L'ascesa dei gemelli digitali sta permettendo alle aziende di bypassare le persone reali per aumentare i profitti

Le grandi aziende si stanno allontanando dai sondaggi tradizionali e rivolgendosi a repliche generate dall'IA di persone reali, un cambiamento che offre intuizioni più rapide ma suscita anche preoccupazioni per l'occupazione e la privacy dei dati.

Un TikTok virale può rendere famosa un'azienda in poche ore, ma molte aziende si affidano ancora a cicli di ricerca di dodici settimane.

Quando i risultati arrivano, i dati sono spesso obsoleti.

Spesso c'è un ritardo tra il ricevere feedback e capire cosa significhi. A causa di ciò, le grandi aziende possono faticare a rispondere rapidamente quando le tendenze cambiano velocemente.

Molte aziende credono che i gemelli digitali siano la soluzione.

Questi sono copie digitali di cose reali, sistemi o persino persone. Le aziende li utilizzano per provare idee e vedere cosa potrebbe accadere prima di farlo nella vita reale.

Le principali banche e le aziende farmaceutiche stanno già utilizzando questa tecnologia per prevedere come le persone reagirebbero a eventi importanti o articoli appena lanciati.

I test avvengono in secondi invece che in settimane

La tecnologia sta attualmente guadagnando slancio nelle aziende high-tech.

I ricercatori del Università di Glasgow hanno costruito un gemello digitale sistema che utilizza l'apprendimento automatico per verificare le reti informatiche.

Il loro nuovo metodo può misurare quanto bene funziona una rete in soli 4,78 secondi. I metodi più vecchi richiedevano circa 33 ore per svolgere lo stesso lavoro.

Poiché è molto più veloce, gli ingegneri possono testare molte più situazioni, specialmente man mano che le reti diventano più complesse.

La stessa richiesta di informazioni rapide sta alterando la ricerca sui consumatori.

Una startup di nome Brox ha generato 60.000 duplicati digitali di individui reali.

Questi non sono semplici stime, ma profili altamente dettagliati basati su interviste estensive, con alcuni che comprendono fino a 300 pagine di materiale su una singola persona.

Invece di dipendere principalmente da modelli statistici tradizionali, le aziende possono ora eseguire più simulazioni in ore invece che in mesi.

Hamish Brocklebank, che gestisce Brox, ha spiegato la differenza.

“Puoi creare 10.000 veri gemelli digitali sintetici [usando LLM], ma le risposte si normalizzeranno comunque in una distribuzione molto stretta, il che non è realistico quando si chiedono effettivamente cose alle persone reali,” ha detto.

Poiché Brox ha già questi gemelli pronti all'uso, una grande azienda farmaceutica può porre domande alla folla digitale e ottenere risultati affidabili in ore, saltando l'intero passaggio di trovare persone reali da intervistare.

L'automazione mira ai lavoratori meglio pagati

La rapida spinta verso l'automazione ha uno svantaggio.

Secondo l'economista del MIT Daron Acemoglu, molte aziende utilizzano l'automazione principalmente per risparmiare denaro piuttosto che per aumentare l'efficienza.

Secondo la sua ricerca, i datori di lavoro sono più disposti a sostituire le persone con compensi più elevati.

Lo studio ha anche dimostrato un impatto significativo sulla disuguaglianza di reddito.

L'automazione ha rappresentato il 52% dell'aumento della disparità di reddito tra il 1980 e il 2016.

Acemoglu ha notato che più alto è il salario di un lavoratore, più le aziende sono incentivate ad automatizzare quella posizione.

Ha anche sostenuto che questo focus sulla riduzione dei costi del lavoro ha ridotto molti dei potenziali benefici dell'automazione.

Secondo la ricerca, gli sforzi per abbassare i salari hanno cancellato dal 60% al 90% dei guadagni di produttività che l'automazione avrebbe dovuto creare, risultando in quella che lui ha descritto come una crescita della produttività relativamente debole.

La privacy sta diventando anche un problema importante.

Un team dell'Istituto IMDEA Networks ha scoperto che i principali sistemi di intelligenza artificiale, inclusi ChatGPT, Claude e Perplexity AI, utilizzano tecniche di tracciamento sviluppate da Google e TikTok.

Questi tracker possono raccogliere informazioni su ciò di cui gli utenti parlano, come i titoli delle chat e gli indirizzi web.

I gemelli digitali sono formati utilizzando informazioni altamente personali, come esperienze infantili, comportamenti e relazioni.

Quando accoppiati con il tracciamento di terze parti, queste tecnologie possono raccogliere e gestire enormi volumi di dati sensibili.

Si prevede che l'industria della simulazione AI e dei gemelli digitali raggiungerà 21,33 miliardi di dollari entro il 2030.