L’Intelligenza Artificiale Generativa può Cambiare il Mondo – Ma Solo se l’Infrastruttura dei Dati è all’Altezza

Nonostante il clamore che circonda l’Intelligenza Artificiale Generativa, la maggior parte degli esperti del settore non ha ancora affrontato una domanda significativa: esiste una piattaforma infrastrutturale in grado di supportare questa tecnologia a lungo termine e, se sì, sarà sufficientemente sostenibile per supportare le innovazioni radicali che l’Intelligenza Artificiale Generativa promette?

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa hanno già costruito una certa reputazione, grazie alla loro capacità di scrivere testi ben sintetizzati con un solo clic – compiti che altrimenti potrebbero richiedere ore, giorni, settimane o mesi per essere completati manualmente.

Questo è tutto bene e buono, ma in assenza della giusta infrastruttura, questi strumenti semplicemente non hanno la scalabilità per cambiare veramente il mondo. Presto supereranno i $76 miliardi, i costi operativi astronomici dell’Intelligenza Artificiale Generativa sono una testimonianza di questo fatto, ma ci sono altri fattori in gioco.

Le imprese devono concentrarsi sulla creazione e sulla connessione degli strumenti giusti per sfruttare in modo sostenibile e devono investire in un’infrastruttura di dati centralizzata che renda tutti i dati rilevanti accessibili in modo uniforme ai loro LLM senza pipeline dedicate. Con l’implementazione strategica degli strumenti giusti, saranno in grado di fornire il valore aziendale che cercano nonostante le limitazioni di capacità che i data center attualmente impongono – solo allora la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale avanzerà veramente.

Un Modello Familiare

Secondo un nuovo rapporto dell’Istituto di Ricerca di Capgemini, il 74% degli esecutivi ritiene che i benefici dell’Intelligenza Artificiale Generativa superino le preoccupazioni associate. Un consenso del genere ha già portato a tassi di adozione elevati tra le imprese – circa il 70% delle organizzazioni dell’Asia-Pacifico ha espresso l’intenzione di investire in queste tecnologie o ha iniziato a esplorare casi d’uso pratici.

Ma il mondo è già stato su questa strada in precedenza. Prendiamo ad esempio Internet, che ha gradualmente attirato sempre più attenzione prima di superare le aspettative attraverso una miriade di applicazioni notevoli. Ma nonostante le sue capacità impressionanti, è decollato solo quando le sue applicazioni hanno iniziato a fornire valore tangibile alle imprese su larga scala.

Oltre ChatGPT

L’Intelligenza Artificiale sta cadendo in un ciclo simile. Le imprese hanno rapidamente adottato la tecnologia, con un 93% di imprese già coinvolte in diversi casi d’uso di Intelligenza Artificiale/Machine Learning. Ma nonostante l’alto tasso di adozione, molte imprese continuano a lottare con la distribuzione – un segno inequivocabile di infrastruttura di dati incompatibile.

Con l’infrastruttura giusta, le aziende possono guardare oltre la superficie delle capacità affascinanti dell’Intelligenza Artificiale Generativa e sfruttarne il vero potenziale per trasformare i loro paesaggi aziendali.

In effetti, l’Intelligenza Artificiale Generativa può aiutare a scrivere una breve presentazione in modo rapido e, nella maggior parte dei casi, abbastanza efficace, ma il suo potenziale va ben oltre. Dalla scoperta di potenziali farmaci alle cure sanitarie, all’ottimizzazione della catena di approvvigionamento, nessuna di queste innovazioni è possibile se i data center che supportano e guidano le applicazioni di Intelligenza Artificiale non sono abbastanza robusti per gestire i loro carichi di lavoro.

Superare la Barriera alla Scalabilità

L’Intelligenza Artificiale Generativa non è ancora in grado di fornire un valore significativo alle imprese perché le manca la scalabilità. Ciò è dovuto al fatto che i data center hanno limitazioni di capacità – la loro infrastruttura non è stata originariamente progettata per supportare la massiccia esplorazione, l’orchestrazione e la regolazione dei modelli che i Modelli Linguistici di Grande Scala (LLM) richiedono per eseguire più cicli di formazione in modo efficiente.

Raccogliere valore dall’Intelligenza Artificiale Generativa dipende quindi da come un’azienda sfrutta i propri dati, il che può essere migliorato sviluppando una solida architettura dei dati. Ciò può essere ottenuto collegando fonti di dati strutturate e non strutturate ai LLM o aumentando il throughput dell’hardware esistente.

È essenziale che le aziende che intendono formare i loro LLM sui dati organizzativi possano prima consolidare quei dati in modo uniforme. Altrimenti, i dati lasciati in una struttura isolata probabilmente genereranno pregiudizi nei poteri di apprendimento dei LLM.

Un Sistema di Supporto

L’Intelligenza Artificiale Generativa non è apparsa dal nulla – è stata in lavorazione per un bel po’ di tempo e il suo utilizzo e potenziale continueranno a crescere nei decenni a venire. Ma per ora, le sue applicazioni aziendali stanno incontrando un muro che non è scalabile.

La realtà è che questi vari strumenti sono solo forti quanto l’infrastruttura di elaborazione dei dati che li supporta. È quindi fondamentale che i leader aziendali sfruttino piattaforme in grado di elaborare i petabyte di dati che questi strumenti necessitano per fornire concretamente il valore significativo che promettono.