L'intelligenza artificiale sta rapidamente diventando una tecnologia fondamentale in molte aziende. Da funzionalità avanzate di automazione AI ad analisi predittiva altamente accurata ed esperienze self-service per i clienti personalizzate, l'AI sta ridefinendo la trasformazione digitale. L'AI potrebbe essere una delle tecnologie più influenti del nuovo decennio (e oltre).
Detto questo, la realtà è che l'AI non è una tecnologia unica, ma la combinazione e il culmine di molti progressi diversi: machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP), reti neurali, visione artificiale, edge AI e cloud computing (solo per citarne alcuni). Allo stesso modo, le applicazioni di AI utilizzate in ambito aziendale sono solo l'apice più visibile di queste tecnologie, costruite su solide fondamenta di componenti hardware e software che operano insieme per rendere possibili le soluzioni basate sull'AI. Questa "infrastruttura AI" è la colonna portante degli strumenti di AI moderni.
Poiché con infrastruttura AI si intendono i vari componenti hardware e software che supportano le soluzioni di AI, a volte il termine viene utilizzato come sinonimo di "infrastruttura IT". Tuttavia, in realtà l'infrastruttura AI e l'infrastruttura IT sono progettate con requisiti distinti e ciascuna persegue scopi specifici.
L'infrastruttura AI è progettata specificamente per supportare carichi di lavoro di AI e machine learning e si basa in larga misura su risorse di elaborazione ad alte prestazioni. Al contrario, l'infrastruttura IT tradizionale è progettata per compiti di elaborazione dati più generali, supportando operazioni IT più ampie con hardware e software più generici.
In altre parole, l'infrastruttura IT supporta le operazioni aziendali quotidiane e i servizi IT generali, mentre l'infrastruttura AI è ottimizzata per lo sviluppo, l'implementazione e la scalabilità delle soluzioni basate sull'AI. Ciò consente alle aziende di sfruttare la potenza dell'AI per ottenere un vantaggio competitivo.
L'infrastruttura AI è composta da più livelli progettati per funzionare insieme a supporto dei modelli di AI. Questi livelli includono quello applicativo, quello del modello e quello infrastrutturale:
- Livello applicativo
Questo livello comprende le applicazioni e le soluzioni basate sull'AI con cui interagiscono gli utenti finali, come chatbot AI, sistemi di raccomandazione e strumenti di analisi predittiva. - Livello modello
Questo livello prevede la creazione e l'addestramento di modelli di machine learning che alimentano le applicazioni basate sull'AI. Include gli algoritmi e i processi necessari per sviluppare questi modelli. - Livello infrastrutturale
Fondamento dell'AI, questo livello fornisce i componenti hardware e software essenziali necessari per supportare i livelli del modello e applicativo.
Il livello infrastrutturale è fondamentale, poiché consente l'elaborazione, l'archiviazione e la gestione efficienti dei dati, oltre a fornire la potenza di calcolo necessaria per l'addestramento e l'implementazione dei modelli di AI. I componenti chiave dell'infrastruttura AI possono essere generalmente classificati come "hardware" o "software".
Per hardware si intendono i dispositivi e le apparecchiature fisiche che forniscono la potenza di calcolo e la capacità di archiviazione necessarie per le operazioni di AI. Tra questi:
- Server GPU
Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono essenziali per le attività di AI grazie alla loro capacità di eseguire elaborazioni parallele, il che le rende ideali per l'addestramento di modelli di machine learning. I server GPU forniscono la potenza di calcolo necessaria per gestire in modo efficiente grandi set di dati e calcoli complessi. - Acceleratori di AI
Gli acceleratori di AI sono hardware specializzati progettati per ottimizzare le prestazioni delle applicazioni di AI. Includono chip e coprocessori personalizzati che migliorano la velocità e l'efficienza dei compiti basati sul machine learning, riducendo il tempo necessario per l'addestramento e l'inferenza. - TPU
Le unità di elaborazione tensoriale (TPU) sono processori specializzati sviluppati specificamente per accelerare i carichi di lavoro del machine learning. Sono ottimizzate per i calcoli tensoriali, un'operazione comune nelle reti neurali, e velocizzano notevolmente l'addestramento e l'implementazione di modelli di deep learning.
Con il termine software ci si riferisce ai programmi, alle applicazioni e ai framework digitali che operano nei sistemi di AI. I componenti software principali includono:
- Archiviazione dei dati
L'archiviazione dei dati è fondamentale per conservare le grandi quantità di informazioni digitali necessarie per l'addestramento e la convalida dei modelli di AI. Sistemi di archiviazione dati affidabili (come database, data warehouse o data lake) aiutano a mantenere i dati organizzati, sicuri e facili da recuperare. - Librerie di elaborazione dati
Le librerie di elaborazione dati sono essenziali per preparare i dati per le applicazioni di AI. Consentono la pulizia, la trasformazione e la strutturazione di grandi set di dati, consentendo l'elaborazione distribuita per velocizzare questi compiti. Un'elaborazione efficiente dei dati è fondamentale per addestrare modelli di AI accurati e affidabili. - Gestione dei dati
La gestione dei dati comprende i processi di raccolta, archiviazione e utilizzo efficace dei dati. Garantisce che i dati siano accessibili e conformi alle normative sulla privacy. Una corretta gestione dei dati supporta i dati analitici necessarie per un processo decisionale informato nei progetti di AI. - Framework di machine learning
I framework di machine learning forniscono gli strumenti e le librerie necessari per progettare, addestrare e convalidare modelli di machine learning. Supportano varie funzionalità, come la differenziazione automatica, l'ottimizzazione e i livelli di reti neurali, spesso con accelerazione GPU per calcoli più rapidi. - Piattaforme MLOps
Le operazioni di machine learning (MLOps) semplificano il ciclo di vita del machine learning automatizzando e gestendo i processi, dalla raccolta dati e dall'addestramento del modello fino all'implementazione e al monitoraggio. Queste piattaforme facilitano il controllo delle versioni, l'addestramento automatizzato, le pipeline di distribuzione e il monitoraggio delle prestazioni del modello, migliorando la collaborazione tra data scientist e ingegneri ML.
L'infrastruttura AI funziona attraverso l'integrazione di questi componenti, che lavorano all'unisono per supportare le applicazioni di AI e ML.
I framework di elaborazione e archiviazione dati gestiscono e preparano grandi set di dati, garantendo che siano puliti e strutturati. Le risorse di elaborazione, tra cui GPU e TPU, forniscono la potenza di calcolo necessaria per l'addestramento e l'esecuzione di modelli di AI, mentre i framework di machine learning facilitano la progettazione e la distribuzione di tali modelli. Le piattaforme MLOps automatizzano e ottimizzano l'intero ciclo di vita. Se utilizzato correttamente, questo tipo di sistema coeso garantisce operazioni di AI efficienti, scalabili ed efficaci.
L'infrastruttura AI è fondamentale per far funzionare l'AI in modo fluido ed efficiente. Fornisce un facile accesso ai dati, aiutando i data scientist e gli sviluppatori a creare e distribuire rapidamente modelli di AI. Questa configurazione semplifica compiti che altrimenti potrebbero presentare delle sfide (come la pulizia dei dati e l'addestramento dei modelli), riducendo tempi e sforzi e accelerando l'innovazione.
Un altro aspetto importante dell'infrastruttura AI è la sua capacità di elaborare dati in tempo reale, essenziale per compiti come il riconoscimento delle immagini e la traduzione. Hardware e software specializzati lavorano insieme per gestire grandi volumi di dati e calcoli complessi, garantendo risultati più rapidi e precisi. L'infrastruttura AI è inoltre progettata per crescere insieme alle esigenze dell'organizzazione e ciò la rende un investimento affidabile per le aziende in crescita.
Il concetto di "fabbrica di AI" va oltre, creando un sistema unificato per l'intero processo di sviluppo dell'AI. Questo approccio automatizza e amplia i progetti basati sull'AI, consentendo un'innovazione continua in vari settori. Utilizzando una fabbrica di AI, le aziende possono rimanere competitive sfruttando appieno le tecnologie di AI per rispondere e adattarsi agli obiettivi in continua evoluzione.
Quando si progetta un'infrastruttura AI, è necessario tenere conto di diversi fattori chiave per garantire che soddisfi le esigenze dell'organizzazione. Prima di impegnarsi in un approccio specifico, è opportuno considerare i seguenti elementi per infrastrutture AI di successo:
- Flussi di lavoro efficienti
L'infrastruttura AI dovrebbe facilitare flussi di lavoro fluidi per l'inserimento dei dati, la pre-elaborazione, l'addestramento del modello, la convalida e la distribuzione. Flussi di lavoro AI efficienti riducono i tempi di acquisizione delle informazioni e migliorano la produttività, garantendo che i modelli di AI vengano addestrati in modo accurato e rapido. - Archiviazione adeguata
Per gestire le enormi quantità di dati richieste dalle applicazioni di AI sono necessari sistemi di archiviazione adeguati. Se gestite in modo efficiente, le soluzioni di archiviazione mantengono le risorse di calcolo costantemente attive, massimizzandone l'utilizzo e riducendo i costi complessivi. - Adattabilità e scalabilità
L'infrastruttura AI deve essere scalabile e flessibile per adattarsi a set di dati in crescita e modelli di AI in continua evoluzione. Le soluzioni basate su cloud offrono scalabilità, consentendo alle organizzazioni di espandere o ridurre le risorse in base alle necessità, supportando in modo efficiente carichi di lavoro diversificati. - Sicurezza e conformità efficaci
La sicurezza e la conformità sono fondamentali per la protezione dei dati sensibili. L'infrastruttura AI dovrebbe includere misure di sicurezza complete e una strategia integrata di Governance, Rischio e Conformità (GRC), mantenendo la riservatezza dei dati e garantendo il rispetto delle leggi, delle politiche e delle normative stabilite. - Facilità di integrazione
L'integrazione perfetta con i sistemi IT esistenti consente di sfruttare i dati e l'infrastruttura esistenti per supportare le applicazioni di AI. Un'integrazione di successo allinea le iniziative di AI alla strategia IT complessiva, garantendo coerenza ed efficienza in tutta l'azienda. - A prova di futuro
L'infrastruttura AI dovrebbe essere più di una soluzione a breve termine; deve essere adattabile ai progressi futuri. Investire in sistemi modulari e aggiornabili e rimanere informati sulle tendenze emergenti nel campo dell'AI aiuta le organizzazioni a mantenere un'infrastruttura all'avanguardia che si evolve di pari passo con i progressi tecnologici.
Dopo aver fatto le giuste considerazioni, le organizzazioni possono procedere con la progettazione e la distribuzione dell'infrastruttura AI. Questo implica una pianificazione e un'esecuzione strategiche per garantire che le soluzioni soddisfino le esigenze aziendali. I seguenti passaggi sono gli elementi principali di questo processo:
- Identificare gli obiettivi
Occorre iniziare definendo obiettivi chiari su ciò che l'infrastruttura AI intende ottenere. Determinare i problemi che risolverà e i risultati specifici che ci si aspetta. Questa chiarezza guiderà le altre decisioni riguardanti gli strumenti e le risorse. - Stabilire un budget
Stabilire un budget realistico che sia in linea con gli obiettivi dell'AI. Considerare i costi dell'hardware, del software, dei servizi cloud e della manutenzione. Un budget ben definito aiuta a stabilire le priorità degli investimenti e garantisce che le risorse siano allocate in modo efficiente. - Selezionare l'hardware e il software giusti
Scegliere l'hardware e il software appropriati che soddisfano le esigenze di AI dell'organizzazione. Tra questi rientrano GPU, TPU, soluzioni di archiviazione dati, framework di machine learning e piattaforme MLOps. Assicurarsi che i componenti selezionati siano compatibili e in grado di gestire efficacemente i carichi di lavoro dell'AI. - Identificare una soluzione di rete efficace
Un trasferimento dati affidabile e veloce è un prerequisito per la maggior parte delle operazioni di AI. Investire in soluzioni di rete ad alta larghezza di banda e bassa latenza per supportare il flusso ininterrotto di dati tra unità di archiviazione e di elaborazione. Per prestazioni e sicurezza migliorate, si possono prendere in considerazione tecnologie come il 5G. - Valutare diverse opzioni di elaborazione
Decidere se distribuire l'infrastruttura AI sul cloud o on premise. Le soluzioni cloud offrono scalabilità e flessibilità con modelli di pagamento basati sul consumo, mentre le soluzioni on premise possono garantire maggiore controllo e prestazioni migliori per carichi di lavoro specifici. - Integrare misure di conformità
Implementare misure di conformità comprovate per aderire alle normative sulla privacy dei dati e agli standard del settore. Assicurarsi che l'infrastruttura AI comprenda protocolli di sicurezza e framework di governance per proteggere i dati sensibili e mantenere la conformità normativa. - Distribuire l'infrastruttura
Eseguire il piano di distribuzione per l'infrastruttura AI, assicurandosi che tutti i componenti siano correttamente integrati e configurati. Questa fase prevede la configurazione dell'hardware, l'installazione del software e la creazione delle connessioni di rete. - Monitorare, gestire e migliorare l'infrastruttura nel tempo
Monitorare regolarmente le prestazioni dell'infrastruttura AI. Eseguire la manutenzione per risolvere eventuali problemi e ottimizzare le prestazioni. Valutare e migliorare costantemente l'infrastruttura per stare al passo con i progressi tecnologici e le mutevoli esigenze aziendali.
L'implementazione di un'infrastruttura AI efficace consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dell'AI. Purtroppo, questo può anche rivelarsi un compito complesso e impegnativo. ServiceNow semplifica questo processo offrendo soluzioni potenti attraverso la pluripremiata Now Platform®.
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