La velocità della fiducia: in che modo i leader globali portano l'IA dalla fase di test alla fase operativa

Nel mondo enterprise, il clamore intorno all'IA si è ufficialmente scontrato con la realtà. Le organizzazioni non si chiedono più se l'IA possa essere d'aiuto; si chiedono quanto velocemente possa generare valore senza pesare sul budget o sull'infrastruttura.

In Red Hat osserviamo uno schema ricorrente: i pionieri dell'IA di maggior successo non creano solo modelli migliori, ma realizzano ambienti migliori per gestirli. Dalle banche di Istanbul ai servizi governativi in Spagna, ecco come Red Hat AI trasforma settimane di attesa in operazioni efficienti, che richiedono pochi minuti.

Scenario di utilizzo 1: accelerare la produttività della data science

Spesso il prezzo dell'innovazione nell'IA si paga in termini di tempo. Molte organizzazioni faticano a gestire set di strumenti frammentati e il provisioning manuale. Questa situazione costringe i talenti più costosi, i data scientist, a lavorare come amministratori di sistema part-time. Standardizzando l'ambiente con Red Hat OpenShift AI, le aziende eliminano il debito tecnico che in genere blocca un progetto ancora prima di scrivere la prima riga di codice.

• DenizBank: fornendo strumenti autonomi e standardizzati a oltre 120 data scientist, la banca ha ridotto i tempi di configurazione dell'ambiente da una settimana a soli 10 minuti.
• Aramco: sviluppando la propria base per la GenAI sulla tecnologia Red Hat, il colosso dell'energia ha permesso agli sviluppatori di concentrarsi sull'innovazione anziché sull'infrastruttura. La piattaforma consente l'adozione di nuovi modelli di IA in meno di un'ora. In questo modo aiuta il personale tecnico addetto a trivellazione e impianti a completare le attività ripetitive di analisi dei dati 10 volte più velocemente, con un risparmio medio di due ore di lavoro manuale al giorno per ogni utente.
• Turkish Airlines: l’azienda non ha solo accelerato la partenza: è arrivata prima al traguardo. I nuovi modelli di microservizi che prima richiedevano giorni per raggiungere il mercato ora diventano operativi in 10 minuti, raddoppiando la velocità di distribuzione complessiva.
• Banco Galicia: dovendo gestire un'attesa di tre settimane per la verifica dei clienti aziendali, la banca ha adottato una soluzione di NLP basata sull'IA per ridurre i tempi da giorni a minuti. Con un'accuratezza del 90%, ha trasformato un critico punto debole per i clienti in un vantaggio competitivo.
• Clalit Health Services: Clalit, uno dei maggiori provider di sanità pubblica al mondo, utilizza Red Hat OpenShift AI per gestire enormi pool di dati che coprono 20 anni di storia dei pazienti. La piattaforma offre un ambiente di ricerca standardizzato e abilitato per GPU che supporta ogni attività, dai progetti congiunti con Harvard alle iniziative interne di LLM. Questo rende gli ambienti di ricerca complessi più rapidi da distribuire e molto più semplici da gestire.

Scenario di utilizzo 2: promuovere l'efficienza operativa e la trasformazione interna

L'IA generativa è spesso considerata un elemento accessorio, ma per le organizzazioni globali sta diventando il pilastro delle operazioni interne. Per ottenere un ROI effettivo, l'IA deve andare oltre i semplici chatbot ed entrare nell'infrastruttura di base dell'azienda: deve automatizzare la documentazione complessa, ottimizzare i flussi di lavoro di supporto e ridurre i costi di gestione del patrimonio IT globale.

• ARSAT: la società di telecomunicazioni nazionale argentina ha industrializzato le proprie operazioni creando una piattaforma di agentic AI su Red Hat OpenShift AI. Passando dal concept alla produzione in soli 45 giorni, hanno automatizzato i processi complessi della supply chain e le interazioni con i clienti. Il risultato è una riduzione del 30% delle spese operative e molto più tempo a disposizione del personale tecnico per l'innovazione.
• City of Vienna: per far fronte al pensionamento del 30% della forza lavoro previsto nei prossimi cinque anni, la città ha lanciato "WienKI", un assistente virtuale basato sull'IA. Basata su Microsoft Azure Red Hat OpenShift, la piattaforma offre a 70.000 dipendenti l'accesso istantaneo e accurato a dati amministrativi complessi, garantendo alla città la fornitura di servizi di alta qualità ai cittadini con meno risorse.
• Il successo per Red Hat: grazie all'uso dell'IA per l’ottimizzazione, la risoluzione dei problemi e il supporto, Red Hat prevede di risparmiare oltre US$5 milioni. Un solo progetto di ottimizzazione della risoluzione dei problemi ha consentito di risparmiare US$1,5 milioni in soli 10 mesi.
• La pubblica amministrazione prende velocità: il Regional Government of Castilla-La Mancha (JCCM) ha utilizzato l'IA per ridurre di due mesi i tempi necessari per elaborare i documenti di valutazione dell'impatto ambientale (EIA), dimostrando che l'IA può far muovere la burocrazia alla velocità del cittadino.

Scenario di utilizzo 3: analisi predittiva, fondamentale per rischi e logistica

Integrando l'IA direttamente nella logica aziendale principale, la posta in gioco passa dall'efficienza alla fattibilità. Questi scenari di utilizzo richiedono High Performance Computing ed elaborazione dei dati in tempo reale per prevedere risultati troppo complessi per l'intuizione umana o per i software tradizionali. Che si tratti di gestire la solvibilità finanziaria o di ottimizzare le catene di distribuzione globali, l'obiettivo è trasformare enormi set di dati in decisioni immediate e attuabili.

• Rischio finanziario: DenizBank ha utilizzato l'IA predittiva per ridurre il rischio di insolvenza dei prestiti dal 7,51% al 5,79%, preservando un capitale significativo.
• Combustibili e logistica: Turkish Airlines punta a un impatto finanziario di US$100 milioni utilizzando l'IA per ottimizzare le "assegnazioni della coda”, associando aeromobili specifici a rotte specifiche in base al consumo di carburante.
• Risultati per i pazienti: in una collaborazione tra Guidehouse e il Dipartimento degli Affari dei Veterani degli Stati Uniti d'America (VA), sono stati sviluppati in pochi giorni modelli di IA in grado di identificare i veterani a rischio, per un intervento tempestivo. Questo è lo scenario di utilizzo per eccellenza: la velocità di produzione non riguarda solo il ROI. Serve a salvare vite umane. 

In conclusione: l'IA è una strategia, non una funzionalità

Il filo conduttore di queste storie di successo non è solo l'uso dell'IA, ma l'impiego di Red Hat OpenShift AI per creare un ciclo di vita ripetibile e scalabile.

Standardizzando gli aspetti meno stimolanti dell'IA, ovvero i deployment, la sicurezza e la creazione degli ambienti, queste organizzazioni hanno spianato la strada ai risultati più interessanti: risparmi da US$100 milioni, risultati in 10 giorni e interventi salvavita.

Per iniziare a trasferire l'IA dal progetto alla produzione, consulta le Red Hat AI products trials. Le versioni di prova offrono l'accesso gratuito per 60 giorni a un ambiente completamente gestito in cui puoi testare strumenti adatti agli ambienti di produzione.