L'intelligenza artificiale si sta affermando come un motore di trasformazione economica in grado di rivoluzionare interi settori. Le aziende che integrano l'IA nei loro processi operativi non solo aumentano l'efficienza, ma possono infatti anche creare prodotti e servizi che rispondono in modo più preciso alle esigenze dei consumatori.
Secondo un rapporto della McKinsey Global Institute, l'intelligenza artificiale ha il potenziale di aggiungere tra i 13 e i 17 trilioni di dollari all'economia globale entro il 2030, a seconda della velocità con cui le aziende adotteranno queste tecnologie. Si tratta di un tipo di impatto economico che non si limita a un singolo settore, ad esempio al Tech, ma si estende a vari ambiti, dalla sanità all’industria, dal commercio al servizio clienti.
Ad esempio, nelle aziende sanitarie, le tecnologie che si basano su intelligenza generativa e predittiva vengono utilizzate per analizzare enormi quantità di dati clinici, contribuendo a diagnosi più rapide e precise. Un'altra applicazione concreta è rappresentata dai sistemi di intelligenza artificiale che analizzano le immagini mediche. Basta pensare che questi algoritmi possono identificare anomalie in radiografie e risonanze magnetiche con una precisione che spesso supera quella dei radiologi umani. In un caso specifico, uno studio ha addirittura dimostrato che un algoritmo di IA ha raggiunto un'accuratezza del 94% nel diagnosticare il cancro al seno, rispetto all'88% di un team di esperti radiologi.
Tuttavia, l'adozione dell'intelligenza artificiale porta con sé anche sfide significative. Le aziende che si spostano verso l'uso intensivo di IA devono affrontare il rischio di disoccupazione tecnologica, poiché le automazioni possono sostituire compiti umani.
A questo riguardo, la Federal Reserve ha stimato che fino al 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti potrebbe essere automatizzato nei prossimi decenni, portando a preoccupazioni circa la perdita di posti di lavoro e l'aumento della disuguaglianza economica. Le organizzazioni economiche devono quindi considerare come bilanciare l'innovazione tecnologica con l'impatto sociale, garantendo una transizione equa per i lavoratori colpiti.
