L'intelligenza artificiale in azienda: Opportunità e strategie 2025
Gli attuali sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale, come gli investimenti, le implementazioni e i risultati, rendono evidente che questa tecnologia diventerà parte integrante di ogni azienda, indipendentemente dal settore.
I risultati dell'Economist Impact Report intitolato "Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies" mostrano una chiara tendenza: l'84% delle aziende in Germania sta già utilizzando l'IA generativa in almeno un'area di applicazione e il 97% prevede di sviluppare modelli definiti dall'utente con valore di utilità basati sui dati aziendali entro il 2027.
Ma altrettanto certo del successo della tecnologia è il fatto che essa richiede ai dirigenti aziendali molto di più della semplice adozione dell'ultimo modello di IA. Per essere all'avanguardia è necessario un approccio olistico che comprenda la gestione dei dati, la sicurezza, la governance, la cultura e le competenze specifiche del settore.
Modernizzare le piattaforme di dati e promuovere la democratizzazione
La maggior parte delle aziende vuole integrare i modelli di IA generativa nei propri dati. Per farlo, devono modernizzare la loro piattaforma di dati aziendali, affrontare il problema della frammentazione e andare oltre le capacità di un singolo modello commerciale di grandi dimensioni. Il futuro è rappresentato da sistemi e agenti di IA costituiti da più componenti e che utilizzano modelli individuali, ciascuno ottimizzato per compiti specifici. Questo approccio consente una maggiore precisione, una riduzione dei costi, un aumento delle prestazioni e della sicurezza, fattori critici quando si tratta di applicazioni alimentate dall'IA per le organizzazioni.
Un fattore importante per l'IA è la democratizzazione. Le aziende vogliono rendere i dati accessibili a un numero maggiore di dipendenti e consentire loro di creare e perfezionare modelli di IA che soddisfino le loro esigenze aziendali quotidiane. In questo contesto è importante anche l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che utilizza le informazioni necessarie per produrre risultati in linguaggio naturale, in quanto i Citizen Data Scientist possono porre domande in linguaggio naturale e ricevere risposte in linguaggio naturale. In questo modo, ogni dipendente di un'azienda può interagire con il modello per garantire la più ampia comprensione possibile tra tutti i dipendenti. Uno dei risultati dell'Economist Impact Report mostra che il 59% delle aziende tedesche ritiene che l'NLP sarà il metodo principale, se non l'unico, per gestire in futuro insiemi di dati complessi.
Equilibrio tra sicurezza e innovazione
Sicurezza e governance sono fondamentali nel nuovo panorama dell'IA. Le aziende che implementano soluzioni di IA troppo velocemente devono garantire la protezione dei dati sensibili e il rispetto delle normative. Allo stesso tempo, l'implementazione non deve richiedere troppo tempo per rimanere competitiva. Processi di sicurezza e governance solidi sono fondamentali per consentire l'innovazione senza essere frenati da un'eccessiva cautela. Secondo il rapporto, il 40% degli intervistati ritiene che la governance dei dati e dell'IA nella propria organizzazione sia inadeguata. La metà degli ingegneri dei dati afferma che la governance richiede più tempo di qualsiasi altra cosa. Pertanto, l'introduzione di una governance coerente è fondamentale per sbloccare l'IA nell'organizzazione.
Soluzioni AI personalizzate come vantaggio competitivo
Il futuro non risiede solo nei modelli di IA addestrati sui dati provenienti da Internet, ma anche nella vera e propria intelligenza dei dati. Si tratta di sistemi che comprendono ed elaborano i set di dati specifici e spesso sensibili di un'azienda. E questo in un'IA che comprende il contesto dell'azienda stessa. Questo approccio si basa su sistemi di agenti che utilizzano modelli specializzati per compiti specifici. In questo modo le aziende possono sviluppare soluzioni esattamente personalizzate per le loro esigenze e utilizzare i propri dati come vantaggio competitivo.
Le organizzazioni sono alla ricerca di soluzioni come la Databricks Data Intelligence Platform, che si adattano alle loro esigenze aziendali. Queste soluzioni danno priorità ai dati, centralizzano la governance e offrono un TCO efficiente su scala. La rivoluzione dell'IA è solo all'inizio e una cosa è certa: le aziende che utilizzano i loro dati in modo efficace e costruiscono sistemi di IA su misura per le loro esigenze individuali saranno i leader di mercato di domani.
Fonte: www.databricks.com
