Cos'è l'IA per le aziende?

L'IA per le aziende è l'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale (IA) e software di machine learning in operazioni e processi su larga scala.  

In quasi tutti i settori, le organizzazioni adottano tecnologie di IA per migliorare l'efficienza e ottenere più lavoro con le persone e le risorse che hanno ora a disposizione. In particolare, le aziende hanno bisogno di soluzioni di IA che funzionino su larga scala, con i diversi team e carichi di lavoro.

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Molte aziende utilizzano l'IA per ottenere un vantaggio sulla concorrenza. Ambiti come la sanità, le telecomunicazioni e il settore bancario utilizzano l'IA per semplificare la gestione finanziaria, migliorare l'esperienza dei clienti e lavorare in modo più efficiente. Le aziende stanno imparando rapidamente ad applicare sia l'IA generativa che l'IA predittiva alle attività quotidiane e alla risoluzione di problemi complessi a lungo termine. 

Le aziende utilizzano strumenti e tecniche di IA come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la retrieval augmented generation (RAG) e le operazioni di machine learning (MLOps) per aggiornare le operazioni e introdurre nuovi servizi. 

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L'IA per le aziende consente di pensare al business in modo diverso. La velocità e la precisione della tecnologia di IA consentono alle grandi aziende di gestire enormi quantità di dati e di sperimentare nuove idee di business in modo rapido e sicuro. Oggi le aziende possono risolvere i problemi in poche settimane, anziché in anni. 

È utile capire quali opportunità offre l'IA, come può aiutare la tua azienda e come affrontare le sfide che porta con sé. 

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA generativa

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA predittiva

Le soluzioni di IA aziendale offrono vantaggi che aiutano le aziende a creare modelli migliori e a ridurre gli ostacoli che le rallentano. 

Ecco alcuni dei vantaggi chiave: 

• Riduzione dei costi. L'automazione dell'IA può automatizzare le attività quotidiane e ridurre il lavoro ripetitivo, in modo che le persone possano concentrarsi su determinate attività che meritano la loro piena attenzione.
• Esperienza dei clienti migliorata. L'IA eccelle nell'analisi dei dati e nell'identificazione dei pattern, inclusi quelli del comportamento umano. Queste informazioni in tempo reale possono migliorare il modo in cui i clienti interagiscono con il tuo brand.
• Prevenzione degli errori. L'IA è in grado non solo di identificare i pattern, ma anche di prevedere ciò che potrebbe accadere dopo, incluse le anomalie. L'IA predittiva può aiutare a rilevare errori o malfunzionamenti prima che si verifichino, per evitare un lungo downtime e una perdita significativa di produttività. 

Una delle prerogative principali vantaggi dell'IA nelle aziende è la semplificazione della collaborazione interfunzionale, senza la quale non sarebbe possibile usufruire degli altri vantaggi di questa tecnologia a livello aziendale. Le piattaforme di IA aziendale dovrebbero consentire ai team di collaborare più facilmente, perché riducono gli errori di comunicazione. 

Quando i team possono lavorare in modo più rapido e intelligente, l'inefficienza diminuisce in generale, soprattutto quando un'unica piattaforma funziona per tutti. 

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Le soluzioni di IA per le aziende possono offrire opportunità di business, ma possono anche creare potenziali insidie. Comprendere i rischi può aiutarti a prepararti e a ridurre gli imprevisti.

I rischi più comuni includono:  

• Bias dannosi.  Poiché i modelli di machine learning apprendono dai dati storici, possono anche acquisire i bias e i pregiudizi che influenzano le decisioni umane rilevabili nei dati. I bias possono manifestarsi sia nell'IA generativa, sotto forma di risposte errate, sia nell'IA predittiva, dove possono portare a previsioni errate. L'integrità dei dati può migliorare l'accuratezza e le previsioni.
• Informazioni inaffidabili. L'IA può avere delle "allucinazioni", e quindi fornire informazioni che sembrano corrette ma non lo sono. Alcuni di questi risultati sono semplicemente fastidiosi (l'immagine di un essere umano con 6 dita su una mano), mentre altri possono essere pericolosi (il consiglio fuorviante di un chatbot a chi cerca consigli in materia di salute).

• Rischi di sicurezza e legali. I sistemi di IA possono comportare rischi per la sicurezza. Gli utenti potrebbero inserire informazioni sensibili in app non progettate per essere sicure, aumentando il rischio di violazione dei dati. Inoltre, i risultati dell'IA generativa potrebbero creare problemi legali se il sistema dovesse riprodurre contenuti soggetti a copyright o appropriarsi della voce o dell'identità di persone reali senza il loro consenso. 

  Come proteggere i carichi di lavoro IA

Le piattaforme di IA per le aziende possono offrire numerose opportunità, ma per avere un impatto positivo richiedono risorse significative e una collaborazione coerente. 

Ecco alcune delle sfide più comuni che le aziende devono affrontare:

• Competenze insufficienti. Per utilizzare l'IA al meglio, è necessario acquisire nuove competenze. L'assunzione, l'onboarding e la formazione del team possono richiedere molto tempo e risorse.
• Costi elevati. Le aziende hanno bisogno di ingenti risorse per gestire i sistemi di IA e operare ad alta velocità. La potenza di elaborazione necessaria per garantire il funzionamento della tecnologia e per il personale specializzato richiede spese elevate.
• Incapacità di adattamento. La distribuzione di dati, hardware e software può rendere ancora più difficile l'integrazione delle applicazioni di IA nelle grandi aziende.
• Sfiducia nei confronti dell'IA. Quando i cambiamenti avvengono rapidamente e le incognite sono molte, può essere difficile adattarsi. L'IA può sembrare una tecnologia misteriosa e inaffidabile. Potrebbe essere necessario uno sforzo in più per ottenere il consenso del team e incoraggiare la collaborazione necessaria per ottenere buoni risultati. 

Scopri come gli agenti di IA possono aiutare la tua azienda

Quando si parla di IA, gli strumenti coinvolti possono essere diversi. Tuttavia, come qualsiasi stack tecnologico, quello dell'IA per le aziende è costituito da strumenti, servizi, piattaforme e software provenienti da varie fonti, che si combinano per fornire una soluzione completa. 

Uno stack tecnologico di IA è costituito da più livelli, comemodelli linguistici di grandi dimensioni, runtime, acceleratori hardware e, naturalmente, dati specifici dell'azienda. Protocolli come il Model Context Protocol (MCP) possono favorire la sinergia tra i diversi componenti dello stack di IA. 

La composizione dello stack può essere flessibile. Dipende da fattori come lo scenario di utilizzo aziendale, gli obiettivi e le risorse disponibili. 

È importante ricordare che uno stack tecnologico di IA non ha una struttura rigida. Le varie componenti non sono necessariamente impilate l'una sull'altra, come in un sandwich, ma devono lavorare insieme, in modo congruente, e ciascuna svolge il suo ruolo specifico. 

Indipendentemente dalla sua composizione, l'obiettivo di uno stack di IA è includere tutte le componenti mobili della soluzione di IA. Ciò consentirà a te e al tuo team di identificare aree specifiche da migliorare e di valutare il modo in cui lo stack sta lavorando nel suo complesso come soluzione. 

Le strategie di IA possono includere la formazione di un team specifico per l'IA o l'assegnazione di una parte del budget a prodotti e servizi di IA. 

Ecco alcuni aspetti da tenere a mente quando adotti, implementi o ridimensioni l'IA per la tua azienda: 

• Stabilisci i tuoi obiettivi. Una volta compreso in che modo l'IA può aiutare la tua azienda, puoi capire come farla crescere. Individuare il tuo obiettivo finale ti aiuterà a capire da dove iniziare. 

• Verifica l'integrità dei dati. I dati saranno la chiave del successo di una strategia di IA. Senza dati incorrotti, i software e le piattaforme non sono altro che contenitori vuoti. Con dati aggiornati, accurati e imparziali, puoi sfruttare al massimo il tuo stack tecnologico. 

• Scegli un approccio graduale. Se non puoi o non vuoi ancora adottare l'IA in tutti i tuoi ambienti, prova i modelli di piccole dimensioni sul tuo hardware. Acquisire dimestichezza con l'IA a un livello base ti può preparare ad affrontare le sfide legate alla scalabilità. 

• Affidati agli esperti. L'IA non è una tecnologia semplice da utilizzare; al contrario, può diventare molto complicata piuttosto rapidamente. Solitamente è bene collaborare con un team che conosce bene questo strumento. 

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• Applica una gestione operativa dell'IA. Una piattaforma di IA operativa semplifica la gestione del ciclo di vita delle applicazioni di IA. Incoraggia la collaborazione interfunzionale menzionata in precedenza e consente a tutti i team di adottare l'IA in modo scalabile, insieme. 

Come creare una strategia di IA per una crescita a lungo termine → 

Ogni azienda è diversa. La tua azienda è unica, così come i tuoi obiettivi in materia di IA. 

Red Hat® AI è un portafoglio di soluzioni che include una piattaforma di IA olistica e accessibile che può aiutarti a raggiungere gli obiettivi aziendali, grandi o piccoli che siano. 

Le nostre soluzioni per l'IA includono:

• Una piattaforma di IA che consente la collaborazione tra i team.
• Modelli piccoli e specifici, come Granite di IBM.
• Funzionalità di ottimizzazione dei modelli accessibili.

Inoltre, mettiamo a disposizione un'ampia gamma di fornitori partner tra cui scegliere, per consentirti di mantenere la flessibilità durante la fase di adattamento della soluzione. 

Red Hat AI ti offre il controllo delle funzionalità di IA generativa e predittiva nel cloud, on premise o all'edge. Indipendentemente dall'ambiente in cui si trovano i dati, la nostra piattaforma di IA può aiutarti a eseguire il deployment in modo coerente nel cloud ibrido.

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