L'era dell'IA è iniziata

Se hai partecipato al Red Hat Summit 2023, hai sentito Matt Hicks elogiare una delle tecnologie più importanti e interessanti del momento: l'intelligenza artificiale (IA). In questo momento l'intelligenza artificiale è un "argomento caldo" per eccellenza, sia all'interno sia all'esterno della community IT ed è destinato a esserlo anche in futuro. Media, analisti, imprenditori, funzionari governativi e, a quanto pare, tutti quelli che segui online, hanno tutti qualcosa da dire sull'IA, indipendentemente dal loro settore.

La natura multisfaccettata dell'IA e la complessità dei suoi scenari di utilizzo comprovati e potenziali sono solo alcuni dei motivi per cui è un punto di discussione significativo e attuale, e perché le aziende non possono più ignorarlo se vogliono promuovere le proprie organizzazioni, anche se non sono sicure di quando, come o da dove iniziare. 

IA ora, IA ovunque

Sappiamo che la prossima iterazione di innumerevoli tecnologie si baserà sull'IA, che si tratti di chatbot, veicoli software defined, rilevamento di frodi finanziarie o diagnostica rapida per i pazienti. Per sopravvivere e progredire nel clima economico e tecnologico odierno, è fondamentale che gli imprenditori diano la priorità all'implementazione dell'IA in modo strategico, olistico e tempestivo, in modo che data scientist, sviluppatori e team IT possano rendere operativa l'IA in modo efficace e in tutta l'azienda.

Secondo Gartner, "l'IA ha il potenziale di creare un valore significativo per le organizzazioni, migliorando la produttività, semplificando il processo decisionale e creando nuove opportunità di crescita e innovazione"¹, anche se alcune aziende scelgono ancora di limitare l'applicazione dell'IA e devono ancora adottarla in più di una funzione aziendale². 

Le aziende devono considerare in che modo l'IA può contribuire ad aumentare la produttività o a incrementare il fatturato e la differenziazione. Non sfruttando appieno ciò che l'IA ha da offrire, queste aziende rinunciano a ridurre i costi operativi e le complessità e non colgono l'opportunità di ottenere interazioni e informazioni più approfondite che aiutano a fornire esperienze migliori ai clienti.

Per poter utilizzare l'IA in modo efficace, le organizzazioni devono essere in grado di:

• Rendere operativi gli scenari di utilizzo dell'IA, dall'idea alla produzione, facendo collaborare team diversi, come data scientist, sviluppatori, operatori IT e tecnologie
• Utilizzare gli strumenti e i processi esistenti che consentono ai team di migliorare l'agilità e l'efficienza, accelerando il deployment in produzione delle applicazioni abilitate all'IA 
• Soddisfare gli standard di sicurezza, regolamentazione, conformità e governance, proprio come accade con le altre applicazioni aziendali

In poche parole, senza un piano d'azione proattivo e completo su come adottare l'IA in tutta l'azienda, le imprese avranno difficoltà ad adattarsi alle mutevoli esigenze dei loro clienti.

IA con Red Hat

Combinando la natura collaborativa dell'open source con le potenzialità dell'IA, Red Hat è in grado di aiutare le aziende a risolvere problemi globali in modo più efficace e rapido di quanto molti avrebbero ritenuto possibile prima dell'emergere dell'IA. Senza di essa, chissà se HCA Healthcare avrebbe potuto creare un sistema di analisi predittiva in tempo reale per rilevare la sepsi in modo più accurato e rapido, o se mai NTT East avrebbe sviluppato un servizio IA video che offre informazioni aziendali intelligenti e ha ridotto i costi operativi dei servizi del 50-60% grazie a una migliore gestione e al controllo delle versioni. Per fortuna, Red Hat non vede solo ciò che l'IA può offrire alle aziende di oggi, ma anche le possibilità di ciò che potrebbe offrire domani. 

Per quanto riguarda l'IA, Red Hat si concentra su:

• Integrazione di tecnologie open source per dare vita agli scenari di utilizzo
  • Noi di Red Hat crediamo che le community open source siano il punto di partenza dell'innovazione, e questo vale soprattutto per l'IA. Le nostre radicate relazioni con le community open source come Kubeflow, KServe, CodeFlare e Ray, i modelli open source di aziende come Hugging Face e il nostro approccio upstream first ci consentono di promuovere un contributo aperto e trasparente che porta all'innovazione downstream con i nostri partner. I rapporti di collaborazione di Red Hat con i partner hardware e software consentono il deployment flessibile dei modelli di IA, aiutando i clienti a creare una soluzione di IA più completa, dall'acquisizione e preparazione dei dati, al monitoraggio e alla manutenzione, fino all'accelerazione hardware, in base al loro scenario di utilizzo unico.
• Accelerazione del time to value
  • Red Hat riunisce data scientist e sviluppatori per distribuire le applicazioni abilitate all'IA in modo più rapido ed essere più reattiva ai cambiamenti, aiutando a passare dallo sviluppo di ipotesi allo sviluppo di modelli, al deployment e alla misurazione, promuovendo al contempo l'efficienza e la collaborazione tra i team.
  • Esistono molti parallelismi tra le pipeline utilizzate per le app tradizionali e quelle utilizzate per lo sviluppo dei modelli. Con l'evoluzione dei modelli e delle applicazioni, Red Hat OpenShift AI e Red Hat OpenShift aiutano i professionisti MLOps e DevSecOps a eseguire rapidamente l'iterazione attraverso strumenti che aiutano a creare le barriere appropriate. L'automazione e la razionalizzazione di questi processi possono aiutare le organizzazioni a raggiungere una maggiore efficienza ed efficacia.

• Deployment di applicazioni abilitate all'IA ovunque
  • Red Hat aiuta le organizzazioni a creare, distribuire, gestire e far funzionare le applicazioni abilitate all'IA su qualsiasi cloud, pubblico o privato, on premise o nell'edge, su larga scala e con maggiori capacità di sicurezza, offrendo ai clienti la possibilità di distribuzione più flessibile e una piattaforma di elaborazione coerente. Questa flessibilità consente a Red Hat di supportare le organizzazioni che si occupano di privacy, gravità o sovranità dei dati spostando i modelli di IA più vicino alle sorgenti di dati, aiutandoli a creare e utilizzare modelli di IA in linea con i requisiti normativi che limitano la circolazione dei dati. 
  • A volte è necessario abbracciare la gravità dei dati invece di contrastarla, e Red Hat OpenShift ti consente di fare proprio questo. Con Red Hat OpenShift e Red Hat OpenShift AI, puoi eseguire l'addestramento nel cloud e riportare il modello nel tuo data center privato se hai bisogno di un numero elevato di GPU per ridurre i tempi di addestramento. Puoi anche noleggiarle nel cloud. 
• Aumento dell'efficienza e della produttività
  • Red Hat fornisce le piattaforme necessarie per sviluppare e distribuire rapidamente l'IA su larga scala e integra l'IA nelle piattaforme esistenti per migliorare la produttività e l'efficienza dei team operativi e di sviluppo, semplificandone l'utilizzo. Questo è fondamentale per le organizzazioni che devono innovare rapidamente e affrontare sfide come la carenza di talenti. Ad esempio, Red Hat Ansible Lightspeed con IBM watsonx Code Assistant utilizza l'IA generativa per produrre codice Ansible conforme alle best practice di Red Hat, affidabile e che aiuta a colmare le lacune nelle competenze di automazione dell'IT.
  • Anche la capacità di adattarsi correttamente dopo l'integrazione dell'IA nei prodotti è un aspetto importante per le aziende. Red Hat Openshift AI tiene conto di ciò, consentendo di aumentare il numero di repliche, o addirittura di eseguire il deployment di più repliche, di un modello a più cluster su più cloud.

Le soluzioni di IA enterprise-ready di Red Hat sono basate sulla trasparenza e sulla scelta e consentono di applicare l'IA alle attività quotidiane. La potenza dell'IA è disponibile, aperta, reale e, con Red Hat, a portata di mano. 

In Red Hat siamo ansiosi di conoscere la tua esperienza con l'IA. Ti invitiamo a partecipare al nostro Report Survey su strategia, intelligenza artificiale e cultura.