Red Hat AI in azione: applicazioni pratiche dell'IA generativa

L'intelligenza artificiale (IA) continua a essere una delle principali aree di innovazione e investimento per le aziende di tutto il mondo. Secondo le previsioni di IDC, infatti, la spesa mondiale per le soluzioni di IA crescerà fino a raggiungere i 632 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 29,0% nel periodo 2023-2028.1 

L'IA generativa (IA gen) è uno dei principali motori di questa crescita, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) della spesa mondiale previsto pari al 59,2% per lo stesso periodo.1 L'IA gen è uno strumento potente per le organizzazioni che intendono creare prodotti innovativi, ottimizzare i processi e ottenere vantaggi competitivi in mercati in rapida evoluzione. Tecnologia nata dai progressi nell'ambito del deep learning e delle reti neurali, presenta capacità che vanno oltre quelle dell'IA predittiva perché è in grado non solo di elaborare i dati ma anche di generare contenuti nuovi e originali. L'IA gen crea questi nuovi contenuti o dati in base a schemi appresi dalle informazioni esistenti. Può generare testo, immagini, codice, suoni o altri media simili ai dati di addestramento, fornendo soluzioni innovative per la creazione e la personalizzazione dei contenuti. Di conseguenza, l'IA gen promuove l'adozione di approcci innovativi alla risoluzione dei problemi e offre notevoli vantaggi in ogni settore, trasformando l'interazione tra l'uomo e la macchina.

Le applicazioni di IA gen offrono alle aziende una serie di vantaggi:

• Migliore produttività dei dipendenti.
• Maggiore soddisfazione dei clienti.
• Riduzione dei costi operativi.

Questo ebook illustra le strategie e gli aspetti chiave da considerare nella scelta delle soluzioni di IA, i vantaggi derivanti da una soluzione che bilancia approcci preconfezionati e di sviluppo personalizzato, nonché gli scenari di utilizzo più comuni per iniziare a implementare l'IA gen nella propria azienda. Continua a leggere per scoprire come creare una base per l'innovazione dell'IA gen.

Come per qualsiasi grande iniziativa IT o aziendale, definire una strategia che indichi in che modo la propria organizzazione intende implementare l'IA è fondamentale per il successo. 

Le aziende possono seguire due percorsi per la loro strategia di IA: adottare un servizio di IA basato sul cloud oppure sviluppare e ospitare autonomamente una piattaforma di IA. Queste opzioni richiedono diversi livelli di coinvolgimento tecnico e impegno operativo, e offrono diversi livelli di personalizzazione e controllo.

Servizi di IA basati sul cloud

I servizi di IA basati sul cloud sono offerti da un fornitore terzo come soluzione gestita e a pagamento. Questi servizi offrono l'accesso ai modelli di frontiera tramite le interfacce di programmazione delle applicazioni (API). Ciò consente all'organizzazione di integrare modelli di IA nelle proprie applicazioni senza doverli ospitare autonomamente. Alcune offerte commerciali private permettono anche di ottimizzare i modelli forniti o di distribuirli in un ambiente dedicato o più controllato.

Poiché questo approccio offre soluzioni di IA pronte all'uso con un'interazione minima con il modello stesso, può risultare più semplice ed economico per le organizzazioni che non vogliono affrontare le complessità della gestione dell'infrastruttura di IA, dispongono di team operativi più ridotti o stanno adottando l'IA su scala minore.

Piattaforme di IA self-hosted

Realizzare e gestire autonomamente una piattaforma di IA offre una maggiore libertà di scelta e un maggiore controllo sui propri modelli e sul proprio ambiente. È possibile selezionare l'hardware, il software, i modelli, le applicazioni e la posizione di deployment più adatti alle esigenze della propria organizzazione. Ad esempio, si può scegliere di ospitare i propri modelli e le proprie applicazioni su cloud pubblici, cloud privati, data center in loco o in sedi periferiche. Questo approccio offre anche maggiori opportunità di personalizzare i modelli e le applicazioni, un maggiore controllo sui dati e una minore dipendenza da provider di terze parti. Tuttavia, rispetto a un servizio di IA basato sul cloud, in genere comporta investimenti iniziali, attività operative continue e costi di manutenzione più elevati.

Per realizzare e ospitare una piattaforma di IA, bisogna disporre di:

• Accesso ai modelli fondativi per il proprio scenario di utilizzo. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i modelli di codice, i modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM), i modelli open source e i modelli multimodali.
• Accesso a funzionalità di accelerazione hardware come le unità di elaborazione grafica (GPU).
• Accesso a una piattaforma applicativa dotata di strumenti avanzati di IA e meccanismi di distribuzione.
• Una soluzione di governance per la conformità e l'utilizzo dell'IA responsabile.

Questo approccio offre un maggiore controllo sulle soluzioni di IA, pertanto può rappresentare una scelta ovvia per le organizzazioni che operano in settori altamente regolamentati, che intendono utilizzare dati sensibili e proprietà intellettuale (IP) all'interno delle proprie soluzioni di IA, oppure che dispongono di team operativi più consistenti in grado di gestire le complessità legate alla creazione, alla gestione e alla manutenzione dell'infrastruttura di IA.

Confronto tra approcci alle strategie di IA

Considerazioni per la valutazione delle soluzioni di IA

Nel valutare le soluzioni e le strategie di IA, è importante tenere in considerazione la trasparenza, l'efficienza e la pertinenza.

Garantisci la trasparenza delle soluzioni di IA

Per creare fiducia, ridurre i rischi e mantenere la competitività, è fondamentale disporre di soluzioni di IA che garantiscano trasparenza, responsabilità ed esplicabilità, assicurando al contempo la riservatezza dei dati, la sicurezza e la conformità normativa. È opportuno cercare fornitori che rendano note in modo trasparente le architetture dei modelli, i dati di addestramento e gli indicatori di prestazione, e che offrano meccanismi di responsabilità e spiegazioni per i risultati generati dall'IA. 

Ottimizza l'infrastruttura e riduci i costi

Soluzioni infrastrutturali scalabili ed economiche che supportano l'ottimizzazione dei modelli, l'addestramento distribuito e configurazioni hardware efficienti possono aiutare a ridurre al minimo i costi operativi, migliorare le prestazioni e adattarsi rapidamente alle esigenze in continua evoluzione. Applica tecniche come la quantizzazione e la distillazione per ridurre la dipendenza dall'hardware, i costi dell'infrastruttura e l'impatto ambientale complessivo.

Scopri le applicazioni specifiche per settore

Le soluzioni di IA gen possono essere applicate a un'ampia varietà di usi. Trova soluzioni che includano ampie librerie di scenari di utilizzo dell'IA specifici per il settore e offrano modelli predefiniti per applicazioni quali motori di raccomandazione e assistenza clienti, al fine di accelerare i tempi di rilascio. Gli strumenti che consentono di ottimizzare i modelli con dati specifici dell'azienda forniscono un contesto ottimizzato, che si traduce in risposte più accurate e pertinenti.

Ottieni il massimo dai tuoi investimenti nell'IA

1. Allinea le iniziative di IA agli obiettivi aziendali. Assicurati che la soluzione scelta supporti direttamente i tuoi obiettivi strategici, come la differenziazione o l'efficienza.
2. Riduci il costo totale di proprietà (TCO). Oltre ai costi iniziali della soluzione, valuta anche le spese relative a manutenzione, infrastruttura e personale specializzato.
3. Dai priorità all'adozione e all'usabilità. Scegli una soluzione che bilancia la velocità di adozione con funzionalità che i tuoi team possono effettivamente utilizzare per essere produttivi.
4. Sfrutta i servizi di IA centralizzati. Evita la duplicazione delle attività e ottimizza l'utilizzo della GPU progettando e distribuendo modelli MaaS (Models-as-a-Service) scalabili che possono essere utilizzati da tutti i team.
5. Misurazione e adattamento continui. Monitora il ritorno sull'investimento (ROI) misurando fattori come il risparmio sui costi, l'aumento dell'efficienza e il fatturato, e adatta il tuo approccio di conseguenza.

Red Hat® AI accelera lo sviluppo e il deployment di soluzioni IA per le aziende in ambienti cloud ibridi. Incentrata sulla semplificazione dell'adozione dell'IA, l'offerta rende le tecnologie di IA avanzate più accessibili in tutta l'organizzazione. 

Grazie all'equilibrio tra flessibilità e coerenza, Red Hat AI aiuta i team a eseguire i deployment e gestire i modelli di IA predittiva e IA gen ovunque sia più adatto al carico di lavoro e alla strategia complessiva. La nostra offerta accompagna le aziende in tutte le fasi del percorso di adozione dell'IA, dalle implementazioni su singolo server alle architetture di piattaforma altamente distribuite e scalabili, consentendo di iniziare su piccola scala e di espandersi in base alle proprie esigenze e ai propri piani. Il supporto per una vasta gamma di acceleratori hardware, produttori di apparecchiature originali (OEM) e provider di servizi cloud garantisce un ambiente stabile, ottimizzato e ad alte prestazioni per i carichi di lavoro di IA. Inoltre, è possibile implementare le proprie applicazioni e i propri servizi di IA in diversi ambienti, tra cui infrastrutture in loco, risorse cloud pubbliche e private e sedi periferiche.

Il portfolio Red Hat AI include Red Hat Enterprise Linux® AI per gli ambienti server Linux individuali, Red Hat OpenShift® AI per le piattaforme Kubernetes distribuite e Red Hat AI Inference Server per un'inferenza ottimizzata degli LLM. Queste soluzioni offrono tecnologie open source e SLM appositamente progettate, fornendo l'accesso agli strumenti di IA più recenti e aiutando a far fronte ai costi elevati spesso associati all'IA gen. In effetti, i modelli della famiglia Granite inclusi, distribuiti sotto licenza Apache 2.0 con trasparenza sui set di dati di addestramento, consentono di iniziare a utilizzare l'IA gen in meno tempo, grazie a modelli più piccoli ed efficienti che riducono i costi operativi senza compromettere le prestazioni. Il supporto tecnico per la produzione e l'indennizzo della proprietà intellettuale dei modelli aiutano a ridurre i rischi, concentrandosi al contempo sullo sviluppo, la distribuzione e la gestione di soluzioni di IA innovative in modo sicuro, trasparente e conveniente. Infine, l'ecosistema di partner di Red Hat AI ti aiuta ad accelerare l'innovazione con una gamma di prodotti e servizi testati, supportati e certificati che affrontano le sfide aziendali e tecniche.

Ottimizza la distribuzione dei modelli di IA

Red Hat AI consente ai tuoi team di creare modelli di IA predittiva e generativa utilizzando i dati aziendali riservati. L'offerta include strumenti essenziali, supporto per GPU e ambienti self service on demand, per aumentare l'agilità e ridurre le dipendenze IT. Con l'accesso a un catalogo di modelli della famiglia Granite pre-ottimizzati e open source, puoi personalizzare in modo efficiente le soluzioni per soddisfare scenari di utilizzo specifici. Le piattaforme semplificano l'integrazione delle applicazioni e dei modelli di IA centralizzando la gestione di modelli, applicazioni e codice. Pensato per i flussi di lavoro di produzione di livello aziendale, Red Hat AI pone l'accento sulla sicurezza, sull'ottimizzazione dei costi e sull'efficienza operativa, offrendo un supporto quotidiano affidabile attraverso servizi di governance, monitoraggio, sicurezza, metodologie MLOps e Large Language Model Operations (LLMOps). Inoltre, il supporto per le implementazioni in modalità air-gapped in loco o su istanze di cloud privato riduce il rischio di esposizione dei dati sensibili.

I vantaggi di Red Hat AI

Maggiore efficienza

L'accesso ai modelli della famiglia Granite e a un catalogo di modelli open source pre-ottimizzati contribuisce ad aumentare il deployment dell'IA e l'efficienza operativa. Questi modelli richiedono meno risorse di elaborazione per l'ottimizzazione, offrendo al contempo un'inferenza più rapida, riducendo la dipendenza dall'hardware e i costi.

Facilità e accessibilità

Gli strumenti di IA per tutti i ruoli, dagli sviluppatori ai data scientist agli ingegneri dell'IA, accelerano lo sviluppo e la personalizzazione dei modelli. Semplificando la configurazione dell'ambiente e ottimizzando l'allocazione dell'hardware per l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli, Red Hat AI rende l'IA aziendale accessibile a tutta l'organizzazione.

Flessibilità di deployment

Un'esperienza coerente in tutti gli ambienti cloud ibridi ti offre la flessibilità necessaria per scegliere dove addestrare, ottimizzare, implementare ed eseguire i tuoi modelli e le tue applicazioni di IA gen. In questo modo è possibile rispettare i vincoli relativi ai dati, proteggere la privacy e mantenere la sicurezza, controllando al contempo i costi dell'infrastruttura dell'IA.

È possibile utilizzare il portafoglio di soluzioni Red Hat AI per implementare una vasta gamma di scenari di utilizzo dell'IA e affrontare molteplici sfide aziendali. Grazie a un'esperienza utente coerente, tutti gli stakeholder, dagli sviluppatori di IA ai data scientist fino ai team di gestione IT, possono sviluppare e implementare più facilmente soluzioni di IA in ambienti cloud ibridi.

Scenari di utilizzo aziendali comuni affrontati da Red Hat AI

Operazioni aziendali basate sull'IA e sui dati

I modelli di IA sono in grado di gestire l'enorme quantità e varietà di dati raccolti dalle organizzazioni, aiutandole a prendere decisioni aziendali più informate. Con informazioni più approfondite, i team possono massimizzare il fatturato, ottimizzare le operazioni e migliorare l'esperienza dei clienti e la produttività dei dipendenti.

Motori di raccomandazione

I motori di raccomandazione basati su IA valutano le situazioni attuali confrontandole con i dati storici per individuare i fattori comuni e fornire indicazioni. Possono essere utilizzati in molti settori per fornire suggerimenti in tempo reale su come agire.

Clalit Health Services ha recentemente creato una piattaforma avanzata di IA basata su Red Hat AI per elaborare dati medici storici e addestrare un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) al fine di identificare i pazienti a rischio per l'assistenza preventiva e la somministrazione di farmaci. La soluzione fornisce quindi consigli sulle linee d'azione da seguire per il trattamento del paziente attraverso un'esperienza simile a quella di un chatbot. Clalit utilizza questa piattaforma anche per sviluppare processi di apprendimento e algoritmi volti a individuare nuove tendenze, modelli comportamentali dei pazienti e delle malattie e altro ancora. 

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Flussi di lavoro di IA automatizzati e self service

Lo sviluppo di applicazioni e modelli di IA può essere complicato. Le pipeline di IA automatizzate e le operazioni self service semplificano questo processo e migliorano la sicurezza e la conformità.

I data scientist che lavorano presso DenizBank desideravano trasformare il flusso di lavoro esistente in un processo meno manuale e caratterizzato da un approccio più standardizzato. Intertech, la controllata IT della banca, ha fornito un ambiente di sviluppo modello dotato di pipeline automatizzate e standard per migliorare la produttività e ridurre i tempi di rilascio per l'identificazione dei prestiti dei clienti e il rilevamento delle frodi. Intertech ha adottato Red Hat AI per le sue capacità self service e la possibilità di rendere scalabile la distribuzione dei modelli e migliorare l'efficienza operativa. Gli oltre 100 data scientist della banca possono ora concentrarsi sulla creazione di modelli ancora più solidi e sicuri.

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Routing automatizzato dei ticket di assistenza

Le organizzazioni del settore pubblico e privato utilizzano sistemi di emissione di ticket per fornire servizi a cittadini, clienti e dipendenti. La valutazione basata sull'IA può aiutare a indirizzare rapidamente i ticket in arrivo ai team giusti. Inoltre, alcuni ticket possono anche essere gestiti automaticamente per accelerare la risoluzione e la soddisfazione degli utenti.

L'Agency for Electronic Government and Information and Knowledge Society (AGESIC) uruguaiana ha adottato Red Hat AI per estendere, scalare e standardizzare l'IA in tutte le agenzie governative. Questa soluzione consente ad AGESIC di creare, addestrare, ottimizzare e implementare modelli in modo efficiente, favorendo una più stretta collaborazione tra data scientist, sviluppatori e il reparto IT. Ad esempio, AGESIC ha creato e distribuito una serie di modelli per classificare e indirizzare automaticamente 2.000 richieste dei cittadini al mese al team giusto, riducendo i tempi di elaborazione da 1 ora a pochi secondi.

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Supporto clienti e creazione di contenuti

Un supporto clienti di qualità è fondamentale per offrire esperienze utente di alto valore. L'IA può aiutare i team di supporto a migliorare la risoluzione dei problemi, riassumere informazioni e ticket e creare contenuti su misura basati sulla documentazione esistente.

Utilizziamo Red Hat AI all'interno della nostra organizzazione per migliorare l'efficienza e la scalabilità dei servizi di supporto tecnico e all'utente per la nostra clientela. Il team Experience Engineering di Red Hat ha sviluppato, testato e distribuito quattro soluzioni basate sull'IA, tutte con l'obiettivo di semplificare il supporto IT per i nostri clienti e collaboratori. Questi strumenti migliorano il self service, aumentano l'efficienza e velocizzano la risposta alle richieste di supporto tecnico. Ad esempio, abbiamo aumentato la disponibilità dei contenuti informativi e ridotto al minimo le attività ripetitive per i dipendenti del supporto IT che gestiscono 30.000 nuovi casi ogni mese. Le nostre iniziative basate sull'IA hanno dimostrato il potenziale risparmio di queste soluzioni: in soli 10 mesi abbiamo risparmiato circa 1,5 milioni di dollari sui costi di supporto, con un risparmio previsto di oltre 5 milioni di dollari complessivamente.

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Assistenti virtuali e chatbot

I chatbot e gli assistenti basati sull'IA continuano a migliorare in termini di qualità e precisione della risposta. Spesso fungono da punto di interazione per le soluzioni di IA avanzate e possono essere applicate in diversi settori in una moltitudine di scenari di utilizzo, dal servizio clienti alla distribuzione delle informazioni fino alla creazione di contenuti.

Il Comune di Vienna desiderava migliorare la produttività e la soddisfazione dei dipendenti. Il Comune ha sviluppato un assistente virtuale per supportare i dipendenti nel loro lavoro quotidiano, fornendo risposte immediate alle domande relative all'attività lavorativa e aiutandoli a rispondere con maggiore precisione alle richieste e alle domande dei cittadini. Grazie a OpenShift AI su Red Hat OpenShift, la città di Vienna può accelerare l'innovazione, fornire al pubblico nuovi servizi e funzionalità e gestire cicli di rilascio frequenti.

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Offri il valore dell'IA con le risorse che hai, le informazioni che possiedi e la libertà di cui hai bisogno. Red Hat AI accelera i tempi di rilascio e riduce i costi operativi legati alla fornitura di soluzioni di IA in un ambiente cloud ibrido. Ottimizza in modo efficiente modelli di piccole dimensioni e adatti allo scopo con i tuoi dati aziendali e ottieni la flessibilità necessaria per eseguire il deployment ovunque si trovino i dati. Gestisci e monitora i cicli di vita dei modelli di IA in modo scalabile e concentrati sull'innovazione con l'IA per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.

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