Dalla comparsa di ChatGPT nel novembre 2022, l’intelligenza artificiale generativa (genAI) ha preso il centro del palcoscenico per i CEO e i consigli di amministrazione delle aziende. Il potenziale di questa tecnologia trasformativa ha spinto molte organizzazioni a considerare la sua implementazione nei loro modelli di business. Tuttavia, è fondamentale riconoscere che genAI è solo un aspetto dell’IA e potrebbe non essere la soluzione migliore per ogni caso d’uso.
Il concetto di IA si è evoluto nel tempo e la sua storia può essere suddivisa in tre fasi distinte.
Innanzitutto, ci sono le analisi tradizionali, che sono state utilizzate dalle organizzazioni negli ultimi quattro decenni. Originariamente conosciute come business intelligence (BI), gli strumenti analitici sono diventati sempre più sofisticati nel corso del tempo. Le analisi si concentrano principalmente nel guardare indietro ai dati passati per scoprire informazioni sugli eventi storici.
La fase successiva è l’IA predittiva. Questa tecnologia orientata al futuro analizza i dati passati per identificare pattern e utilizza i dati attuali per fare previsioni accurate sugli eventi futuri. L’IA predittiva è ampiamente utilizzata nelle aziende basate su modelli e rimane un elemento fondamentale nelle strategie di intelligenza artificiale delle organizzazioni.
Infine, abbiamo l’IA generativa, o genAI. Questa forma di IA esamina diversi tipi di contenuti, come testo, immagini, audio e video, e genera nuovi contenuti in base alle specifiche dell’utente. Anche se genAI ha i suoi punti di forza, è importante notare che rappresenta una percentuale inferiore di casi d’uso e modelli rispetto all’IA predittiva.
È interessante notare che ci sono già casi in cui l’IA predittiva e generativa lavorano insieme in armonia. Ad esempio, le immagini radiologiche possono essere analizzate utilizzando entrambi i tipi di IA per creare report su diagnosi preliminari. Allo stesso modo, i dati sulle azioni minerarie possono generare report sulle azioni che probabilmente aumenteranno nel futuro prossimo. Di conseguenza, le organizzazioni necessitano di una piattaforma unificata per lo sviluppo completo dell’IA.
Fortunatamente, lo sviluppo e l’implementazione completi dell’IA non richiedono di trattare ogni tipo di IA come un’entità separata con la propria infrastruttura. Anche se genAI potrebbe richiedere ulteriori risorse di potenza e miglioramenti delle reti per un’ottima performance, le organizzazioni non devono costruire un intero stack completamente nuovo a meno che non stiano intraprendendo enormi implementazioni di genAI come Meta o Microsoft.
Inoltre, i processi di governance e di test possono essere adattati dall’IA predittiva per gestire efficacemente la genAI. Sebbene ci siano delle distinzioni, come la suscettibilità della genAI alle “allucinazioni”, i processi generali di gestione del rischio rimangono simili.
Guidando la gestione degli strumenti, dei dati, dell’addestramento e dell’implementazione dell’IA, la piattaforma Enterprise AI di Domino è affidata da molte aziende Fortune 100. Questa piattaforma consente ai team di IA e MLOps di supervisionare lo sviluppo e l’implementazione completi dell’IA da un unico punto di controllo. Unificando MLOps in una piattaforma, le organizzazioni possono consentire uno sviluppo, una distribuzione e una gestione completi dell’IA.
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FAQ:
1. Cos’è genAI?
GenAI si riferisce all’intelligenza artificiale generativa, una forma di intelligenza artificiale che esamina diversi tipi di contenuti e genera nuovi contenuti in base alle specifiche dell’utente.
2. Quali sono le tre fasi dell’IA?
Le tre fasi dell’IA sono le analisi tradizionali, l’IA predittiva e l’IA generativa.
3. Cos’è l’analisi tradizionale?
Le analisi tradizionali, anche conosciute come business intelligence (BI), si concentrano nel guardare indietro ai dati passati per scoprire informazioni sugli eventi storici.
4. Cos’è l’IA predittiva?
L’IA predittiva utilizza dati passati per identificare pattern e fare previsioni accurate sugli eventi futuri.
5. Come lavorano insieme l’IA predittiva e generativa?
Ci sono casi in cui l’IA predittiva e generativa possono lavorare insieme. Ad esempio, le immagini radiologiche possono essere analizzate utilizzando entrambi i tipi di IA per creare report su diagnosi preliminari.
6. Le organizzazioni hanno bisogno di un’infrastruttura separata per ogni tipo di IA?
Le organizzazioni non hanno bisogno di costruire un’infrastruttura completamente nuova per ogni tipo di IA. Anche se la genAI potrebbe richiedere risorse aggiuntive di potenza e miglioramenti delle reti per un’ottima performance, è possibile utilizzare una piattaforma unificata per lo sviluppo completo dell’IA.
7. I processi di governance e di test per l’IA predittiva possono essere adattati alla genAI?
Sì, i processi di governance e di test possono essere adattati dall’IA predittiva per gestire in modo efficace la genAI, anche se potrebbero esserci alcune distinzioni nella gestione del rischio.
8. Cos’è la piattaforma Enterprise AI di Domino?
La piattaforma Enterprise AI di Domino è una piattaforma di fiducia utilizzata da molte aziende Fortune 100 per la gestione degli strumenti, dei dati, dell’addestramento e dell’implementazione dell’IA. Consente di supervisionare lo sviluppo e l’implementazione completi dell’IA da un unico punto di controllo.
Definizioni:
– GenAI: Intelligenza artificiale generativa, una forma di intelligenza artificiale che genera nuovi contenuti in base alle specifiche dell’utente.
– Analisi tradizionali: Business intelligence che si concentra nel guardare indietro ai dati passati per scoprire informazioni sugli eventi storici.
– IA predittiva: Tecnologia orientata al futuro che utilizza dati passati per identificare pattern e fare previsioni accurate sugli eventi futuri.
– Piattaforma Enterprise AI di Domino: Una piattaforma utilizzata per la gestione degli strumenti, dei dati, dell’addestramento e dell’implementazione dell’IA, consentendo uno sviluppo completo dell’IA da un unico punto di controllo.
Link correlati:
DominosDataLab.com – Il dominio principale della piattaforma Enterprise AI di Domino per ulteriori informazioni sui loro servizi.
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