Differenze tra intelligenza artificiale e automazione

L'intelligenza artificiale (IA) acquisisce conoscenze e applica un ragionamento informato per prendere decisioni dinamiche, mentre l'automazione esegue attività e processi IT ripetitivi. Sebbene l'obiettivo di entrambe le tecnologie sia ridurre gli interventi manuali, IA e automazione svolgono due funzioni distinte.

L'IA acquisisce conoscenze ed elabora enormi quantità di dati (molti più di quanto un utente umano potrebbe mai fare da solo) da cui estrae informazioni chiave per prendere decisioni dinamiche. Le attività che può svolgere spaziano da compiti elementari, come fare una previsione metereologica per capire se nei giorni successivi si potrà andare al mare, a compiti più complessi, come la creazione di un protocollo di ripristino a più livelli per proteggersi da un'eventuale violazione della sicurezza.

L'automazione invece esegue attività e processi IT ripetitivi in base a linee guida definite manualmente: è in grado cioè di espletare in maniera coerente e affidabile le istruzioni fornite. Se programmata adeguatamente, può anche gestire in autonomia eventuali ostacoli che dovessero presentarsi lungo il percorso senza richiedere ulteriori interventi dell'utente. L'automazione è utile per alleggerire attività quali l'esecuzione di backup giornalieri dei dati, l'invio di aggiornamenti a migliaia di macchine secondo un programma prestabilito e la risoluzione di piccoli problemi.

Negli ambienti IT aziendali entrambe le tecnologie trovano posto perché svolgono ruoli diversi e ugualmente importanti. Pensiamo all'automazione come una macchina che esegue determinati compiti in base a regole predefinite e all'IA come una mente capace di imparare, adattarsi e prendere decisioni non basate su regole allo scopo di risolvere problemi complessi. Comprendere le differenze tra le due tecnologie può aiutare le aziende ad applicarle in maniera strategica così da sfruttarne i punti di forza e ottenere il massimo vantaggio. 

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Con il termine IA si indicano quei sistemi capaci di acquisire conoscenze e applicarle alla risoluzione dei problemi. In maniera del tutto analoga all'intelligenza umana, l'IA interpreta in continuo l'ambiente e prende decisioni in tempo reale per perfezionare il suo output. L'IA non segue uno script predefinito, ma lo elabora in tempo reale a mano a mano che procede. Mentre l'automazione tradizionale utilizza la logica della ripetizione, per cui verrà eseguita sempre la stessa azione in risposta a un determinato input, l'IA si basa sull'inferenza probabilistica. Questo significa che in base all'analisi di schemi e contesto sarà in grado di scegliere la risposta migliore possibile, anche di fronte a input diversi.

Le caratteristiche principali dell'IA sono: 

• Non deterministica: l'IA genera risultati basandosi sulla probabilità statistica e su schemi appresi. L'output può cambiare in base all'introduzione di nuovi dati o all'evoluzione del modello, anche se l'input iniziale è simile.
• Basata sull'apprendimento: il machine learning (ML) e il deep learning identificano schemi complessi all'interno dei datacenter e ne migliorano le prestazioni nel tempo senza intervento umano diretto.
• Predittiva: l'IA è particolarmente indicata per lo svolgimento di tutte quelle attività che necessitano di analisi predittiva, come l'elaborazione del linguaggio naturale e la classificazione.

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L'automazione è un insieme di regole esplicite progettate per eseguire le attività in modo coerente e ripetuto al fine di ridurre il rischio di errori e aiutare le aziende a ottenere risultati uniformi. Una volta che i team IT hanno scritto le regole, la tecnologia segue le istruzioni date e porta a termine le attività, come l'avvio di processi o l'aggiornamento di database, senza bisogno di ulteriori interventi dell'utente. L'automazione è dunque un aspetto chiave per il corretto funzionamento dei sistemi IT aziendali.

Una piattaforma di automazione è molto più di una semplice libreria di script. È lo strumento che gli amministratori di sistema utilizzano per scrivere playbook con cui orchestrare attività complesse, come il provisioning dell'infrastruttura, la distribuzione delle applicazioni e l'applicazione delle policy in ambienti eterogenei. È il motore affidabile che assicura una gestione coerente delle operazioni ed elimina il rischio che si verifichino degli imprevisti.

Le caratteristiche principali dell'automazione sono:

• Deterministica: in presenza del medesimo input, l'output sarà sempre lo stesso. L'automazione lascia poco spazio all'errore ed è prevedibile perché le istruzioni sono scritte in linguaggio YAML comprensibile.
• Basata su regole: l'automazione esegue solo le istruzioni che le vengono fornite. Non può deviare da esse, imparare dal contesto o adattarsi a problemi imprevisti, a meno che tali problemi non siano stati esplicitamente codificati nel flusso di lavoro originale.
• Coerenza: l'automazione assicura la configurazione coerente di migliaia di server, il patching regolare secondo il programma prestabilito e il provisioning uniforme dell'infrastruttura.

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La differenza tra IA e automazione si può riassumere in una semplice domanda: è una tecnologia che segue delle regole o una che apprende e suggerisce le regole?

L'IA interpreta le conoscenze. Opera secondo processi decisionali basati sui dati che ne fanno una tecnologia altamente adattabile e capace quindi di produrre risultati variabili. Utilizza il machine learning e il deep learning per individuare la soluzione o il suggerimento adatto, il che si traduce in flussi di lavoro più proattivi e in una minore necessità di interventi manuali per il team IT. È in grado di individuare nuove anomalie e creare nuovi modelli predittivi senza bisogno di essere esplicitamente riprogrammata. 

L'IA è indicata per quelle attività che richiedono adattabilità. Ad esempio:

• Previsione di comportamenti.
• Rilevamento di anomalie.
• Classificazione di schemi.
• Comprensione del linguaggio.
• Processi decisionali basati sul contesto.

L'automazione segue le regole. Uno strumento di automazione esegue le regole esplicitamente definite da amministratori di sistema o ingegneri. Esegue flussi di lavoro predefiniti, applica configurazioni coerenti ed elimina le disomogeneità legate all'approccio manuale. L'automazione assicura che a un dato input corrisponda sempre un dato output. 

L'automazione è indicata per le attività ripetitive. Ad esempio:

• Provisioning.
• Configurazione.
• Conformità.
• Gestione delle patch.
• Deployment delle applicazioni.

L'IA è in grado di affinare il processo decisionale grazie all'analisi di dati, flussi di lavoro e ambienti aziendali in modo da fornire suggerimenti strategici quanto più mirati possibile. Individua informazioni che gli amministratori potrebbero non notare e ottimizza i risultati in modo dinamico. L'automazione invece aiuta ad accelerare le operazioni, migliorare l'efficienza e ridurre le attività manuali soggette a errori. In sostanza, l'automazione garantisce che tutto funzioni come previsto, mentre l'IA offre suggerimenti proattivi sugli interventi da effettuare.

Scopri come far lavorare in sinergia IA e automazione

Quando si tratta di ambienti IT aziendali è consigliabile utilizzare IA e automazione in sinergia così da implementare pratiche di automazione intelligente, ovvero coniugare in maniera efficace i processi coerenti e ripetibili dell'automazione con l'adattabilità dell'IA.

L'IA ha bisogno di un motore di automazione affidabile per mettere in pratica i suoi processi decisionali. Pensiamo ad esempio all'automazione guidata dagli eventi, un approccio che consente ai team IT di gestire l'avvio di azioni specifiche secondo una serie di linee guida condizionali del tipo "if-this-then-that". In questo caso, l'integrazione dell'IA può offrire notevoli vantaggi perché aiuta a ottenere risposte più immediate e trigger in tempo reale. Ma in generale l'adozione di pratiche di AIOps(l'IA applicata alle operazioni IT) consente di prendere decisioni efficaci in tutta l'azienda, come la previsione proattiva dei guasti e l'avvio tempestivo di flussi di lavoro di risoluzione prima che i problemi diventino troppo complessi da gestire. 

L'automazione intelligente permette di risparmiare tempo e risorse che si potranno dedicare a progetti critici. Consente inoltre di ampliare le capacità di sviluppo dei team e incrementare la scalabilità dei progetti. Lo sviluppo assistito dall'IA accelera la creazione di nuovi playbook YAML e lo sviluppo applicativo, oltre a permettere rapidi adattamenti in base alle esigenze aziendali. L'automazione intelligente non solo semplifica la gestione, ma aiuta i team a ottenere il massimo da risorse limitate. 

Red Hat® Ansible® Automation Platform è una piattaforma che offre tutti gli strumenti necessari per creare le attività di automazione, gestirle ed estenderle in tutta l'azienda. Include ad esempio l'automation coding assistant che permette agli sviluppatori di generare attività automatizzate utilizzando prompt in linguaggio naturale e creare Ansible Playbook conformi alle procedure consigliate. 

L’enorme vantaggio è che Ansible Automation Platform può essere integrato con Red Hat OpenShift® AI per ottenere un'esperienza dell'utente uniforme per tutti i team. La piattaforma si può anche utilizzare in associazione con Red Hat Enterprise Linux®, un sistema operativo scalabile appositamente concepito per il cloud ibrido e open source. In questo modo le aziende possono beneficiare della massima flessibilità ed eliminare il rischio del vendor lock-in. 

Scopri di più sugli scenari di utilizzo di Ansible Automation Platform