AI- intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale: da esclusiva per le aziende digital native, a strumento essenziale per accelerare R&D e aumentare il valore delle aziende di ogni settore!

L’intelligenza artificiale (AI) è più preziosa quando è resa operativa su larga scala. Per leader e manager che desiderano massimizzare il valore aziendale utilizzando l’AI, questo significa valutare quanto profondamente e ampiamente AI sia integrata nel prodotto, nel servizio principale di un’organizzazione e nei processi aziendali. Sfortunatamente, applicare l’AI su giusta scala in questo senso non è facile. Applicare l’intelligenza artificiale ad un paio di modelli è molto diverso dal basare un’intera azienda o un singolo prodotto sull’AI. 

Senza contare che, spesso, l’utilizzo su larga scala implica anche potenziali errori su larga scala.

Le organizzazioni che prendono sul serio l’intelligenza artificiale hanno iniziato ad adottare una nuova disciplina, definita Machine Learning Operations (MLOps). La MLOps cerca di stabilire le migliori pratiche e gli strumenti per facilitare lo sviluppo e l’operatività dell’AI in modo rapido, sicuro ed efficiente. Se implementati correttamente, gli strumenti MLOps possono accelerare notevolmente la velocità di immissione sul mercato. Tuttavia, l’implementazione di MLOps richiede l’investimento di tempo e risorse (principalmente) in tre aree chiave: processi, persone e strumenti.

>> Scopriamole insieme!

Processi: standardizza il modo in cui costruisci e rendi operativi i modelli.

Costruire i modelli e gli algoritmi che alimentano l’AI è un processo creativo che richiede un’iterazione e un perfezionamento costanti. I data scientists preparano i dati, creano funzionalità, provano il modello, ne ottimizzano i parametri e ne convalidano il funzionamento. Quando il modello è pronto per essere distribuito, i software engineers e l’IT lo rendono operativo, monitorando continuamente l’output e le prestazioni per garantire che esso funzioni correttamente in produzione. Infine, un team di governance deve supervisionare l’intero processo, per controllare che il modello di intelligenza artificiale in fase di costruzione sia valido dal punto di vista dell’etica e della conformità.

>> Un processo complicato!

Data la complessità qui implicata, il primo passo per applicabile AI su ampia scala è la standardizzazione. Vale a dire, un modo per costruire modelli in modo ripetibile e un processo ben definito per renderli operativi. In questo modo, la creazione di AI diventa molto simile a qualunque altro processo produttivo: il primo articolo che un’azienda realizza è sempre su misura. Ridimensionare la produzione per creare molti articoli -e quindi ottimizzare continuamente il loro design- è il punto in cui diventa essenziale uno sviluppo ripetibile e un processo di produzione affidabile. Tuttavia, con  l’AI, molte aziende hanno dei problemi nell’affrontare questo processo.

È facile capire perché. I processi su misura sono (per natura) carichi di inefficienza. Eppure molte organizzazioni spendono tempo e denaro inutilmente ogni volta che rendono operativo un modello. In molti casi, la mancanza di un modo ripetibile per monitorare le prestazioni del modello ha causato guasti costosi e lenti da rimediare. Processi una tantum come questi possono causare grossi problemi una volta che i modelli di ricerca vengono rilasciati in produzione.

Standard, ecco la soluzione!

La standardizzazione dei processi di MLOps aiuta a semplificare lo sviluppo, l’implementazione e il perfezionamento dei modelli, consentendo ai team di sviluppare l’AI in modo rapido e responsabile. Per standardizzare, le organizzazioni dovrebbero definire in collaborazione un processo consigliato per lo sviluppo e la personalizzazione dell’AI, fornendo anche gli strumenti per supportarne l’adozione.

La standardizzazione nei punti di passaggio del ciclo di vita di AI (per esempio dal data science all’IT) consente a diversi team di lavorare in modo indipendente, concentrandosi sulle proprie competenze chiave senza preoccuparsi di cambiamenti imprevisti. Gli strumenti MLOps possono supportarli in questo, favorendo il processo di standardizzazione.

To be continued…

Credits: Hbr