In Breve
- Qual è il cambiamento principale nell'adozione dell'AI?
- Il focus si sta spostando dai modelli alle infrastrutture e ai processi che li circondano.
- Cosa sono i loop governati di lavoro?
- Sono processi che includono obiettivi, verifiche e correzioni, utili per migliorare le performance.
- Qual è l'importanza della governance nell'AI?
- La governance è fondamentale per garantire la compliance e gestire i rischi associati ai sistemi di AI.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale: oltre i modelli verso un ecosistema integrato
Il vantaggio competitivo nell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) sta subendo una trasformazione significativa. Mentre in passato l’attenzione era rivolta principalmente ai modelli di AI, oggi le organizzazioni stanno spostando il loro focus verso le infrastrutture e i processi che circondano questi modelli. Questo cambiamento è dettato dal miglioramento delle capacità dei modelli stessi e dall’importanza crescente dei costi di implementazione su scala.
Il passaggio da modelli a sistemi operativi
Le aziende si trovano ora a dover valutare come trasformare l’AI in un lavoro affidabile, piuttosto che concentrarsi esclusivamente su piccoli miglioramenti delle performance. Per generare valore operativo, i modelli di AI necessitano di un contesto adeguato, accesso a dati e strumenti aziendali, memoria e controlli che li rendano utilizzabili e governabili. La qualità di questo insieme di elementi spiega spesso le differenze sostanziali nei risultati tra aziende che utilizzano lo stesso modello di AI.
Loop governati e orchestrazione
Un aspetto centrale di questa evoluzione è il passaggio da singole interazioni prompt-risposta a loop governati di lavoro. Questi loop devono includere obiettivi, verifiche, correzioni e criteri di completamento. Grazie a questi processi, le aziende possono produrre tracce operative e registri di performance, utili per valutare i risultati, correggere flussi di lavoro e far apprendere il sistema attraverso l’uso.
In un contesto in cui le imprese operano in domini diversi, diventa necessaria un’ulteriore sovrastruttura di orchestrazione. Questa deve essere in grado di instradare i compiti verso il giusto contesto, decidere quando è necessaria la supervisione umana e coordinare attività attraverso sistemi distinti. Questa funzione è particolarmente critica in settori regolamentati, dove la compliance è fondamentale.
Governance e assurance: un approccio integrato
La governance e l’assurance non devono essere concepite come mera conformità, ma come componenti operative fondamentali. Devono includere l’applicazione di politiche, controlli di autorizzazione, gestione degli asset, monitoraggio dei costi e servizi di valutazione e audit. È essenziale che le aziende sviluppino un sistema di osservabilità e gestione del rischio, soprattutto quando si utilizzano sistemi autonomi o semi-autonomi.
Il futuro della competizione aziendale
In sintesi, il futuro della competizione aziendale non si baserà solo sulla scelta del singolo modello di AI, ma sulla capacità di integrare, governare e gestire l’AI come un sistema operativo responsabile e scalabile. Questo approccio integrato, che combina modelli, dati e infrastrutture di calcolo, rappresenta un ecosistema in cui il valore viene creato non solo attraverso l’adozione della tecnologia, ma anche attraverso la sua governance e il suo utilizzo efficace.