Sembra che il momento sia arrivato e l’AI è disponibile per quasi tutti. Dobbiamo quindi chiederci come questa tecnologia possa aiutarci a fare di più con meno. La sua applicazione in attività quotidiane, come la scrittura, la generazione di immagini e la produzione musicale rappresenta una svolta in termini di consapevolezza pubblica.
Nelle mie conversazioni con i clienti, li incoraggio a guardare oltre il clamore dell’AI e a trattarla come una tecnologia qualsiasi. In altre parole, come uno strumento per risolvere i problemi e cogliere le opportunità. Così come il cloud computing ha risposto alla sfida della scalabilità, le blockchain hanno affrontato il problema della centralizzazione e il software di pubblicità digitale ha garantito una spesa più efficiente per il marketing, l’AI dovrebbe essere giudicata in base ai risultati che può generare.
Quali sono le sfide e le opportunità?
In Red Hat abbiamo iniziato a inquadrare la conversazione sull’AI intorno a sette realtà aziendali fondamentali.
- Efficienza vs. innovazione: Nel perseguire l’efficienza operativa, le aziende si trovano spesso costrette a fare di più con meno. Massimizzare la produzione con un organico limitato significa sfruttare meglio le competenze esistenti, colmando le lacune di conoscenza, sviluppando nuove capacità e creando le condizioni per un’innovazione frugale.
- Gestire la complessità: La marcia inarrestabile dell’innovazione software promette un potenziale sconfinato, ma può anche generare complessità intricate. Ogni nuovo sistema e integrazione comporta dei rischi, come minacce alla sicurezza, interruzioni del servizio o improvvise impennate della domanda. La popolarità del cloud computing ibrido può aumentare questo onere. Sebbene i sistemi di monitoraggio degli eventi offrano un certo livello di controllo, i team IT possono essere rapidamente sopraffatti dalla portata dell’ecosistema in crescita e dai volumi di dati.
- Abilitare l’automazione: Nel contesto di queste due prime realtà, l’automazione è diventata una priorità fondamentale. L’abilitazione dell’automazione consente di liberare il personale da compiti banali e destinarlo ad attività di maggior valore. Ma l’automazione solleva questioni su cosa automatizzare, con quali strumenti e come fidarsi che funzioni.
- Scalare in base alla domanda: Operare con risorse limitate è solo un aspetto della sfida che i team IT devono affrontare. Essi devono scalare le loro operazioni per soddisfare l’impennata della domanda di applicazioni e servizi: tenere il passo con la richiesta di ambienti DevOps e di produzione vera e propria non è solo una questione di abilitazione, ma anche di gestione di ciò che si abilita.
- Connettere l’edge: Se i punti precedenti non fossero già una sfida sufficiente per l’IT, l’avvento dell’edge computing rende la vita ancora più difficile. I data center non sono più l’unico centro di elaborazione dei dati e l’edge non è solo un “luogo” diverso per l’elaborazione, ma un approccio completamente differente. Al centro della sfida c’è l’enigma di come applicare gli standard per l’elaborazione dei dati, l’accessibilità e la sicurezza alle infrastrutture e alle macchine edge, progettate in modo diverso.
- Bilanciare innovazione e sicurezza: L’innovazione senza limiti rischia la sicurezza, ma una sicurezza troppo zelante soffoca la volontà e i mezzi della creatività. Le aziende devono decidere quale sia la loro posizione in tal senso e adattare continuamente operazioni e cultura per adattarsi ad esso. L’integrazione di funzionalità e protocolli di sicurezza all’interno del software supera la visione di sicurezza e innovazione come compromesso. Al contrario, questo approccio le colloca come funzioni complementari e infonde agli sviluppatori garanzie e fiducia nella sicurezza del loro lavoro.
- Pianificazione della sostenibilità: Governi, azionisti, clienti e dipendenti chiedono alle organizzazioni di assumersi le proprie responsabilità in materia di sostenibilità come mai prima d’ora. Questo può creare un messaggio contrastante per i team IT: da un lato, fare di più, dall’altro, preservare l’energia. La chiave è la capacità di tracciare e riportare le informazioni sulla sostenibilità e adattare i modelli di lavoro per promuovere pratiche più sostenibili.
AI: da sola non basta, l’umano è la vera risorsa
L’intelligenza artificiale è uno strumento versatile che può aiutare le imprese ad affrontare queste sfide. Ma ciò che accomuna queste sette realtà non è solo il fatto che l’AI può essere applicata a tutte, ma soprattutto che da sola non è sufficiente. Per ogni punto, l’uomo è la vera arma segreta. Senza le persone che identificano, stabiliscono le priorità, progettano e valutano i problemi e le soluzioni, l’AI, nel migliore dei casi, non avrà alcun impatto e, nel peggiore, provocherà conseguenze profondamente negative.
Questo è un punto chiave che invito spesso i dirigenti a considerare: un’applicazione di AI è buona solo quanto i dati su cui viene addestrata. Il volume dei dati non dovrebbe essere un criterio. Ciò che conta davvero è la concentrazione: quanto sono rilevanti i dati di addestramento per il contesto della vostra organizzazione?
Questa è la cosiddetta “AI specifica per il dominio” e rappresenta un momento di svolta nell’evoluzione dell’AI. Quando un’applicazione viene addestrata su dati privati e mirati e personalizzata in base agli standard e alle pratiche di un’azienda o di un settore specifico, è in grado di fornire servizi davvero unici e differenziati.
L’open source è di gran lunga l’opzione migliore per costruire soluzioni di AI specifiche per ogni settore. Qualsiasi software aperto beneficia di un più ampio scambio di idee e della collaborazione di più talenti. In effetti, praticamente ogni strumento di AI aziendale che mi viene in mente è un esempio di tecnologia open source dove la base di codice del software è aperta e disponibile per chiunque, mentre i dati su cui viene addestrato e che genera sono privati.
In definitiva, il vero potere dell’AI non risiede solo nei suoi algoritmi, ma nelle sinergie tra intuizione e collaborazione umana, pertinenza dei dati ed elaborazione informatica. I manager che comprendono questa verità fondamentale potranno presto affermare di essere all’avanguardia in qualcosa di nuovo.
Di Hans Roth, SVP e Direttore Generale, EMEA, Red Hat
