Dai chatbot del servizio clienti ai team di marketing che analizzano i dati dei call center, la maggior parte delle aziende – circa il 90% secondo dati recenti – ha iniziato a esplorare l’intelligenza artificiale. Tuttavia, c’è una differenza significativa tra coloro che sperimentano l’intelligenza artificiale e coloro che la integrano completamente nelle loro operazioni. Per le aziende che investono nella scienza dei dati, realizzare il ritorno su questi investimenti richiede l’integrazione profonda dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali.
L’intelligenza artificiale migliora l’efficienza organizzativa automatizzando le attività ripetitive, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su responsabilità più strategiche e creative. Oggi le aziende sfruttano vari tipi di intelligenza artificiale per raggiungere i propri obiettivi. Ricerche recenti mostrano che il 67% delle imprese utilizza l’intelligenza artificiale generativa per creare nuovi contenuti e dati basati su modelli appresi; Il 50% utilizza l’intelligenza artificiale predittiva, che impiega algoritmi di apprendimento automatico (ML) per prevedere eventi futuri; e il 45% utilizza il deep learning, un sottoinsieme del ML che alimenta sia i modelli generativi che quelli predittivi. Per trarre il massimo vantaggio dall’intelligenza artificiale, le organizzazioni devono adottare misure coraggiose per accelerare il time to value di queste applicazioni. È qui che entra in gioco l’IA operativa.
L’intelligenza artificiale operativa prevede l’applicazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni aziendali del mondo reale, consentendo l’esecuzione end-to-end dei casi d’uso dell’intelligenza artificiale. Integra l’intelligenza artificiale nei processi aziendali, elabora dati in tempo reale e fornisce informazioni utili per automatizzare le attività, migliorare l’efficienza e prendere decisioni basate sui dati. In definitiva, semplifica la creazione di modelli di intelligenza artificiale, consente a più dipendenti esterni al reparto IT di utilizzare l’intelligenza artificiale e ridimensiona i progetti di intelligenza artificiale in modo efficace.
Adozione dell’intelligenza artificiale operativa
Le organizzazioni che desiderano adottare l’IA operativa devono considerare tre pilastri fondamentali di implementazione: persone, processi e tecnologia.
- Persone: per implementare una strategia di IA operativa di successo, un’organizzazione ha bisogno di un team dedicato alla piattaforma ML per gestire gli strumenti e i processi necessari per rendere operativi i modelli di IA. Questo team funge da punto di contatto principale quando sorgono problemi con i modelli: gli esperti a cui rivolgersi quando qualcosa non funziona. Il team dovrebbe essere strutturato in modo simile ai tradizionali team IT o di ingegneria dei dati. Proprio come DevOps è diventato un modello efficace per organizzare i team applicativi, un approccio simile può essere applicato qui attraverso operazioni di machine learning, o “MLOps”, che automatizzano i flussi di lavoro e le implementazioni di machine learning.
- Processo: Per creare fiducia nell’affidabilità dell’implementazione dell’intelligenza artificiale di un’organizzazione, è essenziale standardizzare i processi e le migliori pratiche per la distribuzione dei modelli in produzione. Ad esempio, dovrebbe esserci una procedura chiara e coerente per il monitoraggio e la riqualificazione dei modelli una volta che sono in esecuzione (questo si collega all’elemento Persone menzionato sopra). Man mano che le organizzazioni integrano più intelligenza artificiale nelle loro operazioni ed espandono i loro casi d’uso, la standardizzazione di queste pratiche aiuta a mantenere un elevato livello di fiducia sia nei metodi che nei modelli.
- Tecnologia: I carichi di lavoro supportati da un sistema quando i modelli di formazione differiscono da quelli nella fase di implementazione. Mentre nella fase di sperimentazione la velocità è una priorità, la fase di implementazione richiede maggiore attenzione alla resilienza, alla disponibilità e alla compatibilità con altri strumenti. Per questo motivo, le organizzazioni che desiderano sfruttare l’IA operativa necessitano di una piattaforma di intelligenza artificiale operativa che supporti specificamente i requisiti di operativizzazione, gestione e monitoraggio dei modelli in produzione.
L’intelligenza artificiale operativa offre alle organizzazioni vantaggi significativi, tra cui risparmi di tempo e costi, e vantaggi competitivi fondamentali nel panorama aziendale odierno. I principali vantaggi dell’IA operativa includono:
- Maggiore efficienza attraverso l’automazione delle attività
- Miglioramento dell’erogazione del servizio
- Riduzione del time-to-market per i nuovi modelli di intelligenza artificiale
- Costi operativi inferiori
- Capacità decisionali migliorate
Inoltre, l’intelligenza artificiale operativa fornisce una maggiore supervisione dei modelli di intelligenza artificiale, che è fondamentale per i settori regolamentati che devono gestire diligentemente il rischio.
Tuttavia, la sfida più grande per la maggior parte delle organizzazioni nell’adozione dell’IA operativa è l’infrastruttura dati obsoleta o inadeguata. Per avere successo, l’IA operativa richiede un’architettura dei dati moderna. Queste architetture avanzate offrono la flessibilità e la visibilità necessarie per semplificare l’accesso ai dati all’interno dell’organizzazione, abbattere i silos e rendere i dati più comprensibili e utilizzabili. Supportano l’integrazione di diverse origini e formati di dati, creando un quadro coerente ed efficiente per le operazioni sui dati. Garantire implementazioni di intelligenza artificiale efficaci e sicure richiede adattamenti continui e investimenti in infrastrutture di dati robuste e scalabili.
Portare l’intelligenza artificiale operativa alle imprese
Nel tentativo di affrontare i maggiori ostacoli nelle implementazioni dell’intelligenza artificiale consentendo alle organizzazioni di creare, rendere operativi, monitorare, proteggere e scalare modelli in tutta l’azienda in modo efficace, Cloudera ha acquisito la piattaforma operativa di intelligenza artificiale e il team di Verta, approfondendo la sua proprietà intellettuale e aggiungendo ancora più talenti a servire meglio i propri clienti con competenze ineguagliabili e soluzioni innovative.
Sfruttando la piattaforma di Verta, Cloudera è ora in grado di semplificare il processo di rafforzamento dei set di dati privati dei clienti per creare applicazioni RAG (retrieval-augmented generation) personalizzate e perfezionare le applicazioni. Di conseguenza, gli sviluppatori, indipendentemente dalla loro esperienza nell’apprendimento automatico, saranno in grado di sviluppare e ottimizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) pronti per il business. La piattaforma Verta Operational AI supporta carichi di lavoro AI-ML di produzione negli ambienti IT più complessi. Verta Model Catalog, Model Operations e GenAI Workbench hanno aiutato i clienti, dalle startup AI alle aziende Fortune 100, a gestire, eseguire e governare senza problemi i modelli AI-ML on-premise e nel cloud.
L’adozione di una mentalità basata sull’intelligenza artificiale operativa aiuta le organizzazioni a sfruttare appieno i vantaggi dell’intelligenza artificiale in tutte le loro aziende. È la differenza tra una manciata di storie di successo legate all’intelligenza artificiale e il raggiungimento del punto in cui l’intera azienda funziona grazie all’intelligenza.
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