Che cos'è l'IA per le aziende?

L'intelligenza artificiale (IA) per le aziende consiste nell'adozione di avanzate tecnologie di IA all'interno di grandi organizzazioni. Portare i sistemi di IA dal prototipo alla produzione pone diverse sfide in termini di scalabilità, prestazioni, governance dei dati, etica e conformità normativa. L'IA per le aziende include politiche, strategie, infrastrutture e tecnologie per un utilizzo diffuso dell'IA all'interno di una grande organizzazione. Anche se richiede investimenti e sforzi significativi, l'IA per le aziende è importante per le grandi organizzazioni man mano che i sistemi di IA si diffondono.

Ulteriori informazioni sull'intelligenza artificiale (IA)»

Una piattaforma di IA per le aziende è un gruppo integrato di tecnologie che consentono alle organizzazioni di sperimentare, sviluppare, implementare e gestire applicazioni di IA su larga scala. I modelli di deep learning sono il fulcro di qualsiasi applicazione di IA. L'IA per le aziende richiede un maggiore riutilizzo del modello di IA tra le attività anziché l'addestramento di un modello da zero ogni volta che subentra un nuovo problema o set di dati. Una piattaforma di IA per le aziende fornisce l'infrastruttura necessaria per riutilizzare, produrre ed eseguire modelli di deep learning su larga scala in tutta l'organizzazione. È un sistema completo, end-to-end, stabile, resiliente e ripetibile che fornisce valore sostenibile pur rimanendo flessibile per il miglioramento continuo e il cambiamento degli ambienti.

Implementando l'IA per le aziende, 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 per le aziende 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 per le aziende 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.

Aumento della 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.

Le applicazioni di IA per le aziende sono in grado di ottimizzare tutto, dalla gestione della catena di approvvigionamento al rilevamento delle frodi e alla gestione delle relazioni con i clienti. Di seguito, forniamo alcuni esempi con casi di studio.

Ricerca e sviluppo

Le organizzazioni possono analizzare vasti set di dati, prevedere le tendenze e simulare i risultati per ridurre significativamente i tempi e le risorse necessari per lo sviluppo dei prodotti. I modelli di IA sono in grado di identificare modelli e approfondimenti tratti dai successi e dai fallimenti dei prodotti passati, guidando lo sviluppo di offerte future. Inoltre, supportano l'innovazione collaborativa in modo che i team di diverse aree geografiche lavorino in modo più efficace su progetti complessi.

Ad esempio, AstraZeneca, marchio farmaceutico a livello globale, ha creato una piattaforma di scoperta di farmaci basata sull'IA per aumentare la qualità e ridurre il tempo necessario per scoprire un potenziale farmaco candidato.

Gestione delle risorse

Le tecnologie di IA ottimizzano l'acquisizione, l'utilizzo e lo smaltimento di risorse fisiche e digitali all'interno di un'organizzazione. Ad esempio, gli algoritmi di manutenzione predittiva riescono a prevedere quando è probabile che le apparecchiature o i macchinari si guastino o richiedano manutenzione, suggerire regolazioni operative per i macchinari per migliorarne l'efficienza, ridurre il consumo di energia o prolungare la vita della risorsa. Attraverso i sistemi di tracciamento basati sull'IA, le organizzazioni ottengono visibilità in tempo reale sulla posizione e sullo stato delle proprie risorse.

Ad esempio, Baxter International Inc., leader mondiale nella tecnologia medica, utilizza l'IA per ridurre i tempi di inattività non pianificati delle apparecchiature, evitando oltre 500 ore macchina relative al tempo di inattività non pianificato in un solo stabilimento.

Servizio clienti

L'IA può fornire interazioni personalizzate, efficienti e scalabili con i clienti. I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'IA gestiscono molte richieste da parte dei clienti senza l'intervento umano. Inoltre, l'IA è in grado di analizzare vasti dati dei clienti in tempo reale, consentendo alle aziende di offrire consigli e supporto personalizzati.

Ad esempio, T-Mobile, una società di telecomunicazioni a livello globale, utilizza l'IA per aumentare la velocità e la qualità delle interazioni con i clienti. Gli agenti umani servono i clienti meglio e più velocemente, arricchendo l'esperienza del cliente e creando connessioni più forti tra le persone.

Per implementare con successo l'IA per le aziende 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 versionamento 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 per le aziende. 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.

Per implementare con successo l'IA per le aziende 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 versionamento 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 per le aziende. 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.