Come ridimensionare l'AI nella tua azienda

Il tuo business verrà impattato dall'intelligenza artificiale. Affinché l'intelligenza artificiale sia un supporto, e non un ostacolo, dovrai fare in modo che le iniziative vadano oltre la fase pilota e vengano integrate nelle operazioni quotidiane.

I primi a muoversi stanno indicando la strada: usano l'intelligenza artificiale per aumentare la velocità e l'accuratezza dei processi di contabilità fornitori e contabilità clienti, riassumono brief legali e altre ricerche e aggiungono un livello di sicurezza a compiti di importanza critica come la lettura dei raggi X. Questi leader utilizzano l'AI per rilevare le frodi in mezzo a milioni di transazioni finanziarie e prendere decisioni rapide in magazzini frenetici e su impianti di produzione impegnativi. Usano i chatbot AI per gestire chiamate di supporto sempre più complesse e guidare i venditori al miglior passo successivo per ogni cliente.

E tutto questo è solo l'inizio.

Per ognuna di queste vittorie, tuttavia, l'organizzazione è dovuta passare attraverso un processo di scale-up, riunendo strumenti e persone e apportando le modifiche tecniche e culturali necessarie per far funzionare l'intelligenza artificiale nel mondo reale.

Di seguito, esamineremo i molti aspetti della sfida del ridimensionamento dell'AI per le aziende.

Che cos'è l'AI scalabile?

Per AI scalabile si intende la possibilità di utilizzare algoritmi di machine learning (ML) o servizi di AI generativa per svolgere attività quotidiane a un ritmo che tiene il passo con la domanda aziendale. A tal fine, serve che gli algoritmi e i modelli generativi dispongano dell'infrastruttura e dei volumi di dati necessari per operare alla velocità e alla scala richieste. Oltre a ciò, l'intelligenza artificiale scalabile richiede dati da molte parti dell'azienda che siano sufficientemente integrati e completi da fornire agli algoritmi le informazioni necessarie per ottenere i risultati desiderati.

Altrettanto importanti sono le persone che sono disposte a utilizzare i risultati dell'AI nel loro lavoro. Preso atto di tutti questi requisiti, l'intelligenza artificiale scalabile può aiutare le operazioni aziendali a muoversi con più velocità, sicurezza, precisione, personalizzazione e persino creatività.

Concetti chiave

• Ridimensionare l'AI può migliorare notevolmente una vasta gamma di operazioni aziendali.
• Il successo coinvolge molte parti del lavoro in aree come gestione dei dati, data science e gestione dei processi aziendali. Questi sono spesso raccolti sotto il titolo di machine learning operations (MLOps).
• Le MLOps possono includere la creazione e la formazione di modelli ML o la formazione di algoritmi attuali o modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per raggiungere un obiettivo aziendale.
• Le aziende devono prendere in considerazione la sicurezza dei dati, la loro privacy e il reporting normativo mentre aggiungono l'AI alle operazioni quotidiane.

Perché è così difficile ridimensionare l'AI?

Il ridimensionamento dell'AI richiede investimenti e impegno. Richiede nuove competenze e tecnologie, grande potenza di calcolo, e cambiamenti nel modo in cui opera la tua organizzazione. Per ridimensionare l'intelligenza artificiale bisogna andare ben oltre la creazione e la formazione di modelli: bisogna portarli in applicazioni di livello produttivo che vengono eseguite su larga scala e forniscono agli utenti di business funzioni di monitoraggio e reporting.

Ci sono sei grandi sfide da superare sulla strada verso l'AI scalabile:

1. Dati: i dati sono la linfa vitale dell'AI. Sono sia le informazioni utilizzate per addestrare algoritmi ML che le informazioni che questi algoritmi scansionano per fornire output. I dati utilizzati dai modelli ML sono disponibili in molte forme. Può trovarsi nelle righe e nelle colonne di un database relazionale, ma anche in documenti di testo, immagini, video o social media.
   
   L'acquisizione, l'organizzazione e l'analisi di set di dati spesso massicci richiedono competenze nella gestione dei dati e investimenti in strumenti e servizi cloud, come un data lakehouse scalabile basato su cloud. La sicurezza e la privacy dei dati sono le preoccupazioni principali di qualsiasi AI scalabile. I dati devono essere protetti da minacce esterne e interne, come i dati sensibili memorizzati da qualsiasi azienda. I team operativi AI hanno un'ulteriore responsabilità: assicurarsi che le informazioni sensibili nei dati di formazione non vengano visualizzate negli output AI.


2. Processi: il ridimensionamento dell'intelligenza artificiale è un processo iterativo che coinvolge almeno tre gruppi:
   
   
   1. Esperti in ogni operazione aziendale rilevante, che si tratti di customer service, logistica delle spedizioni, progettazione del prodotto, radiologia o contabilità.
   2. Il team IT, che integra, protegge e standardizza i dati operativi e assembla la potenza di calcolo e le reti necessarie.
   3. Il team di data science, che crea funzioni ML, seleziona il modello e ottimizza i parametri fino a quando l'AI non è pronta per l'implementazione e lo scale-up. Gli esperti delle operazioni aziendali collaboreranno con i data scientist per garantire che gli output AI siano conformi alle linee guida. I team dovrebbero esaminare la retrieval-augmented generation (RAG), la quale consente di ottimizzare l'output di un LLM in base ai dati dell'organizzazione senza modificare il modello alla base.


3. Strumenti: la raccolta di strumenti utilizzati per ridimensionare l'AI può essere suddivisa in tre categorie: strumenti che i data scientist utilizzano per creare modelli ML, strumenti che il team IT utilizza per gestire i dati e supportare algoritmi compute-hungry, e strumenti che aiutano gli imprenditori a utilizzare gli output AI nelle attività quotidiane. Per creare un unico modello ML possono servire una dozzina di sistemi specializzati, spesso assemblati da professionisti del data science a partire da una vasta gamma di strumenti open source e proprietari.
   
   Più di recente, le aziende tecnologiche hanno organizzato strumenti operativi di data science, gestione dei dati e AI in piattaforme integrate per il ridimensionamento dell'AI. L'iniziativa è comunemente nota come machine learning operations, o MLOps, e include strumenti per la creazione, la manutenzione e il monitoraggio dell'intelligenza artificiale, nonché la generazione di report sui suoi risultati per gli stakeholder interni e le autorità di regolamentazione.


4. Talenti: serve tempo per acquisire l'esperienza necessaria per progettare, addestrare e implementare modelli ML, quindi le persone con una profonda conoscenza del dominio dell'AI sono difficili da trovare e costose da assumere. Ecco perché, finora, sono stati i giganti tech a creare piattaforme AI e grandi organizzazioni tecnologicamente avanzate che sono state disposte a pagare per tali competenze.
   
   Ora, tuttavia, le piattaforme MLOps sono disponibili come servizi cloud, e gli LLM sono disponibili tramite chiamate API. Ciò sta aprendo le porte dell'AI a un maggior numero di aziende. Ci sarà ancora bisogno di esperienza nella gestione dei dati e nella data science, ma i servizi AI disponibili attraverso i fornitori di servizi cloud potrebbero alleviare il bisogno di assumere persone con competenze approfondite nella creazione di modelli AI.


5. Ambito: quando arriva il momento di andare oltre la fase di sperimentazione dell'AI in un angolo del business, quanto in alto devi puntare? Idealmente, la tua iniziativa AI sarà abbastanza grande da fare una notevole differenza nelle operazioni, che si tratti di tempi di spedizione, customer experience o altri risultati misurabili. Ma le prime iniziative con il ridimensionamento dell'AI non dovrebbero essere così tanto complesse o legate ai risultati da essere tentato di staccare la spina se ti impantani in un momento difficile, piuttosto che rischiare interruzioni. Inizia in piccolo in un'area in cui degli inconvenienti non causeranno troppi danni. La portata delle iniziative AI diventerà più ambiziosa man mano che competenze e fiducia crescono all'interno della tua organizzazione.


6. Tempo: secondo CompTIA quasi l'80% dei progetti AI non va mai oltre il proof of concept, e quelli che hanno successo impiegano da tre a 36 mesi, a seconda della portata e della complessità. Questo tempo viene impiegato per selezionare e implementare i modelli e monitorare gli output AI in un ambiente controllato.
   
   I responsabili delle decisioni aziendali devono anche prendere in considerazione il tempo e gli sforzi necessari per fornire i dati di cui un sistema AI su larga scala ha bisogno. I data scientist e i team IT dovranno acquisire, integrare, archiviare, preparare e trasmettere i dati attraverso algoritmi di machine learning e monitorare gli output. Una lista crescente di strumenti e librerie open source, ma anche di software di automazione e servizi cloud possono contribuire ad accelerare questo ciclo. Con il passare del tempo, sia il campo che gli strumenti matureranno.

Perché l'intelligenza artificiale scalabile è così importante?

Sebbene il ridimensionamento dell'AI sia difficile, i leader aziendali scommettono sul fatto che le sfide e i costi iniziali alla fine saranno compensati dai guadagni di business. Secondo McKinsey, l'AI aggiungerà circa 13 trilioni di dollari all'economia globale entro il 2030. Sono diverse le ragioni. In primo luogo, per sfruttare l'intelligenza artificiale, un maggior numero di aziende intraprenderà progetti di "trasformazione digitale" in cui potranno utilizzare i propri dati per diventare più innovative e competitive nell'economia digitale. L'intelligenza artificiale consoliderà questi vantaggi competitivi e porterà a ulteriori innovazioni. Le aziende che hanno già ridimensionato l'intelligenza artificiale riscontrano vantaggi come un aumento della soddisfazione dei clienti e produttività della forza lavoro, nonché un uso più efficiente di risorse come navi, camion, attrezzature di produzione e magazzini.

Come ridimensionare l'AI nella tua azienda

Portare l'intelligenza artificiale nel mondo difficile e complesso delle operazioni aziendali può essere scoraggiante, ma vale la pena farlo per il progetto giusto. Inizia con la data science, dove le librerie di algoritmi di machine learning possono essere personalizzate per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali. Questo consiglio è ottimo anche se si utilizzano le API per accedere e addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni forniti da fornitori come OpenAI e Cohere.

Il passo successivo consiste nel trovare e acquisire i data set in base a cui verrà addestrata l'intelligenza artificiale. Possono essere costituiti da dati interni o esterni o da un mix di entrambi. Se vuoi che l'intelligenza artificiale funzioni in un ambiente aziendale, raccogli stakeholder e sostenitori da qualsiasi dipartimento, che si tratti di customer service, finance, legale o altro. Questi sostenitori collaboreranno con il team di data science in modo che i trainer vedano com'è la giornata tipo dei dipendenti della funzione aziendale target. Questi sostenitori lavoreranno quindi con i loro colleghi o partner per prepararsi al processo basato sull'intelligenza artificiale e spingere per un'adozione diffusa al momento del lancio. Allineati modelli ML, flussi di dati e processi aziendali, è il momento di ridimensionare l'AI nella tua azienda.

7 best practice per ridimensionare l'AI

Per aumentare l'uso dell'intelligenza artificiale in un processo aziendale bisogna passare per molte sfide. Di seguito sono riportate le best practice consolidate per aiutarti ad avere successo.

1. Focalizzati sul ciclo di vita dei dati

Prima che i data scientist possano creare modelli ML e l'azienda possa ridimensionarli, deve esistere una struttura di dati che integri e aggiorni le origini dati e fornisca un formato sicuro e standardizzato.

2. Standardizza e semplifica le MLOps

Scegli una piattaforma MLOps che si adatti alle competenze dei tuoi team operativi di data science e ML e che combaci con la tua infrastruttura IT o a quella del tuo provider cloud principale.

3. Metti insieme un team AI collaborativo e multidisciplinare

Le iniziative AI coinvolgono in modo trasversale discipline e dipartimenti. Riunisci gli stakeholder di tutta l'azienda affinché ti aiutino.

4. Scegli progetti iniziali che potrebbero avere successo

L'aggiunta dell'AI in qualsiasi processo aziendale è uno sforzo complesso. Inizia con un progetto in cui il successo è assicurato e veloce e che indica la strada da percorrere per progetti futuri più ambiziosi. Prendi in considerazione l'idea di un centro di eccellenza AI per garantire il successo.

5. Piano di governance e di rendicontazione

Scegli strumenti per la gestione dei dati, la data science e le operazioni aziendali con governance integrata. Comprendi le normative pertinenti in materia di sicurezza e privacy e integra compliance e reporting nel tuo processo.

6. Monitora modelli end-to-end

Cerca funzionalità che possano aiutarti a monitorare la velocità e il costo dei tuoi output AI, nonché il ragionamento alla loro base e il loro valore per gli utenti finali.

7. Usa gli strumenti giusti

Per ridimensionare l'intelligenza artificiale nella tua azienda, avrai bisogno di una raccolta di strumenti che semplifichi il lavoro dei data scientist con gli ingegneri IT e consentano a entrambi i gruppi di collaborare con gli imprenditori sui problemi di governance e compliance dell'intelligenza artificiale. Le piattaforme di data science basate su cloud possono offrire ai team di data scientist un posto dove creare, addestrare, implementare e gestire modelli e notebook di machine learning: ambienti computazionali interattivi che uniscono l'esecuzione del codice con la visualizzazione dei dati e i commenti testuali. Il segreto è fornire spazi in cui i trainer possono sperimentare con i modelli, svilupparli e ridimensionarne l'uso.

Ridimensiona l'AI con Oracle

Se quello che vuoi è ridimensionare l'AI nella tua azienda, allora Oracle Cloud Infrastructure (OCI) è una scelta intelligente. Può aiutarti a trarre i vantaggi dell'intelligenza artificiale nel modo più appropriato per la tua azienda e si ridimensiona in base alle tue esigenze. Troverai una gamma di applicazioni SaaS con modelli ML integrati e servizi AI disponibili, nonché un'infrastruttura all'avanguardia per creare, addestrare e implementare modelli ML su larga scala. Oracle semplifica anche l'accesso a modelli di AI generativa basati sugli LLM all'avanguardia di Cohere.

Nel caso dei data scientist, una piattaforma di data science completamente gestita aiuta a creare, addestrare, implementare e gestire modelli di machine learning utilizzando Python e altri strumenti open source. Oracle offre un'infrastruttura basata su JupyterLab per sperimentare con i modelli, svilupparli ed effettuare lo scale-up dell'addestramento dei modelli con le GPU NVIDIA e la formazione distribuita. Il cloud è ideale per l'addestramento dell'intelligenza artificiale generativa, comprese le applicazioni di conversazione e i modelli di diffusione.

Con OCI, puoi mettere i modelli in produzione e tenerli aggiornati con le funzionalità MLOps, come pipeline automatizzate e implementazioni e monitoraggio dei modelli. Contatta Oracle oggi stesso o prova questi servizi gratuitamente.

L'AI di livello consumer può attirare la maggior parte dell'attenzione, ma le aziende stanno implementando attivamente AI e ML. Le piattaforme tecnologiche e i processi aziendali stanno rapidamente emergendo per aiutare a ridimensionare l'AI aziendale, consentendo a più progetti di passare dalla proof of concept alla produzione su larga scala. Le sfide rimangono, ma le aziende che le superano raggiungeranno maggiore efficienza, accuratezza, sicurezza dei dati, personalizzazione e innovazione.

Domande frequenti su come ridimensionare l'AI

Come si ridimensiona un prodotto AI?

Il ridimensionamento di un prodotto AI è un lavoro di squadra che coinvolge stakeholder di tutta l'organizzazione. Fra questi ci sono esperti di data science, professionisti della gestione dei dati e dell'IT, e persone con una conoscenza approfondita dei processi aziendali in cui verrà utilizzato il prodotto AI. Spesso, una piattaforma MLOps aiuterà a mettere insieme questo gruppo per progettare, addestrare, implementare e perfezionare gli algoritmi ML.

Come si ridimensiona una startup AI?

Il ridimensionamento di una startup AI si basa sul prendere presto le decisioni giuste per l'acquisizione dei dati, i modelli ML o LLM e l'infrastruttura di calcolo, on-premise o basata su cloud. Le startup devono procurarsi un gran numero di GPU per addestrare set di dati di grandi dimensioni ed eseguire una complessa infrastruttura AI con le prestazioni e l'affidabilità necessarie per fornire risultati in modo tempestivo.

Cosa si intende per scalabilità di un sistema AI?

Un sistema AI scalabile ha abbastanza velocità e precisione per il mondo turbolento delle operazioni aziendali. Questi sistemi vanno oltre lo stadio sperimentale o di proof-of-concept e sono in grado di ridimensionarsi per servire un gruppo di utenti.

Cosa si intende per ridimensionamento dell'AI?

"Ridimensionamento" è il termine utilizzato per qualsiasi servizio a uso intensivo di calcolo che può crescere per soddisfare le esigenze dell'azienda. Se un'applicazione ha bisogno di più risorse di calcolo, l'infrastruttura IT che supporta l'applicazione deve incrementare. In alcuni casi, per ridimensionamento si intende anche lo scale down, nei caso in cui l'infrastruttura non è necessaria. Ad esempio, alcune applicazioni hanno picchi stagionali o trimestrali in uso. Un'infrastruttura cloud scalabile può eseguire lo scale-up per soddisfare queste esigenze e poi lo scale-down affinché l'azienda non paghi per l'infrastruttura che non sta utilizzando.