L'evoluzione dell'analytics: dalla gen 1 alla gen AI

Guardando indietro dalla prima rivoluzione dei big data, quando sono emerse tecnologie di big data come Hadoop, ai progressi odierni nell'AI generativa, è chiaro che siamo in un momento cruciale. Questa era richiede alle organizzazioni di compiere cambiamenti strategici per utilizzare appieno il potenziale dell'AI. In IBM, l'attenzione è rivolta a trasformare questa promessa in un valore tangibile per le aziende, permettendo loro di orientarsi e prosperare in un landscape basato su AI.

Con una lunga tradizione di invenzioni nel campo dell'intelligenza artificiale, IBM è in una posizione unica per promuovere questa evoluzione. Ma mentre ci muoviamo nell'era generativa, il percorso da seguire non riguarda solo l'avanzamento tecnologico. Si tratta di fiducia, collaborazione e semplificazione. Oggi i dati sono vasti e potenti, ma il loro vero valore risiede nella capacità di sfruttarli e gestirli per ottenere insight attuabili. Affinché l'AI generativa possa davvero rivoluzionare il business, dobbiamo semplificare la sua applicazione, facendola rientrare perfettamente nella più ampia strategia di trasformazione aziendale.

Parlando con i CIO, un tema comune è chiaro: la gestione dell'AI generativa nel "multimondo" è complessa. Dai sistemi multicloud, multimodello e multimodali alle strategie di implementazione pluriennali, affrontare queste complessità non è un'impresa da poco. Il potenziale dell'AI generativa è innegabile, eppure due terzi dei CIO rimangono insoddisfatti del loro progresso in questo ambito, spesso a causa della mancanza di una strategia coerente. La sfida sta nel costruire una roadmap che non solo semplifichi, ma sincronizzi anche questi vari aspetti per ottenere risultati significativi.

Per IBM questo significa assumere il ruolo di orchestratore, fungendo da partner fidato che porta armonia tra questi diversi elementi. Ci vediamo come il "direttore" dell'orchestra di dati, dove ogni componente, che si tratti di modelli di dati, piattaforme cloud o agenti AI, deve essere perfettamente integrato per lavorare verso l'obiettivo comune della trasformazione aziendale.

Un'evoluzione critica a cui stiamo assistendo è il passaggio dalle dashboard tradizionali a un mondo di agenti collaborativi e affidabili. 

Abbiamo fatto molta strada dai primi giorni di Hadoop e dalla prima generazione di big data analytics. Questa nuova era è caratterizzata da:

• Agenti autonomi: sistemi di autoapprendimento, autoriparanti e auto-ottimizzanti in grado di operare in modo indipendente
• Elaborazione in tempo reale: integrazione di dati, analisi e processo decisionale istantanei
• Scalabilità: gestione di grandi quantità di dati da diverse fonti con facilità

Un assistente fornisce insight su una specifica applicazione, ma un agente fa molto di più. Gli agenti possono collaborare tra domini diversi, orchestrando workflow complessi e rendendo i dati fruibili in modo trasparente e responsabile. Per le aziende, questo significa un processo decisionale più rapido, maggiore fiducia nei dati e risultati aziendali migliorati.

Team come IBM Consulting® e IBM Research® sono impegnati a co-innovare con i clienti per rispondere alle loro esigenze uniche. L'AI generativa non è una soluzione "valida per tutti"; richiede personalizzazione, empatia e una profonda comprensione delle sfide specifiche che le aziende devono affrontare. Si tratta di costruire sistemi centrati sul cliente e progettati per risolvere problemi reali, non solo per fornire tecnologia per il gusto della tecnologia.

L'approccio ibrido e aperto di IBM ci permette di creare soluzioni che si allineano a qualsiasi cloud, qualsiasi modello e qualsiasi obiettivo di business. Questa adattabilità, unita al nostro impegno verso la governance e la trasparenza, ci consente di supportare le aziende nel loro percorso verso i prossimi 10 anni di trasformazione dell'AI.

Ecco alcune tendenze chiave da osservare per capire meglio cosa riserva il futuro dell'integrazione e dell'automazione dei dati:

1. Architetture basate su agenti: ci si aspetta che sempre più organizzazioni adottino architetture basate su agenti che consentono un processo decisionale autonomo
2. Integrazione dei dati in tempo reale: la capacità di integrare i dati in tempo reale diventerà una posta in gioco fondamentale per le aziende che cercano di rimanere competitive
3. AI spiegabile: man mano che gli agenti assumono maggiori responsabilità di processo decisionale, la spiegabilità diventerà un aspetto critico dello sviluppo dell'AI
4. Collaborazione uomo-agente: le organizzazioni più efficaci saranno quelle che troveranno un equilibrio tra intuizione umana e automazione basata sugli agenti

Per le aziende disposte a evolversi con questa tecnologia trasformativa, il potenziale per un processo decisionale automatizzato e basato sui dati non è mai stato così raggiungibile. La questione ora non è se fare il salto, ma quanto velocemente le aziende possono passare a queste soluzioni di BI proattive e autosufficienti per rimanere davanti alla concorrenza e ridefinire ciò che è possibile nell'era dell'integrazione e dell'automazione dei dati. In IBM, siamo impegnati ad aiutare le imprese a trasformare i loro dati in insight affidabili e attuabili che alimentano la loro crescita.

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