Integrazione dell'AI generativa: fattori da considerare

Molte aziende hanno già fatto passi da gigante nella sperimentazione dell'AI generativa. Hanno scoperto come può automatizzare i compiti ripetitivi e hanno identificato come l'intelligenza artificiale si inserisce nel loro workflow. Tuttavia, la transizione dall'esplorazione alla produzione richiede di affrontare sfide comuni nell'Integrazione dell'AI e di considerare alcuni fattori poco comuni.

Potresti aver sperimentato con strumenti di generazione di codice basato su AI, come GitHub Copilot, se sei una startup di sviluppo software. Oppure, avrai provato chatbot come ChatGPT di OpenAI per scrivere podcast e video e produrre post sui social media se sei un'agenzia di creazione di contenuti. Ma ora sei pronto a passare al livello successivo, integrando l'AI generativa nel tuo business.

Hai illustrato i tuoi obiettivi e i risultati attesi, hai elaborato una strategia di Integrazione dell'AI e hai persino valutato i servizi di integrazione dell'AI. Che tu stia lavorando da solo o coinvolgendo un team, dai un'occhiata a questi fattori piccoli ma significativi che possono influenzare il tuo percorso di integrazione. Potresti trovare una o due tecniche che possono aiutarti lungo il percorso.

Dati di alta qualità possono portare a modelli di AI generativa ad alte prestazioni. Sebbene audit, preparazione e integrazione dei dati siano aspetti tipici del processo di integrazione dell'AI generativa, aggiungere un contesto rilevante può migliorare ulteriormente la qualità dei dati e portare a output più consapevoli del contesto.

Un modo per includere il contesto è mettere a punto un modello pre-addestrato su set di dati più piccoli specifici per il tuo dominio o su compiti e casi d'uso reali. Questo aiuta a risparmiare a livello di tempo, sforzi e costi associati all'addestramento dei modelli da zero.

Nel frattempo, sia la retrieval-augmented generation (RAG) che il protocollo di contesto del modello (MCP) incorporano il contesto in tempo reale. Un sistema RAG recupera i dati da una knowledge base esterna, arricchisce il prompt con un contesto più ampio derivante dai dati recuperati e genera una risposta. MCP funziona in modo simile, ma invece di aggiungere contesto prima della generazione come fa RAG, MCP fonde il contesto durante la generazione. Agisce come un livello standardizzato per le applicazioni di AI per connettersi a fonti di dati, servizi e strumenti esterni, utilizzando i dati in tempo reale.

Il processo di integrazione non sarebbe completo senza determinare la compatibilità delle soluzioni di AI generativa con i sistemi esistenti. Forse il tuo team di sviluppo AI, ad esempio, sta già ideando connettori come middleware per collegare il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) prescelto con il software CRM ed ERP.

A volte, però, un singolo LLM non è sufficiente, soprattutto per le fasi complesse dell'automazione dei processi aziendali o dell'automazione dei workflow. Ad esempio, un reparto HR potrebbe valutare di utilizzare le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) dei modelli linguistici per analizzare i feedback provenienti dai sondaggi regolari tra i dipendenti. I modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM) possono affrontare compiti semplici come l'anonimizzazione dei sondaggi per rimuovere informazioni identificative e riassumere temi chiave. LLM più potenti possono gestire compiti più complessi e sfumati come l'analisi del sentiment e la generazione di insight fruibili per facilitare il processo decisionale.

In questi scenari, l'orchestrazione LLM può semplificare la gestione di più modelli linguistici. Un framework di orchestrazione LLM assegna i compiti ai modelli giusti e coordina le interazioni tra di essi, aiutando a migliorare sia l'efficienza che l'efficacia.

La selezione di un modello, il test del suo comportamento e la valutazione delle sue prestazioni sono parti critiche dell'integrazione delle soluzioni di AI generativa. Tuttavia, anche il modo in cui ospiti o accedi al modello è importante e hai diverse opzioni tra cui scegliere:

• Self-hosting: se disponi del budget, delle risorse e del team necessari, puoi ospitare i modelli AI on-premise o su un cloud privato. Avrai il pieno controllo sui tuoi dati e potrai personalizzare i modelli come preferisci. Il self-hosting può essere adatto a settori con requisiti rigorosi di privacy dei dati e sicurezza dei dati, come la finanza e la sanità.

• Model as a Service (MaaS): I modelli di machine learning (ML) sono ospitati sul cloud e possono essere accessibili tramite API. Gli LLM, in particolare, sono resi disponibili utilizzando le API LLM. MaaS consente una rapida integrazione senza la necessità di gestire la propria infrastruttura AI, mentre i suoi prezzi con pagamento in base al consumo offrono flessibilità.

• Piani di abbonamento: accedi a strumenti e app di AI generativa su piattaforme basate su cloud tramite piani di abbonamento. Alcuni fornitori personalizzano i piani per le aziende, con caratteristiche avanzate, supporto clienti dedicato, accordi di livello di servizio e funzionalità di sicurezza e conformità di livello aziendale.

La distribuzione del modello segue come il passo naturale successivo alla valutazione e selezione del modello. I workload basati sull'AI generativa, tuttavia, potrebbero richiedere approcci più specifici rispetto a quelli forniti da DevOps.

È qui che entrano in gioco gli MLOp e gli LLMOp, che portano a un processo di integrazione dell'AI generativa più fluido. MLOps si basa sui principi DevOps, incorporando la pipeline di machine learning nelle pipeline CI/CD esistenti, consentendo così un'integrazione continua dei modelli, la distribuzione, il monitoraggio e l'observability, il miglioramento e la governance. LLMOps rientra nell'ambito di MLOps, ma è più in sintonia con il ciclo di vita e i requisiti degli LLM, come la messa a punto e la valutazione utilizzando i benchmark LLM.

L'esperienza utente (UX) è un componente essenziale dell'integrazione dell'AI generativa. Interfacce riflessive, intuitive e user-friendly possono aiutare ad amplificare l'adozione dell'AI generativa all'interno della tua organizzazione.

Considera questi suggerimenti orientati all'UX:

• Coinvolgi i designer UX fin dall'inizio del processo di implementazione dell'AI, specialmente quando si costruiscono prototipi di gen AI.

• Per i modelli di AI multimodale, vai oltre una finestra di chat o una barra di prompt e fai spazio a tipi di input di supporto diversi dal testo, come audio e immagini.

• Utilizza indicatori che aggiornino gli utenti sullo stato di avanzamento delle attività, soprattutto per workflow a più fasi o attività con tempi di elaborazione lunghi.

• Implementa prompt o modelli guidati per soddisfare diversi livelli di esperienza degli utenti.

• Fornisci un meccanismo per conservare le preferenze dell'utente e il contesto precedente.

• Crea una guida interattiva o un tutorial che guidino gli utenti attraverso le caratteristiche e le funzionalità di un'app di gen AI.

Valutare il tuo attuale ecosistema IT è fondamentale per il processo di integrazione. Tuttavia, le valutazioni devono essere fatte non solo tenendo conto del presente, ma anche del futuro. Le aziende devono assicurarsi che la loro infrastruttura sia in grado di scalare per soddisfare le richieste computazionali dei sistemi di AI generativa e le loro esigenze aziendali in evoluzione.

Se stai pensando a modelli self-hosting, valuta di ottimizzare il tuo hardware per l'AI generativa investendo in acceleratori di AI e altre risorse di calcolo ad alte prestazioni. Anche potenziare le tue funzionalità di rete per gestire trasferimenti dati ad alta velocità e bassalatenza è una buona idea. Tuttavia, se scegli il percorso basato su cloud o API, verifica se la piattaforma su cui ti trovi è abbastanza robusta da gestire workload di gen AI e se è al passo con gli ultimi progressi dell'AI generativa.