Se pensiamo ad alcune delle tendenze passate nel campo della tecnologia, possiamo individuare alcuni schemi ricorrenti. Il cloud computing, ad esempio, ha mostrato come non può esistere una ricetta unica per tutti.
Combinare approcci diversi, tra on premise e differenti fornitori di cloud, ha consentito alle organizzazioni di beneficiare dei vantaggi di un’infrastruttura ibrida per l’implementazione delle applicazioni in azienda.
Se guardiamo al futuro, un modello simile sarà essenziale per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle diverse applicazioni e ambienti aziendali.
Indice degli argomenti
AI in azienda, la flessibilità è la chiave
La flessibilità risulterà fondamentale, poiché nessun approccio singolo all’AI potrà soddisfare le esigenze di ogni organizzazione; e, allo stesso tempo, nessun fornitore di piattaforme di intelligenza artificiale potrà rispondere a tutte le richieste. A spingere l’adozione dell’AI sarà invece una combinazione tra modelli predefiniti, soluzioni personalizzate e integrazione sicura con i dati proprietari.
Grazie a framework, software e infrastrutture aperte, le aziende di tutte le dimensioni possono ora accedere e personalizzare i modelli di AI generativa, adattandoli alle loro esigenze specifiche.
Da dove derivano i vantaggi dell’AI generativa
Per capire come sia possibile applicare con successo l’AI ad applicazioni interne ed esterne, è necessario conoscere come le aziende stanno investendo in questa tecnologia.
Secondo il report “State of Generative AI in the Enterprise in 2024” di Deloitte, i vantaggi più importanti dell’investimento nell’intelligenza artificiale generativa non riguardano l’innovazione nel proprio settore di attività, ma piuttosto l’efficienza, la produttività e l’automazione di compiti ripetitivi.
Certamente questi modelli sono in grado di generare nuovi contenuti, ma in questo caso il vero valore deriva da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in grado di comprendere ed elaborare grandi quantità di dati per riconoscerne gli schemi. Se applicate al software tradizionale, queste soluzioni AI vengono definite applicazioni intelligenti, che supportano e amplificano un flusso di lavoro umano.
Understanding how organizations are focusing on the investment of generative AI in the enterprise, ©Deloitte 2024
Tuttavia, il percorso di adozione dell’intelligenza artificiale può variare. Tipicamente, le organizzazioni passano dall’automazione di semplici attività all’integrazione completa dell’AI nei flussi di lavoro aziendali. Questa adozione graduale inizia con il collaudo di casi d’uso non critici e con l’utilizzo di strumenti già pronti, come i code assistant automatizzati, che consentono di liberare tempo dalle attività ripetitive. Man mano che cresce la fiducia nel valore dell’AI, gli sviluppatori e le imprese iniziano a incorporarla in processi e applicazioni aziendali specifiche. Il passo finale è rappresentato dalla personalizzazione: lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale proprietari, basati su dati organizzativi specifici, che consente all’AI di fornire approfondimenti e decisioni uniche.
Ogni passaggio porta con sé vantaggi e complicazioni, man mano che le aziende migliorano la loro competenza nell’uso dell’intelligenza artificiale. Analizzando più a fondo queste fasi, è possibile osservare come l’AI abbia il potenziale per diventare progressivamente un elemento fondamentale di qualsiasi operazione.
Utilizzare l’AI per semplificare le attività
Negli ultimi anni, molti di noi hanno avuto modo di interagire con l’AI per automatizzare e migliorare il lavoro di routine, cosa che si è rivelata particolarmente valida per sviluppatori e ingegneri. Un caso d’uso comune per gli LLM è rappresentato dai code assistant, che semplificano le attività ripetitive in vari linguaggi di programmazione. Esistono strumenti che integrano l’intelligenza artificiale per accelerare le attività di sviluppo del software o il debug degli ambienti IT operativi consentendo cicli di iterazione più rapidi ed eliminando il lavoro ridondante, permettendo quindi agli sviluppatori di concentrarsi sulla risoluzione dei problemi e sul processo decisionale critico.
Per i team IT, questi modelli predefiniti sono facili da implementare, richiedono un minimo di tuning e possono funzionare senza dover apportare modifiche significative all’infrastruttura, cosa che li rende un’opzione accessibile anche per chi si avvicina per la prima volta all’intelligenza artificiale. Per questo motivo, un approccio comune all’utilizzo dell’AI si basa innanzitutto sull’impiego di questa tecnologia al fine di migliorare l’efficienza dell’ambiente di lavoro.
Adottare l’AI e integrarla nei flussi aziendali
Una volta che le imprese hanno preso familiarità con questi strumenti, solitamente passano alla fase di adozione dei modelli di AI nelle operazioni di business. In questa fase, l’intelligenza artificiale viene integrata nelle applicazioni per migliorare l’interazione con gli utenti o per supportare attività che possono essere scalate, come un servizio clienti automatizzato. In molti settori, sono gli sviluppatori a guidare le iniziative per l’adozione di sistemi di raccomandazione guidati dall’intelligenza artificiale e di strumenti dinamici di coinvolgimento dei clienti. Tuttavia, in alcuni casi, tali sistemi richiedono una moderata personalizzazione, come la formazione su specifici modelli di interazione o comportamenti degli utenti, per garantire che le risposte siano pertinenti e utili.
In definitiva, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle moderne applicazioni consente a queste ultime di disporre di un contesto più approfondito su ciò che l’utente sta cercando di ottenere. Che si tratti di un quadro generale o di un contesto specifico per un’azienda, l’AI è in grado di comprendere cosa sia necessario e quali sono i passaggi per raggiungere l’obiettivo senza una formazione dettagliata da parte di un team IT. L’eliminazione di questo attrito tra l’uomo e il sistema è, in ultima analisi, il punto di arrivo della tecnologia AI: applicazioni che comprendono le persone e riducono la “fatica” legata ai processi.
Personalizzare l’AI con l’integrazione di dati proprietari
Per chi è pronto ad assumere la piena responsabilità dei propri modelli di intelligenza artificiale, il passo successivo è quello di personalizzarli con dati proprietari nel cosiddetto allineamento del modello. È qui che il potenziale dell’AI si trasforma da strumento genericamente utile a elemento strategico di business, allineando il modello al contesto operativo dell’azienda. Tuttavia, l’addestramento e la regolazione dei modelli con dati privati portano con sè sfide tecniche, come la gestione della riservatezza dei dati, l’allocazione delle risorse e l’aggiornamento continuo dei modelli.
La personalizzazione è resa più accessibile grazie a framework come la retrieval augmented generation (RAG) e l’allineamento su larga scala per chatbot (LAB) in InstructLab, che consente ai team di allineare l’AI con dati proprietari e conoscenze specifiche del settore.. InstructLab consente alle aziende di sovrapporre le conoscenze specifiche dell’azienda o le capacità dei modelli agli LLM fondamentali, utilizzando un’innovativa tecnica di generazione di dati artificiali, che consente all’AI di rispondere a domande o di eseguire compiti direttamente rilevanti per l’organizzazione.
È bene ricordare che non esiste un percorso standardizzato che le organizzazioni potranno seguire per adottare con successo l’intelligenza artificiale. Tuttavia, per rendere l’AI realmente più fruibile occorre ricordare tre aree successive e collegate tra loro a cui dare priorità: utilizzo, adozione e personalizzazione.
Partecipa alla community