Il 2025 ha rappresentato un punto di svolta per il settore tecnologico. L’intelligenza artificiale ha superato la fase di adozione iniziale ed è diventata un elemento strutturale delle architetture IT, dei processi aziendali e delle strategie di sviluppo.
In questo contesto, alcune parole-chiave (keyword) sintetizzano in modo efficace i principali cambiamenti osservati nel corso dell’anno.
Non si tratta di tendenze effimere, ma di direttrici che stanno ridefinendo il modo in cui le organizzazioni progettano, implementano e governano la tecnologia.
IA on-premise
La prima keyword è “IA on-premise”.
A latere della costante e crescente fase di spinta verso il cloud, molte organizzazioni stanno iniziando a rivalutare il ruolo delle infrastrutture locali per l’esecuzione dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale.
Le motivazioni sono evidenti: mantenimento della governance sui dati, sicurezza logica e fisica, conformità normativa e prevedibilità dei costi.
L’IA richiede imponenti risorse di calcolo e accesso continuo ai dati; in numerosi contesti, soprattutto enterprise e mission-critical, dove la riduzione dei costi dovuta all’utilizzo di risorse condivise è solo un elemento decisionale di importanza non esiziale, l’esecuzione on-premise consente un maggiore controllo operativo e una riduzione della latenza.
La possibilità di “inquinamento” dei dati di apprendimento delle IA è un ulteriore motivo per preferire le implementazioni “on premise” a quelle in cloud, escludendo a priori la possibilità che un soggetto terzo (sia in modo fraudolento che in modo in base a rapporti contrattualmente approvati) interferisca nelle supply chain che alimentano l’addestramento delle IA, influenzandone pesantemente sia i processi cognitivi che i risultati.
Nel 2025 l’IA on-premise non rappresenta dunque un ritorno al passato, ma una scelta strategica consapevole, integrata in architetture ibride e progettata per garantire continuità, sicurezza e scalabilità.
Hardware per l’intelligenza artificiale
La seconda keyword è “hardware per IA”, tema centrale e critico dell’attuale panorama tecnologico. L’aumento dei progetti di intelligenza artificiale al di là di ogni previsione ha generato una richiesta massiccia di risorse computazionali dedicate, in particolare per le attività di training dei modelli.
Questo ha messo sotto forte pressione l’intera filiera dell’hardware specializzato, notoriamente tarata per la produzione e la vendita su ordinato e non sul previsto, a causa del vertiginoso tasso di obsolescenza delle tecnologie legate al mndo ICT.
La disponibilità di GPU, acceleratori e server ad alte prestazioni è quindi intrinsecamente limitata, mentre la domanda continua a crescere, generando liste di attesa semmpre più lunghe, che in alcuni casi addirittura superano i periodi di obsolescenza, generando un fenomeno di congestione del mercato, caratterizzato da enormi difficoltà di approvvigionamento, tempi di consegna imprevedibili e un significativo incremento dei costi.
In questo scenario, la progettazione dell’infrastruttura IA diventa un elemento strategico: è necessario bilanciare prestazioni, sostenibilità economica e reale necessità operativa, evitando approcci che, non considerando il regime di congestione rischiano di compromettere l’efficacia degli investimenti generando sistemi già vecchi il giorno stesso della loro messa in esercizio.
Il problema progettuale è concepire strutture la cui modularità consenta, oltre alle tradizionali scalature orizzontali (aumento di capacità di calcolo in parallelo all’esistente) e verticali (segmentazione e specializzazione dei carichi di lavoro per incrementare l’efficienza di singole operazioni), anche una scalabilità tecnologica (sostituzioni di parti di un sistema con altre basate su tecnologie più evolute): un concetto che è assimilabile a ciò che l’architettura object-oriented rappresenta nello sviluppo del software.
General AI
La terza keyword è “General AI”, detta anche AGI. Il 2025 per l’industria “occidentale” ha rappresentato il definitivo superamento dell’approccio sperimentale nell’integrazione dell’IA, che è entrata a pieno titolo nei processi decisionali, creativi e soprattutto produttivi delle organizzazioni.
Inizia a questo punto la discussione verso un tema di lungo periodo: la cosiddetta singolarità, intesa come il punto di superamento delle capacità umane da parte delle macchine in specifici domini cognitivi e la successiva estensione a tutti i domini cognitivi umani, ossia la comparsa di una AGI, superiore in tutto e per tutto all’intelligenza umana.
Ciò pone immediatamente un problema ttualmente non ancora risolto in modo definitivo e condiviso: quando una (o un insieme di più d’una) IA potrà essere definita “General AI”? Quali criteri adottare anche solo per la definizione?
Inoltre, oltre le complesse definizioni teoriche, la Gen IA pone oggi questioni concrete sulle sue implicazioni in termini di governance, responsabilità e impatto sul lavoro.
Già oggi le aziende sono chiamate a integrare queste tecnologie in modo strutturato, definendo obiettivi chiari e modelli di controllo adeguati, soprattutto per garantire la sostenibilità sociale dell’attuale trasformazione ma anche per non farsi trovare impreparate a sfruttare il potenziale delle General IA quando saranno disponibili, convertendolo in valore reale e sostenibile.
Addestramento delle IA operative
Un ulteriore elemento distintivo del 2025 è rappresentato dall’addestramento delle IA operative, parte del problema più generale noto col nome di “deep learning”.
I sistemi di intelligenza artificiale sono indubbiamente destinati a essere integrati in ambienti produttivi reali e chiamati a supportare processi critici. In questo contesto, la capacità di apprendere dal costesto di utilizzo e adattarsi nel tempo diventa un fattore determinante. Le aziende che intendano utilizzare tecnologie basate su IA dovrebbero preliminarmente valutarne l’impatto di adozione considerando alcuni fattori non immediatamente evidenti.
L’IA non è per sua natura un sistema statico: per essere auto-migliorante deve supportare ciclo di miglioramento continuo basato sul rilevamento diretto dei risultati dei processi da essa dipendenti, (ciò implica anche meccanismi affidabili di controllo della qualità dei relativi dati) per l’aggiornamento del modello cognitivo alla base delle decisioni prese per l’ottenimento del risultato.
L’apprendimento implica anche una pesante responsabilità organizzativa per definire il ruolo dell’IA, che coinvolge competenze tecniche, procedure di controllo e una visione chiara della strutturazione dei processi aziendali.
IA antropomorfe
La quinta keyword è “IA antropomorfe”.
Negli ultimi anni si è assistito a una crescente diffusione di interfacce e sistemi basati su linguaggio naturale, voce e comportamenti ispirati all’interazione umana, ma il 2025 sarà in futuro ricordato come l’anno di introduzione in commercio dei primi robort antropomorfi commerciali (non più sperimentali).
Questo approccio non ha solo finalità puramente estetiche (in effetti ciò che fa un robot antropomorfo oggi potrebbe eseguire gli stessi compiti (forse anche in modo più efficiente) se non fosse antropomorfo, ma risponde soprattutto all’esigenza di rendere l’intelligenza artificiale (a bordo del robot) più accessibile, immediatamente disponibile in contesti umani e integrabile nelle operazioni quotidiane degli utilizzatori senza eccessive modifiche ambientali.
Le IA antropomorfe riducono anche la percezione della complessità della tecnologia, facilitando l’adozione da parte degli utenti “inconsapevoli” e migliorando l’esperienza complessiva.
Allo stesso tempo, l’antropomorfismo porta a una maggiore attenzione alle nuove sfide sul piano etico, culturale e organizzativo, che solo ora iniziano a essere affrontate in modo sistemico.
L’IA come componente centrale
Le keyword del 2025, delineano un’evoluzione tecnologica dove l’IA assume un ruolo pervasivo e la conseguenza immediata è la necessità di adottare criteri di concretezza e responsabilità, dal momento che l’intelligenza artificiale non è più percepita come una promessa futura, ma è di fatto una componente centrale delle strategie IT e di tutto ciò in cui esse trovano applicazione (il problema difficile è trovare cosa non ne è affetto…).
IA on-premise, hardware dedicato, General AI, deep learning e IA antropomorfe rappresentano i pilastri su cui le organizzazioni sono da subito chiamate a costruire il proprio percorso di innovazione.
In Swen crediamo che il valore della tecnologia risieda nella capacità di governarla con competenza, visione e consapevolezza, trasformando la complessità in opportunità.
