Se non utilizzi l’intelligenza artificiale (IA) nella tua organizzazione in questo momento, sei rimasto indietro. Ma la realtà è che, al di là dell’inserimento di alcune idee in un modello di linguaggio di grandi dimensioni come ChatGPT, non è così semplice renderla operativa in tutta l’azienda (anche se i vantaggi sono reali). Devi effettuare la due diligence e prendere delle decisioni, ad esempio se puoi investire le risorse per sviluppare le funzionalità della tua intelligenza artificiale internamente o lavorare con un grande fornitore, e se puoi correre il rischio di condividere i tuoi dati con questi.
Continua a leggere per scoprire quali sono i metodi tradizionalmente utilizzati dalle organizzazioni per rendere operativa l’IA, i costi ed i benefici di ciascuno, oltre ad un’opzione ibrida che può aiutarti a realizzare i tuoi obiettivi di efficienza e trasformazione.
Due approcci comuni all’operatività dell’IA e le relative sfide.
1. Grandi fornitori di cloud pubblico.
I grandi fornitori di cloud pubblico per l’IA offrono un’ampia gamma di servizi che attraggono molte organizzazioni grazie a vantaggi quali la potenza di calcolo, lo storage ed i servizi di IA. Ma esiste anche un problema importante: la privacy dei dati. Non è raro che questi fornitori utilizzino i tuoi dati per addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale. La mancanza di pratiche chiare sulla privacy dei dati riguardo a questi servizi di IA pubblica causa disagi, soprattutto quando devi rispettare le normative sulla privacy dei dati o vuoi mantenere un vantaggio competitivo sul tuo mercato.
Scopri di più sulla questione dell’IA e della privacy dei dati dal CEO di Appian, Matt Calkins.
2. IA interna.
Lo sviluppo interno dei modelli di intelligenza artificiale risolve il problema della privacy, ma è estremamente dispendioso in termini di risorse. Avrai bisogno di un team di esperti, tra cui data scientist, data engineer, software engineer ed un team IT, oltre ad esperti di sicurezza per garantire la protezione dei tuoi dati. Dopo tutti i passaggi necessari per costruire un modello di intelligenza artificiale (preparazione dei dati, estrazione delle funzionalità, selezione del modello, addestramento del modello, ecc.), dovrai comunque incorporarlo nel tuo ecosistema IT, un progetto che diventa più complesso man mano che aumenta la complessità dell’ecosistema.
Sebbene possa sembrare che queste siano le uniche due opzioni per rendere operativa l’IA, non è così.
Un modo migliore: piattaforme con funzionalità IA native.
Una piattaforma con funzionalità integrate di intelligenza artificiale, come ad esempio una piattaforma di automazione dei processi, può aiutarti a rendere operativa l’IA senza dover condividere i tuoi dati con un fornitore di cloud pubblico o creare un tuo team di dati. Poiché si tratta di IA privata, i tuoi modelli sono fatti su misura per te, addestrati solo sui tuoi dati, e tali dati non vengono condivisi per addestrare un algoritmo più ampio. Una piattaforma come questa può aiutarti a utilizzare l’IA in tutti i tuoi processi.
Considera Appian AI Skill Designer, ad esempio. Questa funzionalità consente di elaborare i contenuti su scala. Con un lavoro di preparazione minimo, puoi addestrare ed implementare modelli di intelligenza artificiale in pochi minuti. Ad esempio, se desideri utilizzare l’intelligenza artificiale per classificare le e-mail di supporto clienti in arrivo, puoi caricare una serie di e-mail di esempio, lasciare che il sistema addestri il modello e poi testarlo. Se soddisfa la soglia di fiducia desiderata, puoi utilizzare il nostro strumento di orchestrazione del workflow per aggiungere la competenza ad un processo esistente. Questo è un altro vantaggio dell’utilizzo di una piattaforma di automazione dei processi alimentata dall’intelligenza artificiale: Puoi incorporare l’IA in un processo più ampio in cui può funzionare insieme a strumenti come la Robotic Process Automation (RPA), le regole di business e la modellazione dei processi.
Per saperne di più su Appian AI Skill Designer, guarda la demo in Appian World 2023 e scopri cosa abbiamo in programma nella nostra roadmap sull'intelligenza artificiale per l’IA generativa e il low-code sulla nostra pagina Web di AI Vision.
L’IA va resa operativa nell'ambito di una più ampia strategia di automazione.
Mentre la corsa agli armamenti dell’IA continua, bisogna fare attenzione a come integrare e rendere operativa l’IA. Certo, l’IA sarà un fattore di trasformazione ed è un argomento di cui si parla molto, ma ricorda che il vero impatto aziendale dell’implementazione dell’IA è rappresentato da processi più efficienti. Per raggiungere questo obiettivo, sono necessarie tecnologie come l’IA, ma non solo l’IA: servono anche RPA, regole di business, modellazione dei processi e altre tecnologie di automazione. Piuttosto che mettere a rischio i tuoi dati o quelli dei tuoi clienti con un grande fornitore di cloud pubblico, o intraprendere un progetto che consuma risorse e che richiederà tempo per fornire risultati pratici, dai un’occhiata olistica ai tuoi processi per scoprire come puoi fare in modo che più tecnologie, come ad esempio IA e automazione, lavorino insieme agli esseri umani con armonia.
[ Impara a usare l’IA in modo sicuro: IA privata: Una guida pratica all'implementazione dell’IA sicura. ]
