Il rapido avanzamento della tecnologia AI ha catturato l’attenzione dei CEO e dei consigli di amministrazione delle aziende di tutto il mondo. Secondo un recente rapporto di PwC, l’84% dei CIO prevede di incorporare l’intelligenza artificiale generativa (genAI) nei loro modelli di business entro il 2024. Sebbene la genAI possieda indubbiamente capacità trasformative, è fondamentale riconoscere che è solo una parte del panorama dell’IA e potrebbe non essere la soluzione ottimale per ogni caso d’uso.
Il campo dell’IA ha subito un’evoluzione considerevole nel corso degli anni. Quello che una volta veniva definito come IA è cambiato significativamente, con i progressi della tecnologia che hanno ridefinito la nostra comprensione delle sue capacità. In termini generali, la storia dell’AI può essere suddivisa in tre fasi distinte.
L’analisi tradizionale, un approccio prevalente negli ultimi quattro decenni, utilizzava l’intelligenza aziendale (BI) per analizzare i dati storici e ottenere informazioni sugli eventi passati. Con il progresso della tecnologia, il termine è stato trasformato in analisi per riflettere la sua crescente sofisticazione.
L’IA predittiva, d’altra parte, utilizza i dati storici per identificare modelli e generare previsioni accurate sugli eventi futuri. Questa tecnologia orientata al futuro consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate basate su risultati proiettati.
La genAI, l’ultima aggiunta al panorama dell’IA, si concentra sulla generazione di contenuti come testi, immagini, audio e video in base a criteri definiti dall’utente. Sebbene la genAI rappresenti una parte significativa dei casi d’uso e dei modelli, attualmente rappresenta solo circa il 15%, come confermato da Thomas Robinson, COO di Domino.
È interessante notare che ci sono casi in cui l’IA predittiva e generativa collaborano per migliorare i risultati. Ad esempio, combinando l’analisi delle immagini radiologiche con la generazione di rapporti diagnostici preliminari o utilizzando il mining dei dati finanziari per generare rapporti su investimenti potenzialmente redditizi. Questa sinergia richiede una piattaforma unificata che faciliti lo sviluppo di un’IA completa.
Fortunatamente, le organizzazioni non devono considerare ogni tipo di IA come entità isolate con stack distinti. Lo sviluppo e l’implementazione di un’IA completa richiedono una piattaforma comune che ospiti sia l’IA predittiva che la genAI. Sebbene la genAI possa richiedere ulteriori risorse computazionali e di rete, la creazione di un’intera infrastruttura nuova non è necessaria per la maggior parte delle organizzazioni, a meno che la loro implementazione di genAI non sia su larga scala.
Anche i processi di governo e di test non richiedono una revisione completa. Certo, ci sono differenze tra la gestione dei rischi associati all’IA predittiva e alla genAI, come la suscettibilità della genAI alle “allucinazioni”. Tuttavia, i principi di rigoroso testing, convalida e monitoraggio continuo si applicano sia all’IA predittiva che a quella generativa.
Per agevolare la gestione fluida degli strumenti, dei dati, dell’addestramento e dell’implementazione dell’IA, molte aziende Fortune 100 si affidano alla piattaforma Enterprise AI di Domino. Consolidando l’IA predittiva e quella generativa in un unico centro di controllo, questa piattaforma permette ai team di IA e MLOps di guidare lo sviluppo completo, l’implementazione e la gestione dell’IA con facilità.
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Sezione FAQ:
1. Cos’è l’intelligenza artificiale generativa (genAI)?
L’intelligenza artificiale generativa, nota anche come genAI, è un tipo di intelligenza artificiale che si concentra sulla generazione di contenuti come testi, immagini, audio e video basati su criteri definiti dall’utente. È l’ultima aggiunta al panorama dell’IA.
2. Quali sono le tre fasi dell’IA?
Le tre fasi dell’IA sono:
– Analisi tradizionale: Questo approccio utilizza l’intelligenza aziendale (BI) per analizzare i dati storici e ottenere informazioni sugli eventi passati.
– IA predittiva: Questo tipo di IA utilizza i dati storici per identificare modelli e generare previsioni accurate sugli eventi futuri.
– IA generativa: La genAI si concentra sulla generazione di contenuti basati su criteri definiti dall’utente.
3. Possono collaborare l’IA predittiva e quella generativa?
Sì, l’IA predittiva e quella generativa possono collaborare per migliorare i risultati. Ad esempio, combinando l’analisi delle immagini radiologiche con la generazione di rapporti diagnostici preliminari o utilizzando l’analisi dei dati finanziari per generare rapporti su investimenti potenzialmente redditizi.
4. È necessario avere un’infrastruttura separata per l’implementazione della genAI?
Per la maggior parte delle organizzazioni, creare un’infrastruttura completamente nuova per l’implementazione della genAI non è necessario, a meno che non sia su larga scala. Pur richiedendo risorse computazionali e di rete aggiuntive, è preferibile utilizzare una piattaforma comune che possa ospitare sia l’IA predittiva che quella generativa.
5. Come possono essere gestiti in modo fluido gli strumenti di intelligenza artificiale, i dati, l’addestramento e l’implementazione?
Molte aziende Fortune 100 si affidano alla piattaforma Enterprise AI di Domino per facilitare la gestione fluida degli strumenti di intelligenza artificiale, dei dati, dell’addestramento e dell’implementazione. Questa piattaforma consolida l’IA predittiva e quella generativa in un unico centro di controllo, permettendo ai team di IA e MLOps di guidare lo sviluppo completo, l’implementazione e la gestione dell’IA con facilità.
Termini chiave/giargon:
– IA: Intelligenza Artificiale
– genAI: Intelligenza Artificiale Generativa
– BI: Business Intelligence
– MLOps: Operazioni di Apprendimento Automatico
Link correlati suggeriti:
– Domino: Sito web ufficiale di Domino, la piattaforma Enterprise AI menzionata nell’articolo.
– Whitepaper di Domino: Accedi ai whitepaper di Domino, inclusa la whitepaper gratuita sulla genAI responsabile menzionata nell’articolo.
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