L'IA nel 2025 tra auto-ottimizzazione, cooperazione ed efficienza

Il 2025 segna l'inizio di una profonda trasformazione del software aziendale. Andrà oltre la precedente democratizzazione dello sviluppo e dell'ingegnerizzazione del software grazie all'AI generativa e cambierà i flussi di lavoro del software finora stabili. Ecco come Induprakas Keri, Senior Vice President e General Manager Hybrid Multicloud di Nutanix, vede il prossimo futuro. "Quest'anno arriverà sul mercato un nuovo tipo di software che impara dalla sua applicazione e migliora l'esperienza utente e la produttività dei team di sviluppo in modo indipendente, cioè senza programmazione attiva", afferma l'esperto.

Cooperazione con l'aiuto di agenti AI

Oltre all'auto-ottimizzazione, il tema della cooperazione diventerà sempre più importante. Ciò comporta la collaborazione di agenti AI in grado di condurre trattative. "Affinché le aziende possano trarne vantaggio, hanno bisogno di dipendenti con le competenze, i processi e le tecnologie appropriate", spiega Debo Dutta, Chief AI Officer (CAIO) di Nutanix. Nuovi modelli di ragionamento, compresi quelli open-source, fornirebbero ai modelli di IA ulteriori capacità. Dutta ipotizza che l'inferenza dell'IA continuerà ad acquisire importanza a causa della crescente diffusione di modelli di ragionamento e agenti.

A suo avviso, emergeranno nuove tecnologie e architetture per supportare le nuove generazioni di modelli e sistemi multi-agente. Ad esempio, si diffonderà l'in-memory computing per superare il muro della memoria. Inoltre, interi controller di memoria verranno eseguiti su schede di rete intelligenti. Il suo collega Keri è d'accordo e prevede che il consumo di energia dell'inferenza dell'IA, soprattutto ai margini, diventerà una sfida seria: "Contrariamente a quanto si crede, l'inferenza sarà il vero consumatore di energia, piuttosto che l'addestramento".

Anche una conseguenza dell'IA nel 2025: il consumo di elettricità come fattore di costo

Con l'aumento del consumo di energia, aumentano anche i costi per le aziende. Secondo Dutta, ciò è dovuto principalmente al ridimensionamento delle capacità di calcolo necessarie per l'inferenza. Le aziende devono quindi ripensare le spese per le infrastrutture e l'energia.

Per garantire che gli investimenti e i costi operativi non compromettano il successo dei progetti di AI, le aziende dovrebbero utilizzare l'intelligenza artificiale in particolare per "identificare le inefficienze e automatizzare i processi ad alta intensità di lavoro", secondo Tobi Knaup, General Manager Cloud Native di Nutanix. E raccomanda: "I responsabili IT dovrebbero perseguire la strategia di finanziare l'AI con l'aiuto dell'AI". L'IT stesso è sotto pressione per lavorare con la massima efficienza e dovrebbe quindi dismettere i prodotti che non utilizzano l'IA.

Secondo Rajiv Ramaswami, presidente e CEO di Nutanix, Nutanix stessa punta a un aumento del 25% della produttività dello sviluppo: "Utilizzeremo l'intelligenza artificiale per generare codice per i test unitari e una serie di altre funzioni". Questi e altri progetti simili diventeranno realtà nel 2025 e si diffonderanno in un numero sempre maggiore di aree dell'azienda con l'emergere di nuove applicazioni AI.

Fonte e ulteriori informazioni: www.nutanix.com