Cos'è l'IA per le aziende?

L'IA per le aziende è l'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale (IA) e software di machine learning in operazioni e processi su larga scala.  

In quasi tutti i settori, le organizzazioni adottano tecnologie di IA per migliorare l'efficienza e produrre di più con le persone e le risorse che hanno già a disposizione. In particolare, le aziende hanno bisogno di soluzioni di IA che funzionino su larga scala, con i diversi team e carichi di lavoro.

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Settori come la sanità, le telecomunicazioni e il settore bancario utilizzano l'IA per ottenere un vantaggio sulla concorrenza nel proprio ambito lavorativo. L'obiettivo può essere semplificare le finanze, migliorare l'esperienza dei clienti o semplicemente lavorare in modo più efficiente. Le aziende stanno imparando rapidamente ad applicare sia l'IA generativa che l'IA predittiva alle attività quotidiane e alla risoluzione di problemi complessi a lungo termine. 

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L'IA per le aziende consente di pensare al business in modo diverso. Oggi le aziende possono risolvere i problemi in poche settimane, anziché in anni. 

La velocità e la precisione della tecnologia di IA consentono alle grandi aziende di gestire enormi quantità di dati e di sperimentare nuove idee di business in modo rapido e sicuro. È utile capire quali opportunità offre l'IA, come può aiutare la tua azienda e come affrontare le sfide che porta con sé. 

È anche importante comprendere che l'inferenza è altrettanto fondamentale. In poche parole, non esiste IA senza inferenza. E quando sono necessari modelli di grandi dimensioni per l'esecuzione di strategie di livello enterprise, le cose possono complicarsi. Ecco perché l'hardware e il software che supportano le funzionalità di inferenza dell'IA aziendale possono determinare il successo o il fallimento della tua strategia di IA.

La riuscita del deployment dei carichi di lavoro di IA su larga scala dipende dall'efficienza e dall'efficacia della collaborazione tra i componenti in movimento. Nello specifico, i server di inferenza in grado di supportare modelli di IA più grandi (come gli LLM) e capacità di inferenza più complesse sono essenziali per la scalabilità dei carichi di lavoro di IA per l'azienda.

Questi strumenti di IA possono migliorare l'inferenza e aiutare gli ingegneri a utilizzare le risorse in modo più efficiente: 

• llm-d: I prompt degli LLM possono essere complessi e non uniformi. In genere richiedono grandi risorse di elaborazione e storage per elaborare grandi quantità di dati. Un framework IA open source come llm-d consente agli sviluppatori di utilizzare tecniche come l'inferenza distribuita per supportare le crescenti richieste di modelli di ragionamento sofisticati e di grandi dimensioni come gli LLM.
• Inferenza distribuita: Con l'inferenza distribuita i modelli di IA elaborano i carichi di lavoro in modo più efficiente, suddividendo le attività di inferenza su un gruppo di dispositivi interconnessi. È l'equivalente software del proverbio: "L'unione fa la forza".  
• vLLM: acronimo di "virtual large language model", è una libreria di codice open source gestita dalla community vLLM. Utilizza lo storage GPU in modo più efficiente per aiutare gli LLM a eseguire calcoli in modo più efficiente su larga scala.

I vantaggi dell'inferenza IA 

Le soluzioni di IA aziendale offrono vantaggi che aiutano le aziende a creare modelli migliori e a ridurre gli ostacoli che le rallentano. 

Ecco alcuni dei vantaggi chiave: 

• Riduzione dei costi. L'automazione dell'IA può automatizzare le attività quotidiane e ridurre il lavoro ripetitivo, in modo che le persone possano concentrarsi su determinate attività che meritano la loro piena attenzione.
• Esperienza dei clienti migliorata. L'IA eccelle nell'analisi dei dati e nell'identificazione dei pattern, inclusi quelli del comportamento umano. Queste informazioni in tempo reale possono migliorare il modo in cui i clienti interagiscono con il tuo brand.
• Prevenzione degli errori. L'IA è in grado non solo di identificare i pattern, ma anche di prevedere ciò che potrebbe accadere dopo, incluse le anomalie. L'IA predittiva può aiutare a rilevare errori o malfunzionamenti prima che si verifichino, per evitare un lungo downtime e una perdita significativa di produttività. 

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA predittiva

Una delle prerogative principali vantaggi dell'IA nelle aziende è la semplificazione della collaborazione interfunzionale, senza la quale non sarebbe possibile usufruire degli altri vantaggi di questa tecnologia a livello aziendale. Le piattaforme di IA aziendale dovrebbero consentire ai team di collaborare più facilmente, perché riducono gli errori di comunicazione. 

Quando i team possono lavorare in modo più rapido e intelligente, l'inefficienza diminuisce in generale, soprattutto quando un'unica piattaforma funziona per tutti. 

Leggi gli scenari di utilizzo per l'IA per le aziende 

Leggi la checklist: 5 scenari di utilizzo di AIOps per Red Hat Ansible Automation
 

Le soluzioni di IA per le aziende possono offrire opportunità di business, ma possono anche creare potenziali insidie. Comprendere i rischi può aiutarti a prepararti e a ridurre gli imprevisti.

I rischi più comuni includono:  

• Bias dannosi.  Poiché i modelli di machine learning apprendono dai dati storici, possono anche acquisire i bias e i pregiudizi che influenzano le decisioni umane rilevabili nei dati. I bias possono manifestarsi sia nell'IA generativa, sotto forma di risposte errate, sia nell'IA predittiva, dove possono portare a previsioni errate. L'integrità dei dati può migliorare l'accuratezza e le previsioni.
• Informazioni inaffidabili. L'IA può avere delle "allucinazioni", e quindi fornire informazioni che sembrano corrette ma non lo sono. Alcuni di questi risultati sono semplicemente fastidiosi (l'immagine di un essere umano con 6 dita su una mano), mentre altri possono essere pericolosi (il consiglio fuorviante di un chatbot a chi cerca consigli in materia di salute).

• Rischi di sicurezza e legali. I sistemi di IA possono comportare rischi per la sicurezza. Gli utenti potrebbero inserire informazioni sensibili in app non progettate per essere sicure, aumentando il rischio di violazione dei dati. Inoltre, i risultati dell'IA generativa potrebbero creare problemi legali se il sistema dovesse riprodurre contenuti soggetti a copyright o appropriarsi della voce o dell'identità di persone reali senza il loro consenso. 

  Come proteggere i carichi di lavoro IA

Le piattaforme di IA per le aziende possono offrire numerose opportunità, ma per avere un impatto positivo richiedono risorse significative e una collaborazione coerente. 

Ecco alcune delle sfide più comuni che le aziende devono affrontare:

• Competenze insufficienti. Per utilizzare l'IA al meglio, è necessario acquisire nuove competenze. L'assunzione, l'onboarding e la formazione del team possono richiedere molto tempo e risorse.
• Costi elevati. Le aziende hanno bisogno di ingenti risorse per gestire i sistemi di IA e operare ad alta velocità. La potenza di elaborazione necessaria per garantire il funzionamento della tecnologia e per il personale specializzato richiede spese elevate.
• Incapacità di adattamento. La scalabilità dell'IA nelle aziende può richiedere notevoli risorse di elaborazione e storage. I modelli di ragionamento sofisticati e di grandi dimensioni possono essere complessi e non uniformi, il che rallenta l'inferenza. Un framework come llm-d è in grado di risolvere le sfide dell'inferenza distribuita, offrendo agli sviluppatori e agli ingegneri dell'IA un sistema resiliente e osservabile che velocizza l'inferenza su larga scala.
• Sfiducia nei confronti dell'IA. Quando i cambiamenti avvengono rapidamente e le incognite sono molte, può essere difficile adattarsi. L'IA può sembrare una tecnologia misteriosa e inaffidabile. Potrebbe essere necessario uno sforzo in più per ottenere il consenso del team e incoraggiare la collaborazione necessaria per ottenere buoni risultati. 

Scopri in che modo l'agentic AI può contribuire alla scalabilità dell'azienda

L'inferenza IA viene usata in scenari di utilizzo con volumi alti e variabili elevate. Tuttavia, per distribuire gli LLM in modo coerente e scalabile è necessario disporre di molta potenza di elaborazione, risorse e competenze operative specializzate. 

vLLM può superare queste sfide utilizzando in maniera più efficiente l'hardware necessario per supportare l'inferenza dell'IA per l'azienda. Questo è il motivo per cui vLLM è particolarmente interessante per i settori che hanno bisogno di flessibilità e controllo oltre alla velocità.

Essendo una soluzione open source, vLLM consente alle aziende di: 

• Possedere e gestire le proprie GPU.
• Controllare i loro dati.
• Sperimentare modelli all'avanguardia non appena vengono rilasciati.

È possibile distribuire vLLM su una vasta gamma di hardware, tra cui GPU NVIDIA e AMD, TPU di Google, Intel Gaudi e AWS Neuron. Inoltre, vLLM non si limita a un hardware specifico, il che significa che funziona nel cloud, nel data center o all'edge.

Queste 3 organizzazioni ben note hanno utilizzato vLLM per ottenere scalabilità 

Quando si parla di IA, gli strumenti coinvolti possono essere diversi. Tuttavia, come qualsiasi insieme di tecnologie, quello dell'IA per le aziende è costituito da strumenti, servizi, piattaforme e software provenienti da varie fonti, che si combinano per fornire una soluzione completa. 

Un insieme di tecnologie di IA è costituito da più livelli, come modelli linguistici di grandi dimensioni, runtime, acceleratori hardware e, naturalmente, dati specifici dell'azienda. Protocolli come il Model Context Protocol (MCP) possono favorire la sinergia tra i diversi componenti dello stack di IA. 

Le tecnologie possono variare. Dipende da fattori come lo scenario di utilizzo aziendale, gli obiettivi e le risorse disponibili. 

È importante ricordare che un insieme di tecnologie di IA non ha una struttura rigida. Le varie componenti non sono necessariamente impilate l'una sull'altra, come in un sandwich, ma devono lavorare insieme, in modo congruente, e ciascuna svolge il suo ruolo specifico. 

Indipendentemente dalla sua composizione, l'obiettivo di un set di tecnologie di IA è includere tutte le componenti mobili della soluzione di IA. Ciò consentirà a te e al tuo team di identificare aree specifiche da migliorare e valutare il modo in cui lo stack sta lavorando insieme. 

Le strategie di IA possono includere la formazione di un team specifico per l'IA o l'assegnazione di una parte del budget a prodotti e servizi di IA. 

Ecco alcuni aspetti da tenere a mente quando adotti, implementi o ridimensioni l'IA per la tua azienda: 

• Stabilisci i tuoi obiettivi. Una volta compreso in che modo l'IA può aiutare la tua azienda, puoi capire come farla crescere. Individuare il tuo obiettivo finale ti aiuterà a capire da dove iniziare. 

• Verifica l'integrità dei dati. I dati saranno la chiave del successo di una strategia di IA. Senza dati integri, i software e le piattaforme non sono altro che contenitori vuoti. Con dati aggiornati, accurati e imparziali, puoi sfruttare al massimo il tuo stack tecnologico. 

• Scegli un approccio graduale. Se non puoi o non vuoi ancora adottare l'IA in tutti i tuoi ambienti, prova i modelli di piccole dimensioni sul tuo hardware. Acquisire dimestichezza con l'IA a un livello base ti può preparare ad affrontare le sfide legate alla scalabilità. 

• Affidati agli esperti. L'IA non è una tecnologia semplice da utilizzare; al contrario, può diventare molto complicata piuttosto rapidamente. Solitamente è bene collaborare con un team che conosce bene questa tecnologie. 

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• Applica una gestione operativa dell'IA. Una piattaforma di IA operativa semplifica la gestione del ciclo di vita delle applicazioni di IA. Promuove la collaborazione interfunzionale menzionata in precedenza e consente a tutti i team di adottare l'IA in modo scalabile, insieme. 

Come creare una strategia di IA per una crescita a lungo termine → 

Ogni azienda è diversa. La tua azienda è unica, così come i tuoi obiettivi in materia di IA. 

Red Hat® AI è una piattaforma di prodotti e servizi che facilitano ogni fase del percorso con l'IA, che tu sia alle fasi iniziali o già in ottica di scalabilità. Inoltre, è in grado di sostenere le iniziative di IA generativa e predittiva negli scenari di utilizzo esclusivi della tua azienda.

Con Red Hat AI, hai accesso a Red Hat AI Inference Server, in modo da ottimizzare l'inferenza dei modelli nel cloud ibrido per deployment più rapidi ed economici. Basato su vLLM, il server di inferenza massimizza l'utilizzo della GPU e accelera i tempi di risposta.

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