Partnership tra IBM e Palantir per realizzare applicazioni di AI che sblocchino dati preziosi in ambienti cloud ibridi

di Paola Piacentini



Ogni anno tutte le aziende hanno la necessità di prendere migliaia di decisioni operative critiche per lo sviluppo del loro business. Con la trasformazione digitale questo processo decisionale sta diventando più distribuito e complesso, con implicazioni di costo spesso molto elevate.

Queste decisioni operative guidate dai dati sono preziose per il successo in un ambiente competitivo e in rapido cambiamento. Ma nonostante le imprese siano ricche di dati, la loro capacità di saperli sfruttare può essere ostacolata da nuove complessità e da una sempre più evidente carenza di competenze.

Palantir e IBM hanno deciso di collaborare per supportare le organizzazioni ad affrontare queste sfide. Da questa collaborazione è nata una soluzione, che è stata progettata per permettere alle imprese di utilizzare l’AI nel loro processo decisionale. Insieme, IBM e Palantir forniranno ai propri clienti anche l'accesso a un grande team con una vasta esperienza nella data science che potrà guidarli nel sostenere l'impatto dell’AI sul loro business.

La soluzione, Palantir per IBM Cloud Pak for Data aiuterà le aziende a integrare i dati da diverse fonti nelle applicazioni Palantir, così come ad utilizzare i modelli Watson sviluppati su Cloud Pak for Data per migliorare la previsionalità con equità e precisione, in modo che le imprese possano utilizzare l'AI con maggiore fiducia. È progettata per fornire un ambiente "no-code/low-code" facile da usare per costruire applicazioni e automatizzare compiti e processi. Basata su Red Hat OpenShift, ha lo scopo di aiutare le aziende a ridurre i silos, integrare le fonti attraverso ambienti cloud ibridi e governare i dati durante tutto il ciclo di vita delle applicazioni di AI, accelerando la trasformazione digitale.

L'offerta è dedicata a quelle imprese che operano in settori che gestiscono grandi quantità di dati, in cui le applicazioni basate sull’AI possono guidare decisioni più informate e automatizzare i risultati, mappando automaticamente i dati al contesto industriale. Retailer, istituzioni finanziarie, azienda sanitarie, telecomunicazioni e siti produttivi potranno, ad esempio, creare un'unica visione del cliente per migliorare il servizio o potenziare la gestione delle frodi e dei rischi, abilitare la manutenzione proattiva per ridurre al minimo i tempi di inattività, migliorare l'efficienza della produzione, ottimizzare le campagne per fidelizzare i clienti o migliorare la resilienza della supply chain.

11 febbraio, 2021

Paola Piacentini, External Relations
@ppiac

Visit us on LinkedIn