Cos'è l'AI computing?

Questo processo, critico per molte tecnologie all'avanguardia come AI generativa, edge computing e Internet of Things, si basa sullo sviluppo di modelli AI attraverso l'addestramento di un algoritmo su grandi set di dati.

Negli ultimi anni, l'AI è diventata senza dubbio la tecnologia più trasformativa del nostro tempo, alla base di scoperte in molti settori, come tecnologia, finanza, sanità, retail, intrattenimento e molto altro. L'AI e i sistemi e i processi che la supportano sono al centro di molte di queste trasformazioni.

L'AI ha molte applicazioni nel mondo reale e il mercato dei suoi servizi sta crescendo in modo esponenziale. Secondo Forbes, nel 2024 il 64% delle aziende ha dichiarato di aspettarsi che l'AI aumenti la produttività mentre, secondo le previsioni di mercato, l'AI raggiungerà l'incredibile cifra di 407 miliardi di dollari entro il 2027¹.

L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente ai computer e alle macchine di simulare il modo in cui le persone apprendono e sviluppano molte delle stesse competenze, tra cui la risoluzione dei problemi e il processo decisionale. 

Le applicazioni che utilizzano l'AI possono vedere e identificare oggetti, comprendere e rispondere a prompt, fornire raccomandazioni a utenti ed esperti e molto altro. L'AI computing è alla base dei processi che rendono possibili l'AI e le sue numerose applicazioni.

Il machine learning (ML) è il processo di creazione di modelli AI addestrando algoritmi per fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati. Il machine learning comprende un'ampia gamma di tecniche che consentono ai computer di apprendere e fare inferenze dai dati senza essere esplicitamente programmati per compiti specifici. Un modello AI è un programma che è stato addestrato su un set di dati per riconoscere determinati modelli e prendere decisioni su di essi senza alcuna assistenza da parte degli esseri umani.

L'AI computing si basa in larga misura su due concetti importanti da comprendere prima di considerare la tecnologia per un caso d'uso aziendale: reti neurali e deep learning.

Le reti neurali sono programmi di machine learning che sono stati addestrati per prendere decisioni in modo simile agli umani. Nel cervello umano, i neuroni biologici collaborano per identificare fenomeni, valutare opzioni e giungere a una decisione. Le reti neurali imitano questo processo attraverso una rete composta da nodi, neuroni artificiali (noti anche come livelli di input) e livelli di output.

Ogni nodo in una rete neurale è connesso agli altri. Se l'output di qualsiasi singolo nodo supera un valore specificato, viene attivato e invia le sue informazioni a un altro livello nella rete. In questo modo, i dati passano attraverso i livelli della rete, consentendo alla rete neurale di funzionare in modo simile a un cervello umano.

Il deep learning, un sottoinsieme del machine learning, utilizza le reti neurali che consistono di molti livelli, note anche come reti neurali profonde, per simulare il processo decisionale degli esseri umani. Le reti neurali profonde sono costituite da un livello di input e di output, oltre a centinaia di livelli nascosti, che le differenziano dalle reti neurali standard (in genere costituite solo da uno o due livelli nascosti).

I molteplici livelli di una rete neurale profonda alimentano un processo noto come apprendimento non supervisionato, che consente alle macchine di estrarre informazioni da grandi insiemi di dati non strutturati . L'apprendimento non supervisionato ha reso possibile il machine learning su vasta scala ed è adatto a molte delle attività più complesse dell'AI computing, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision, che implicano l'identificazione rapida e accurata di modelli complessi in grandi quantità di dati.

Il processo dell'AI computing consiste in tre fasi fondamentali: estrazione/carico/trasformazione (ETL), selezione dei modelli AI e analisi dei dati. Diamo uno sguardo più ravvicinato a ciascun passaggio.

1. Estrazione/caricamento/trasformazione (ETL): i data scientist preparano un set di dati attraverso un processo noto come estract/transform/load (ETL), una procedura di integrazione dei dati che combina, pulisce e organizza i dati da più fonti. Dopo l'esecuzione dell'ETL, i dati vengono memorizzati in un data warehouse, in un data lake o in un altro sistema di destinazione. L'ETL prepara i dati per l'analytics e i flussi di lavoro ML che sono critici per l'AI computing e per le applicazioni di AI. Le pipeline ETL sono spesso utilizzate per estrarre e raffinare i dati dai sistemi legacy, così come per pulire e migliorare la qualità dei dati e renderli più coerenti.
2. Selezione del modello AI: la seconda fase del processo di elaborazione dell'AI consiste nella selezione di un modello AI adeguato per l'applicazione aziendale prevista. I diversi casi d'uso aziendali richiedono modelli diversi. Le domande che possono aiutare a scegliere il giusto modello AI includono: su quali dati è stato addestrato il modello AI? Chi l'ha costruito? Di quale tipo di meccanismi di sicurezza o guardrail dispone?
3. Analisi dei dati: la fase di analisi dei dati, nota anche come inferenza, è l'ultima fase del processo di AI computing. In questa fase, i data scientist inseriscono i dati attraverso i modelli AI che hanno scelto per generare insight fruibili e business intelligence. Questa è la parte più critica del processo di AI computing, in quanto è il momento in cui l'AI offre il suo valore aziendale.

Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono diventate un componente critico dell'AI computing da quando NVIDIA ne ha costruita la prima nel 1999. Inizialmente progettate per velocizzare la grafica computerizzata e l'elaborazione delle immagini, le GPU offrono prestazioni elevate e la capacità di velocizzare i calcoli matematici e risolverli più rapidamente rispetto alle CPU tradizionali. Le GPU aiutano a ridurre il tempo necessario a un computer per eseguire più di un programma, accelerando i workload di AI e ML.

Le GPU alimentano attualmente molte delle principali applicazioni di AI, come il supercomputer di AI cloud-native Veladi IBM, che richiedono velocità elevate per addestrarsi su set di dati sempre più grandi. I modelli AI si addestrano e vengono eseguiti sulle GPU dei data center, di solito gestite dalle aziende che svolgono ricerche scientifiche o altre attività ad alta intensità di calcolo.

Attualmente, un tipo specifico di AI sta facendo notizia più di altri, ovvero l'AI generativa o GenAI. La GenAI, che è in grado di creare testi originali, immagini, video e altri contenuti, sta spingendo in molti settori i casi d'uso dell'AI in un nuovo entusiasmante territorio.

L'AI generativa è alla base di molte delle recenti scoperte nel campo dell'AI computing, incluso lo sviluppo di ChatGPT da parte di OpenAI di Microsoft nel 2022. Offre numerosi benefici in termini di produttività che le aziende moderne non vedono l'ora di poter applicare alle esigenze aziendali. Secondo McKinsey, un terzo delle organizzazioni utilizza già regolarmente l'AI generativa per almeno una funzione aziendale².

L'addestramento dell'AI generativa prevede la creazione di modelli di deep learning che fungono da base per diversi tipi di applicazioni di AI generativa. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), una categoria di foundation model addestrati su immense quantità di dati, svolgono un ruolo importante. Esistono anche foundation model noti come foundation model multimodali, o semplicemente AI multimodale, che possono supportare diversi tipi di generazione di contenuti.

L'AI computing è fondamentale per le iniziative di trasformazione digitale di molte aziende moderne di successo e aiuta a ottenere la perfetta integrazione delle tecnologie digitali nei processi e nelle operazioni esistenti. Ecco cinque dei principali benefici che l'AI offre alle aziende.

L'AI aiuta ad automatizzare le attività di routine e ripetitive, aumentando l'efficienza e riducendo il burnout dei lavoratori. Alcune delle attività in cui può essere utile sono la raccolta e l'elaborazione dei dati, lo stoccaggio e il monitoraggio del magazzino, l'esecuzione di attività ordinarie nella produzione e la gestione di sistemi e attrezzature remoti. L'AI svolge un ruolo chiave nel consentire ai lavoratori di concentrarsi su attività più creative e ad alta intensità di competenze.

L'AI può supportare un migliore processo decisionale grazie a insight utili raccolti dai dati, oppure può automatizzare completamente il processo decisionale in base alle proprie capacità decisionali basate sui dati. Attraverso una combinazione di potenza di calcolo, supporto e automazione, l'AI aiuta le aziende di ogni dimensione a prendere decisioni più intelligenti e a rispondere a problemi complessi in tempo reale, senza alcun intervento umano.

A differenza delle persone, l'AI non fa pause per dormire, mangiare o ricaricarsi. È sempre accesa e sempre disponibile. Gli strumenti di AI come chatbot e assistenti virtuali aiutano le aziende a fornire servizi ai propri clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 giorni all'anno. In altri tipi di applicazioni, come gli strumenti di gestione della produzione e del magazzino, l'AI aiuta a mantenere il controllo della qualità e i livelli di output, nonché a monitorare l'inventario.

L'AI aiuta a ridurre la probabilità di interruzioni del lavoro dovute a errore umano. Tra le altre cose, l'AI può aiutare le persone a ottenere risultati migliori attraverso gli insight e l'assistenza, allertare la forza lavoro in merito a potenziali problemi, automatizzare completamene i processi critici ed è sempre in prima linea nella creazione di processi aziendali più efficienti ed efficaci. Grazie alla loro natura flessibile e adattiva, i modelli AI possono apprendere e migliorare costantemente, riducendo ulteriormente la probabilità di errore via via che vengono esposti a nuovi dati.

L'AI aiuta ad automatizzare i lavori pericolosi, come lo smaltimento delle munizioni o la riparazione di attrezzature in condizioni remote e pericolose. Ad esempio, i droni AI possono riparare un oleodotto nelle profondità sottomarine o un satellite sospeso in orbita, a chilometri dalla Terra, dove è difficile e pericoloso inviare un umano. Inoltre, molti veicoli a guida autonoma, come droni telecomandati, auto e veicoli militari, fanno molto affidamento sull'AI per svolgere le attività più critiche.

Ecco alcune delle applicazioni aziendali più interessanti offerte dall'AI computing.

Le piattaforme AI supportano il cloud computing in diversi modi. In primo luogo, i sistemi di AI possiedono efficaci funzionalità decisionali che li rendono ideali per l'ecosistema IT. I provider di cloud utilizzano l'AI per automatizzare un'ampia gamma di operazioni critiche nei data center. L'AI aiuta a fornire e a scalare i servizi, così come a rilevare i problemi e a individuare potenziali minacce alla cybersecurity. 

Con l'aumento dei casi d'uso dell'elaborazione dell'AI in seguito all'introduzione di nuove applicazioni basate su AI, come l'IoT e l'AI generativa, l'AI cloud sta rapidamente diventando un modo per incorporare i servizi di AI nelle soluzioni aziendali. 

Una delle applicazioni più diffuse dell'AI computing è il supporto clienti, dove i chatbot e gli assistenti virtuali gestiscono le richieste dei clienti, i ticket di supporto e molto altro. L'AI computing si affida all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e all'AI generativa per risolvere i problemi dei clienti in modo rapido e completo. Inoltre, a differenza dei dipendenti, i chatbot e gli assistenti virtuali sono disponibili 24/7, consentendo ai dipendenti di dedicarsi ad attività più interessanti.

Gli strumenti di AI computing come il machine learning e il deep learning possono individuare anomalie nelle transazioni e in altre grandi fonti di dati, aiutando le aziende a scoprire potenziali attività criminali. Le banche, ad esempio, utilizzano strumenti di AI computing per segnalare abitudini di spesa insolite e accessi dei clienti da luoghi non riconosciuti. Inoltre, le organizzazioni che utilizzano la protezione dalle frodi potenziata dall'AI possono rilevare e rispondere più facilmente alle minacce, limitandone l'impatto sui clienti.

Molte aziende si affidano sempre più all'AI per creare esperienze e campagne più personalizzate per i clienti, con maggiori probabilità di "parlare" a un pubblico specifico. Utilizzando i dati delle cronologie di acquisto e di navigazione dei clienti, l'AI può consigliare prodotti e servizi personalizzati in base agli interessi di un singolo piuttosto che a quelli di un gruppo demografico più ampio.

I reparti delle Risorse umane utilizzano strumenti di AI computing per semplificare il processo di assunzione. L'AI computing aiuta a ottimizzare le risorse, compreso lo screening dei curriculum e l'abbinamento dei candidati ai datori di lavoro. Inoltre, i sistemi di AI aiutano ad automatizzare le fasi del processo di assunzione, riducendo il tempo necessario per informare i candidati circa lo stato della loro candidatura.

L'AI computing sta migliorando i processi di sviluppo delle applicazioni attualmente più innovative. La generazione di codice basata su AI generativa può abbreviare il processo di codifica e accelerare la modernizzazione delle applicazioni legacy. L'AI aiuta anche ad aumentare l'uniformità del codice e a ridurre la probabilità di errore umano nel processo di sviluppo.