Cos’è il dimensionamento dell’IA?
Cos’è il dimensionamento dell’IA?
Il dimensionamento dell’IA sta aumentando l’utilizzo e la portata dell’intelligenza artificiale in tutti gli aspetti delle operazioni di un’organizzazione per massimizzare il valore aziendale. La maggior parte delle organizzazioni inizia con alcuni progetti di IA incentrati sulla risoluzione di problemi specifici. Il dimensionamento dell’IA va oltre i progetti per integrare l’intelligenza artificiale in modo ampio e profondo nei servizi, prodotti o processi aziendali principali di un’organizzazione.
Questo processo richiede capacità tecniche avanzate: è necessario sviluppare e addestrare diversi modelli di IA con set di dati diversi e quindi implementarli sistematicamente per la gestione delle modifiche e la correzione dei bug. Oltre a risolvere le sfide tecniche, il dimensionamento dell’IA richiede anche un cambiamento di mentalità e processo per guidare l’innovazione in ogni aspetto.
Quali sono i vantaggi della scalabilità dell’IA?
La scalabilità dell’IA implica il passaggio dall’intelligenza artificiale sperimentale a quella applicata. Ha ampie applicazioni aziendali e può rivoluzionare interi settori: è un punto di svolta che cambia radicalmente il panorama competitivo. Le organizzazioni possono offrire più valore a costi inferiori, ottenendo così un vantaggio competitivo nei propri settori. Di seguito illustriamo alcuni dei vantaggi chiave.
Nuove fonti di entrate
I sistemi di IA contribuiscono già al miglioramento di prodotti e servizi. Le tecnologie di IA generativa, per esempio, vengono utilizzate per accelerare la progettazione dei prodotti, mentre i chatbot cambiano il modo in cui i clienti accedono e ricevono supporto e servizi. Alla luce di questi presupposti, l’adozione dell’IA a livello aziendale può promuovere un’innovazione che va ben oltre questo ambito. Per esempio, Takenaka Corporation, la principale impresa edile del Giappone, utilizza l’IA per sviluppare la piattaforma digitale Building 4.0, che consente ai lavoratori di trovare facilmente informazioni provenienti da leggi e normative, linee guida e best practice del settore edile. La piattaforma migliora l’efficienza interna e crea una nuova fonte di entrate per l’organizzazione.
Maggiore soddisfazione dei clienti
L’adozione dell’IA in tutta l’azienda consente alle organizzazioni di offrire valore in ogni fase del percorso del cliente. Da suggerimenti personalizzati a una distribuzione più rapida e una comunicazione in tempo reale, le organizzazioni possono risolvere i problemi dei clienti e soddisfare esigenze in continuo cambiamento. Per esempio, FOX, una grande società di media, sta accelerando gli approfondimenti sui dati per offrire prodotti basati sull’IA contestualmente pertinenti per consumatori, inserzionisti ed emittenti quasi in tempo reale. Gli inserzionisti possono utilizzare il sistema per indirizzare il posizionamento dei prodotti in momenti pertinenti dei video, il che si traduce in un maggiore valore della relazione con Fox. Allo stesso tempo, gli spettatori ricevono suggerimenti di prodotti più rilevanti per loro al momento giusto.
Spreco ridotto
Scalare l’IA significa introdurre funzionalità di IA in ambiti che vanno dalle aree rivolte ai clienti alle attività di back e middle office, riducendo il carico di lavoro amministrativo e consentendo ai dipendenti di svolgere un lavoro più creativo e trovare un migliore equilibrio tra lavoro e vita privata. Allo stesso modo, i sistemi di IA possono anche monitorare processi critici per identificare e rimuovere colli di bottiglia o punti di strozzatura. Per esempio, Merck, un’azienda biofarmaceutica ad alta intensità di ricerca, ha sviluppato applicazioni di IA per attività di knowledge mining e ricerca di mercato. L’obiettivo è ridurre processi manuali e dispendiosi in termini di tempo che distolgono l’attenzione da un lavoro più efficace in tutta la catena di valore del settore farmaceutico.
Cosa è richiesto per la scalabilità dell’IA?
Sperimentare con uno o due modelli di IA è molto diverso dal gestire l’intera azienda con tecnologie di IA. Inoltre, le complessità, i costi e altre sfide aumentano con il diffondersi dell’adozione dell’IA. Per scalare l’IA con successo, è necessario investire tempo e risorse in tre aree fondamentali: persone, tecnologie e processi.
Persone
Generalmente, i progetti di IA sono dominio dei data scientist e dei ricercatori di IA. Tuttavia, l’adozione dell’IA su larga scala richiede un’ampia gamma di competenze, dalla conoscenza del dominio a gestione dell’infrastruttura IT e ingegneria dei dati. Le organizzazioni devono investire nella creazione di team multidisciplinari che possano collaborare per diverse implementazioni di IA in tutta l’azienda. Esistono due approcci: pod e reparto.
Pod
Piccoli team di esperti di machine learning, data scientist e ingegneri software che si occupano dello sviluppo di prodotti di IA per reparti specifici dell’azienda. I pod possono accelerare lo sviluppo dell’IA, ma presentano anche delle insidie: possono portare a silo di conoscenze e all’utilizzo di vari set di tecnologie di IA diverse utilizzati ad hoc in tutta l’azienda.
Reparto
Una divisione o reparto di IA separato che dia priorità, supervisioni e gestisca lo sviluppo dell’IA in tutta l’organizzazione. Questo approccio richiede maggiori costi iniziali e può anche aumentare il tempo richiesto per l’adozione, ma porta a una scalabilità dell’IA più sostenibile e sistematica.
Tecnologia
La scalabilità dell’IA richiede lo sviluppo e l’implementazione di centinaia di modelli di machine learning in diversi ambienti. Le organizzazioni devono introdurre una tecnologia che porti in modo efficiente i modelli dalla sperimentazione alla produzione e faciliti al contempo la manutenzione continua e la produttività. La tecnologia deve integrarsi con l’infrastruttura IT e le pratiche di sviluppo di software esistenti. Deve supportare la collaborazione tra data scientist e altre parti interessate all’interno dell’organizzazione.
Processi
Lo sviluppo dell’IA è un processo iterativo che richiede un perfezionamento costante. I data scientist preparano i dati, addestrano e ottimizzano il modello e lo implementano in produzione, poi monitorano l’output e le prestazioni e ripetono questi passaggi per rilasciare la versione successiva. L’intero processo deve essere standardizzato per una scalabilità efficiente. Le organizzazioni devono implementare operazioni di machine learning (MLOps), una serie di pratiche per automatizzare e standardizzare i processi in tutto il ciclo di vita dell’IA. La governance dell’intero ciclo di vita è altresì fondamentale per garantire uno sviluppo dell’IA sicuro, regolamentato ed etico.
Quali sono le tecnologie fondamentali per la scalabilità dell’IA?
Per il progresso dell’IA, è fondamentale utilizzare tecnologie e strumenti specializzati. Ecco alcuni esempi.
Archivi delle caratteristiche
Gli archivi delle caratteristiche facilitano il riutilizzo delle funzionalità in diversi modelli di ML. Le funzionalità sono proprietà individuali misurabili derivate da dati grezzi e possono essere attributi semplici, come età, reddito o il tasso di clic, oppure funzionalità ingegnerizzate più complesse create tramite trasformazioni e aggregazioni.
Un archivio delle caratteristiche organizza e gestisce queste funzionalità e i relativi metadati come definizioni, logica computazionale, dipendenze e storico dell’utilizzo. I data scientist e gli ingegneri di machine learning possono riutilizzare, condividere e rilevare le funzionalità in modo efficiente, riducendo la duplicazione del lavoro.
Risorse di codice
Le risorse di codice riutilizzabili come librerie, framework e basi di codice personalizzate aumentano l’efficienza. Tramite la standardizzazione di alcune librerie e framework, le organizzazioni possono garantire che le proprie soluzioni di IA vengano sviluppate utilizzando le best practice e che siano più gestibili nel tempo. Inoltre, le risorse di codice riutilizzabili favoriscono la coerenza tra i diversi progetti, riducono la ripetizione del lavoro e costituiscono il framework per l’innovazione.
Automazione operativa
Le automazioni, come test automatizzati e integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD), sono indispensabili nel processo di scalabilità dell’IA poiché consentono alle organizzazioni di eseguire iterazioni rapide sui modelli IA e migliorare l’agilità dell’implementazione dell’IA. Pratiche come la generazione potenziata da recupero dati (RAG) possono essere utilizzate per migliorare l’addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni esistenti nell’IA generativa, anziché addestrarne di nuovi. Le tecnologie di streaming di dati sono indispensabili per l’automazione delle attività di elaborazione dei dati, come la preparazione e l’analisi per l’elaborazione in tempo reale richieste per le operazioni di machine learning.
Cloud computing
Il cloud computing e l’infrastruttura scalabile offrono risorse flessibili e scalabili che possono essere allocate in modo dinamico per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro di IA. La capacità di scalare le risorse o ridurle verticalmente in base alla domanda garantisce che le organizzazioni possano gestire i costi in modo efficiente e soddisfare al contempo i requisiti prestazionali dei modelli di IA. Per esempio, è possibile utilizzare istanze di calcolo ad alte prestazioni (HPC) per l’addestramento di modelli complessi e soluzioni di archiviazione scalabili per la gestione di set di dati di grandi dimensioni. I servizi cloud AWS includono anche strumenti specializzati di IA e machine learning che possono accelerare ulteriormente lo sviluppo e l’implementazione.
Quali sono le sfide della scalabilità dell’IA?
Per il successo della scalabilità dell’IA, è necessario che le organizzazioni superino le sfide descritte di seguito.
Operazionalizzazione dei modelli
I modelli sviluppati non realizzano il loro pieno potenziale come strumenti operativi per diversi motivi, alcuni dei quali sono descritti di seguito:
- Lo sviluppo di un modello è un processo una tantum non correlato a risultati aziendali concreti.
- La consegna del modello tra i team avviene senza documentazione, processo e struttura.
- Il processo di sviluppo del modello esiste in un silo senza input da parte degli utenti finali, delle organizzazioni in senso più ampio o degli esperti in materia.
- I modelli vengono implementati singolarmente su sistemi legacy.
I modelli supportati da estrazioni statiche di dati una tantum diventano rapidamente obsoleti e non accurati. Senza pratiche di miglioramento continuo, il modello finisce per subire un peggioramento delle prestazioni o rischia di diventare obsoleto.
Resistenza culturale
L’adozione dell’IA su larga scala richiede cambiamenti significativi della cultura e dei flussi di lavoro dell’organizzazione. La resistenza ai cambiamenti e la mancata comprensione delle funzionalità dell’IA ostacolano il processo. Inoltre, l’integrazione dell’IA nei processi e nei sistemi IT aziendali esistenti può essere complessa a causa di problemi di compatibilità o sistemi legacy. I team responsabili dei dati faticano a mantenere la produttività a causa dell’aumento della complessità, della collaborazione non adeguata tra i team e della mancanza di processi e strumenti standardizzati.
Aumento della complessità
I modelli operativi di IA devono rimanere accurati ed efficaci in ambienti in evoluzione. Il monitoraggio e la manutenzione continui, come aggiornamenti regolari e il riaddestramento con nuovi dati, sono d’obbligo. Tuttavia, i modelli di IA diventano sempre più sofisticati e per questo richiedono più risorse di calcolo per l’addestramento e l’inferenza. Le modifiche e la correzione di bug diventano più costosi e dispendiosi in termini di tempo nelle iterazioni successive.
Problemi normativi
Garantire la sicurezza e la privacy dei dati e dei modelli di IA è una sfida. I progetti di IA sperimentali sono più flessibili nell’utilizzo dei dati dell’organizzazione. Tuttavia, per raggiungere il successo operativo è necessario rispettare tutti i framework normativi applicabili all’azienda. Lo sviluppo dell’IA richiede un’attenta gestione per garantire l’accesso autorizzato ai dati in ogni fase. Per esempio, se un utente non autorizzato pone una domanda confidenziale a un chatbot, questo non dovrebbe rivelare informazioni riservate nella propria risposta.
In che modo AWS può supportare gli sforzi di scalabilità dell’IA?
AWS offre aiuto in ogni fase del percorso di adozione dell’IA grazie al set più completo di servizi, infrastrutture e risorse di implementazione di intelligenza artificiale (IA). È possibile scalare l’IA in modo più veloce e più efficiente in tutta l’azienda. Per esempio, è possibile usare:
- Amazon Bedrock per selezionare, personalizzare, addestrare e implementare modelli di fondazione leader del settore con dati proprietari.
- Amazon Q Developer per accelerare lo sviluppo di software tramite la generazione di codice, l’analisi delle basi di codice, il debug dei problemi e l’offerta di assistenza per l’architettura basata sulle best practice di AWS, il tutto attraverso interazioni in linguaggio naturale all’interno dell’ambiente di sviluppo integrato (IDE) o della Console di gestione AWS.
- Amazon Q per ottenere risposte veloci e pertinenti a domande urgenti, risolvere i problemi e generare contenuti. È anche possibile agire utilizzando i dati e le competenze presenti nei repository di informazioni, nel codice e nei sistemi aziendali dell’organizzazione.
- Amazon SageMaker Jumpstart per accelerare lo sviluppo dell’IA tramite la creazione, l’addestramento e l’implementazione di modelli di fondazione in un hub di machine learning.
È anche possibile utilizzare gli strumenti SageMaker per MLOps per semplificare i processi di sviluppo dell’IA. Per esempio:
- SageMaker Experiments può essere utilizzato per tenere traccia degli artefatti relativi ai job di addestramento dei modelli come parametri, metriche e set di dati.
- SageMaker Pipelines può essere configurato in modo che venga eseguito automaticamente a intervalli regolari o quando si verificano determinati eventi.
- Il registro dei modelli SageMaker Model Registry può essere utilizzato per tenere traccia delle versioni dei modelli e dei relativi metadati, come il raggruppamento dei casi d’uso e le metriche delle linee di base delle prestazioni dei modelli, in un repository centralizzato. Queste informazioni possono essere utilizzate per scegliere il modello migliore in base alle proprie esigenze aziendali.
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