Cos'è l'IA aziendale?

Adottare l'IA aziendale significa integrare strumenti di intelligenza artificiale (IA) e software di machine learning in processi e operazioni scalabili.  

Le organizzazioni di tutti i settori stanno adottando tecnologie di IA per migliorare l'efficienza e raggiungere più rapidamente i risultati senza dover aumentare il personale o le risorse disponibili. In particolare, le aziende necessitano di soluzioni di IA che possano essere applicate su larga scala, tra più team e a diversi carichi di lavoro.

Scopri Red Hat AI

Molte aziende si affidano all'intelligenza artificiale per ottenere un vantaggio competitivo sulla concorrenza. In settori come sanità, telecomunicazioni e servizi bancari, l'IA ha lo scopo di ottimizzare le finanze, migliorare l'esperienza dei clienti e aumentare l'efficienza. Le aziende stanno integrando rapidamente sia l'IA generativa sia l'IA predittiva nelle operazioni quotidiane e nella risoluzione di problemi complessi sul lungo periodo. 

Inoltre, aggiornano le operazioni attuali e introducono nuovi servizi con l'utilizzo di tecniche e strumenti di IA come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la retrieval augmented generation (RAG) e le operazioni di machine learning (MLOps). 

Leggi le storie di successo dei clienti che usano Red Hat AI 

L'IA aziendale offre la possibilità di trasformare radicalmente il business. Le grandi aziende possono infatti sfruttare la velocità e l'accuratezza che offre per gestire enormi volumi di dati e cimentarsi in nuovi progetti e iniziative in modo rapido e sicuro, accorciando le tempistiche e aumentando l'efficienza. 

Per sfruttare appieno i vantaggi apportati dall'IA, è importante identificarli e analizzarli per capire in che modo prevenire o risolvere le criticità in cui l'azienda può incorrere con l'adozione dell'IA. 

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA generativa 

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA predittiva 

Grazie a soluzioni di IA dedicate, le aziende hanno la possibilità di creare modelli di business più efficienti e di ridurre gli ostacoli che rallentano le operazioni. 

Di seguito sono descritti alcuni dei vantaggi principali: 

• Costi ridotti. Con l'IA è possibile automatizzare le attività di routine e ridurre le operazioni ripetitive, in modo da potersi dedicare a operazioni più strategiche.
• Esperienza clienti migliorata. Alcuni dei punti di forza dell'IA sono l'analisi dei dati e il riconoscimento dei pattern, incluso il comportamento degli esseri umani. Grazie a informazioni in tempo reale, è possibile migliorare le interazioni dei clienti con il brand.
• Prevenzione degli errori. Oltre a individuare pattern, l'IA è in grado anche di predire eventi futuri, comprese le anomalie. L'IA predittiva può favorire il rilevamento degli errori e dei malfunzionamenti prima che si verifichino, per evitare lunghi tempi di fermo e prevenire perdite in termini di produttività. 

In ambito aziendale l'IA semplifica la collaborazione tra i vari reparti. Questo è uno dei vantaggi principali, in quanto senza un approccio collaborativo ottimizzato, tutti gli altri benefici perdono valore. Una valida piattaforma di IA aziendale elimina infatti i possibili problemi legati alla frammentarietà delle interazioni e comunicazioni che tradizionalmente ostacolava una collaborazione fluida tra i vari team. 

Se il lavoro dei team è più rapido e funzionale, le inefficienze diminuiscono complessivamente, in particolare se si utilizza un'unica piattaforma. 

Scopri in dettaglio gli scenari di utilizzo dell'IA aziendale 

Le soluzioni di IA aziendale offrono opportunità di crescita, ma possono anche dare origine a potenziali ostacoli. Conoscendo i rischi è possibile prepararsi alle diverse eventualità.

Tra i rischi più comuni è bene tenere a mente:  

• Bias dannosi.  Poiché i modelli di machine learning apprendono dai dati storici, possono anche acquisire bias e pregiudizi che potrebbero influenzare le decisioni. I bias possono manifestarsi sia per l'IA generativa, sotto forma di risposte errate, sia per l'IA predittiva, come previsioni imprecise. Avere a disposizione dati integri consente di aumentare l'accuratezza e migliorare le previsioni.
• Informazioni inaffidabili. L'IA può sviluppare le cosiddette allucinazioni, ossia fornire informazioni che sembrano corrette ma sono in realtà inesatte. Alcune solo frustranti, ad esempio l'immagine di una mano con sei dita, mentre altre possono arrecare danni reali, come un consiglio fuorviante in ambito medico.
• Rischi legali e di sicurezza. I sistemi di IA possono dare adito a rischi per la sicurezza. Gli utenti potrebbero inserire informazioni sensibili in app che non sono state progettate in modo sicuro, aumentando il rischio di violazione dei dati. Inoltre, i risultati dell'IA generativa potrebbero creare problemi legali se il sistema dovesse riprodurre contenuti soggetti a copyright o appropriarsi della voce o dell'identità di persone reali senza il loro consenso. 

Nonostante offrano grandi opportunità, le piattaforme di IA aziendale richiedono risorse ingenti e una collaborazione costante per essere funzionali a tutti gli effetti. 

Alcune delle sfide più comuni per le aziende possono includere:

• Carenza di competenze e personale specializzato. Per sfruttare appieno i vantaggi dell'IA, è necessario disporre di una serie di competenze. L'assunzione, l'onboarding e la formazione del team può richiedere tempo e risorse considerevoli.
• Costi elevati. Le aziende hanno bisogno di risorse ingenti per gestire i sistemi di IA ed eseguire le operazioni a velocità elevata. La potenza di elaborazione necessaria per mantenere attive le tecnologie, nonché la retribuzione del personale esperto, comportano una spesa notevole.
• Scalabilità non applicabile. Dati, hardware e software distribuiti possono complicare ulteriormente l'integrazione delle applicazioni di IA nelle grandi aziende.
• Scarsa fiducia nell'IA. Può essere difficile adattarsi al cambiamento quando avviene in modo rapido ed è caratterizzato da molti punti interrogativi. L'IA può suscitare perplessità in quanto ancora caratterizzata da svariati interrogativi, coinvolgere i team e promuovere un approccio collaborativo all'adozione dell'IA può non essere semplice. 

Scopri i vantaggi dell'agentic AI per il tuo business 

L'IA comporta una serie di elementi da coordinare. Come qualsiasi stack di tecnologie, una soluzione di IA aziendale è costituita da strumenti, servizi, piattaforme e software provenienti da diverse fonti che, coniugati, offrono un sistema completo. 

Uno stack di tecnologie di IA è composto da diversi livelli, tra cui i modelli linguistici di grandi dimensioni, i runtime, gli acceleratori dell'hardware e i dati specifici dell'azienda. 

La struttura può essere flessibile, poiché dipende da fattori come lo scenario di utilizzo, gli obiettivi e le risorse disponibili. 

È importante ricordare che non si tratta di un'entità immutabile: i componenti non sono strati isolati, bensì sinergici e interconnessi, svolgendo ciascuno la propria funzione per creare un sistema coeso. 

A prescindere dalla sua composizione, l'obiettivo di uno stack di IA è accorpare e far cooperare tutti i componenti di una soluzione di IA in modo che sia facile individuare gli aspetti da migliorare e valutare la funzionalità del sistema nel complesso. 

Alcune delle strategie per un'adozione efficace dell'IA includono, ad esempio, la formazione di un team apposito o l'allocazione di parte del budget ai prodotti e ai servizi di IA. 

Per adottare, implementare e ampliare con flessibilità le funzionalità dell'IA in un'azienda, è importante seguire alcuni passaggi essenziali: 

• Stabilisci gli obiettivi. Dopo aver identificato gli scenari di utilizzo in cui l'IA può apportare vantaggi tangibili alla tua azienda, puoi decidere in che modo far crescere il tuo business. Stabilire gli obiettivi aiuta a elaborare le varie fasi di una strategia finalizzata a realizzarli. 

• Verifica l'integrità dei dati. I dati determineranno l'efficacia della strategia per l'IA. I software e le piattaforme sono funzionali all'obiettivo solo se alimentati da dati integri e rilevanti. Dati aggiornati, accurati e privi di bias consentono di trarre il massimo vantaggio dallo stack di tecnologie. 

• Attua un processo graduale. Se la tua azienda non è ancora pronta ad adottare l'IA simultaneamente in tutti gli ambienti, inizia dal tuo hardware con modelli più ridotti. Con InstructLab, puoi ottimizzare i modelli sul tuo laptop a livello locale. Acquisire inizialmente competenze di base sull'IA può aiutarti ad affrontare le problematiche legate alla sua scalabilità futura. 

• Affidati agli esperti. L'IA non è priva di complessità, le difficoltà possono emergere piuttosto rapidamente. È frequente (e consigliabile) collaborare con un team che conosca bene questa tecnologia. 

Scopri di più sui servizi IA di Red Hat → 

• Rendi operativa l'IA. Una piattaforma dedicata all'IA operativa semplifica la gestione del ciclo di vita delle applicazioni di IA. Agevola la collaborazione tra più reparti e permette a tutti i team di adottare di concerto le funzionalità di IA in maniera scalabile. 

Come realizzare una strategia di IA per la crescita a lungo termine → 

Ogni azienda ha le sue particolarità, pertanto gli obiettivi in materia di IA sono diversi per ciascuna. 

Red Hat® AI è una gamma di soluzioni che include una piattaforma di IA completa e accessibile con cui le aziende possono raggiungere i propri obiettivi specifici. 

La nostra offerta di soluzioni di IA include:

• Una piattaforma di IA che favorisce la collaborazione tra team.
• Modelli di piccole dimensioni per scenari di utilizzo specifici, come Granite di IBM.
• Funzionalità accessibili di ottimizzazione dei modelli con InstructLab.

Puoi inoltre scegliere tra un'ampia gamma di fornitori partner, per adattare le funzionalità dell'IA con la massima flessibilità. 

Red Hat AI ti permette di gestire le funzionalità dell'IA generativa e predittiva in qualsiasi tuo ambiente: cloud, on premise o all'edge. A prescindere da dove si trovino i dati, con la tua piattaforma di IA puoi distribuirli nel cloud ibrido in modo uniforme.

Scopri Red Hat AI