Ai team capita spesso di creare una cartella condivisa, magari per archiviare i file di alcuni progetti: con il passare del tempo, il contenuto che all'inizio era ben ordinato si trasforma in un caos di appunti e documenti a cui nessuno vuole mettere mano. Le iniziative di machine learning (ML) e deep learning (DL) seguono spesso un percorso analogo. Bastano pochi risultati iniziali per dare slancio alle attività: i team cominciano subito a creare modelli, sperimentare nuovi framework e sfruttare origini dati diverse. Purtroppo, senza un metodo ben definito, la situazione può complicarsi in breve tempo. Non è semplice riprodurre gli esperimenti e quantificare o confrontare i risultati. Inoltre, le procedure che si sono rivelate efficaci nell'ultimo trimestre potrebbero non essere più replicabili.
Per evitare l'aumento incontrollato delle operazioni, molte organizzazioni oggi ricorrono a sistemi centralizzati che danno un ordine ai processi di sviluppo, potenzialmente caotici, associati all'intelligenza artificiale (AI). Si tratta di ambienti che offrono ai team di ingegneria e data science un'unica area di lavoro, creata su misura per le complessità intrinseche dello sviluppo dei modelli e in grado di promuovere la collaborazione, l'esecuzione di test, la distribuzione, il monitoraggio e molto altro. Queste piattaforme AI non servono soltanto ad archiviare il lavoro, ma determinano le modalità stesse con cui il lavoro viene svolto dai team che realizzano e rendono operativi i sistemi di intelligenza artificiale.
Quando si parla di intelligenza artificiale, non tutte le organizzazioni partono dallo stesso punto e non tutti i team devono rispettare gli stessi vincoli relativi ai dati, alla conformità o alle infrastrutture. Ecco perché le piattaforme AI non sono una soluzione adatta a ogni esigenza. Il modo in cui vengono implementate può avere importanti conseguenze sull'esito dell'integrazione in uno stack tecnologico consolidato e sui tempi di adeguamento ai requisiti aziendali.
Per questo è importante sapere quali sono i modelli di distribuzione generalmente disponibili e conoscerne i pro e i contro. I più diffusi sono i seguenti:
Queste piattaforme, eseguite su infrastrutture cloud pubbliche, sono l'ideale per i team che vogliono accedere velocemente alle risorse AI senza dover gestire l'hardware. I modelli basati su cloud accelerano lo sviluppo, perché sono in grado di offrire flessibilità e scalabilità, oltre che l'accesso agli strumenti più avanzati. In genere rappresentano anche il metodo ideale per muovere i primi passi, sebbene possano comportare costi operativi maggiori nel lungo periodo (come quelli associati alle sottoscrizioni) o destare qualche preoccupazione rispetto alla posizione in cui risiedono i dati o al rischio di dipendenza da un unico fornitore.
Le piattaforme AI on premise sono distribuite su un'infrastruttura che viene gestita nel data center di proprietà dell'azienda. Si tratta di un modello adatto a settori specifici, come quello sanitario o finanziario, in cui è indispensabile rispettare requisiti normativi rigorosi o tutelare la riservatezza dei dati ad alta sensibilità. In questi comparti, le aziende vogliono disporre di un controllo completo sull'accesso ai dati, sulla relativa archiviazione e sulle misure per garantirne la conformità. D'altro canto, questo approccio comporta però maggiori responsabilità in termini di configurazione, manutenzione e adattamento. Inoltre, l'investimento iniziale è in genere più elevato rispetto a quello delle opzioni basate su cloud.
Le piattaforme ibride integrano la tecnologia cloud e componenti on premise che danno ai team la flessibilità necessaria per trasferire i carichi di lavoro in base ai costi, alla sensibilità dei dati o ai requisiti tecnici. Siccome il cloud offre un'elevata velocità, un'azienda potrebbe ad esempio condurre esperimenti in tale ambiente e quindi distribuire i modelli di produzione in locale rispettando gli standard di conformità. Si tratta di un approccio sempre più diffuso, dato che le organizzazioni puntano a trovare una via di mezzo tra agilità e controllo.
A seconda delle competenze tecniche, delle tempistiche e delle priorità strategiche, ogni organizzazione intraprende un percorso diverso per l'adozione di una piattaforma AI. Alcune aziende danno maggiore importanza alla rapidità e alle funzionalità predefinite, mentre altre mettono al primo posto la personalizzazione e la proprietà interna. Di conseguenza, spesso si decide da dove iniziare in base al grado di flessibilità richiesta, alla necessità di integrazione con i sistemi esistenti e alla disponibilità di competenze interne a supporto della manutenzione e dello sviluppo continuo.
Di seguito sono riportate le tre strategie più diffuse per l'implementazione di una piattaforma AI:
Con questo approccio, i team hanno a disposizione diversi strumenti preintegrati, forniti da vari provider (come AWS, Microsoft o Google), che consentono loro di diventare subito operativi. Le piattaforme sono dotate di un'infrastruttura incorporata, dispongono di un supporto tecnico e sono compatibili con altri sistemi aziendali. Il problema è che occorre scendere a compromessi in termini di flessibilità: i vantaggi in termini di velocità comportano svantaggi a livello di personalizzazione. D'altra parte, spesso le migliori piattaforme AI pronte all'uso consentono di apportare modifiche su scala più ampia e quindi offrono disponibilità, accelerazione e adattamento in un unico ambiente virtuale.
Alcune organizzazioni preferiscono progettare da zero il proprio stack AI. In questo modo ottengono un controllo più completo sugli strumenti, sui workflow e sulle modalità di trasferimento dei dati all'interno del sistema. Anche se può richiedere molte risorse, la realizzazione di una piattaforma AI è una scelta vantaggiosa nei casi in cui è necessaria una stretta integrazione con i sistemi esistenti, oppure per le aziende che operano in settori ad alta specializzazione.
Grazie alle soluzioni open source, le organizzazioni possono realizzare una piattaforma AI basata su componenti modulari (come framework di addestramento, strumenti di visualizzazione e librerie open source per l'elaborazione dei dati), in grado di adattarsi nel tempo a nuove esigenze. Si tratta di una strategia che promuove la flessibilità, migliora la collaborazione con la community e può anche ridurre i costi di licenza. Tuttavia, richiede anche competenze interne avanzate e una governance disciplinata che ne garantisca l'affidabilità, la sicurezza e una manutenzione ottimale nel lungo periodo.
Se impiegate correttamente, le piattaforme AI offrono un ambiente in cui gli sviluppatori possono scrivere il codice e i team creare i modelli. Ma il vero valore di una piattaforma sta nell'infrastruttura e nelle funzionalità a supporto del machine learning applicato durante l'intero ciclo di vita, dalle prime fasi di sperimentazione fino alla distribuzione negli ambienti di produzione e alla supervisione nel lungo periodo. Le piattaforme più efficienti semplificano non soltanto la creazione, ma anche la gestione e il dimensionamento dei modelli nell'ambito di un ecosistema in continua evoluzione.
Di seguito sono indicate le funzionalità principali che caratterizzano una piattaforma AI efficiente:
Per operazioni di machine learning (MLOps) si intendono le pratiche e i processi per la gestione dell'intero ciclo di vita di un modello: addestramento, distribuzione, monitoraggio e perfezionamento. Le piattaforme AI che integrano le MLOps consentono ai team di passare più agevolmente dalla fase di realizzazione del modello di verifica alla messa stabile in produzione, mantenendo al tempo stesso coerenza, tracciabilità e standard di prestazioni costanti tra i modelli.
Dato che l'AI generativa (GenAI) ha un ruolo preponderante nei carichi di lavoro aziendali, la compatibilità con questi modelli è diventata sostanzialmente un requisito fondamentale. Per eseguire al meglio modelli linguistici di grandi dimensioni, le piattaforme devono gestire lo scambio di dati ad alta velocità, supportare interferenze a bassa latenza e far fronte alle esigenze di elaborazione associate alla generazione continua su larga scala.
Lo sviluppo dei modelli è un'attività che non rimane a lungo statica. Con la crescita dei set di dati e l'evoluzione dei carichi di lavoro, i team hanno bisogno di un'infrastruttura in grado di ampliarsi in modo adeguato. Le piattaforme AI scalabili consentono ai team di passare senza problemi da una fase all'altra, ad esempio dai test in locale alla distribuzione e all'addestramento di livello aziendale, senza dover riprogettare gli ambienti o i workflow.
I compiti ripetitivi, come la preparazione dei dati, l'orchestrazione della pipeline e il riaddestramento, possono occupare tutto il tempo e l'attenzione dei dipendenti. Le piattaforme con funzionalità di automazione semplificano queste operazioni, consentendo ai team di trasformare workflow ripetibili in risultati riproducibili. Sono quindi utili soprattutto negli ambienti in cui si conducono più esperimenti contemporaneamente o si effettuano cicli di aggiornamento dei modelli a intervalli periodici.
Una piattaforma efficiente deve essere compatibile con gli strumenti già utilizzati dai team. Il supporto nativo dei notebook, delle librerie, delle API e dei linguaggi di programmazione più diffusi semplifica l'introduzione di nuovi strumenti nei workflow senza la necessità di ricominciare da zero.
A causa del volume e della sensibilità dei dati coinvolti, la sicurezza della piattaforma è una priorità non negoziabile. Le piattaforme AI devono essere compatibili con misure specifiche a livello aziendale, come il controllo degli accessi, la convalida dei pacchetti e il monitoraggio continuo delle vulnerabilità note. L'allineamento alle normative, come la conformità ai sensi del GDPR o del CCPA, non va considerato come un'attività secondaria, ma come un requisito da rispettare fin dalle prime fasi del processo di progettazione.
Le piattaforme AI devono inoltre consentire una supervisione trasparente delle modalità di sviluppo, valutazione e implementazione dei modelli. Questo comprende il monitoraggio della discendenza dei dati, la rilevazione dei pregiudizi e la verifica delle decisioni prese dai sistemi di intelligenza artificiale. Gli strumenti di governance incorporati permettono di allineare lo sviluppo dei modelli ai valori dell'azienda e ai requisiti di legge, riducendo al contempo i rischi.
L'assistenza tecnica è un aspetto che spesso viene trascurato, fino al momento in cui non è richiesta con urgenza. Le piattaforme AI che offrono un supporto completo (documentazione, formazione, risoluzione dei problemi e onboarding aziendale) assicurano una produttività costante dei team e prevengono le interruzioni. Soprattutto nei casi in cui si utilizzano strumenti open source, la disponibilità immediata di un'assistenza efficace può fare la differenza tra iterazione e stagnazione.
L'AI non è una tecnologia richiesta soltanto da un comparto specifico. Con l'aumento dei dati e l'inasprimento della concorrenza, sono tantissimi i settori che adottano piattaforme AI per risolvere problemi aziendali concreti. Ad esempio, per migliorare il servizio clienti, ottimizzare le filiere, assumere un ruolo sempre più importante nelle attività di sviluppo... Le possibilità sono praticamente infinite. Le piattaforme AI offrono struttura e capacità di elaborazione alle organizzazioni di ogni comparto, dato che consentono di implementare l'intelligenza artificiale in modalità adatte alle esigenze operative dello specifico settore.
- Telecomunicazioni
Le piattaforme AI consentono ai provider di telecomunicazioni di rendere i servizi più affidabili, semplificare le operazioni di rete e prevenire i problemi prima che abbiano conseguenze per i clienti. - Servizi sanitari
In questo ambito, le piattaforme AI supportano la definizione dei piani di cura e la diagnostica generale e per immagini, consentendo ai medici di prendere decisioni in modo più rapido e corretto. - Settore manifatturiero
L'impiego dell'AI per l'elaborazione dei dati relativi a processi e alle apparecchiature dà alle aziende manifatturiere la possibilità di ridurre i tempi di inattività, ottimizzare la qualità dei prodotti e adattare al meglio le linee di produzione in tempo reale. - Istituti bancari
In questo settore, le piattaforme AI sono la soluzione ideale per diversi casi di utilizzo, dal rilevamento delle frodi negli schemi delle transazioni allo sviluppo di modelli più precisi sul rischio di credito. - E-commerce
Nel contesto dell'e-commerce, i rivenditori si avvalgono delle piattaforme AI per dare consigli sui prodotti, personalizzare i contenuti e perfezionare la logistica in base alle variazioni della domanda e al comportamento dei clienti. - Energia
Nel caso dei fornitori di energia e di servizi di pubblica utilità, l'intelligenza artificiale consente di prevedere i consumi, garantire la stabilità della rete e controllare se i sistemi si guastano o non sono efficienti. - Finanza
Nei mercati dei capitali e nella gestione degli asset, le piattaforme AI promuovono lo sviluppo di modelli per le simulazioni di mercato, il trading algoritmico e il monitoraggio della conformità. - Settore pubblico
Le agenzie governative sfruttano l'intelligenza artificiale per rendere più moderni i servizi, rilevare eventuali anomalie nei programmi pubblici e migliorare la risposta alle emergenze attraverso analisi in tempo reale. - Settore assicurativo
Grazie alle piattaforme AI, le società di assicurazioni riescono facilmente a elaborare i sinistri, valutare i profili di rischio e consigliare adeguamenti delle polizze in base a dati cronologici e comportamentali. - Commercio al dettaglio
Nei punti vendita fisici e sui canali online, i rivenditori si affidano alle piattaforme AI per prevedere la domanda, gestire l'inventario e personalizzare le offerte per diversi segmenti di clientela.
Quando l'adozione dell'AI passa dalla fase sperimentale a quella operativa, diventa molto più evidente l'importanza di avere una piattaforma dedicata. Invece di considerare ogni progetto come un'iniziativa autonoma, le organizzazioni che utilizzano piattaforme AI possono stabilire pratiche coerenti e allineare correttamente le operazioni tecniche agli obiettivi strategici. La piattaforma diventa quindi uno spazio condiviso in cui le attività di sperimentazione, distribuzione e supervisione vengono portate a termine con meno colli di bottiglia e maggiore efficienza.
Ecco alcuni dei vantaggi più comuni e di maggiore impatto offerti dalle piattaforme AI:
Le piattaforme AI rendono automatiche le procedure più comuni dei workflow ML e riducono così il lavoro manuale dei team. Dall'acquisizione dei dati al riaddestramento dei modelli, l'automazione consente non soltanto di risparmiare tempo, ma anche di aumentare la coerenza tra gli esperimenti e le distribuzioni.
I processi manuali sono soggetti a piccoli errori che possono alterare i risultati o rallentare la produzione. Grazie a workflow ripetibili, strumenti standardizzati e ambienti di test strutturati, le piattaforme AI consentono di ridurre gli errori evitabili e garantiscono al contempo l'integrità dei modelli.
Molte organizzazioni adottano le piattaforme AI per offrire servizi personalizzati, canali di assistenza reattivi e consigli dinamici sui prodotti. Le interazioni diventano quindi più pertinenti, tempestive e accessibili, rafforzando il coinvolgimento dei clienti.
Grazie alle piattaforme AI diventa più semplice analizzare grandi set di dati, verificare le ipotesi e generare informazioni a partire dalle tendenze reali. Con gli strumenti giusti, i responsabili delle decisioni possono ottenere indicazioni puntuali e basate sui dati che rispecchiano gli schemi emergenti e le condizioni attuali.
Le piattaforme AI offrono vantaggi importanti, ma la loro adozione non è priva di ostacoli. I team che implementano questi sistemi devono mettere in conto problemi che vanno ben oltre la semplice configurazione tecnica e spaziano dalla governance alla sicurezza IT e all'allineamento operativo. In ogni caso, la maggior parte delle complessità può essere affrontata al meglio con le risorse giuste e una corretta pianificazione.
Lo sviluppo o l'acquisto in licenza di una piattaforma AI con funzionalità complete può richiedere un notevole investimento, soprattutto se sono necessari aggiornamenti sostanziali dell'infrastruttura. Una strategia per gestire i costi è iniziare con soluzioni modulari o open source e aumentare le risorse di pari passo con l'incremento dei casi di utilizzo e delle capacità dei team.
Le piattaforme AI spesso utilizzano dati sensibili, un aspetto che potrebbe destare preoccupazioni riguardo la privacy dei dati, il controllo degli accessi e la conformità alle normative. Per far fronte a questi rischi, è sufficiente introdurre criteri efficaci per la gestione degli accessi e delle identità, implementando pacchetti open source sottoposti a verifiche complete, e adeguare le pratiche di gestione della piattaforma agli standard di protezione dei dati in vigore.
Per operare al meglio, i modelli di ML devono avere a disposizione dati di alta qualità, etichettati in modo adeguato. Altrimenti, nemmeno la piattaforma più efficiente darà i risultati attesi. La soluzione giusta è stabilire pipeline di dati affidabili e rispettare specifici standard di qualità fin dall'inizio. Inoltre, l'esecuzione periodica di verifiche sui dati di input può garantire la precisione dei modelli nel lungo periodo.
Quando i dati di addestramento non sono equilibrati o riflettono pregiudizi del passato, i modelli potrebbero involontariamente rafforzare questi schemi di pensiero. Le piattaforme AI devono quindi disporre di funzionalità in grado di rilevare, spiegare e tracciare i pregiudizi. Se al processo di sviluppo prendono parte team interfunzionali, è inoltre possibile individuare i problemi in anticipo e conformare i modelli a standard etici più ampi.
Per individuare la piattaforma AI più idonea, occorre considerare tanto le esigenze attuali quanto la crescita futura dell'azienda. La soluzione ottimale è quella che consente di raggiungere gli obiettivi a lungo termine, funziona al meglio con l'infrastruttura esistente e si adatta in modo flessibile all'evoluzione dei team e dei carichi di lavoro. Invece di concentrarsi sulle necessità odierne, i responsabili delle decisioni devono individuare una piattaforma in grado di adeguarsi alle priorità aziendali e integrarsi senza problemi con i sistemi esistenti, senza ostacolare l'innovazione.
Una piattaforma AI efficiente combina le funzionalità che abbiamo già descritto: supporto per MLOps, automazione, scalabilità, governance, sicurezza e integrazioni. Queste caratteristiche sono imprescindibili per ottenere prestazioni elevate. Quando si esamina una soluzione, occorre innanzitutto verificare in che misura può andare incontro a queste aspettative.
Oltre a disporre di specifiche funzioni, la piattaforma deve supportare lo sviluppo e l'implementazione end-to-end dei modelli. Questo comprende l'acquisizione e la pre-elaborazione dei dati, l'addestramento, la convalida, il monitoraggio e il riaddestramento. Inoltre deve consentire il controllo delle versioni, la registrazione e la riproducibilità di tutti gli artefatti e gli output nell'intera pipeline.
La facilità di utilizzo è un requisito fondamentale, soprattutto negli ambienti in cui i team di ingegneria e data science devono lavorare insieme. Un'interfaccia ben progettata, workflow intuitivi e una documentazione completa possono migliorare l'adozione della piattaforma e ridurre i tempi necessari per l'onboarding. Anche un'assistenza tecnica reattiva è un vantaggio importante, soprattutto quando si distribuiscono sistemi open source o ibridi che possono richiedere una risoluzione dei problemi su larga scala.
Le migliori piattaforme AI devono espandersi di pari passo con la crescita dell'azienda. Ciò significa che devono essere in grado di gestire set più grandi di dati, offrire assistenza a un maggior numero di utenti ed eseguire di modelli più complessi senza rilavorazioni estese. Inoltre, devono poter essere distribuite in modo flessibile, sia nel cloud che on premise o in ambienti ibridi.