L'intervento di Philippe Lemoine alla GS1 General Assembly 2024 offre un’ampia riflessione sull’intelligenza artificiale e come cambia il ruolo di GS1

11 luglio 2024

Anche noi della community GS1 stiamo riflettendo sugli impatti che l'intelligenza artificiale (in sigla IA, ndr) avrà nelle nostre attività e sulle sfide che pone.

Personalmente, confesso di essere molto preoccupato. In primo luogo, come co-presidente del consiglio direttivo di GS1 France. E poi, come ex CEO del Gruppo Galeries Lafayette. Infine, come ex ricercatore, avendo iniziato la mia carriera presso l'Istituto francese di ricerca in informatica, INRIA. Lì ho avuto la fortuna di lavorare accanto a un grande matematico, Marcel-Paul Schützenberger, che mi ha coinvolto nella ricerca del suo laboratorio sulla teoria degli automi. Nei primi anni Settanta, si trattava di portare contraddizione e dimostrare i limiti scientifici di un'altra branca della ricerca informatica: l'intelligenza artificiale, per l'appunto.

Vorrei discutere con voi tre punti:

• Siamo di fronte a un cambiamento fondamentale o siamo tutti vittime di una tendenza?
• Perché dobbiamo, in GS1 forse più che in altre organizzazioni, riflettere sulle profonde implicazioni dello tsunami in corso?
• Quali dovrebbero essere le nostre priorità di azione e quale dovrebbe essere la nostra mentalità riguardo all'IA?

Effetto wow o effetto flop?

Il tornado ChatGPT

Tutto si è svolto molto rapidamente dall'annuncio della prima versione gratuita di ChatGPT, 18 mesi fa. Tutti sono rimasti sbalorditi dalla velocità con cui lo strumento fornisce una risposta di qualità a uno script apparentemente complesso. Tre mesi dopo, sono stati aperti 100 milioni di conti in tutto il mondo. Da allora, OpenAI, la società di ChatGPT, ha stretto una partnership con Microsoft, Google ha lanciato la sua soluzione concorrente (Gemini), Meta ha annunciato Meta AI ed Elon Musk xAI, e così via. A loro volta, varie professioni hanno lanciato l'allarme sullo tsunami che l'IA potrebbe innescare nel loro settore: stampa, traduttori, sceneggiatori, grafici, doppiatori, call center, agenzie immobiliari, società di reclutamento e così via.

È una preoccupazione fondata? È stato calcolato che per rendere redditizia la massa di investimenti nell'AI, questa tecnologia dovrebbe generare rapidamente un fatturato globale di 200 miliardi di dollari. Oggi, OpenAI guadagna due miliardi e tutti i player messi insieme ne guadagnano meno di 10. È credibile un aumento di venti volte in meno di cinque anni? Diversi commentatori ne dubitano e prevedono una nuova rappresentazione dell'"Hype Cycle" di Gartner: abbiamo raggiunto il picco delle aspettative gonfiate e siamo vicini alla discesa nella depressione della disillusione. Solo in seguito l'IA potrebbe entrare in una fase di consolidamento.

Una storia vecchia tre quarti di secolo

Questa prognosi cauta sembra rafforzata dalla già lunga storia dell'IA. In tre quarti di secolo, l'AI ha avuto diversi esordi positivi, seguiti da fallimenti e disillusioni. Dagli anni Cinquanta agli anni Settanta, l'IA si è scontrata per la prima volta con un limite scientifico: molti problemi erano troppo complessi per basarsi su un approccio puramente algoritmico. Poi, per altri 30 anni, l'IA ha semplicemente registrato e copiato il modo di agire degli esseri umani: questo è il ciclo dei sistemi esperti. L'approccio funziona ma, essendo troppo costoso, si scontra con i limiti economici.

Siamo entrati in un terzo ciclo. La pagina sull'IA simbolica si è definitivamente voltata, a favore di un approccio connettivista. Non cerchiamo più di scrivere un algoritmo dal nulla, né di simulare il comportamento di un champion, ma costruiamo un processo di apprendimento automatico per tentativi ed errori di una macchina immersa in un gigantesco database.

Con questa intelligenza artificiale generativa, stiamo dimostrando che Alan Turing aveva ragione? Nell'ottobre del 1950 pubblicò un articolo in cui "scommetteva che entro 50 anni non ci sarebbe stato più un modo per distinguere le risposte date da un uomo o da un computer, su qualsiasi argomento".

Una “disruption” nei modelli di business

Sono certo che molti di noi in sala abbiano già fatto una domanda a ChatGPT. All'inizio, i risultati sono impressionanti. Ma chi non si è accorto che si trattava solo di un luccichio superficiale e che non era facile trovare un'area di applicazione in cui l'IA potesse davvero fare la differenza?

È un segno che la bolla si sta sgonfiando e che l'ondata di intelligenza artificiale generativa sta già diminuendo? Non credo. Sono abbastanza prudente sulle dimensioni scientifiche e antropologiche della rivoluzione dell'IA. Ma non dovremmo sottovalutare il suo potenziale dirompente. Prendiamo uno degli esempi che conosco meglio nel nostro ecosistema: le industrie della moda. L'IA è diventata lo strumento di un improvviso sovvertimento con l'emergere della moda ultraveloce.

Come è organizzata un'azienda come Shein, ad esempio, per rilasciare fino a 8 mila nuove referenze al giorno? Secondo i giornalisti che hanno indagato, l'IA è utilizzata in modo massiccio su quattro livelli:

• Rilevamento delle tendenze emergenti attraverso l'analisi degli hashtag in aumento.
• Raccolta delle selezioni dei best seller.
• Progettazione coadiuvata dall’IA.
• Analisi rapida delle reazioni iniziali, prima dell'implementazione di modelli di successo.

Il modello di moda ultraveloce non è quindi fondamentalmente diverso da quello inventato da Inditex-Zara negli anni Settanta. Tuttavia, sfrutta molti più dati ed è molto più veloce. Laddove il modello Zara ha raggiunto il picco di 500 nuovi modelli settimanali, Shein ne può rilasciare molti di più a costi molto bassi, rappresentando una vera e propria perturbazione del mercato.

Qual è la portata di questo tsunami per GS1?

Immaginazione e produzione

Al di là dell'esempio della moda, è concepibile che l'intero ecosistema GS1 venga sconvolto dall'intelligenza artificiale. Non siamo su un'isola! E c'è un altro fattore specifico per noi: l'IA segna il passaggio a una nuova era del rapporto tra produzione e immaginazione. GS1 nasce da questa storia, ed è il fondamento stesso della nostra esistenza che ora si sta inclinando.

Per semplificare, possiamo considerare che stiamo entrando in una terza età. Senza tornare a Leonardo da Vinci, la rivoluzione industriale segna una prima epoca in cui l'immaginazione è in primo piano. L'imprenditore è spesso un visionario. Vede prima di altri come un prodotto può colmare una lacuna e prendere il suo posto nel mercato. La società industriale si proietta così in avanti e, nel bene e nel male, divora gradualmente il territorio dei sogni. In questa fase, non c'è posto per qualcosa come GS1.

Ma poi arriva una nuova fase in cui l'immaginazione invade la periferia dei prodotti. Non è più davanti ma intorno. Lo si trova sugli schermi, nei filmati pubblicitari, sulle pagine delle riviste. Quella che veniva chiamata la società dei consumi era quindi un'alleanza tra due mondi distinti: quello dei prodotti industriali e agroalimentari, che erano diventati abbondanti e accessibili, e quello di uno straripamento di immaginazione nelle narrazioni e nelle immagini che raccontavano questi prodotti. Apparendo sistematicamente sulla confezione, il codice a barre è diventato, per gli artisti e la cultura popolare, l'anello di questa alleanza e la figura iconica della società dei consumi. È lì che siamo nati, o meglio, dove abbiamo acquisito il nostro significato per la maggioranza.

L'idea che vogliamo proporre è che stiamo entrando in una terza età che non è né quella della produzione né quella del consumo. Con l'intelligenza artificiale, l'immaginazione non è più davanti o intorno. Penetra nel cuore stesso dei prodotti.

Una tecnologia dell'immaginazione

Perché parlare di immaginazione quando si parla di IA? Non solo perché è una disciplina che fa sognare, a volte deliberatamente. Fin dall'inizio, i promotori dell'IA hanno capito che il modo migliore per ottenere finanziamenti dai decisori pubblici era farli sognare. Inoltre, questa disciplina sa come evidenziare i temi che seducono i finanzieri: l'ibridazione uomo-macchina, le guerre stellari, la biologizzazione del software, le reti neurali, l'introspezione dei corpi, ecc.

Per gli avversari, l'IA rappresenta quindi l'estensione della società dello spettacolo negli ingranaggi della ricerca scientifica. Ma c’è di piú! L'innesco che  ha permesso alla disciplina di emergere di recente è stato il ricorso al calcolo vettoriale. Schematicamente, il calcolo vettoriale può essere descritto come una sorta di algebra della geometria: consente di misurare le prossimità nello spazio. Particolarmente adatto all'elaborazione delle immagini, consente l'analisi di masse di foto e l'individuazione di segnali deboli che si distinguono dalle normali recidive: come un punto su una radiografia polmonare che annuncia un tumore o un'ombra in un'immagine satellitare che suggerisce un'installazione militare. Le immagini si decompongono naturalmente in vettori, facilmente classificabili e calcolabili dalle reti neurali.

Realtà come Google hanno visto il vantaggio che questi approcci potrebbero dare ai motori di ricerca. La loro debolezza iniziale era infatti quella di dare risposte solo da testi contenenti le parole esatte apparse in una domanda; un esercizio che si definisce come "pizza" compariva tra i risultati della ricerca di ristoranti italiani. Per superare questo ostacolo, l'idea era di trattare le nuvole di parole come spazi e misurare le prossimità considerate significative. Nel 2013 è stato sviluppato il software Word2Vec, che tratta il linguaggio come se fosse un'immagine. Con questo strumento, per l'IA si è aperto un campo di applicazioni molto vasto. La chiave doveva essere in grado di elaborare una quantità gigantesca di dati, come se fossero immagini. Questo ha fatto la fortuna di un designer di schede grafiche per videogiochi i cui componenti sono diventati essenziali per l'intelligenza artificiale generativa: Nvidia. Con una capitalizzazione superiore a 2 mila miliardi di dollari nel marzo 2024, questo specialista nell'elaborazione delle immagini software ha superato Amazon e Alphabet e potrebbe diventare l'azienda più costosa al mondo.

Oltre la produzione e il consumo?

Possiamo vedere l'attuale IA come una tecnologia che incapsula la logica dell'immaginazione e la inietta nel cuore stesso dell'economia. L'idea secondo cui entreremmo in un mondo super-razionale è sbagliata. Lungi dallo scomparire, l'immaginazione invade il mondo dei prodotti. È una decisione giusta o sbagliata? Tutto dipende dal tipo di immaginazione che questa rivoluzione tecnologica genererà. Sono infatti ipotizzabili tre scenari.

• In primo luogo, lo scenario della produzione aumentata. Un improvviso ritorno agli inizi della rivoluzione industriale, mettendo la potenza della tecnologia al servizio esclusivo dell'immaginazione di pochi imprenditori visionari. Con l'IA, lo stesso individuo può quindi affermare di progettare auto a guida autonoma, regolare l'accesso a una costellazione di satelliti tra due nazioni in guerra, aprire un nuovo orizzonte per l'insediamento umano colonizzando Marte e conquistare il Tempo stabilendo - almeno per alcuni - un regime di immortalità. È un bene o un male? In ogni caso, questo scenario lascia poco spazio all'intelligenza collettiva e al know-how collaborativo sviluppato all'interno di GS1.
• Un secondo scenario è quello dei consumi virtualizzati. Amplifica la logica della società dei consumi ma distorce l'equilibrio tra prodotti e segni. La materialità degli oggetti si ritrae di fronte all'ipertrofia dell'immaginazione sui social network, come si vede nell'esempio dei prodotti di bellezza. L'intelligenza artificiale consente di rimodellare il viso, intensificare lo sguardo, rimpolpare le labbra, portando tutti a proiettare un'immagine ideale di se stessi, che soddisfa il narcisismo ma può promuovere, a lungo termine, disturbi per coloro che non possono più sopportare la vista del loro vero corpo in confronto. Questo secondo scenario è più collettivo del primo, ma è più desiderabile? Il potere non è più prerogativa di pochi, ma anche i rischi dei disturbi psicologici.
• Il terzo scenario è quello del superamento delle tradizionali logiche economiche di produzione e consumo. Questo cambiamento si verifica proprio quando gli imperativi ecologici costringono i prodotti a emergere dal bozzolo dell'immaginazione che si era sedimentato intorno a loro. Lo vediamo in GS1 con il duplice movimento di ridurre gli imballaggi da un lato e riciclare i vari componenti di un prodotto dall'altro. Questa marcia verso un'economia circolare offusca il confine tra produttori e consumatori. L'emergere di una nuova immaginazione accompagna questa trasformazione e sembra probabile che allarghi l'orizzonte della legittimità e dell'azione di GS1.

Quali priorità? Quale stato mentale?

1. Una visione puramente strumentale

L'obiettivo che dobbiamo avere è promuovere una visione dell'IA il più possibile strumentale. Non siamo ideologi e il nostro ruolo non è quello di imporre una visione. Spetta a noi fornire gli strumenti giusti che i vari attori coglieranno, inventando un nuovo orizzonte per il futuro.

Un gruppo di lavoro formato da professionisti delle aziende utenti si è così riunito all'interno di GS1 France. Ha identificato una cinquantina di applicazioni di intelligenza artificiale che sembravano rilevanti nell'ecosistema GS1.

Nel contesto del pensiero strategico, sembra utile incrociare questo brainstorming con un approccio in termini di rischi e opportunità. Quali rischi principali può rappresentare l'IA per GS1? Quali opportunità decisive può offrire?

2. Un rischio da relativizzare: identificazione

Nell'era dell'intelligenza artificiale, è necessario avere un codice e una particolare simbolizzazione, come un codice a barre o un codice QR, per poter identificare un prodotto? Diversi paesi hanno applicazioni di riconoscimento facciale sicure in grado di identificare un volto umano in una folla. Identificare i prodotti è molto meno difficile!

Infatti, un'applicazione come Google Lens, scaricabile su smartphone, permette di fotografare qualsiasi prodotto e di cercare un'immagine identica su un sito merchant, al fine di identificare il prodotto e – se lo si desidera – ordinarlo. Funzionalità di questo tipo sono già implementate nella vendita al dettaglio, ad esempio, per la cassa self-service di frutta e verdura vendute all'ingrosso. Con la riduzione degli imballaggi superflui, la lettura di un codice potrebbe cessare di essere un passo essenziale nell'identificazione. Non è una vulnerabilità per GS1?

GS1 si proteggerà tanto meglio in quanto siamo in prima linea in questo tipo di applicazione. Ma identificare un prodotto non si limita a riconoscerlo dal suo "aspetto". Dopo una fase di input, l'identificazione completa e affidabile presuppone che si possa verificare la presunta identità su un registro globale di prodotto i cui aggiornamenti sono protetti. Questo è il punto di forza specifico del sistema GS1 e le prospettive dell'intelligenza artificiale dovrebbero portarci a promuovere e distribuire ulteriormente i nostri registri.

3. Un'opportunità: i dati del prodotto

L'intelligenza artificiale rappresenta non solo un rischio, ma anche un'opportunità per accelerare la nostra marcia verso un ruolo di orchestratore di tutti i dati di prodotto. Gli imperativi ambientali e sanitari ci richiederanno infatti di gestire la composizione dei prodotti, la tracciabilità dell'origine di ciascun componente e le varie fasi della loro trasformazione e aggregazione. Ciò si traduce in una notevole necessità di standardizzazione per classificare e raggruppare le informazioni in base a tipologie significative condivise. Inoltre, rispettare l'obiettivo della sobrietà digitale richiede standardizzazione.

Per GS1, questo apre un immenso campo d'azione. Come possiamo orchestrare rapidamente la standardizzazione di tutti i dati di prodotto per i quali gestiamo l'identificazione? L'IA può facilitare e accelerare in modo significativo il lavoro dei nostri gruppi di esperti definendo categorie di informazioni in modo strutturato e basandosi su principi ontologici.

È integrando l'intelligenza artificiale nel suo approccio all'economia circolare che GS1 si collegherà alla nuova piattaforma di immaginazione, economica, ecologica e sociale, che stiamo modellando adesso per i prossimi decenni.

Il testo è tratto dall’intervento di Philippe Lemoin, co-presidente del consiglio direttivo di GS1 France, alla GS1 General Assembly, maggio 2024