DeepSeek Distrazioni: Perché l’Infrastruttura Nativa AI, Non i Modelli, Definirà il Successo Aziendale

Immagina di guidare una Ferrari su strade fatiscenti. Non importa quanto sia veloce l’auto, il suo pieno potenziale è sprecato senza una solida base per sostenerlo. Quell’analogia riassume il paesaggio aziendale dell’AI di oggi. Le aziende spesso si ossessionano con nuovi modelli come DeepSeek-R1 o OpenAI o1 mentre trascurano l’importanza dell’infrastruttura per trarre valore da essi. Invece di concentrarsi solo su chi sta costruendo i modelli più avanzati, le aziende devono iniziare a investire in un’infrastruttura robusta, flessibile e sicura che consenta loro di lavorare efficacemente con qualsiasi modello di intelligenza artificiale, adattarsi ai progressi tecnologici e proteggere i loro dati.

Con l’uscita di DeepSeek, un modello di linguaggio avanzato (LLM) con origini controverse, l’industria è attualmente dominata da due domande:

• DeepSeek è reale o solo fumo e specchi?
• Abbiamo investito troppo in aziende come OpenAI e NVIDIA?

Commenti ironici su Twitter implicano che DeepSeek fa ciò che la tecnologia cinese fa meglio: “quasi altrettanto buono, ma molto più economico”. Altri implicano che sembra troppo bello per essere vero. Un mese dopo la sua uscita, il mercato di NVIDIA (NVDA ) è sceso di quasi 600 miliardi di dollari e Axios suggerisce che potrebbe essere un evento di estinzione per le società di venture capital. Voci importanti stanno mettendo in dubbio se il impegno di 500 miliardi di dollari di Project Stargate verso l’investimento in infrastrutture fisiche di intelligenza artificiale sia necessario, solo 7 giorni dopo il suo annuncio.

E oggi, Alibaba ha appena annunciato un modello che afferma di superare DeepSeek!

I modelli di intelligenza artificiale sono solo una parte dell’equazione. È l’oggetto nuovo e luminoso, non il pacchetto completo per le aziende. Ciò che manca è l’infrastruttura nativa di intelligenza artificiale.

Un modello fondamentale è semplicemente una tecnologia: ha bisogno di strumenti capaci e nativi di intelligenza artificiale per trasformarsi in un asset aziendale potente. Mentre l’intelligenza artificiale evolve a una velocità fulminea, un modello che adotti oggi potrebbe essere obsoleto domani. Ciò di cui le aziende hanno realmente bisogno non è solo il “migliore” o il “più nuovo” modello di intelligenza artificiale, ma gli strumenti e l’infrastruttura per adattarsi senza problemi a nuovi modelli e utilizzarli in modo efficace.

Se DeepSeek rappresenta un’innovazione disruptiva o un’eccessiva iperbole non è la vera domanda. Invece, le organizzazioni dovrebbero mettere da parte il loro scetticismo e chiedersi se hanno la giusta infrastruttura di intelligenza artificiale per rimanere resilienti mentre i modelli migliorano e cambiano. E possono passare facilmente da un modello all’altro per raggiungere i loro obiettivi aziendali senza dover riorganizzare tutto?

Modelli vs. Infrastruttura vs. Applicazioni

Per comprendere meglio il ruolo dell’infrastruttura, considera i tre componenti dell’utilizzo di intelligenza artificiale:

1. I Modelli: sono i tuoi motori di intelligenza artificiale, come Large Language Models (LLM) come ChatGPT, Gemini e DeepSeek. Eseguono attività come la comprensione del linguaggio, la classificazione dei dati, le previsioni e altro.
2. L’Infrastruttura: è la base su cui operano i modelli di intelligenza artificiale. Include gli strumenti, la tecnologia e i servizi gestiti necessari per integrare, gestire e scalare i modelli mentre li si allinea con le esigenze aziendali. Ciò include in genere la tecnologia che si concentra su Calcolo, Dati, Orchestrazione e Integrazione. Aziende come Amazon e Google forniscono l’infrastruttura per eseguire i modelli e gli strumenti per integrarli nello stack tecnologico di un’azienda.
3. Le Applicazioni/Casi d’Uso: sono le app che gli utenti finali vedono e che utilizzano i modelli di intelligenza artificiale per raggiungere un risultato aziendale. Centinaia di offerte stanno entrando nel mercato da incumbent che aggiungono intelligenza artificiale alle app esistenti (ad esempio Adobe, Microsoft Office con Copilot) e i loro concorrenti nativi di intelligenza artificiale (Numeric, Clay, Captions).

Mentre i modelli e le applicazioni spesso rubano la scena, l’infrastruttura consente silenziosamente a tutto di funzionare insieme in modo fluido e stabilisce la base per come i modelli e le applicazioni operano nel futuro. Assicura che le organizzazioni possano passare da un modello all’altro e sbloccare il vero valore dell’intelligenza artificiale senza rompere la banca o interrompere le operazioni.

Perché l’Infrastruttura Nativa di Intelligenza Artificiale è Fondamentale

Ogni LLM eccelle in compiti diversi. Ad esempio, ChatGPT è grande per l’intelligenza artificiale conversazionale, mentre Med-PaLM è progettato per rispondere a domande mediche. Il paesaggio dell’intelligenza artificiale è così fortemente conteso che il modello più performante di oggi potrebbe essere eclissato da un concorrente più economico e migliore domani.

Senza un’infrastruttura flessibile, le aziende potrebbero ritrovarsi bloccate in un modello, incapaci di passare a un altro senza dover ricostruire completamente il loro stack tecnologico. Questa è una posizione costosa e inefficiente. Investendo in un’infrastruttura agnostica rispetto al modello, le aziende possono integrare gli strumenti migliori per le loro esigenze, indipendentemente dal fatto che si tratti di passare da ChatGPT a DeepSeek o di adottare un modello completamente nuovo che verrà lanciato il mese prossimo.

Un modello di intelligenza artificiale che è all’avanguardia oggi potrebbe diventare obsoleto in settimane. Considera i progressi hardware come le GPU: le aziende non sostituirebbero l’intero sistema di calcolo per la nuova GPU; invece, assicurerebbero che i loro sistemi possano adattarsi senza problemi alle nuove GPU. I modelli di intelligenza artificiale richiedono la stessa flessibilità. Un’infrastruttura adeguata assicura che le aziende possano aggiornare o passare ai loro modelli senza dover riorganizzare interi flussi di lavoro.

Molta della strumentazione aziendale attuale non è stata costruita tenendo conto dell’intelligenza artificiale. La maggior parte degli strumenti di dati, come quelli che fanno parte dello stack di analisi tradizionale, sono progettati per la manipolazione dei dati basata sul codice e manuale. L’aggiunta di intelligenza artificiale a questi strumenti esistenti spesso crea inefficienze e limita il potenziale dei modelli avanzati.

Gli strumenti nativi di intelligenza artificiale, d’altra parte, sono progettati per interagire in modo fluido con i modelli di intelligenza artificiale. Semplificano i processi, riducono la dipendenza dagli utenti tecnici e sfruttano la capacità dell’intelligenza artificiale di non solo elaborare i dati, ma anche estrarre informazioni utili. Le soluzioni native di intelligenza artificiale possono astrare dati complessi e renderli utilizzabili dall’intelligenza artificiale per scopi di query o visualizzazione.

Pilastri Fondamentali del Successo dell’Infrastruttura di Intelligenza Artificiale

Per garantire il futuro della tua azienda, dai priorità a questi elementi fondamentali per l’infrastruttura di intelligenza artificiale:

Strato di Astrazione dei Dati

Pensare all’intelligenza artificiale come a un “super-toddler potenziato”. È altamente capace, ma ha bisogno di confini chiari e di accesso guidato ai tuoi dati. Uno strato di astrazione dei dati nativo di intelligenza artificiale agisce come una porta di controllo, assicurando che i tuoi LLM accedano solo a informazioni rilevanti e seguano i protocolli di sicurezza appropriati. Può anche abilitare l’accesso coerente ai metadati e al contesto, indipendentemente dal modello utilizzato.

Spiegabilità e Fiducia

Le uscite dell’intelligenza artificiale possono spesso sembrare scatole nere: utili, ma difficili da fidarsi. Ad esempio, se il tuo modello riassume sei mesi di reclami dei clienti, devi capire non solo come si è raggiunta questa conclusione, ma anche quali dati specifici hanno informato questo riassunto.

L’infrastruttura nativa di intelligenza artificiale deve includere strumenti che forniscono spiegabilità e ragionamento, consentendo agli esseri umani di rintracciare le uscite del modello fino alle loro fonti e capire il motivo delle uscite. Ciò aumenta la fiducia e garantisce risultati ripetibili e coerenti.

Strato Semantico

Uno strato semantico organizza i dati in modo che sia gli esseri umani che l’intelligenza artificiale possano interagire con essi in modo intuitivo. Astrae la complessità tecnica dei dati grezzi e presenta informazioni aziendali significative come contesto ai LLM mentre risponde a domande aziendali. Uno strato semantico ben nutrito può ridurre notevolmente le allucinazioni dei LLM.

Ad esempio, un’applicazione LLM con uno strato semantico potente potrebbe non solo analizzare il tuo tasso di abbandono dei clienti, ma anche spiegare perché i clienti se ne vanno, in base al sentimento etichettato nelle recensioni dei clienti.

Flessibilità e Agilità

La tua infrastruttura deve abilitare l’agilità, consentendo alle organizzazioni di passare da un modello all’altro o da uno strumento all’altro in base alle esigenze in evoluzione. Le piattaforme con architetture modulari o pipeline possono fornire questa agilità. Tali strumenti consentono alle aziende di testare e distribuire più modelli contemporaneamente e quindi scalare le soluzioni che dimostrano il miglior ROI.

Strati di Governance per la Responsabilità dell’Intelligenza Artificiale

La governance dell’intelligenza artificiale è la spina dorsale dell’utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale. Le aziende hanno bisogno di strati di governance robusti per assicurarsi che i modelli siano utilizzati in modo etico, sicuro e all’interno delle linee guida normative. La governance dell’intelligenza artificiale gestisce tre cose.

• Controlli di Accesso: Chi può utilizzare il modello e a quali dati può accedere?
• Trasparenza: Come vengono generate le uscite e possono essere verificate le raccomandazioni dell’AI?
• Mitigazione del Rischio: Prevenire che l’AI prenda decisioni non autorizzate o utilizzi dati sensibili in modo improprio.

Immagina uno scenario in cui un modello open-source come DeepSeek viene dato accesso alle librerie di documenti di SharePoint. Senza una governance in atto, DeepSeek può rispondere a domande che potrebbero includere dati aziendali sensibili, potenzialmente portando a violazioni catastrofiche o analisi fuorvianti che danneggiano l’azienda. I livelli di governance riducono questo rischio, assicurando che l’intelligenza artificiale sia distribuita in modo strategico e sicuro in tutta l’organizzazione.

Perché l’Infrastruttura è Particolarmente Critica Ora

Riprendiamo DeepSeek. Mentre il suo impatto a lungo termine rimane incerto, è chiaro che la competizione globale dell’intelligenza artificiale si sta riscaldando. Le aziende che operano in questo spazio non possono più permettersi di affidarsi all’ipotesi che un paese, fornitore o tecnologia manterrà la supremazia per sempre.

Senza un’infrastruttura robusta:

• Le aziende sono a maggior rischio di rimanere bloccate con modelli obsoleti o inefficienti.
• Il passaggio tra strumenti diventa un processo lungo e costoso.
• I team mancano della capacità di verificare, fidarsi e capire le uscite dei sistemi di intelligenza artificiale in modo chiaro.

L’infrastruttura non rende solo l’adozione dell’intelligenza artificiale più facile, ma sblocca il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale.

Costruire Strade invece di Comprare Motori

Modelli come DeepSeek, ChatGPT o Gemini potrebbero fare notizie, ma sono solo una parte del più grande puzzle dell’intelligenza artificiale. Il vero successo aziendale in questa era dipende da una solida infrastruttura di intelligenza artificiale che consenta l’adattabilità e la scalabilità.

Non ti distrai con le “Ferrari” dei modelli di intelligenza artificiale. Concentrati sulla costruzione delle “strade”: l’infrastruttura per assicurarti che la tua azienda prosperi ora e nel futuro.

Per iniziare a sfruttare l’intelligenza artificiale con un’infrastruttura flessibile e scalabile personalizzata per la tua azienda, è il momento di agire. Mantieniti al passo con la curva e assicurati che la tua organizzazione sia pronta per qualsiasi cosa il paesaggio dell’intelligenza artificiale porti in futuro.