Che cos'è un centro di eccellenza per l'AI?

Promuovendo la collaborazione tra unità di business, data scientist, esperti di machine learning (ML) e reparti IT, un CoE per l'AI consente all'organizzazione di trarre beneficio dalla trasformazione digitale e di sperimentare con i casi d'uso, riducendo al minimo i rischi. Il concetto è quello di un'evoluzione del più ampio modello del "centro di eccellenza", che è stato utilizzato nell'IT, nello sviluppo software e in altri campi specializzati.

Con l'evoluzione di settori quali il deep learning, l'AI generativa (gen AI) e la computer vision, le organizzazioni hanno necessitato di competenze e infrastrutture specializzate per adottare queste tecnologie in modo efficace.

Tuttavia, le competenze tecniche richieste per eseguire l'implementazione dell'AI erano spesso frammentate tra i team, con conseguenti inefficienze e risultati non uniformi. Questo ha portato anche all'aumento degli sforzi necessari, allo spreco di risorse e a difficoltà nello scalare i progetti di successo in tutta l'organizzazione.

Inoltre, l'allineamento delle iniziative di AI agli obiettivi aziendali si è rivelato un'impresa ardua senza una struttura dedicata che desse priorità ai casi d'uso ad alto impatto e contribuisse a garantire che i progetti fornissero un valore misurabile. Il CoE per l'AI è stato sviluppato per colmare questa lacuna, poiché incoraggia l'allineamento strategico e la gestione olistica delle iniziative di AI.

La crescente enfasi sulla governance e sulle considerazioni etiche nello sviluppo dell'AI ha anche evidenziato la necessità di una supervisione centralizzata. I timori relativi alla privacy dei dati, alle distorsioni degli algoritmi e alla conformità normativa hanno generato una richiesta di strutture in grado di applicare standard etici e di incoraggiare l'uso di un'AI responsabile.

Il CoE per l'AI fornisce il framework necessario per affrontare questi problemi, offrendo linee guida, meccanismi di monitoraggio e responsabilità per le applicazioni e i sistemi di AI in tutta l'organizzazione.

Il CoE per l'AI è progettato per accelerare l'adozione dell'AI eliminando i silos in tutta l'organizzazione, prevenendo il lavoro ridondante e semplificando i workflow con processi standardizzati. Oltre a rendere lo sviluppo e l'implementazione dell'AI più veloci ed economici, si traduce anche in una produzione più sicura e protetta, poiché promuove la supervisione e la governance.

Il CoE per l'AI ha diverse funzioni che lo rendono un hub essenziale per la gestione della strategia e dello sviluppo dell'AI nelle grandi organizzazioni e persino nelle startup di medie dimensioni.

Promuove l'allineamento

Una funzione primaria di un CoE per l'AI è quella di facilitare la collaborazione tra le funzioni aziendali, al fine di supportare le iniziative di AI, incoraggiando al contempo l'adesione alla roadmap strategica e alla visione a lungo termine dell'organizzazione. Fungendo da hub centralizzato, il CoE per l'AI valuta e assegna priorità ai progetti in base al loro potenziale impatto.

Promuove la collaborazione tra team tecnici, unità di business e leadership per contribuire a garantire che le soluzioni di AI utilizzino al meglio le tecnologie disponibili e gestiscano le sfide e le opportunità del mondo reale.

Il CoE ha lo scopo di abbattere i silos e aumentare la comunicazione tra le unità di business, in modo che chiunque abbia la possibilità di trarre beneficio dall'AI nell'organizzazione possa avere voce in capitolo nel suo sviluppo.

Condivide le conoscenze

Il CoE per l'AI funge da archivio centrale per competenze, strumenti, standard, best practice e insight relativi all'AI in tutta l'organizzazione. Crea un ambiente collaborativo in cui i team possono accedere alle risorse, condividere lezioni e evitare di duplicare le attività nel campo dell'AI.

Consolidando le competenze in materia di AI in un'unica entità, il CoE aiuta a garantire che, quando un team impara lezioni preziose, queste siano documentate e rese disponibili agli altri.

Le risorse condivise consentono ai team di utilizzare rapidamente soluzioni comprovate anziché dovere "reinventare la ruota" per ogni progetto. Inoltre, il CoE organizza frequentemente programmi di addestramento, workshop e conferenze interne per migliorare le competenze dei dipendenti, favorendo una cultura di apprendimento continuo.

Queste iniziative offrono ai team l'accesso alle più recenti tecnologie e innovazioni in materia di AI, incoraggiando al contempo lo scambio reciproco di idee tra esperti tecnici e stakeholder aziendali.

Il CoE facilita anche le iniziative di coesione della comunità, come forum, wiki e sessioni regolari di condivisione delle conoscenze, dove i team possono discutere le problematiche, condividere i successi e fare brainstorming sulle soluzioni.

Fornisce accesso alla tecnologia

Oltre a condividere le conoscenze, il CoE per l'AI fornisce l'accesso alle infrastrutture condivise, come piattaforme cloud, cluster GPU e framework di machine learning, essenziali per lo sviluppo dell'AI. Aiutando a gestire o ospitare centralmente set di dati, algoritmi, elaborazione, funzionalità e workload di AI, il CoE riduce i costi ed elimina la necessità per i singoli team di procurarsi e mantenere i propri sistemi.

Il CoE stabilisce e promuove anche toolchain standardizzate, come framework di data science, ambienti di sviluppo di modelli e pipeline d'implementazione, consentendo ai team di lavorare in modo efficiente e nel rispetto degli standard dell'organizzazione.

Il CoE supporta ulteriormente l'avanzamento tecnologico introducendo e integrando nuove tecnologie nell'organizzazione. Ciò comporta la valutazione e l'iterazione di nuovi strumenti e metodologie di AI per determinarne la fattibilità e l'impatto. Il CoE funge quindi da sostenitore di queste tecnologie, addestrando i team per utilizzarle in modo efficace e incorporandole nei workflow AI.

Stabilisce controlli e governance

Un CoE per l'AI introduce attività di supervisione stabilendo framework, regole e processi di governance per guidare le iniziative di AI. Questa supervisione aiuta a garantire che i progetti di AI rispettino gli standard etici e normativi e offrano risultati coerenti e affidabili. Centralizzando la responsabilità, il CoE riduce al minimo i rischi associati all'adozione dell'AI, promuovendo al contempo trasparenza e fiducia.

I framework di governance definiscono i ruoli, le responsabilità e i processi per la gestione delle iniziative di AI. Questi framework includono policy per l'utilizzo dei dati, lo sviluppo di modelli e le pratiche di implementazione e monitoraggio delle prestazioni.

Ad esempio, il CoE potrebbe implementare standard per la privacy dei dati e la sicurezza per promuovere la conformità a normative come il GDPR o il CCPA. Allo stesso modo, potrebbe stabilire delle linee guida per ridurre i bias e incoraggiare l'equità nei modelli AI, supportando risultati equi ed etici.

Il CoE per l'AI supervisiona spesso anche il ciclo di vita end-to-end dei modelli AI, dall'ideazione all'accantonamento. Ciò include la revisione e l'approvazione delle proposte di progetto per promuovere l'allineamento alle priorità dell'organizzazione e il monitoraggio dei progressi attraverso metriche e indicatori chiave delle prestazioni (KPI), al fine di mantenere la qualità e concentrarsi sui problemi aziendali, oltre a promuovere il miglioramento continuo.

Promuove i talenti

Un CoE per l'AI crea un ambiente che supporta lo sviluppo continuo e la fidelizzazione dei talenti nel campo dell'AI, offrendo programmi di apprendimento come workshop di upskilling, certificazioni e opportunità di tutoraggio, che aiutano i membri del team a sviluppare le proprie competenze nelle metodologie e negli strumenti di AI avanzati.

Il CoE potrebbe anche gestire hackathon e iniziative di ricerca e sviluppo per promuovere la sperimentazione e la creatività. Stabilendo chiari percorsi di crescita professionale e riconoscendo i risultati individuali, si motivano i dipendenti a eccellere, promuovendo al contempo un senso di finalità e realizzazione. Le partnership con il mondo accademico e le comunità open source aiutano ad attirare nuovi talenti e collaborazioni reciprocamente vantaggiose con organizzazioni esterne.