L’Open Source nell’Era dell’Intelligenza Artificiale

Autori: McKinsey & Company, Mozilla Foundation, Patrick J. McGovern Foundation
Titolo originale: Open source technology in the age of AI

Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI), una nuova indagine congiunta condotta da McKinsey, Mozilla Foundation e Patrick J. McGovern Foundation rivela un trend cruciale: le organizzazioni si rivolgono sempre più a soluzioni open source per costruire e potenziare i propri stack tecnologici AI. Questo studio, basato su un sondaggio globale che ha coinvolto oltre 700 leader tecnologici e sviluppatori senior, dipinge un quadro complesso in cui i vantaggi dell’open source si scontrano con rischi percepiti, guidando le aziende verso un approccio ibrido.

L’AI open source non è più una nicchia, ma un pilastro fondamentale. Più della metà degli intervistati utilizza già l’open source nelle aree chiave dello stack tecnologico AI: dati, modelli e strumenti. Questa adozione è particolarmente elevata nei settori come tecnologia, media e telecomunicazioni (70%), e tra gli sviluppatori con maggiore esperienza. Curiosamente, molti degli strumenti open source più popolari provengono da grandi aziende tecnologiche come Meta (Llama) e Google (Gemma), a dimostrazione di come anche i “giganti” contribuiscano all’ecosistema aperto.

Il Valore dell’Open Source: Costi Contenuti e Sviluppatori Soddisfatti

Perché questa crescente attrattiva verso l’open source? Le ragioni sono molteplici e convincenti. Le organizzazioni citano i costi di implementazione (60%) e di manutenzione (46%) significativamente inferiori rispetto agli strumenti proprietari come uno dei principali vantaggi. È un po’ come scegliere di costruire la propria casa con materiali standard e ben documentati, piuttosto che affidarsi a un fornitore unico con componenti e processi chiusi e costosi.

Oltre ai costi, le prestazioni e la facilità d’uso sono i driver chiave della soddisfazione. Gli sviluppatori, in particolare, vedono nell’esperienza con l’open source un fattore di grande valore nel loro campo (81%) e un elemento importante per la loro soddisfazione lavorativa (66%). Per loro, lavorare con strumenti aperti significa maggiore flessibilità, opportunità di apprendimento e la possibilità di contribuire a una comunità globale. È come avere accesso a una vasta cassetta degli attrezzi, in cui ogni strumento può essere studiato, modificato e migliorato collettivamente.

Uno Spettro di “Apertura”

È importante notare che l’AI open source non è un concetto binario. I modelli AI si posizionano su uno spettro di “apertura”, che va dai modelli completamente chiusi (con accesso limitato o nullo all’esterno) a quelli pienamente open source (che rispettano rigorosi standard di licenza e offrono accesso a codice, dati e parametri). I modelli “parzialmente open”, che magari rendono pubblici i “pesi” del modello ma non tutto il codice o i dati di addestramento, sono attualmente i più utilizzati (scelti dal 31% degli intervistati che li usano in produzione). Questa preferenza riflette probabilmente il panorama attuale, dove molti modelli ben noti e performanti rientrano in questa categoria.

Le aziende scelgono l’open source in diverse aree dello stack tecnologico, con modelli, strumenti e dati in testa per l’adozione. La possibilità di ospitare modelli open source sulla propria infrastruttura (preferita dal 40% dei leader) è un altro fattore di attrazione, offrendo maggiore controllo sulla privacy dei dati e sulla sicurezza.

Il Percorso Futuro: Ibrido e in Rapida Evoluzione

Guardando al futuro, il 75% degli intervistati prevede di aumentare l’uso delle tecnologie AI open source. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni non è “purista”. Quasi tre quarti (oltre il 70%) sono aperti a utilizzare un mix di soluzioni open source e proprietarie attraverso lo stack tecnologico AI. Questo approccio ibrido, simile a quello visto nell’adozione del cloud, sembra destinato a diventare la norma, permettendo alle aziende di bilanciare flessibilità, costi e accesso a funzionalità specifiche.

L’ecosistema open source si sta evolvendo rapidamente, con nuovi modelli che raggiungono prestazioni paragonabili o superiori a quelle proprietarie. Questo dinamismo, alimentato dalla collaborazione della comunità, promette un futuro in cui l’AI diventerà sempre più accessibile e innovativa. Come afferma Vilas S. Dhar della Patrick J. McGovern Foundation, il futuro dell’AI appartiene agli ecosistemi, non agli “imperi”.

Navigare i Rischi: Sicurezza, Conformità e Proprietà Intellettuale

Nonostante i numerosi vantaggi, l’adozione dell’AI open source presenta delle sfide. I rischi principali percepiti dagli intervistati riguardano la cybersecurity (62%), la conformità normativa (54%) e la proprietà intellettuale (50%). Queste preoccupazioni variano a seconda del paese e dell’esperienza degli sviluppatori; ad esempio, gli sviluppatori più esperti tendono a percepire questi rischi come meno elevati.

Per mitigare questi rischi, le organizzazioni stanno adottando diverse strategie, tra cui:

• Guardrail: Implementare meccanismi di sicurezza e controllo (come filtri automatici dei contenuti) per garantire un uso responsabile.
• Valutazioni di Terze Parti: Sottoporre i modelli a test standardizzati e certificazioni esterne.
• Documentazione e Monitoraggio: Utilizzare strumenti come le Software Bill of Materials (SBOM) per tracciare le componenti open source e monitorare le vulnerabilità.
• Pratiche di Cybersecurity Avanzate: Adottare tecniche come Trusted Execution Environments (TEE) o privacy differenziale per proteggere i dati sensibili durante l’addestramento e l’inferenza.

Come sottolinea Philip Reiner dell’Institute for Security and Technology, è fondamentale che le organizzazioni tornino ai principi base della cybersecurity, gestendo attivamente i rischi associati agli strumenti open source e dedicando team specifici al monitoraggio e agli aggiornamenti.

Le Barriere all’Adozione

Per le organizzazioni che non utilizzano ancora l’open source AI, le principali barriere percepite sono proprio le preoccupazioni per la sicurezza e la conformità (56%), seguite dall’incertezza sul supporto a lungo termine e sugli aggiornamenti (45%) e dai rischi legati alla proprietà intellettuale (40%). Affrontare queste preoccupazioni attraverso migliori pratiche, strumenti di supporto e chiarezza legale sarà cruciale per accelerare l’adozione futura.

In conclusione, l’open source sta diventando un elemento indispensabile nell’era dell’AI, offrendo notevoli vantaggi in termini di costi, innovazione e soddisfazione degli sviluppatori. Sebbene la gestione dei rischi percepiti (sicurezza, conformità, IP) richieda attenzione e strategie mirate, il trend verso soluzioni ibride e un ecosistema sempre più robusto suggerisce che l’AI open source è qui per restare e plasmerà in modo significativo il futuro della tecnologia.