Come scegliere la migliore piattaforma di intelligenza artificiale

Le piattaforme di intelligenza artificiale consentono alle persone di creare, valutare, implementare e aggiornare modelli di apprendimento automatico (ML) e deep learning in modo più scalabile. Gli strumenti della piattaforma AI consentono ai knowledge worker di analizzare i dati, formulare previsioni ed eseguire attività con maggiore velocità e precisione rispetto a quanto possano fare manualmente.

L'AI svolge un ruolo centrale come catalizzatore nella nuova era del progresso tecnologico. PwC calcola che "l'AI potrebbe contribuire all'economia globale fino a 15,7 trilioni di dollari nel 2030, più dell'attuale produzione di Cina e India messe insieme". Di questi, PwC stima che "6,6 trilioni di dollari deriveranno probabilmente dall'aumento della produttività e 9,1 trilioni di dollari dagli effetti sul lato dei consumi". Osservando il suo impatto potenziale all'interno dei settori, il McKinsey Global Institute stima che solo nel settore manifatturiero, le tecnologie emergenti che utilizzano l'AI aggiungeranno, entro il 2025, un valore di 3,7 trilioni di dollari. La tecnologia AI sta rapidamente dimostrando di essere un componente critico di business intelligence all'interno delle organizzazioni dei settori. I principali fornitori di infrastrutture cloud come IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure e Google Cloud hanno ampliato il mercato aggiungendo piattaforme AI alle loro offerte.

Le piattaforme di AI offrono un'ampia gamma di funzionalità che possono aiutare le organizzazioni a semplificare le operazioni, prendere decisioni basate sui dati, implementare applicazioni di AI in modo efficace e ottenere vantaggi competitivi. Queste piattaforme di sviluppo supportano la collaborazione tra team di data science e ingegneria, che riduce i costi diminuendo gli sforzi ridondanti e automatizzando le attività di routine, come la duplicazione o l'estrazione dei dati. Alcune piattaforme di AI forniscono inoltre funzionalità di AI avanzate come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento vocale.

In ogni caso, la selezione di una piattaforma può essere un processo impegnativo, in quanto un sistema sbagliato può comportare costi maggiori e, potenzialmente, limitare l'uso di altri strumenti o tecnologie preziosi. Oltre al prezzo, vi sono numerosi altri fattori da prendere in considerazione quando si valutano le migliori piattaforme di AI per la propria azienda. Acquisire una conoscenza degli strumenti di AI a disposizione e delle loro funzionalità può aiutarti a prendere decisioni informate quando selezioni una piattaforma in linea con i tuoi obiettivi aziendali.

Le piattaforme AI assistono in una moltitudine di attività che vanno dall'applicazione della governance dei dati a una migliore distribuzione del workload, fino alla costruzione accelerata di modelli di apprendimento automatico. Dal momento che il successo dell'AI dipende in genere dalla capacità di un'organizzazione di implementare rapidamente i modelli su larga scala, è fondamentale cercare le giuste funzionalità nella piattaforma di AI per sostenere gli obiettivi della tua organizzazione. Questi possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:

Funzionalità MLOps

• Pipeline di orchestrazione: un'unica piattaforma unificata consente ai team di disporre di un set comune di strumenti per l'analytics dei dati, la data science e l'apprendimento automatico (ML), oltre a supportare un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento automatico, comprese le reti neurali per un'analytics predittiva complessa. Questa esperienza unificata ottimizza il processo di sviluppo e implementazione di modelli di apprendimento automatico (ML) semplificando i workflow per una maggiore efficienza.
• Strumenti AutoML: l'apprendimento automatico automatizzato, o AutoML, supporta la creazione più rapida di modelli con funzionalità on uso limitato di codice o no-code.
• Ottimizzazione delle decisioni: semplifica la selezione e l'implementazione dei modelli di ottimizzazione e consente la creazione di dashboard per condividere risultati, migliorare la collaborazione e raccomandare piani di azione ottimali. Puoi ottimizzare i compromessi tra gli obiettivi aziendali, come la riduzione dei costi del servizio clienti o il miglioramento della soddisfazione del cliente, e determinare la migliore linea d'azione in ogni situazione.
• Modellazione visiva: combina data science visiva con librerie open source e interfacce basate su notebook in uno studio unificato di dati e AI. Esplorando i dati da diverse prospettive con le visualizzazioni, puoi individuare modelli, connessioni, insight e relazioni all'interno di quei dati e comprendere rapidamente grandi quantità di informazioni.
• Sviluppo automatizzato: con AutoAI, i principianti possono iniziare rapidamente e i data scientist più esperti possono accelerare la sperimentazione nello sviluppo dell'AI. AutoAI automatizza la preparazione dei dati, lo sviluppo dei modelli, la progettazione delle caratteristiche e l'ottimizzazione dell'iperparametro.
• Generatore di dati sintetici: i dati sintetici possono essere utilizzati come alternativa o integrazione ai dati del mondo reale quando i dati del mondo reale non sono facilmente disponibili, il che può essere particolarmente utile nella sperimentazione. Le funzionalità della piattaforma possono aiutarti a generare un set di dati tabulari sintetici che sfrutta i dati esistenti o uno schema di dati personalizzato. Puoi collegarti al database esistente, caricare un file di dati, rendere anonime le colonne e generare tutti i dati necessari per colmare le lacune di dati o addestrare i modelli AI classici.

Funzionalità di AI generativa

• Generatore di contenuti: l'AI generativa si riferisce a modelli di deep learning in grado di generare testo, immagini e altri contenuti in base ai dati su cui sono stati addestrati. Le piattaforme di AI possono generare contenuti e assistere in varie attività, come la creazione di e-mail di marketing e la creazione di profili dei clienti.
• Classificazione automatizzata: le piattaforme AI possono leggere e classificare input scritti, come la valutazione e lo smistamento dei reclami dei clienti o la revisione del sentiment dei feedback dei clienti.
• Generatore di riepiloghi: le piattaforme AI possono anche trasformare un testo denso in un riepilogo di alta qualità, acquisendo i punti chiave dai report finanziari, le trascrizioni delle riunioni e altro ancora.
• Estrazione di dati: le funzionalità della piattaforma aiutano a ordinare dettagli complessi e a estrarre rapidamente le informazioni necessarie da documenti di grandi dimensioni. Questo è possibile individuando entità denominate, analizzando termini e condizioni e altro ancora.

Le piattaforme di AI possono aiutarti a sfruttare la potenza della tecnologia AI, apportando una serie di vantaggi per la tua azienda, come maggiore automazione, scalabilità, sicurezza e altro ancora. Queste piattaforme consentono alle aziende di analizzare grandi quantità di dati, ricavare insight preziosi e adattarsi rapidamente alle mutevoli dinamiche del mercato, promuovendo in ultima analisi l'innovazione e un vantaggio competitivo.

Maggiore automazione

L'automazione svolge un ruolo fondamentale nell'accelerare sia la scalabilità, sia il ritmo delle attività durante il ciclo di vita dei dati. Una volta che i team hanno individuato un processo ripetibile e di successo, come un'etichettatura coerente dei dati, possono cercare un modo per automatizzarlo con l'apprendimento automatico. In questo caso, l'utilizzo delle funzionalità della piattaforma di AI per automatizzare l'etichettatura dei dati porterebbe a una maggiore precisione nelle previsioni e a una migliore usabilità delle variabili di dati.

Maggiore scalabilità

La scalabilità, sia nella fase di addestramento, sia in quella di produzione dei modelli di apprendimento automatico, è fondamentale in quanto la costruzione e l'addestramento dei modelli su un computer locale, come un laptop, presentano dei limiti. Questo può essere sufficiente per set di dati più piccoli, ma i data scientist non saranno in grado di utilizzare questo approccio per modelli più robusti. Per scalare, avranno bisogno di un workflow centralizzato, che faciliti la trasparenza e la collaborazione con gli altri professionisti per allineare i dati agli standard e monitorare la disponibilità di elaborazione insieme all'utilizzo di GPU e TPU.

Migliore integrazione

Una piattaforma di AI dovrebbe inoltre offrire integrazioni intuitive che facilitino l'uso di librerie e software open source . La maggior parte delle piattaforme è già compatibile con i framework open source più diffusi come PyTorch, TensorFlow e Scikit-Learn ma, per un ecosistema di AI completo, cerca una piattaforma AI che offra un accesso semplice e conveniente a piattaforme open source come MongoDB, Redis e PostgreSQL.

Inoltre, le migliori piattaforme di AI sono sviluppate e sostenute da organizzazioni e team profondamente coinvolti nella comunità open source. Contribuiscono alla ricerca, allocano risorse e offrono le proprie competenze, arricchendo così la diversità di competenze e contributi alla ricerca, ampliando al contempo la gamma di tecnologie innovative accessibili ai professionisti della data science e dell'apprendimento automatico.

IBM è stato uno dei primi sostenitori dell'open source, sostenendo comunità influenti come Linux, Apache ed Eclipse e spingendo per licenze aperte, governance aperta e standard aperti. L'associazione di IBM con l'open source è diventata ancora più importante dopo l'acquisizione di Red Hat.

Inoltre, è fondamentale considerare la strategia di implementazione e utilizzo della piattaforma di AI. Verrà implementata on-premise oppure sarà ospitata utilizzando una piattaforma cloud? È destinata all'uso interno del team o sarà accessibile ai clienti esterni? Questi fattori sono importanti anche per individuare la piattaforma di AI che può essere integrata in modo più efficace per allinearsi agli obiettivi aziendali.

Maggiore sicurezza

I pacchetti open source sono spesso utilizzati da data scientist, sviluppatori di applicazioni e ingegneri di dati, ma possono rappresentare un rischio per la sicurezza delle aziende. I controlli di sicurezza sono fondamentali per aiutare a individuare e proteggere dalle minacce in rapida evoluzione. Le migliori piattaforme di AI in genere dispongono di varie misure per garantire che i dati, gli endpoint delle applicazioni e l'identità siano protetti.

Le principali misure di sicurezza includono:

• Sicurezza di rete: la sicurezza di rete presenta tre obiettivi principali: prevenire l'accesso non autorizzato alle risorse, rilevare e fermare gli attacchi informatici e le violazioni di sicurezza in corso e garantire che gli utenti autorizzati abbiano un accesso sicuro alle risorse di rete di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno.

• Sicurezza dei dati: la sicurezza dei dati protegge le informazioni digitali da accessi non autorizzati, corruzione o furto durante il loro intero ciclo di vita.
• Sicurezza dei collaboratori: La sicurezza dei collaboratori protegge i tuoi spazi di lavoro assegnando ai collaboratori controlli di accesso basati sui ruoli.

Governance migliorata

La governance dell'AI mira a garantire lo sviluppo e l'implementazione etici, responsabili e conformi dei modelli AI e di apprendimento automatico (ML) di un'organizzazione. Una piattaforma AI con funzionalità di governance ponderata consente di migliorare la collaborazione e il coordinamento sulle approvazioni dei modelli, il monitoraggio e la governance della conformità. La governance dell'AI è fondamentale per infondere fiducia e affidabilità nelle decisioni basate sui dati prese dalle organizzazioni che utilizzano gli insight di queste piattaforme. Questa fiducia si estende al rispetto sia dei mandati di conformità interni, sia delle normative esterne.

La mancanza di governance dell'AI può portare a conseguenze quali inefficienza, sanzioni finanziarie e danni significativi alla reputazione del brand. Può inoltre ostacolare la scalabilità dei processi di apprendimento automatico (ML), rendendo i risultati più difficili da riprodurre e rischiando errori dovuti a dati errati o incompleti. Le sanzioni possono essere sostanziali, con gli operatori bancari che ricevono multe a sette cifre per modelli di ammissibilità dei prestiti distorti, e potenziali multe GDPR fino a 20 milioni di euro o il quattro percento del fatturato annuo.

Inoltre, garantire un accesso appropriato agli utenti è un elemento fondamentale di governance all'interno di una piattaforma di AI in quanto può impedire che determinati ruoli commettano inavvertitamente un errore che ha un impatto sull'intero sistema. Gli amministratori IT dovrebbero avere la possibilità di allocare gli account in base ai ruoli lavorativi, monitorare le attività degli utenti e facilitare senza soluzione di continuità la condivisione e la collaborazione tra i professionisti.

Cerca una piattaforma che implementi robuste pratiche di governance per garantire la standardizzazione dei dati, la mitigazione dei pregiudizi e la conformità alle normative di settore.

Assistenza tecnica

Se hai bisogno di assistenza per la formazione e l'addestramento, la segnalazione e il monitoraggio affidabili dei bug, la risoluzione di problemi o la risposta alle emergenze, è saggio scegliere una piattaforma di AI in grado di offrire il supporto di cui hai bisogno.

Una forte community di utenti insieme a risorse di supporto (ad esempio, forum, documentazione, supporto clienti) possono anche essere preziose per la risoluzione dei problemi e la condivisione delle conoscenze.

L'adozione dell'AI è fondamentale per le organizzazioni per rimanere competitive ed evitare il rischio di rimanere indietro. I seguenti casi d'uso dimostrano come le organizzazioni hanno integrato l'AI nei rispettivi settori.

Assistenza sanitaria

I punti di forza dell'AI possono aiutare ad affrontare la miriade di sfide legate all'erogazione dell'assistenza sanitaria, sfide che non fanno che crescere.

Affrontare le sfide della radiologia

Dal momento che i dati dei pazienti aumentano in termini di volume e complessità, aumenta anche la pressione sui radiologi affinché siano più efficienti e affrontino un volume maggiore di pazienti. Il passaggio all'assistenza basata sul valore rende i rimborsi più elusivi, spingendo le organizzazioni a cercare un modo per aumentare l'efficienza e la produttività al fine di raggiungere i propri obiettivi finanziari. Come ci si aspetterebbe, questi cambiamenti e le crescenti richieste hanno portato a un aumento della frustrazione e del burnout dei fornitori.

Con le sue solide funzionalità di analisi di immagini e dati, l'AI può aiutare i radiologi nei seguenti aspetti:

• Acquisizione di immagini
• Letture e interpretazioni iniziali
• Triage e definizione delle priorità degli studi
• Raccomandazioni di risultati pertinenti tratti dalle cartelle cliniche dei pazienti nell'EHR
• Raccomandazioni sui risultati pertinenti tratti dalla letteratura o dalle linee guida cliniche

Servizi finanziari

Oggi, il settore bancario sta subendo una trasformazione con l'uso dell'AI. Per i banchieri che lavorano con i consumatori, i sistemi di ricerca basati su AI possono migliorare significativamente l'accesso alle informazioni chiave sui vari prodotti che la banca ha a disposizione, come i dati su caratteristiche, vantaggi, termini e condizioni, prezzi e altre informazioni importanti, consentendo ai banchieri di fornire un servizio migliore.

Questo migliore accesso alle informazioni, consentito dall'AI, fornisce ai banchieri un potente toolkit per offrire un servizio di livello superiore. Con una conoscenza approfondita dell'offerta di prodotti della banca e una chiara conoscenza dei profili dei singoli clienti, possono personalizzare i loro consigli e soluzioni in modo più preciso, allineandoli agli obiettivi e alle circostanze finanziarie unici di ogni cliente.

Una banca ha scoperto che i suoi chatbot, gestiti da IBM Watson, hanno risposto con successo al 55 percento di tutte le domande, richieste e messaggi dei clienti, il che ha consentito al rimanente 45 percento di essere indirizzato più rapidamente ai banchieri umani. Parte dell'implementazione efficace dell'AI consiste nello stabilire quando è il momento per l'AI di passare il testimone.

Il settore finanziario ha sfruttato l'AI in modo efficace per fornire assistenza in altre aree, tra cui:

• Automatizzazione delle valutazioni del credito
• Rilevamento delle frodi in tempo reale
• Prevenzione del riciclaggio di denaro
• Elaborazione dei sinistri

Retail

Negli ultimi due anni, tutti abbiamo dovuto adottare nuovi approcci ibridi al lavoro, alla genitorialità, alla socializzazione e agli acquisti. L'emergere dello "shopping ibrido", che combina punti di contatto digitali e fisici in negozio, è diventato mainstream. Lo shopping ibrido è il metodo di acquisto principale per il 27 percento di tutti i consumatori e il 36 percento dei membri della Gen Z. In tutte le età, quasi tre consumatori su quattro (72 percento) dipendono in generale dai negozi come parte del loro metodo di acquisto principale.

Questo crea sia una sfida, sia un'opportunità: come possono i rivenditori integrare senza soluzione di continuità esperienze di acquisto ibride che includono canali online, in-store, mobili e virtuali in un unico percorso del cliente?

Il settore del retail si sta trasformando digitalmente, adottando l'AI come elemento fondamentale per abilitare funzionalità chiave in cinque aree principali:

• Esperienze di acquisto personalizzate: l'AI fornisce insight iperlocalizzati e consigli in tempo reale.
• Collaboratori con superpoteri: i collaboratori dei negozi assistiti dall'AI si impegnano con i consumatori in tutti i punti di contatto.
• Workflow intelligenti: l'AI ottimizza i processi in-store, la gestione dell'inventario e le consegne.
• Centro operativo: la tecnologia AI monitora e risolve gli incidenti nei negozi in modo efficiente.
• Piattaforma operativa del negozio: una base scalabile e sicura supporta l'AI all'avanguardia e l'integrazione dei dati.

Produzione industriale

I produttori incontrano spesso varie sfide, come guasti imprevisti ai macchinari o problemi con le consegne dei prodotti. Sfruttando la potenza dell'AI, i produttori possono migliorare l'efficienza operativa, introdurre nuovi prodotti, personalizzare la progettazione dei prodotti e definire strategie per le decisioni finanziarie future, facendo avanzare il loro percorso verso la trasformazione digitale.

Le principali soluzioni di AI che affrontano direttamente queste sfide sono le seguenti:

• Manutenzione predittiva:l'AI aiuta i produttori a rilevare i problemi delle attrezzature attraverso i dati dei sensori, consentendo una manutenzione proattiva e risparmi sui costi.

• Garanzia di qualità: la visione artificiale basata sull'AI su linee di assemblaggio basate sui dati individua i difetti dei prodotti, emettendo avvisi per azioni correttive per mantenere la qualità.
• Gestione dell'inventario: le app e gli strumenti di previsione basati su AI migliorano il controllo dell'inventario, riducendo le scorte in eccesso e relativo esaurimento rispetto ai metodi tradizionali.

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