Intelligenza artificiale in tempo reale ed elaborazione di eventi

Sfruttando l'AI per l'elaborazione degli eventi in tempo reale, le aziende possono individuare i nessi tra eventi eterogenei per rilevare e reagire a nuove tendenze, minacce e opportunità. Nel 2023, l'IBM Institute for Business Value (IBV) ha intervistato 2.500 dirigenti globali e ha scoperto che le migliori aziende stanno ottenendo un ROI del 13% dai loro progetti AI, più del doppio del ROI medio del 5,9%.

Poiché tutte le aziende si sforzano di adottare un approccio all'avanguardia per gli strumenti di AI, parliamo delle best practice su come la tua azienda può utilizzare l'AI per migliorare i casi d'uso dell'elaborazione di eventi in tempo reale.

Un'architettura basata sugli eventi è essenziale per accelerare la velocità del business. Con essa, le organizzazioni possono aiutare i team aziendali e IT ad acquisire la capacità di accedere, interpretare e agire in base a informazioni in tempo reale su situazioni uniche che si presentano in tutta l'organizzazione. L'elaborazione di eventi complessi (CEP) consente ai team di trasformare i loro eventi aziendali grezzi in insight attuabili, di ottenere una visione persistente e aggiornata dei dati critici e di spostare rapidamente i dati dove sono necessari, nella struttura in cui sono necessari.

Anche l'intelligenza artificiale è fondamentale per le aziende, poiché aiuta a fornire funzionalità sia per semplificare i processi aziendali sia per migliorare le decisioni strategiche. In effetti, in un sondaggio su 6.700 dirigenti di primo livello, l'IBV ha rilevato che oltre l'85% degli utenti avanzati è stato in grado di ridurre i costi operativi con l'AI. L'AI non simbolica può essere utile per trasformare dati non strutturati in informazioni organizzate e significative. Questo aiuta a semplificare l'analisi dei dati e a consentire un processo decisionale informato. Inoltre, la capacità degli algoritmi di AI di riconoscere i modelli, imparando dai dati storici unici dell'azienda, può consentire alle aziende di prevedere nuove tendenze e individuare le anomalie prima e con bassa latenza. Inoltre, l'AI simbolica può essere progettata per ragionare e dedurre fatti e dati strutturati, rendendola utile per navigare attraverso scenari aziendali complessi. In più, gli sviluppi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) chiusi e open source stanno migliorando la capacità dell'AI di comprendere un linguaggio semplice e naturale. Ne abbiamo visto esempi nell'ultima evoluzione dei chatbot. Ciò può aiutare le aziende a ottimizzare l'esperienza del cliente, consentendo loro di estrarre rapidamente insight dalle interazioni nel percorso dei clienti.

Unendo l'intelligenza artificiale e l'elaborazione di eventi in tempo reale, le aziende potrebbero potenziare i loro sforzi su entrambi i fronti e contribuire a garantire che i loro investimenti abbiano un impatto sugli obiettivi aziendali. L'elaborazione di eventi in tempo reale può aiutare ad alimentare un'AI più rapida e precisa; e l'AI può contribuire a rendere le attività di elaborazione di eventi della tua azienda più intelligenti e reattive per i tuoi clienti.

Combinando l'elaborazione di eventi e l'AI, le aziende stanno contribuendo a dare inizio a una nuova era di processi decisionali altamente precisi e basati sui dati. Ecco alcuni modi in cui l'elaborazione di eventi potrebbe svolgere un ruolo fondamentale nell'alimentare le funzionalità di AI.

• Eventi come carburante per i modelli AI: i modelli AI si basano sui big data per affinare l'efficacia delle loro funzionalità. Una piattaforma di event streaming (ESP) svolge un ruolo cruciale in questo senso, fornendo una pipeline continua di informazioni in tempo reale provenienti da dati mission-critical. Ciò contribuisce a garantire che i modelli AI abbiano accesso ai dati più recenti, siano essi elaborati in tempo reale da event stream o raggruppati in grandi set di dati, per aiutare i modelli ad addestrarsi in modo più efficace e a funzionare alla velocità del business.
• Aggregati come insight predittivi: gli aggregati, che consolidano i dati provenienti da varie fonti nel tuo ambiente aziendale, possono fungere da preziosi predittori per gli algoritmi di machine learning (ML). Invece di interrogare ripetutamente le API o di aspettare che i dati vengano elaborati in batch, l'elaborazione di eventi può calcolare questi aggregati in modo incrementale, operando continuamente mentre vengono generati i flussi grezzi di eventi. Gli analytics dei flussi possono essere usati per migliorare la velocità e l'accuratezza delle previsioni dei modelli.
• Contesto aggiornato per applicare l'AI in modo efficace: l'elaborazione di eventi può svolgere un ruolo cruciale nel plasmare il contesto aziendale in tempo reale necessario per sfruttare la potenza di AI. L'elaborazione di eventi consente di aggiornare e perfezionare continuamente la comprensione degli scenari aziendali in corso. Questo aiuta a garantire che gli insight derivati dai dati storici, attraverso l'addestramento di modelli di machine learning (modelli di ML), siano pratici e applicabili nel presente. Ad esempio, quando l'AI presenta una previsione secondo cui un cliente potrebbe essere sul punto di abbandonare il servizio, è importante considerare questa previsione nel contesto delle nostre attuali conoscenze su un cliente specifico. Questa conoscenza non è statica e i nuovi dati sugli eventi aiutano a far evolvere le nostre conoscenze più recenti ad ogni interazione, a guidare il processo decisionale e l'intervento.

Colmando il divario tra l'elaborazione degli eventi e l'AI, le aziende possono contribuire a fornire dati in tempo reale per l'addestramento dei modelli AI, utilizzare al meglio il trattamento dei dati in movimento per calcolare aggregati in tempo reale che aiutano a migliorare le previsioni e garantire che l'AI possa essere applicata in modo efficace all'interno di un contesto aziendale aggiornato.

L'intelligenza artificiale può rendere l'elaborazione degli event stream più intelligente e reattiva in landscape dinamici e complessi. Ecco alcuni modi in cui l'AI potrebbe migliorare le tue iniziative basate sugli eventi:

• Rilevamento delle anomalie e riconoscimento dei modelli: la capacità dell'intelligenza artificiale di rilevare anomalie e riconoscere modelli può contribuire a migliorare notevolmente l'elaborazione di eventi. L'AI può setacciare il flusso costante di eventi aziendali grezzi per identificare irregolarità o tendenze significative. Combinando le analisi storiche con il riconoscimento dei modelli di eventi in tempo reale, le aziende possono aiutare i propri team a sviluppare profili più dettagliati e a rispondere in modo proattivo a potenziali minacce e nuove opportunità per i clienti.
• Ragionamento per correlazione e causalità: l'intelligenza artificiale può aiutare a dotare gli strumenti di elaborazione di eventi in tempo reale della capacità di ragionare sulla correlazione e la causalità tra le metriche aziendali chiave e i flussi di dati. Ciò significa che non solo l'AI può identificare le relazioni tra i flussi di eventi aziendali, ma può anche scoprire dinamiche di causa ed effetto che possono far luce su scenari aziendali precedentemente non considerati.
• Interpretazione dei dati non strutturati: i dati non strutturati possono spesso contenere insight non sfruttati. L'AI eccelle nel dare un senso a un linguaggio semplice e naturale e nell'interpretare altri tipi di dati non strutturati contenuti nei tuoi eventi in arrivo. Questa capacità può aiutare a migliorare l'intelligenza complessiva dei sistemi di elaborazione di eventi, estraendo informazioni preziose da fonti di eventi apparentemente caotiche o non organizzate.

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IBM Event Automation è una soluzione completamente componibile, basata su tecnologie aperte, con funzionalità per:

• Event streaming: raccogli e distribuisci flussi grezzi di eventi aziendali in tempo reale con Apache Kafka di livello enterprise.
• Gestione degli endpoint degli eventi: descrivi e documenta facilmente gli eventi in base alle specifiche dell'API Async. Promuovi la condivisione e il riutilizzo mantenendo il controllo e la governance.
• Elaborazione di eventi: sfrutta la potenza di Apache Flink per creare e testare istantaneamente le sequenze di elaborazione dei flussi SQL in un'area di creazione intuitiva e a uso limitato di codice.

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