L’esplosione dell’IA continua nel 2025: cosa le organizzazioni dovrebbero anticipare quest’anno

Con l’IA che si prevede continuerà a crescere nel 2025, la tecnologia in continua evoluzione presenta sia opportunità senza precedenti che sfide complesse per le organizzazioni di tutto il mondo. Per aiutare le organizzazioni e i professionisti di oggi a ottenere il massimo valore dall’IA nel 2025, ho condiviso i miei pensieri e le tendenze dell’IA che mi aspetto per quest’anno.

Le organizzazioni devono pianificare strategicamente il costo dell’IA

Il mondo continua a essere entusiasta del potenziale dell’IA. Tuttavia, il costo dell’innovazione dell’IA è un parametro che le organizzazioni devono pianificare. Ad esempio, l’IA richiede GPU, ma molti CSP hanno deploy più grandi di N-1, N-2 o GPU più vecchie che non sono state costruite esclusivamente per carichi di lavoro dell’IA. Inoltre, le GPU cloud possono essere costose a livello di scala e possono essere facilmente attivate per gli sviluppatori mentre i progetti crescono/escalano (ulteriore spesa); inoltre, acquistare GPU (se possibile procurarle a causa della scarsità) per l’uso on-prem può essere anche una proposta molto costosa con singoli chip che costano decine di migliaia di dollari. Di conseguenza, i sistemi server costruiti per carichi di lavoro dell’IA impegnativi stanno diventando proibitivi o fuori portata per molti con budget operativi (OpEx) dipartimentali cappati. Nel 2025, i clienti aziendali devono livellare i costi dell’IA e ri-sincronizzare i livelli di budget di sviluppo dell’IA. Con così tanti dipartimenti isolati che ora prendono l’iniziativa e costruiscono i propri strumenti dell’IA, le aziende possono involontariamente spendere migliaia di dollari al mese per utilizzi piccoli o isolati di GPU cloud-based e per la loro richiesta di istanze di calcolo dell’IA, che si accumulano (soprattutto se gli utenti lasciano queste istanze in esecuzione).

I modelli open-source promuoveranno la democratizzazione di diversi casi d’uso dell’IA

Nel 2025, ci sarà una grande pressione sulle organizzazioni per dimostrare il ROI dei progetti dell’IA e dei budget associati. Con il costo che sfrutta gli strumenti low code o no code forniti da ISV popolari per costruire app dell’IA, le aziende continueranno a cercare modelli open-source che possono essere più facilmente ottimizzati piuttosto che formare e costruire da zero. L’ottimizzazione dei modelli open-source utilizza più efficientemente le risorse dell’IA disponibili (persone, budget e/o potenza di calcolo), aiutando a spiegare perché attualmente ci sono oltre 900K+ (e in crescita) modelli disponibili per il download su Hugging Face da solo. Tuttavia, quando le aziende si avventurano in modelli open-source, sarà fondamentale assicurarsi di proteggere e controllare l’uso di software open-source, framework, librerie e strumenti in tutta l’organizzazione. L’accordo recente di Lenovo con Anaconda è un ottimo esempio di questo supporto, dove il portfolio di workstation Lenovo alimentato da Intel e Anaconda Navigator aiutano a semplificare i flussi di lavoro della scienza dei dati.

La conformità dell’IA diventa una pratica standard

I cambiamenti nella politica dell’IA vedranno il calcolo dell’IA avvicinarsi alla fonte dei dati aziendali e più on-premises (soprattutto per le fasi di sviluppo dell’IA di un progetto o flusso di lavoro). Poiché l’IA si avvicina al cuore di molte aziende, si muoverà da un flusso di lavoro separato o speciale a uno in linea con molte funzioni aziendali di base. Assicurarsi che l’IA sia conforme e responsabile è un obiettivo reale oggi, quindi mentre ci dirigiamo verso il 2025 diventerà più una pratica standard e farà parte dei blocchi fondamentali per i progetti dell’IA nell’azienda. In Lenovo, abbiamo un Comitato per l’IA responsabile, composto da un gruppo diversificato di dipendenti che assicurano che le soluzioni e i prodotti soddisfino gli standard di sicurezza, etica, privacy e trasparenza. Questo gruppo esamina l’uso e l’implementazione dell’IA in base al rischio, applicando politiche di sicurezza in modo coerente per allinearsi con una posizione di rischio e conformità normativa. L’approccio inclusivo del comitato affronta tutte le dimensioni dell’IA, assicurando una conformità globale e una riduzione del rischio complessiva.

Le workstation emergono come strumenti dell’IA efficienti in ufficio e fuori

L’uso di workstation come appliance dell’IA più potenti basate su edge e dipartimento è già in aumento. Ad esempio, il portfolio di workstation di Lenovo, alimentato da AMD, aiuta i professionisti dei media e dell’intrattenimento a colmare il divario tra le aspettative e le risorse necessarie per fornire contenuti visivi ad alta fedeltà. Grazie al loro fattore di forma ridotto e alla loro impronta, ai requisiti di potenza standard e all’uso di sistemi operativi client, possono essere facilmente distribuiti come soluzioni di inferenza dell’IA dove i server tradizionali potrebbero non adattarsi. Un altro caso d’uso è all’interno dei flussi di lavoro standard dell’industria dove l’analisi dei dati migliorata dall’IA può fornire un valore aziendale reale ed è molto visibile per i dirigenti di alto livello che cercano di fare la differenza. Altri casi d’uso sono gli strumenti dell’IA specifici del dominio più piccoli creati da individui per il proprio uso. Questi strumenti di risparmio di efficienza possono diventare superpoteri dell’IA e possono includere tutto, dal Copilot di MS, ai chatbot privati agli assistenti personali dell’IA.

Ottimizzare il potenziale dell’IA nel 2025

L’IA è una delle evoluzioni tecnologiche più veloci della nostra era, che si sta facendo strada in ogni industria come tecnologia trasformativa che migliorerà l’efficienza per tutti, abilitando risultati aziendali più veloci e più preziosi.

L’IA, compresa la macchina e l’apprendimento profondo e l’IA generativa con LLM, richiede una potenza di calcolo immensa per costruire e mantenere l’intelligenza necessaria per esperienze dell’IA del cliente senza soluzione di continuità. Di conseguenza, le organizzazioni dovrebbero assicurarsi di sfruttare soluzioni di calcolo desktop e mobile ad alte prestazioni e sicure per rivoluzionare e migliorare i flussi di lavoro dei professionisti dell’IA e degli scienziati dei dati.