L’Intelligenza Artificiale (IA) ha portato ad un cambiamento epocale nel panorama aziendale, in gran parte dovuto all'aumento di popolarità di modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT. Dai modelli predittivi che favoriscono un migliore processo decisionale agli strumenti generativi di codice IA che consentono ai team di creare applicazioni più velocemente, l'IA offre incredibili vantaggi alle organizzazioni. Le aziende devono adottare questa tecnologia o rischiano di rimanere indietro rispetto alla concorrenza.
Le piattaforme low-code, che consentono ai software engineer ed ai dipendenti con un'esperienza minima di programmazione di automatizzare i processi e costruire applicazioni utilizzando interfacce drag-and-drop, hanno tracciato una strada per anni. Questi progressi rafforzeranno le aree in cui l'IA da sola è attualmente insufficiente. Questo post del blog illustra i cinque vantaggi principali degli strumenti di IA low-code che sbloccano la velocità e l'efficienza dell'IA riducendo al minimo i rischi e gli effetti collaterali.
[Sapevi che non devi scegliere tra l'utilizzo dell'intelligenza artificiale e la riservatezza dei tuo dati? Scopri di più sull’Implementazione dell'IA privata: Una guida pratica.]
1. Facilità d'uso.
Gli strumenti di IA low-code semplificano la costruzione di modelli di IA personalizzati. Ad esempio, con Appian AI Skills non è necessario assumere un grande team di data scientist e data engineer o investire in modo significativo in una nuova infrastruttura. Se desideri creare un modello di alta qualità per classificare ed estrarre informazioni dai documenti in arrivo, è sufficiente caricare un batch di documenti e far eseguire ad Appian il processo di addestramento del modello per conto dell'azienda. Una volta implementato in produzione, avrai il tuo modello personalizzato, formato sui tuoi dati, che ti farà risparmiare tempo e ti permetterà di raggiungere un'incredibile precisione.
2. Valore aziendale tangibile.
I consigli di amministrazione ed i leader delle organizzazioni stanno imponendo l'uso dell'IA in azienda. Non è una questione di "utilizzerai l'IA?", ma piuttosto di "come utilizzerai l'IA?" Tuttavia, tieni presente che, anche se esiste l’obbligo di utilizzare l’intelligenza artificiale nell’azienda, è comunque necessario ottenere un ritorno tangibile sul tuo investimento.
Le piattaforme di processi di intelligenza artificiale che includono il low-code sono costruite appositamente per aiutare le organizzazioni a progettare, automatizzare ed ottimizzare i processi end-to-end. In questo modo, è possibile inserire l'IA in un processo più ampio, in modo che generi immediatamente un valore reale. Ad esempio, potresti aver già tracciato un processo di servizio clienti che coinvolge più applicazioni. Con un approccio a 360 gradi, è possibile integrare facilmente strumenti di intelligenza artificiale generativa che incorporano l'elaborazione del linguaggio naturale nelle applicazioni del servizio clienti, per aiutare i rappresentanti a creare rapidamente e-mail di risposta efficaci.
3. Strumenti di automazione multipli a portata di mano.
L'IA occupa gran parte della scena, ma non è l'unico attore. La padronanza dell'automazione dei processi end-to-end richiede diversi strumenti, tra cui la Robotic Process Automation (RPA), le integrazioni API e la progettazione di flussi di lavoro. L'intelligenza artificiale non è una chiave di lettura: a volte è necessario un bot RPA per risolvere il problema. Ad esempio, le attività procedurali, passo dopo passo, come l'inserimento di dati in un sistema privo di API, sarebbero servite meglio dalla RPA, che può essere più precisa dell'IA (soprattutto considerando la possibilità di allucinazioni dell'IA). Ricorda che l'IA è uno strumento tra i tanti. Non affidarti ad essa escludendo le altre tecnologie fondamentali.
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4. Basi di dati più solide.
L'intelligenza artificiale dipende dai dati. Sia che si utilizzi l'intelligenza artificiale per instradare le e-mail, generare interfacce, studiare le metriche per fare previsioni o produrre visualizzazioni di dati, tutto si basa sull'infrastruttura di dati sottostante. Tuttavia, troppo spesso i dati rimangono bloccati in compartimenti stagni eterogenei, rendendo difficile rendere operativa l'IA.
Alcune piattaforme low-code offrono architetture data fabric, che aiutano a unificare i dati aziendali ed a fornire una visione a 360 gradi dei dati tra i vari sistemi. Invece di migrare i dati, un data fabric consente di lavorare con le diverse fonti di dati ad un livello di dati virtuale: non è necessario spostare o rifattorizzare i dati per renderli disponibili all'uso da parte dei modelli di intelligenza artificiale.
5. Maggiore conformità e sicurezza.
Molti strumenti di intelligenza artificiale disponibili sul mercato comportano rischi per la privacy. Mentre alcune aziende scelgono di assumersi questo rischio, i settori fortemente regolamentati come quello sanitario, farmaceutico o pubblico non possono correre rischi. La fuga accidentale di informazioni sanitarie protette comporta multe importanti. Cerca strumenti di IA low-code che facciano parte di una piattaforma che ha già investito molto nella sicurezza e nella conformità.
Inoltre, gli strumenti di IA low-code includono infrastrutture di governance che assicurano che non si introducano inconsapevolmente problemi di sicurezza. Consideriamo l'esempio della scrittura di codice con l'IA generativa. Sebbene l'intelligenza artificiale generativa generi un codice quando viene richiesto, non c'è alcuna sicurezza che esso sia performante o sicuro. È comunque necessario disporre di competenze per assicurarsi di non introdurre vulnerabilità nel software o di rilasciare bug basati su versioni di codice incompatibili. Con una piattaforma low-code, la maggior parte della codifica è stata completata da team di sviluppatori e rivista da esperti di sicurezza. Non dovrai preoccuparti di introdurre vulnerabilità dovute ad allucinazioni o a problemi di addestramento dell'IA: il team di sviluppo della piattaforma low-code ha svolto il lavoro al posto tuo.
Innovazione più rapida con gli strumenti di IA low-code.
Nell'era dell'intelligenza artificiale, tutte le organizzazioni devono affrontare un'incredibile pressione per innovare velocemente. Tuttavia, sarai in testa al gruppo se riuscirai a sfruttare l’intelligenza artificiale in modo da generare un valore solido per la tua azienda, proteggendola dai rischi intrinseci.
Combinando l'IA con il low-code si può sfruttare la potenza dell'IA senza farsi bloccare da questi rischi. Questi strumenti possono aiutare a semplificare lo sviluppo e offrire un modo trasparente per integrare l'IA nelle tue operazioni. Inoltre, sono dotati di funzioni integrate di sicurezza e di conformità che aiutano a proteggere la tua reputazione (ed a ridurre il rischio di multe elevate). In poche parole, il low-code offre un modo semplice e sicuro per far avanzare la tua azienda nel gioco dell'intelligenza artificiale.
In questo post del blog si parla di come l'IA debba essere parte di un più ampio sforzo di automazione. Se desideri sapere cos'altro dovrebbe essere presente nel tuo portafoglio di automazione e come affrontare al meglio questi sforzi, scarica il report Gartner® Emerging Tech Impact Radar: Iperautomazione.
