Ciò che non vedi potrebbe costarti caro: l’importanza dell'open source nell'IA aziendale

Nel mio articolo precedente, ho paragonato l'inferenza dell'IA al sistema nervoso di un progetto di IA. È l'infrastruttura critica, spesso invisibile che determina l'esperienza dell'utente. Che si tratti di un chatbot o di un'applicazione complessa, il principio è lo stesso: se il sistema nervoso vacilla, così fa anche tutto il resto. 

Come sappiamo, però, un sistema nervoso non funziona in modo isolato. Dipende dal resto del corpo, e da innumerevoli altri sistemi che lavorano in armonia. Per l'IA aziendale è fondamentalmente lo stesso. Modelli e componenti dell'infrastruttura utilizzati singolarmente, un’orchestrazione frammentata e applicazioni disconnesse non possono offrire molto valore. L'impatto reale si ottiene solo quando questi elementi si connettono per formare un insieme coeso ad alte prestazioni. 

I rischi dei sistemi chiusi

Ci sono molti modi per adottare l'IA. C’è chi inizia dai cosiddetti sistemi chiusi o "black box": piattaforme preconfezionate che semplificano l'implementazione. Possono essere un ottimo punto di partenza, ma è necessario fare qualche compromesso. Quando non si riesce a capire come è stato addestrato un modello, può essere difficile spiegarne il comportamento, risolvere il bias o verificarne l'accuratezza nel contesto. In effetti, un sondaggio IBM del 2025 ha rilevato che il 45% dei leader aziendali cita l'accuratezza o il bias dei dati come i principali ostacoli all'adozione dell'IA. Se non riesci a vedere all'interno del sistema, non puoi fidarti dei risultati. L'adattamento è spesso limitato a una messa a punto superficiale o a strategie di prompting, e questo rende difficile adattare il modello alle esigenze aziendali.

C’è un aspetto ancora più importante: spesso non si ha il controllo su dove e come eseguire i modelli. Essendo legati all'infrastruttura di un singolo provider, si è costretti a concedere la sovranità digitale e ad seguire i piani di qualcun altro. I lati negativi emergono presto: costi che non è possibile ottimizzare, domande degli utenti finali a cui non è possibile rispondere e rischi per la conformità, quando i supervisori chiedono dove vengono elaborati i dati sensibili. 

La tecnologia open source offre un percorso diverso basato su chiarezza e flessibilità. È trasparente, ti consente di adattare i modelli con i tuoi dati e di eseguirli nell'ambiente più adatto alla tua azienda. Progetti promossi dalla community come vLLM e llm-d (per l'ottimizzazione dell'inferenza) e InstructLab (per l'adattamento e la messa a punto dei modelli) sono esempi efficaci di come la collaborazione aperta aiuti a consentire scelta e controllo. Questo tipo di controllo fa la differenza tra guidare la propria strategia di IA e rendersi conto troppo tardi che qualcun altro l'ha guidata per te.

Red Hat AI

Questa è la filosofia alla base di Red Hat AI: un portafoglio di prodotti progettati non solo per aiutarti a creare l'IA, ma anche per garantire che tutti i componenti funzionino insieme. Dopo tutto, è il modo in cui connettiamo questi elementi a definire l'agilità, l'affidabilità e la sovranità della tua strategia IT e IA.

Il portfolio Red Hat AI include:

• Red Hat AI Inference Server: fornisce un'inferenza coerente, rapida ed economica. Il suo runtime, vLLM, massimizza la produttività e riduce al minimo la latenza. Un repository di modelli ottimizzato accelera l'elaborazione dei modelli, mentre un compressore LLM aiuta a ridurre l'utilizzo delle risorse di elaborazione preservando l’accuratezza.
• Red Hat Enterprise Linux AI: offre una piattaforma modello di base per l'esecuzione di LLM in ambienti server individuali. La soluzione include Red Hat AI Inference Server, che fornisce un'appliance immutabile e specifica, ottimizzata per l'inferenza. Unendo il sistema operativo e l'applicazione, RHEL AI facilita l'avvio delle operazioni per ottimizzare l'inferenza del modello nel cloud ibrido.
• Red Hat OpenShift AI: fornisce una piattaforma di intelligenza artificiale per la creazione, l’addestramento, l'ottimizzazione, il deployment e il monitoraggio di applicazioni abilitate all'IA e di modelli predittivi e di base, in modo scalabile in tutti gli ambienti cloud ibridi. Red Hat OpenShift AI aiuta ad accelerare l'innovazione dell'IA, a promuovere la coerenza operativa e a ottimizzare l'accesso alle risorse durante l'implementazione di soluzioni di IA affidabili. 

Basata su un approccio open source e supportata da servizi di assistenza di livello enterprise, Red Hat AI consente ai componenti dell’IA di funzionare insieme senza problemi, nei datacenter, in ambienti cloud ed edge. Questo approccio consente di eseguire qualsiasi modello, su qualsiasi acceleratore, in qualsiasi cloud, senza compromettere le decisioni IT attuali o future.

Con Red Hat AI puoi selezionare il cloud e utilizzare gli acceleratori che preferisci ed estendere gli strumenti che già possiedi. La piattaforma si adatta all'ambiente esistente, preservando al contempo la flessibilità necessaria per il futuro.

Valore in tutto l'ecosistema

Per i partner, Red Hat AI offre la possibilità di fornire soluzioni che si inseriscono direttamente negli ambienti di cui già si fidano i clienti, senza costose rielaborazioni o interruzioni. La stesso approccio open source che offre flessibilità alle aziende aiuta anche i partner ad accelerare l'adozione e a offrire esperienze più coerenti. L'apertura crea un vero vantaggio per tutti: le aziende ottengono controllo e agilità, mentre i partner creano nuove opportunità ridisegnando i limiti, senza essere costretti a ricorrere a un singolo fornitore. Il risultato è un ritorno economico più rapido nell'intero ecosistema.

DenizBank ci mostra come si fa, in pratica. Prima di adottare OpenShift AI, i data scientist di DenizBank si trovavano in un ambiente manuale in cui la configurazione delle dipendenze e la gestione dell'infrastruttura erano lente e soggette a errori. Sovrapponendo OpenShift AI alla piattaforma esistente e utilizzando GitOps per gestire l'intero ciclo di vita dell'IA, dai test alla produzione, hanno ridotto i tempi di configurazione dell'ambiente da una settimana a circa dieci minuti. Il deployment di nuovi microservizi e modelli si è ridotto da giorni a pochi minuti. Oltre 120 data scientist ora lavorano con ambienti self service e strumenti standardizzati e sono in grado di utilizzare le risorse GPU in modo più efficiente. La velocità, l'allineamento e la scalabilità sono il risultato dell’impiego di tecnologie di intelligenza artificiale aziendali progettate per lavorare insieme.

L'IA come impegno della community

È qui che la storia diventa più importante di qualsiasi prodotto. La scalabilità dell’IA non è mai stata una meta che un'azienda è in grado di raggiungere da sola. Richiede infrastruttura, acceleratori, livelli di orchestrazione, progetti open source, piattaforme enterprise e, soprattutto, community che li connettano.

Le tecnologie durevoli non sono costruite in modo isolato. Sono create in ambienti open source, sottoposte a stress test da una community e adattate a scenari di utilizzo che nessun singolo fornitore potrebbe prevedere, e questo le rende più resilienti e utilizzabili nel mondo reale. È così che Linux è diventata la spina dorsale dell'informatica aziendale ed è così che l'open source plasmerà la prossima era dell'IA.

Il percorso verso l'IA di ogni organizzazione è diverso. Che tu stia sperimentando, ridimensionando o implementando l’IA, Red Hat AI può aiutarti a raggiungere questo obiettivo più rapidamente. Scopri di più sul portfolio o contattaci per sapere qual è il percorso giusto per te.