affidabili. Questa analisi è fornita solo a scopo informativo e non costituisce un consiglio di investimento.