L'IA distruggerà le società di software?

Di recente, gli investitori hanno avuto il timore che le società che producono software possano essere messe in forte difficoltà dall’intelligenza artificiale. Tuttavia, per HSBC queste preoccupazioni sono eccessive, in quanto l’IA tenderà a essere subordinata alla piattaforma software complessiva. L’intelligenza artificiale potrebbe dunque essere inserita all’interno dello stack applicativo attraverso gli agenti, creando valore significativo.

Un dubbio può sorgere se si pensa al fatto che l'IA possa scrivere direttamente il codice dei programmi. Tuttavia ci sono diversi limiti per i vari attori: per fare un esempio, le startup possono usare l’IA per scrivere codice più velocemente, ma mancano di pilastri fondamentali come un brand consolidato, una rete commerciale globale, relazioni storiche con i clienti, capacità di distribuzione, supporto enterprise e integrazione profonda nei sistemi aziendali. 

Le stesse big tech che sviluppano LLM non sarebbero così avvantaggiate, in quanto il loro obiettivo è migliorare, innovare e competere sui modelli base.

Certo, i clienti potrebbero usare l’IA per creare i software anziché comprarli, ma ci sono limiti dovuti alla mancanza di team interni forti, manutenzione continua, sicurezza, aggiornamenti, compliance e scalabilità. Inoltre, in alcuni casi non è nemmeno economicamente efficiente. 

Per HSBC, i soggetti veramente avvantaggiati sono le stesse aziende che creano software, che possono usare l’IA per migliorare il loro prodotto e la produttività degli sviluppatori, oltre a integrare gli agenti nei loro sistemi.

In effetti, una volta che si sceglie una piattaforma è difficile abbandonarla, creando un forte vendor lock-in. Il mercato poi non premia sempre il prodotto migliore o più economico, in quanto sono diversi i fattori alla base del successo.

Un altro problema risiede nei dati: i modelli IA sono addestrati su informazioni pubbliche, mentre il codice critico dei software e la proprietà intellettuale sono privati e protetti. Senza questi dati, è difficile replicare piattaforme complesse. I nuovi entrati nel mercato non hanno competenze, scala, informazioni private e infrastrutture che hanno gli attuali attori. Il vantaggio competitivo di questi ultimi è difficile da ricreare.

Gli analisti ritengono anche altamente improbabile che l’IA possa scoprire il design perfetto della piattaforma tramite tecniche di Reinforcement Learning, in quanto testare milioni di versioni di software da milioni di righe ha costi computazionali proibitivi.

Vi è poi un problema di fiducia: anche se si trova la combinazione vincente, la si deve comprendere e serve fidarsi di un sistema black box. Una volta fatto questo, saranno da costruire tutti gli altri fattori che le società nel mercato già possiedono, senza considerare il fatto che i modelli possono incorrere in allucinazioni. 

Considerando tutti questi fattori, appare illogico aspettarsi che l’IA sostituisca il software attraverso la sola generazione di codice. Solo in alcuni casi semplici un LLM può sostituire un software, specie quando l’output è soggettivo e non richiede precisione deterministica. 

In sintesi, l’IA può rafforzare gli attori esistenti sul mercato diventandone un acceleratore più che un distruttore.

Fonte: ricerca HSBC