In Breve
- Qual è il focus principale dell'evoluzione dell'AI?
- Il focus si sposta dalle performance dei modelli alle infrastrutture e ai processi che li supportano.
- Cosa richiede un modello AI per generare valore operativo?
- Richiede un contesto adeguato, accesso a dati e strumenti, memoria e controlli.
- Qual è l'importanza della governance nell'AI?
- La governance è fondamentale per garantire l'efficacia e la conformità dei sistemi AI.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale: dal modello alle infrastrutture
Il panorama dell’intelligenza artificiale (AI) sta subendo una trasformazione significativa. Negli ultimi anni, il vantaggio competitivo nell’adozione dell’AI si è progressivamente spostato dal semplice utilizzo dei modelli alle infrastrutture e ai processi che li supportano. Questa evoluzione è determinata da diversi fattori, tra cui il miglioramento delle capacità dei modelli e l’importanza crescente dei costi di implementazione su scala.
Verso un’AI più affidabile
Le organizzazioni stanno iniziando a valutare come trasformare l’AI in un lavoro affidabile, piuttosto che concentrarsi esclusivamente su piccoli miglioramenti delle performance. Per generare un valore operativo significativo, un modello AI richiede un contesto adeguato, accesso a dati e strumenti aziendali, memoria, controlli e guardrail che ne garantiscano l’utilizzabilità e la governabilità. La qualità di questo insieme di elementi spiega spesso le sostanziali differenze di risultato tra realtà che impiegano lo stesso modello.
Il passaggio a loop governati di lavoro
Un aspetto centrale in questa evoluzione è il passaggio da singole interazioni prompt-risposta a loop governati di lavoro. Questi loop includono obiettivi, verifica, correzione e criteri di completamento, producendo tracce operative e registri di performance utili per valutare i risultati e correggere i flussi di lavoro. Questo approccio consente al sistema di apprendere e migliorare continuamente attraverso l’uso.
Orchestrazione e governance: elementi chiave
Poiché le imprese operano in domini diversi, è necessaria un’ulteriore sovrastruttura di orchestrazione. Questa deve instradare i compiti verso il giusto harness, decidere quando intervenire con supervisione umana e coordinare attività attraverso sistemi distinti. Questa funzione è particolarmente critica in settori regolamentati, dove la governance e l’assicurazione devono essere concepite non solo come mera conformità, ma come componenti operative fondamentali.
Costruire un ecosistema integrato
Governance e assurance devono includere policy enforcement, controlli di autorizzazione, gestione degli asset, monitoraggio dei costi, servizi di valutazione e audit, osservabilità e gestione del rischio. Questo è particolarmente rilevante quando si lavora con sistemi autonomi o semi-autonomi. In questo contesto, harness, orchestrazione e governance costituiscono, insieme a modelli, dati e infrastrutture di calcolo, un ambiente operativo governato.
Il futuro della competizione aziendale
In sintesi, il valore nell’operare e nel governare l’AI non risiede più solo nel possedere il modello, ma nella capacità di integrare, governare e gestire l’AI come un sistema operativo responsabile e scalabile. Di conseguenza, il prossimo terreno di competizione aziendale sarà caratterizzato dalla capacità di affrontare queste sfide in modo efficace e innovativo.
