Il ruolo e i vantaggi dell'AI nel cloud computing

Esistono due modi per pensare alla relazione tra AI e cloud computing. Uno è che i provider di cloud computing stanno lavorando duramente per rendere disponibili sulle loro piattaforme servizi e applicazioni sempre più sofisticate basati sull'AI. L'altro è che l'AI, ma anche l'automazione e il processo decisionale rapido che facilita, è sempre più ciò che rende possibili queste piattaforme cloud iperscalabili.

Entrambe le cose sono vere, e sono ciò rende il futuro del cloud computing e dell'AI intrecciati ed entusiasmanti. Ecco cosa potrebbe riservare questo futuro.

Che cos'è l'AI?

Con AI, o intelligenza artificiale, si intendono i sistemi informatici che utilizzano algoritmi e dati per eseguire attività che in genere richiedono l'intelligenza umana, come il riconoscimento vocale o la creazione di un'immagine in risposta a un prompt. In alcuni casi, l'intelligenza artificiale può fare cose che gli esseri umani non sono in grado di effettuare, come eseguire calcoli e analisi complesse che coinvolgono enormi quantità di dati in pochi secondi, con estrema precisione, per identificare anomalie.

La tecnologia AI sta migliorando rapidamente e trovando utilizzi diversi, tra cui perfezionare le comunicazioni con i clienti, creare media digitali, rendere la diagnostica più accurata, migliorare la sicurezza informatica e persino fornire consigli rispetto alle decisioni aziendali.

Il termine "intelligenza artificiale" viene spesso usato indistintamente con tecnologie correlate come il machine learning (ML) e il deep learning. La differenza è che l'AI descrive in generale il campo di studio, mentre i sistemi di machine learning si concentrano più precisamente sul miglioramento basato sull'apprendimento nell'esecuzione di un'attività specifica, definiti dai dati di addestramento che incorporano. Il deep learning è un processo simile che si basa su complesse reti neurali progettate per simulare l'architettura del cervello umano. Questa struttura consente ai sistemi di deep learning di rilevare relazioni complesse e non lineari e di carpire il significato da dati complicati o imprecisi. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come quelli di ChatGPT o Cohere, vengono addestrati utilizzando il deep learning e grandi quantità di dati curati. Una volta addestrato, il LLM diventa il nucleo di un sistema di intelligenza artificiale generativa che può rispondere alle domande deducendo o prevedendo la risposta corretta. Il risultato: risposte linguistiche sbalorditive simili a quelle umane.

Per trarre il massimo valore dall'intelligenza artificiale, molte aziende stanno investendo in team di data science e cercano modelli e servizi di intelligenza artificiale sofisticati su cui possono basarsi per le proprie applicazioni.

Che cos'è il Cloud computing?

Di base, il cloud computing ti consente di affittare servizi IT invece di acquistarli. Invece di investire pesantemente in database, software, impianti e hardware, le aziende optano per accedere alla loro capacità computazionale tramite Internet e pagare per quanto utilizzano. Fra le caratteristiche chiave del cloud computing c'è il fatto che è misurato, scalabile e disponibile on-demand.

Le offerte cloud includono l'infrastruttura, come server, storage e database, nonché i servizi basati su tale infrastruttura, come analytics dei dati, intelligenza artificiale e applicazioni per funzioni aziendali, come l'enterprise resource planning, o ERP, e lo human capital management. Sempre più applicazioni contengono funzionalità basate sull'intelligenza artificiale. Un esempio è la possibilità di convertire i documenti stampati in formato digitale e quindi di classificarli in funzioni quali la contabilità fornitori e la contabilità clienti.

Concetti chiave

• L'AI è una parte integrante del cloud computing, migliorando l'automazione, il processo decisionale e la scalabilità dei servizi cloud.
• Il cloud computing fornisce l'infrastruttura necessaria per l'intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di sfruttare le tecnologie AI senza investimenti significativi in hardware e software.
• L'AI nel cloud computing aumenta l'efficienza aziendale automatizzando le attività ripetitive, migliorando gli analytics dei dati e perfezionando la sicurezza informatica.
• La sinergia tra AI e cloud computing favorisce applicazioni innovative come l'AI generativa, l'IoT e la business intelligence assistita dall'AI.
• Adottare l'intelligenza artificiale nel cloud computing può essere complesso, poiché implica problemi di privacy dei dati, problemi di integrazione e una carenza di talenti con competenze di intelligenza artificiale.

Definizione di AI e cloud computing

AI e cloud computing sono profondamente intrecciati. La ragione è che i provider di cloud computing sono stati fra i primi a capire come utilizzare l'intelligenza artificiale per fornire servizi migliori. I sistemi AI sono molto bravi nel prendere decisioni nel mondo limitato di un'architettura IT e ciò consente ai provider di cloud computing di automatizzare una vasta gamma di operazioni nei loro enormi data center. L'intelligenza artificiale può eseguire il provisioning e ridimensionare i servizi tecnologici, rilevare potenziali errori, monitorare i segni di un attacco informatico e rilevare segnali di una potenziale frode in una vasta gamma di casi d'uso. Queste sono solo alcune voci di un elenco crescente di funzionalità che aiutano le aziende di cloud computing a offrire economicamente servizi tecnologici iperscalabili a migliaia o milioni di clienti.

Cosa altrettanto importante, il cloud sta diventando il modo migliore per incorporare l'intelligenza artificiale nelle applicazioni aziendali. I fornitori stanno integrando l'intelligenza artificiale nelle proprie offerte, come le applicazioni software-as-a-service (SaaS) migliorate da una vasta gamma di tecnologie AI e più recentemente con funzionalità LLM integrate. I provider di servizi cloud collaborano anche con le aziende che desiderano incorporare l'AI generativa nelle proprie operations. Grazie a LLM sofisticati nelle architetture cloud, le aziende possono utilizzare i propri dati per addestrare e implementare modelli di intelligenza artificiale specifici per le proprie operations o, più comunemente, migliorare l'addestramento di un modello esistente, che si tratti di assistenza sanitaria, logistica, legge, amministrazione o qualsiasi altro campo. I clienti cloud includono anche sviluppatori di modelli AI, che hanno bisogno di grandi quantità di capacità di calcolo e storage per addestrare i propri modelli su grandi quantità di dati.

Sempre più fornitori di servizi cloud offriranno servizi assistiti dall'intelligenza artificiale altamente sofisticati, come le piattaforme di sviluppo delle applicazioni in cui gli sviluppatori descrivono le funzioni dell'applicazione che desiderano e consentono alla piattaforma AI di scrivere rapidamente la prima bozza di codice.

Perché l'intelligenza artificiale è importante per il cloud computing?

I provider di cloud computing si affidano all'intelligenza artificiale per alimentare i sistemi automatizzati che forniscono servizi IT e applicazioni SaaS in modo affidabile e al minor costo possibile. L'intelligenza artificiale aiuta a eseguire il provisioning, l'elaborazione in batch e l'ottimizzazione dei sistemi cloud iperscalabili, sollevando le persone da tali incombenze. Inoltre, le aziende di cloud computing sono desiderose di aiutare il numero sempre maggiore di aziende che vogliono sfruttare una vasta gamma di servizi AI e le crescenti capacità dell'AI generative. In breve, il percorso più facile verso l'utilizzo delle funzionalità AI passa direttamente attraverso il cloud.

È anche vero che il cloud computing è importante per l'AI. Questo perché l'addestramento di sistemi di intelligenza artificiale generativa come gli LLM è estremamente impegnativo in termini di calcolo, portando a una fitta concorrenza per la potenza di calcolo disponibile a livello mondiale. I provider cloud iperscalabili offrono questa potenza on-demand, consentendo alle aziende AI di noleggiare i cluster GPU di cui hanno bisogno per eseguire carichi di lavoro AI ad alte prestazioni e a un costo ragionevole.

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In che modo l'AI nel cloud computing cambia i business?

La disponibilità di servizi basati sull'intelligenza artificiale nel cloud è stata la chiave per un crescente uso aziendale dell'intelligenza artificiale. Questo perché la creazione, l'addestramento e l'implementazione sicura di modelli AI sono troppo impegnativi dal punto di vista tecnico e costosi perché le organizzazioni, tranne quelle più grandi, riescano ad effettuarle da sole. Con i servizi di infrastruttura supportati dall'intelligenza artificiale, SaaS basato sull'intelligenza artificiale e un menu in continua crescita di diverse tecnologie disponibili tramite le API, un maggior numero di aziende è in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare i processi, ottenere un vantaggio competitivo e sfruttare nuove opportunità di business.

I vantaggi per le imprese sono duplici. Il primo è che gli assistenti AI scaricano attività ripetitive, come l'inserimento e la classificazione di fatture e richieste o l'abbinamento delle spese con ricevute e policy, migliorando l'efficienza e l'accuratezza dei team che eseguivano tali attività manualmente. Il secondo è che gli analytics basati sull'intelligenza artificiale possono assistere e fornire consigli ai professionisti aziendali in base ai modelli rilevati nei dati aziendali. I consigli possono variare da quando ordinare un maggior numero di un determinato prodotto a consigliare modifiche nelle supply chain in base a un'analisi complessa del comportamento del venditore e delle esigenze aziendali.

Vantaggi dell'AI nel cloud computing

I fornitori di cloud computing che applicano l'intelligenza artificiale nei loro data center stanno raccogliendo frutti che vanno ben oltre i vantaggi immediati in termini di efficienza e risparmio sui costi. Prendendo ciò che hanno sviluppato e offrendo ai clienti servizi di intelligenza artificiale brandizzati, possono contribuire ad aumentare la fedeltà e la redditività.

Fra i vantaggi dell'intelligenza artificiale nel cloud computing ci sono:

• Automazione: con l'intelligenza artificiale, i provider cloud e i loro clienti possono automatizzare molti dei processi IT necessari per fornire i propri servizi, tra cui l'applicazione di patch, la protezione e la scalabilità della capacità di calcolo. Le aziende utilizzano anche processi AI, tra cui l'automazione intelligente, per aumentare la velocità e l'accuratezza in funzioni come la gestione dei documenti e le operazioni di fabbrica.
• Risparmio sui costi: l'intelligenza artificiale può aiutare a ridurre i costi eseguendo attività complesse più velocemente e coinvolgendo meno persone. Le attività possono includere operazioni IT e di sicurezza dei dati, nonché funzioni aziendali come l'automazione dell'help desk. Per quanto riguarda i clienti, l'intelligenza artificiale può aiutarli a ridimensionare l'utilizzo del cloud in base alle loro esigenze in continua evoluzione. Man mano che i clienti vedono i propri risparmi sui costi, la fidelizzazione potrebbe migliorare, in particolare per i fornitori di servizi cloud che si sforzano di mantenere i propri modelli di fatturazione semplici e trasparenti. Quando i clienti attuali utilizzano più servizi cloud, questo può offrire margini maggiori per i fornitori rispetto alla ricerca, all'acquisizione e all'onboarding di nuovi clienti.
• Gestione del cloud: l'intelligenza artificiale consente l'esecuzione su larga scala dei servizi cloud automatizzando molti aspetti della gestione IT. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può eseguire il provisioning e ridimensionare i servizi, rilevare e prevedere i guasti e respingere gli attacchi informatici, spesso con poca o nessuna partecipazione umana. Monitorare l'uso e la fatturazione dei servizi e fornire ai clienti sistemi complessi di monitoraggio e gestione dei carichi di lavoro può essere più semplice e più scalabile con il supporto AI.
• Gestione dei dati: l'AI può aiutare qualsiasi organizzazione a gestire i propri dati vitali in un modo migliore e più conveniente. Le attività di cui l'intelligenza artificiale può occuparsi includono lo spostamento dei dati in base alle esigenze, la pulizia dei dati e la scansione delle reti per rilevare problemi con la sicurezza o la raccolta dei dati.
• Analytics predittivi: l'AI è particolarmente efficace in questa popolare forma di analytics dei dati. Le aziende utilizzano gli analytics predittivi per identificare i trend, trovare correlazioni e collegare la causalità, consentendo loro di prendere decisioni più informate molto più rapidamente.
• Personalizzazione: le acute capacità di osservazione e abbinamento dei pattern dell'AI aiutano le aziende, compresi i fornitori di servizi cloud, a comprendere meglio il comportamento e i desideri dei loro clienti. Ciò consente alle aziende di offrire servizi personalizzati e suggerimenti più accurati, aumentando così la fidelizzazione e i ricavi.
• Maggiore produttività ed efficienza: l'intelligenza artificiale eccelle nei lavori che le persone trovano difficili o noiosi. Grazie ai processi basati sull'intelligenza artificiale, le aziende possono eseguire attività come gestire documenti, ordinare pacchetti, abbinare fatture e persino riassumere documenti come brief legali in modo più rapido e accurato rispetto alle persone. Il vantaggio aggiunto di questa efficienza è che consente ai dipendenti di svolgere attività più complesse che richiedono esperienza e relazioni umane.
• Maggiore sicurezza e rilevamento delle minacce: se inclusa in un framework di sicurezza dei dati ben progettato, l'AI può intervenire per monitorare reti e utenti durante la scansione di pattern che indicano la presenza di problemi. A differenza degli esseri umani, l'intelligenza artificiale può monitorare da vicino masse di dati mentre analizza rapidamente i flussi creati dalla rete.
• Migliore scalabilità: poiché l'intelligenza artificiale può aiutare ad automatizzare così tanti processi, consente ai provider di servizi cloud di eseguire grandi data center con un livello di scalabilità elastica che sarebbe impossibile ottenere se le persone dovessero eseguire manualmente il provisioning e gestire i servizi. Questa stessa efficienza funziona per i clienti cloud, che possono eseguire lo scale-up del lavoro nel marketing, nella logistica, nel settore sanitario e in altri campi più velocemente e con meno persone coinvolte.

Sfide dell'AI nel cloud computing

Sebbene i fornitori di cloud computing stiano lavorando per ridurre gli ostacoli all'utilizzo dell'intelligenza artificiale, continuano ad esserci delle sfide, principalmente per quanto riguarda la gestione dei dati e l'assunzione di personale con le competenze giuste.

• Privacy dei dati: quando si parla di sicurezza e privacy dei dati, l'AI presenta una serie di sfide. Ad esempio, i modelli AI potrebbero "far trapelare" i dettagli dai data set riservati utilizzati per addestrarli. I clienti daranno priorità ai fornitori di servizi cloud che offrono solidi controlli sulla governance e sulla sicurezza dei dati.
• Integrazione: l'AI viene eseguita su dati puliti e ben organizzati. E diventa più intelligente quando i dati provengono da molte fonti diverse. La sfida, quindi, è integrare e standardizzare i dati provenienti da diverse business unit interne o siti partner, nonché da fonti esterne, come i feed del meteo o i dati governativi aperti.
• Lacune di talenti: le persone con le competenze necessarie per progettare, formare e implementare modelli AI sono difficili da trovare e costose da assumere e fidelizzare. Anche con gli sviluppatori di modelli AI e i servizi cloud che forniscono gli elementi di base, le aziende spesso hanno bisogno di data manager e data scientist esperti per far funzionare l'AI per loro contesto specifico.

Applicazioni dell'AI nel Cloud Computing

La motivazione per superare queste sfide deriva dall'ampia gamma di modi in cui l'intelligenza artificiale e il cloud possono essere utilizzati in tandem per rendere le organizzazioni migliori e far risparmiare tempo da dedicare ad attività più creative. Fra le applicazioni più popolari e interessanti ci sono:

• Chatbot: i chatbot sono stati uno dei primi programmi software progettati per simulare la comunicazione umana e subentrare in ruoli di assistenza clienti. Sfortunatamente, prima dell'AI, non facevano un buon lavoro e avevano più possibilità di infastidire i clienti che di risolvere i problemi. Grazie all'AI e al cloud computing, le aziende ora possono utilizzare le API per attingere a modelli linguistici di grandi dimensioni, offrendo loro potenti chatbot in grado di comprendere il linguaggio umano parlato o scritto e rilevare l'intento delle query di un utente.
• Business intelligence (BI): i provider di cloud computing hanno da tempo offerto soluzioni BI, che raccolgono, analizzano e interpretano i dati da fonti interne ed esterne per aiutare le aziende a prendere decisioni. Questi servizi cloud e il software in pacchetti precedenti dipendono dagli algoritmi di machine learning per analizzare i dati. Con i nuovi modelli di intelligenza artificiale, tuttavia, le aziende possono passare dal comprendere ciò che è successo in passato al prevedere meglio i risultati futuri.
• Internet of Things (IoT): l'IoT è costituito da dispositivi connessi a Internet e l'uno all'altro. I dispositivi IoT vengono utilizzati in molti settori, tra cui l'autotrasporto, l'agricoltura e la produzione, e richiedono sistemi di "edge computing" che posizionano alcune funzionalità decisionali chiave vicino ai dispositivi in gestione, e non nel data center cloud. Ora, le aziende che utilizzano sofisticati servizi cloud AI o AI integrati nelle applicazioni SaaS possono consentire ai propri dispositivi IoT di apprendere dai propri dati e dalle proprie esperienze nel tempo, migliorando o suggerendo miglioramenti man mano che procedono.
• AI generativa: con il cloud computing, potenti modelli di AI generativa con LLM alla base sono ora a solo un'API di distanza. Le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per accelerare la ricerca, fare brainstorming di idee creative, migliorare il customer service o le applicazioni dell'help desk e molte altre attività. La RAG aiuta i provider di servizi cloud a rendere ancora più utile l'AI generativa migliorando la knowledge base di LLM con i dati aziendali recenti e archiviati in modo sicuro di un cliente.

Il futuro dell'AI nel cloud computing

L'intelligenza artificiale sta rapidamente trovando il suo posto in una vasta gamma di attività umane. Gran parte di questa crescita è guidata dalla disponibilità dell'AI su potenti piattaforme di cloud computing. Internamente, nel tempo, i fornitori di servizi cloud possono espandere il passato utilizzando l'intelligenza artificiale per automatizzare e monitorare l'infrastruttura IT e iniziare a offrire servizi basati sull'intelligenza artificiale che aiutano a scrivere ed eseguire il debug delle applicazioni, valutare e migliorare i processi aziendali e persino fornire servizi di elaborazione back-end e edge per robot e droni altamente autonomi. Inoltre, in futuro, i servizi basati sul cloud potranno utilizzare l'intelligenza artificiale per pensare in modo approfondito e creativo alle sfide aziendali e ai problemi sociali.

Inizia a utilizzare l'intelligenza artificiale nel cloud computing con Oracle

Quando arriverà il momento di esplorare come l'intelligenza artificiale può aiutare la tua azienda, prendi in considerazione Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Oracle offre un portfolio AI completo per aiutarti a sfruttare l'AI nel modo per te più appropriato, e OCI fornisce un'ampia gamma di opzioni di implementazione per l'AI utilizzando il cloud distribuito di OCI. Ad esempio, OCI semplifica il trasferimento di insight generati dall'intelligenza artificiale alle tue funzioni aziendali chiave incorporando l'intelligenza artificiale nelle Oracle Fusion Applications. Per aggiungere l'intelligenza artificiale nelle tue applicazioni, OCI offre un'ampia gamma di servizi AI con modelli che possono essere personalizzati utilizzando i tuoi dati aziendali.

Per i data scientist, OCI offre servizi di Machine Learning che consentono ai team di creare, addestrare, implementare e gestire modelli di machine learning utilizzando i propri framework open source preferiti. Quando è il momento dell'addestramento di modelli sofisticati a consumo intensivo di potenza di calcolo, OCI rivaleggia o supera le prestazioni dei cluster di calcolo on-premise personalizzati, fornendo al contempo i vantaggi in termini di elasticità e costi basati sul consumo del cloud.

L'AI non sarebbe dove è oggi senza il cloud computing. I fornitori di servizi cloud offrono le architetture di calcolo necessarie per formare un mix fiorente di modelli AI e tracciano percorsi affinché altre aziende sfruttino le crescenti funzionalità dell'AI. Man mano che l'intelligenza artificiale trova più usi negli affari aziendali e umani, probabilmente verrà eseguita, o vi si effettuerà accesso, attraverso piattaforme di cloud computing.

Domande frequenti sull'AI nel cloud computing

L'AI sostituirà la sicurezza informatica?

La sicurezza informatica comprende molte discipline, tra cui la gestione dell'accesso degli utenti, il monitoraggio della rete e gli analytics dei dati. L'intelligenza artificiale può essere una componente chiave in tutti questi sforzi. Non c'è dubbio che alla fine si assumerà più responsabilità. Ma non sostituirà la sicurezza informatica né i suoi professionisti: piuttosto, l'AI sarà una tecnologia fondamentale nei suoi programmi.

In che modo i servizi edge sono correlati all'AI?

L'infrastruttura edge posiziona i servizi cloud molto vicini o all'interno dei dispositivi in cui vengono generati i dati, consentendo loro di essere utilizzati anche nella gestione di questi dispositivi. Ciò consente ai dispositivi IoT di eseguire un'intelligenza artificiale che reagisce rapidamente al proprio ambiente, anche con connettività Internet intermittente o assente. Immagina ad esempio un drone o un'auto che si muovo in modo autonomo senza aspettare di chiedere a un data center prima di prendere la decisione successiva.

Qual è la differenza tra machine learning e AI?

Il machine learning è una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale. Gli algoritmi di machine learning apprendono e migliorano il modo in cui eseguono un'attività in base alla combinazione di dati che vengono loro presentati nel tempo. I modelli AI spesso utilizzano algoritmi di machine learning nel loro lavoro.

Qual è la differenza tra addestramento AI e inferenza AI?

Un modello AI vive due diverse fasi. Uno è l'addestramento e l'altro è l'inferenza. L'addestramento è il momento in cui al modello AI viene presentata una grande quantità di dati curati, dati che assimila per imparare a riconoscere e prevedere in modo accurato. Poi il modello viene spostato in un diverso tipo di infrastruttura IT, dove inizia la fase di inferenza della sua vita. Qui gli vengono presentati nuovi dati in base a cui trarre conclusioni e prevedere i risultati.