Di Paulo Pereira, VP, Systems Engineering, EMEA, Nutanix
L’intelligenza artificiale non è soltanto un’altra ondata tecnologica, è il motore che alimenterà la prossima rivoluzione industriale. Le aziende che oggi esitano nell’adottare l’IA rischiano di restare indietro e di essere sorpassate da chi saprà coglierne le capacità e l’innovazione. Attualmente, le aziende stanno cercando di capire come integrare l’IA nella propria azienda in modo da garantirsi una crescita sostenibile e ottenere il massimo risultato.
I dati: l’essenza dell’IA
Al centro dell’IA ci sono i dati. Senza dati di qualità e ben strutturati anche i modelli di IA più avanzati non possono fornire informazioni significative. Le aziende devono far sì che i dati siano pronti per essere utilizzati in modo efficace, il che implica che siano ben strutturati, classificati e preservati da distorsioni o pregiudizi. Non farlo comporta il rischio di compromettere l’integrità dei sistemi IT, violare i protocolli di sicurezza esistenti e rafforzare assunzioni errate nei processi decisionali basati sull’intelligenza artificiale.
L’accesso ai dati deve essere gestito con attenzione. L’intelligenza artificiale si basa sulle informazioni ma non tutti i dati devono essere liberamente accessibili. Una corretta governance garantisce che i dati sensibili rimangano protetti, consentendo al contempo ai modelli di IA di operare in modo efficace. Le aziende che preparano correttamente i dati sbloccheranno il pieno potenziale dell’IA, trasformando le informazioni in intelligence azionabile.
Scalare l’IA: le sfide
Nonostante le promesse dell’IA, scalarne l’implementazione presenta una serie di sfide complesse da non trascurare. L’IA richiede un’infrastruttura robusta per garantire prestazioni ottimali. Una pianificazione non adeguata può compromettere l’efficacia dei sistemi e aumentarne i costi
Al di là delle esigenze tecniche, l’IA si inserisce in un panorama normativo in continua evoluzione, in particolare nei settori altamente regolamentati dove la conformità non è negoziabile. Le implicazioni legali, etiche e operative dell’adozione dell’IA devono essere attentamente esaminate per garantire che le aziende rimangano entro i limiti della normativa, pur sfruttando il pieno potenziale dell’IA.
Ad aggravare queste sfide c’è il fatto che molte aziende sono ancora in fase sperimentale e testano con cautela le applicazioni di IA per cercare di capire come integrarle al meglio nei flussi di lavoro esistenti. Trovare casi d’uso praticabili, assicurarsi che forniscano un valore reale e scalarli senza causare interruzioni operative, richiede un approccio misurato e strategico. Senza ciò, l’IA rischia di diventare un esperimento costoso.
Creare un’infrastruttura IA-Ready
Sebbene l’infrastruttura non sia la prima considerazione in una strategia IA, svolge un ruolo fondamentale. Le aziende devono verificare dove risiedono i loro dati – in sede, nel cloud o all’edge – e assicurarsi che le loro reti siano in grado di gestire i trasferimenti di dati ad alto volume richiesti dai carichi di lavoro dell’IA. Anche i punti di inferenza devono essere sufficientemente strutturati per elaborare le informazioni in modo efficiente.
L’obiettivo dovrebbe essere quello di selezionare i modelli più piccoli ed efficienti che soddisfano i requisiti aziendali. L’eccessiva ingegnerizzazione dell’infrastruttura IA porta a costi e complessità inutili, sottraendo risorse dove sono più necessarie. Per quanto riguarda la distribuzione dell’IA, l’approccio hybrid cloud è la soluzione ottimale, combinando i vantaggi dei due ambienti: la flessibilità e la scalabilità del cloud pubblico con il controllo e la sicurezza dell’infrastruttura privata.
I dati sensibili spesso richiedono l’implementazione on premise mentre le applicazioni IA rivolte ai clienti possono trarre vantaggio dalla scalabilità offerta dal cloud. Un ambiente di sviluppo unificato, in grado di supportare infrastrutture private e pubbliche, garantisce un’integrazione fluida e prestazioni ottimali.
L’IA come strumento per aumentare la produttività
Il compito principale dell’IA è quello di ampliare la produttività di un’azienda. Dall’automazione di attività ripetitive alla personalizzazione delle interazioni con i clienti, l’IA sta già mostrando la sua capacità in tal senso. Le applicazioni pratiche includono:
- Email di marketing generate dall’IA personalizzate in base alle preferenze di ciascun cliente
- Tecnologia Voice-to-text per semplificare la stesura delle email e la comunicazione
- Processi di vendita automatizzati, come la generazione di preventivi e proposte in modo più rapido e accurato
- Previsioni basate sull’IA per l’ottimizzazione della supply chain, riducendo le inefficienze operative
- Rilevamento automatico delle anomalie basato sull’IA per potenziare la cybersecurity
- Elaborazione intelligente dei contenuti per ottimizzare i flussi di lavoro in ambito finanziario e legale
I miglioramenti incrementali in queste aree portano a una maggior efficienza, permettendo alle aziende di concentrarsi sulle priorità strategiche anziché sui compiti amministrativi quotidiani.
Adottare l’IA
È bene adottare un approccio graduale, passando dall’esplorazione alla piena implementazione con una pianificazione accurata. Il primo passo è individuare un caso d’uso specifico per l’IA, che porti a un chiaro ritorno sull’investimento e risolva un problema aziendale reale, anziché implementarla senza uno scopo prestabilito. Una volta definito il caso d’uso, è necessario valutare la prontezza dei propri dati, assicurandosi che le informazioni siano strutturate, accessibili e sicure, tenendo conto anche delle implicazioni normative ed etiche.
Il passo successivo è testare l’IA in un ambiente controllato, provandola con piccoli team prima di un’implementazione più ampia. Questo approccio consente di affinare le soluzioni e di affrontare sfide impreviste prima che si trasformino in costosi errori. Infine, l’ottimizzazione dei modelli IA e il continuo perfezionamento dei processi garantisce un successo a lungo termine. L’AI non è un investimento statico: evolve e le aziende devono monitorarne l’impatto, perfezionare le applicazioni e rispettare le considerazioni etiche per sfruttarne al massimo le potenzialità trasformative.
Un potenziale trasformativo
Le aziende possono sfruttare efficacemente il potenziale trasformativo dell’IA concentrandosi su obiettivi concreti e raggiungibili, assicurandosi al contempo una solida base di dati e infrastrutture. Tuttavia, il successo risiede in un approccio strategico e ben pianificato che dia priorità all’integrità dei dati, alla scalabilità dell’infrastruttura e al ruolo dell’IA come abilitatore della produttività e della crescita.
L’IA diventerà presto indispensabile come l’elettricità e le aziende che non riusciranno a integrarla in modo efficace faticheranno a rimanere competitive.
