Che cos'è l'IA aziendale?

Implementando l'IA aziendale, è possibile risolvere sfide precedentemente irrisolvibili. Aiuta a generare nuove fonti di reddito ed efficienza in una grande organizzazione.

Promuovi l'innovazione

Generalmente, le grandi aziende hanno diverse centinaia di team aziendali, ma non tutte dispongono del budget e delle risorse per le competenze di data science. L'IA su scala aziendale consente alla leadership di democratizzare le tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning (IA/ML) e renderle più accessibili in tutta l'azienda. Chiunque nell'organizzazione può suggerire, sperimentare e incorporare strumenti di IA nei propri processi aziendali. Gli esperti di settore con conoscenze aziendali possono contribuire ai progetti di IA e guidare la trasformazione digitale.

Migliora la governance

Gli approcci isolati allo sviluppo dell'IA offrono visibilità e governance limitate. Gli approcci isolati riducono la fiducia degli stakeholder e limitano l'adozione dell'IA, specialmente nelle previsioni decisionali critiche.

L'IA aziendale offre al processo trasparenza e controllo. Le organizzazioni possono controllare l'accesso ai dati sensibili in base ai requisiti normativi, incoraggiando al contempo l'innovazione. I team di data science utilizzano approcci di IA spiegabili per rendere trasparente il processo decisionale di IA e aumentare la fiducia degli utenti finali.

Riduzione dei costi

La gestione dei costi per i progetti di IA richiede un attento controllo dello sforzo, del tempo e delle risorse informatiche per lo sviluppo, soprattutto durante l'addestramento. Una strategia di IA aziendale automatizza e standardizza gli sforzi ingegneristici ripetitivi all'interno dell'organizzazione. I progetti di IA ottengono un accesso centralizzato e scalabile alle risorse informatiche senza sovrapposizioni o sprechi. È possibile ottimizzare l'allocazione delle risorse, ridurre gli errori e migliorare l'efficienza dei processi nel tempo.

Aumentare la produttività

Automatizzando le attività di routine, l'IA può ridurre gli sprechi di tempo e lasciare alle risorse umane più tempo da dedicare a un lavoro più creativo e produttivo. Inoltre, l'aggiunta di intelligenza al software aziendale aumenta la velocità delle operazioni aziendali, riducendo il tempo necessario tra le diverse fasi di qualsiasi attività aziendale. Una tempistica ridotta dalla progettazione alla commercializzazione o dalla produzione alla consegna offre un rendimento immediato sull'investimento.

Per implementare con successo l'IA aziendale è necessario che le organizzazioni implementino quanto segue.

Gestione dei dati

I progetti di IA richiedono un accesso facile e sicuro alle risorse di dati aziendali. È necessario che le organizzazioni sviluppino le proprie pipeline di ingegneria dei dati, che si tratti di elaborazione dati in streaming o in batch, data mesh o data warehousing, e garantire l'esistenza di sistemi come i cataloghi di dati in modo che i data scientist possano trovare e utilizzare rapidamente i set di dati di cui hanno bisogno. I meccanismi centralizzati di governance dei dati regolano l'accesso ai dati e supportano la gestione del rischio senza creare inutili ostacoli nel recupero dei dati.

Infrastruttura di addestramento dei modelli

È necessario che le organizzazioni stabiliscano un'infrastruttura centralizzata per creare e addestrare modelli di machine learning nuovi ed esistenti. Ad esempio, l'ingegneria delle caratteristiche prevede l'estrazione e la trasformazione di variabili o funzionalità, come listini prezzi e descrizioni dei prodotti, dai dati grezzi per l'addestramento. Un archivio delle caratteristiche centralizzato consente a diversi team di collaborare, promuovendo il riutilizzo ed evitando silo con sforzi di lavoro duplicati.

Analogamente, sono necessari sistemi che supportino la generazione potenziata tramite recupero (RAG) in modo che i team di data science adattino i modelli di IA esistenti con i dati aziendali interni. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono addestrati su vasti volumi di dati e utilizzano miliardi di parametri per generare output originali. Vengono utilizzati per attività come rispondere a domande, tradurre lingue ed elaborare il linguaggio naturale. La RAG estende le capacità già avanzate degli LLM a domini specifici o alla knowledge base interna di un'organizzazione, il tutto senza la necessità di riaddestrare il modello.

Registro centrale dei modelli

Un registro centrale dei modelli è un catalogo aziendale per LLM e modelli di machine learning creati e addestrati in diverse unità aziendali. Consente il controllo delle versioni del modello, che consente ai team di svolgere molte attività:

• Tenere traccia delle iterazioni dei modelli nel tempo
• Confrontare le prestazioni tra diverse versioni
• Assicurare che le implementazioni utilizzino le versioni più efficaci e aggiornate

Inoltre, i team possono mantenere registri dettagliati dei metadati del modello, inclusi dati di addestramento, parametri, metriche delle prestazioni e diritti di utilizzo, migliorando la collaborazione tra i team e semplificando la governance, la conformità e la verificabilità dei modelli di IA.

Distribuzione di modelli

Pratiche come MLOps e LLMOps introducono l'efficienza operativa nello sviluppo dell'IA aziendale. Applicano i principi di DevOps alle sfide uniche dell'IA e del machine learning.

Ad esempio, è possibile automatizzare varie fasi del ciclo di vita di ML e LLM, come la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, il test e l'implementazione, per ridurre gli errori manuali. La creazione di pipeline operative di ML e LLM facilita l'integrazione e la distribuzione continue (CI/CD) dei modelli di IA. I team possono iterare e aggiornare rapidamente i modelli in base al feedback in tempo reale e ai requisiti in evoluzione.

Monitoraggio del modello

Il monitoraggio è fondamentale per la gestione dei modelli di IA, garantendo l'affidabilità, l'accuratezza e la pertinenza dei contenuti generati dall'IA nel tempo. I modelli di IA sono soggetti ad allucinazioni e occasionalmente generano informazioni imprecise. Inoltre, l'output del modello può diventare irrilevante a causa dell'evoluzione dei dati e dei contesti.

È necessario che le organizzazioni implementino meccanismi per i quali l'essere umano è nel ciclo di lavorazione per gestire efficacemente l'output di LLM. Gli esperti del settore valutano periodicamente l'output dell'IA per garantirne l'accuratezza e l'adeguatezza. Utilizzando il feedback in tempo reale degli utenti finali, le organizzazioni mantengono l'integrità del modello di IA e garantiscono che soddisfi le esigenze in evoluzione degli stakeholder.