Come espandere l'adozione dell'AI nella tua organizzazione

L'utilizzo dell'AI su larga scala è andato oltre le aziende native digitali, estendendosi a vari settori come quello manifatturiero, finanziario e sanitario. Man mano che le aziende accelerano l'adozione delle tecnologie di AI, passano da progetti AI isolati a una trasformazione digitale completa, implementando i sistemi di AI in più dipartimenti e processi aziendali.

Progetti di AI comuni includono la modernizzazione della raccolta e della gestione dei dati, l'automazione e la semplificazione della gestione dei servizi IT (AIOps). Inoltre, l'AI generativa, ovvero l'AI in grado di creare contenuti originali, sta trasformando il lavoro ad alto volume e aumentando la produttività. Ciò include la modernizzazione del codice, l'automazione dei workflow e l'utilizzo di chatbot basati sull'AI per reinventare l'esperienza e il servizio clienti.

L'AI è più preziosa quando è profondamente integrata nel tessuto delle operazioni di un'organizzazione. Tuttavia, la scalabilità dell'AI presenta sfide distinte che vanno oltre l'implementazione di uno o due modelli in produzione.

Con l'espansione dell'implementazione dell'AI in un'azienda, aumentano i rischi e le complessità, tra cui il potenziale degrado delle prestazioni e la visibilità limitata del comportamento del modello AI. Con la diffusione dell'AI generativa, il volume dei dati continua ad aumentare in modo esponenziale. Le organizzazioni devono utilizzare al meglio questi dati per addestrare, testare e perfezionare l'AI, ma nel farlo devono dare priorità alla governance e alla sicurezza.

Per questo motivo, le organizzazioni impegnate nell'applicazione dell'AI su larga scala devono investire in fattori chiave come feature store, asset di codice e operazioni di machine learning (MLOps). Questi aiutano a gestire in modo efficace le applicazioni di AI in diverse funzioni aziendali.

MLOps mira a stabilire le best practice e gli strumenti per uno sviluppo, un'implementazione e un'adattabilità dell'AI rapidi, sicuri ed efficienti. È la base per una scalabilità dell'AI di successo e richiede investimenti strategici in processi, persone e strumenti per aumentare la velocità di immissione sul mercato mantenendo il controllo sull'implementazione.

Adottando le MLOps, le aziende possono affrontare le sfide della scalabilità dell'AI e liberare il suo pieno potenziale per promuovere un'innovazione e una crescita sostenibili e basate sui dati. Inoltre, l'utilizzo di piattaforme di AI come servizi cloud e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tramite application programming interface (API) può democratizzare l'accesso all'AI e facilitare la domanda di talenti specializzati.

Le aziende devono adottare un'architettura tecnologica aperta e affidabile, idealmente basata su un'infrastruttura hybrid cloud, per applicare l'AI in modo sicuro in più ambienti IT. Questa architettura supporta modelli AI che possono essere utilizzati nell'intera organizzazione, promuovendo una collaborazione sicura ed efficiente tra varie unità di business.

Un'implementazione di successo dell'AI su larga scala richiede una trasformazione aziendale olistica. Ciò significa innovare con l'AI come obiettivo principale e riconoscere che l'AI ha un impatto ed è fondamentale per l'intera azienda, compresa l'innovazione dei prodotti, le operazioni aziendali, le operazioni tecniche, oltre a persone e cultura.

L'ampliamento dell'adozione dell'AI comporta l'espansione dell'uso del machine learning (ML) e degli algoritmi di AI per svolgere le attività quotidiane in modo efficiente ed efficace, adattandosi al ritmo della domanda aziendale. Per raggiungere questo obiettivo, i sistemi di AI necessitano di infrastrutture solide e volumi di dati sostanziali per mantenere velocità e scalabilità.

L'AI scalabile si basa sull'integrazione e sulla completezza di dati di alta qualità provenienti da diverse parti dell'azienda per fornire agli algoritmi le informazioni complete necessarie per ottenere i risultati desiderati.

Inoltre, avere una forza lavoro pronta a interpretare e ad agire sugli output dell'AI è fondamentale affinché l'AI scalabile possa esprimere tutto il suo potenziale. Una strategia di AI che mette in atto questi elementi essenziali consente a un'organizzazione di sperimentare operazioni più rapide, accurate, personalizzate e innovative.

Ecco i passaggi chiave comunemente utilizzati per applicare correttamente l'AI su larga scala:

• Inizia con la data science: inizia collaborando con esperti di data science e machine learning per sviluppare algoritmi su misura per i tuoi obiettivi aziendali. Utilizzando le API appropriate, puoi addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni adatti alle tue esigenze. I data scientist svolgono un ruolo fondamentale nella progettazione di modelli che, in ultima analisi, favoriscono l'innovazione e l'efficienza.
  
  
• Individua e acquisisci set di dati: identificare e acquisire i set di dati giusti è essenziale per l'addestramento dei modelli AI. Questi set di dati includono fonti interne come i record dei clienti, la cronologia delle transazioni e fonti esterne come le tendenze di mercato e i report di ricerca. Garantire la qualità e la pertinenza dei dati è fondamentale per un modello AI che offre prestazioni accurate.
  
  
• Coinvolgi gli stakeholder in tutti i dipartimenti: coinvolgi gli stakeholder di vari dipartimenti, come servizio clienti, finanza, ufficio legale e altri. Collaborando con il team di data science, questi stakeholder possono contribuire a guidare lo sviluppo e l'allineamento del modello AI con esigenze e sfide aziendali specifiche.
  
  
• Gestisci il ciclo di vita dei dati: sviluppa strutture di dati sicure e standardizzate che integrano e aggiornano le fonti di dati. La gestione del ciclo di vita dei dati mantiene i dati pertinenti e aggiornati per l'addestramento e la convalida dei modelli AI.
  
  
• Ottimizza e semplifica MLOps: scegli una piattaforma MLOps in linea con le competenze dei tuoi team di data science e IT, supportando al contempo l'infrastruttura IT e il principale provider di cloud della tua organizzazione. La semplificazione di MLOps migliora l'implementazione e la manutenzione dell'AI.
  
  
• Costituisci un team di AI interfunzionale: forma un team di AI multidisciplinare che includa stakeholder di varie aree aziendali per promuovere la collaborazione tra i diversi dipartimenti. Questo approccio arricchisce le iniziative di AI e favorisce una comprensione completa degli obiettivi aziendali.
  
  
• Seleziona progetti con un elevato potenziale di successo: scegli progetti con un'alta probabilità di successo per ottenere buoni risultati iniziali e dare slancio a progetti futuri più ambiziosi. Esempi di casi d'uso possono includere il servizio clienti, la gestione dei talenti o la modernizzazione delle app. Anche la creazione di un centro di eccellenza per l'AI può sostenere questi iniziative.
  
  
• Incorpora governance e conformità: integra la governance e la generazione di report sull'AI fin dall'inizio. Assicurati che gli strumenti per la gestione dei dati, la data science e le operazioni aziendali includano funzionalità di governance integrate. Incorpora la conformità e la rendicontazione in tutti i processi di AI per mantenere gli standard etici.
  
  
• Utilizza gli strumenti giusti: utilizza piattaforme di data science basate sul cloud per facilitare la collaborazione tra data scientist, ingegneri IT e imprenditori su questioni di governance e conformità dell'AI. Fornisci ambienti in cui i formatori possano sperimentare, sviluppare e scalare i modelli AI in modo efficace. Tali ambienti supportano l'implementazione e la manutenzione efficienti dei sistemi di AI.
  
  
• Monitora i modelli AI end-to-end: traccia i modelli AI end-to-end, considerando metriche come la velocità, il costo, il ragionamento e il valore per gli utenti. Monitorando in tempo reale e tracciando gli indicatori chiave di prestazione (KPI), le organizzazioni possono identificare rapidamente potenziali problemi e ottimizzare le prestazioni nel tempo.

Applicare l'AI su larga scala all'interno di un'organizzazione può essere difficile a causa di diversi fattori complessi che richiedono un'attenta pianificazione e allocazione delle risorse. Superare queste sfide è fondamentale per il successo dell'implementazione e dell'adozione dell'AI su larga scala.