Secondo i risultati del report realizzato dalla data cloud company Snowflake, i modelli linguistici di grandi dimensioni (Llm) sono sempre più utilizzati nella creazione di chatbot, passando da circa il 18% del totale delle applicazioni Llm disponibili al 46% rilevato a maggio 2023, con numeri in costante e impetuosa crescita.
Inoltre, da un sondaggio condotto sulla comunità di sviluppatori di Streamlit, è emerso che i progetti Llm di quasi il 65% degli utenti aveva finalità professionali, segnalando un cambiamento importante: l’AI viene implementata per migliorare la produttività, l’efficienza e gli insight della forza lavoro. Questi risultati si basano sui dati di utilizzo di oltre 9mila clienti Snowflake e sono riassunti nel nuovo report “Data Trends 2024” dell’azienda. La ricerca si concentra sul modo in cui i leader aziendali e tecnologici globali stanno utilizzando risorse come l’intelligenza artificiale per costruire una data foundation e trasformare le proprie operazioni in ottica futura. I risultati più recenti mostrano il graduale passaggio da applicazioni Llm con input testuale (2023: 82%, 2024: 54%) a chatbot con input testuale iterativo, che abilitano conversazioni più fluide e naturali.
“Le applicazioni conversazionali sono in aumento – spiega Jennifer Belissent, principal data strategist di Snowflake – poiché l’interazione rimane un aspetto innato dell’essere umano, anche quando avviene con un’applicazione. Ci aspettiamo che questa tendenza continui man mano che diventa più facile sviluppare e distribuire applicazioni Llm conversazionali, soprattutto con la consapevolezza che i dati sottostanti rimangono gestiti e protetti. Con questa tranquillità, nuovi chatbot interattivi e particolarmente versatili soddisferanno sia le esigenze aziendali che le aspettative dei singoli utenti”.
Il report evidenzia inoltre che più di 20mila sviluppatori della comunità Streamlit di Snowflake hanno realizzato 33.143 applicazioni Llm negli ultimi nove mesi. Quando si tratta di sviluppare progetti di AI, Python è il linguaggio di programmazione preferito grazie alla sua facilità d’uso, a una comunità di sviluppatori molto attiva e al vasto ecosistema di library e framework. Un’altra tendenza rilevante è quella di programmare le applicazioni Llm direttamente sulla piattaforma dove vengono gestiti anche i dati.