Rackspace e Uniphore si associano per offrire un’architettura “Infrastruttura-agente” per l’intelligenza artificiale aziendale

Le imprese hanno trascorso gli ultimi anni sperimentando l’intelligenza artificiale, ma molti progetti rimangono bloccati nella fase di prova. Una nuova partnership tra Rackspace Technology (RXT ) e Uniphore mira a colmare questa lacuna introducendo ciò che le aziende chiamano un’architettura “Infrastruttura-agente”, un approccio full-stack progettato per aiutare le organizzazioni a spostare i sistemi di intelligenza artificiale dalla sperimentazione agli ambienti di produzione reali.

Annunciata all’inizio di marzo, la collaborazione combina l’infrastruttura ibrida multicloud e l’infrastruttura cloud privata di Rackspace con la piattaforma di intelligenza artificiale aziendale di Uniphore. Le aziende affermano che l’obiettivo è creare un ambiente integrato in cui le imprese possano distribuire modelli di intelligenza artificiale, preparare i dati e eseguire agenti di intelligenza artificiale autonomi mantenendo la governance, la sicurezza e la conformità normativa.

Lo sforzo riflette un più ampio cambiamento nell’intelligenza artificiale aziendale. Le organizzazioni stanno andando oltre le domande su quali modelli o chip utilizzare e si stanno concentrando invece su come tradurre le capacità di intelligenza artificiale in risultati aziendali affidabili.

La sfida di spostare l’intelligenza artificiale nella produzione

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa si sono diffusi rapidamente in tutte le organizzazioni, ma costruire sistemi affidabili che funzionano in produzione rimane difficile. Molte aziende affrontano la frammentazione in tutta la pila di intelligenza artificiale. L’infrastruttura può essere gestita in un luogo, i dati pipeline in un altro e i modelli di intelligenza artificiale in un altro ambiente.

La partnership cerca di affrontare questa frammentazione combinando due strati complementari. Rackspace contribuisce con un’infrastruttura cloud privata progettata per eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale in modo sicuro in ambienti CPU e GPU. Uniphore contribuisce con la sua piattaforma Business AI Cloud, che integra modelli, pipeline di dati, livelli di conoscenza e automazione basata su agenti.

Insieme, le aziende mirano a fornire un ambiente unificato che copre l’intero ciclo di vita dell’intelligenza artificiale aziendale. Ciò include la preparazione dei dati, l’esecuzione di carichi di lavoro di inferenza, la gestione dei modelli e la distribuzione di agenti di intelligenza artificiale che automatizzano i flussi di lavoro aziendali.

Comprendere la pila “Infrastruttura-agente”

Il concetto di Infrastruttura-agente si riferisce al trattamento dell’intera pila di intelligenza artificiale come un sistema connesso piuttosto che una raccolta di strumenti indipendenti.

All’interno di questa architettura, l’infrastruttura supporta il livello di calcolo, le pipeline di preparazione dei dati trasformano i dati aziendali in input utilizzabili, i modelli eseguono il ragionamento e la previsione e gli agenti di intelligenza artificiale automatizzano le attività all’interno dei flussi di lavoro operativi.

Sotto la partnership, le imprese avranno accesso a ambienti di inferenza in grado di eseguire sia su architetture di calcolo NVIDIA (NVDA ) che AMD. La piattaforma fornisce anche servizi di preparazione dei dati progettati per strutturare i dati aziendali in modo che possano essere utilizzati efficacemente dai modelli di intelligenza artificiale. I modelli di linguaggio di piccole dimensioni sono un altro componente importante, che consente alle aziende di distribuire modelli specializzati adatti a funzioni aziendali specifiche.

Questi modelli possono quindi alimentare gli agenti di intelligenza artificiale che automatizzano le attività in settori come la sanità, la finanza e l’assicurazione.

I modelli di linguaggio di piccole dimensioni svolgono un ruolo particolarmente importante negli ambienti aziendali. Rispetto ai modelli generali di grandi dimensioni, possono essere ottimizzati per casi d’uso più stretti, funzionare in modo più efficiente e offrire un maggiore controllo sulle prestazioni e sulla governance.

La visione di Uniphore dell’impresa agente

La piattaforma di Uniphore è costruita intorno all’idea dell’impresa agente, in cui gli agenti di intelligenza artificiale eseguono lavori strutturati attraverso i processi aziendali piuttosto che semplicemente rispondere a prompt.

La piattaforma Business AI Cloud della società combina diversi livelli che lavorano insieme. Questi livelli includono l’infrastruttura necessaria per l’inferenza, i sistemi di dati e conoscenza che organizzano le informazioni aziendali, i modelli stessi e gli agenti che eseguono attività in base a quei modelli.

Questa architettura è progettata per colmare il divario tra gli strumenti di intelligenza artificiale di stile consumer e i sistemi aziendali che devono soddisfare requisiti rigorosi di affidabilità, sicurezza e conformità.

Integrando l’infrastruttura di Rackspace, la piattaforma può funzionare all’interno di distribuzioni cloud private controllate dall’azienda. Questo approccio consente alle organizzazioni di distribuire l’intelligenza artificiale mantenendo il controllo sui dati sensibili.

Rackspace nell’operatività dell’intelligenza artificiale

Rackspace contribuisce con l’esperienza nella gestione di ambienti cloud complessi sia in infrastrutture pubbliche che private.

Attraverso la partnership, gli ingegneri di Rackspace lavoreranno a stretto contatto con i team aziendali per distribuire e operare la piattaforma combinata. Questi ingegneri aiutano a configurare l’infrastruttura, ottimizzare i carichi di lavoro e assicurarsi che i sistemi di intelligenza artificiale funzionino in modo affidabile negli ambienti di produzione.

Questo modello operativo riflette la strategia più ampia di Rackspace di fornire servizi di infrastruttura gestita piuttosto che semplicemente consegnare componenti hardware o software. Le aziende descrivono l’offerta come basata sui risultati, il che significa che l’attenzione è focalizzata sul consegnare risultati misurabili piuttosto che semplicemente distribuire tecnologia.

Intelligenza artificiale sovrana e settori regolamentati

Uno dei principali driver dietro la collaborazione è la crescente domanda di infrastrutture di intelligenza artificiale sovrana.

I settori come i servizi finanziari, la sanità e l’assicurazione operano all’interno di quadri normativi rigorosi. Queste organizzazioni richiedono spesso forti garanzie intorno alla governance dei dati, alla privacy e al controllo operativo.

Eseguendo i carichi di lavoro di intelligenza artificiale all’interno di ambienti cloud privati e consentendo alle imprese di selezionare l’architettura di calcolo più appropriata, la piattaforma Rackspace e Uniphore è progettata per soddisfare questi requisiti. Questo approccio consente alle organizzazioni di adottare tecnologie di intelligenza artificiale mantenendo gli standard di sicurezza e conformità attesi nei settori regolamentati.

Un passaggio verso l’intelligenza artificiale operativa

La partnership riflette un più ampio cambiamento nel modo in cui le imprese si avvicinano all’intelligenza artificiale.

Nelle prime fasi del boom dell’intelligenza artificiale generativa, le conversazioni si sono concentrate fortemente sui modelli e sull’hardware. Le organizzazioni hanno discusso su quali modelli di linguaggio di grandi dimensioni adottare o quali piattaforme di calcolo offrissero le migliori prestazioni.

Oggi l’attenzione si è spostata verso l’integrazione operativa. Le imprese chiedono come l’intelligenza artificiale possa essere incorporata in flussi di lavoro reali, come i sistemi possano essere governati in modo sicuro e come i dispiegamenti possano essere scalati senza creare nuovi strati di complessità.

Presentando un’architettura unificata Infrastruttura-agente, Rackspace e Uniphore stanno cercando di affrontare queste sfide a livello di sistema.

Dall’esperimentazione ai risultati misurabili

In ultima analisi, l’obiettivo della partnership è quello di accorciare il percorso dall’esperimentazione all’intelligenza artificiale alla distribuzione in produzione.

Molte organizzazioni continuano a lottare con progetti pilota che non si espandono oltre ambienti di test limitati. Una piattaforma unificata che integri infrastruttura, preparazione dei dati, modelli e agenti di intelligenza artificiale potrebbe aiutare a ridurre queste barriere.

Se ha successo, la collaborazione potrebbe illustrare un modello emergente nell’intelligenza artificiale aziendale: la prossima fase di adozione dipenderà meno da nuovi modelli e più dalla capacità di integrare i sistemi di intelligenza artificiale in ambienti tecnologici sicuri, governati e operativi.