In Breve
- Qual è il nuovo focus nell'adozione dell'AI?
- Il focus si sta spostando dalle capacità dei modelli alle infrastrutture e ai processi che li supportano.
- Cosa si intende per 'harness' nell'AI?
- Il 'harness' è l'insieme di contesto, dati, strumenti e controlli necessari per rendere un modello AI utilizzabile e governabile.
- Qual è l'importanza della governance nell'AI?
- La governance è fondamentale per garantire la conformità e l'efficacia operativa, specialmente in settori regolamentati.
Negli ultimi anni, il panorama dell’intelligenza artificiale (AI) ha subito cambiamenti significativi, con un focus crescente sulle infrastrutture e sui processi che supportano i modelli AI. Questo shift rappresenta un’importante evoluzione nel modo in cui le organizzazioni possono trarre vantaggio dall’adozione dell’AI.
Tradizionalmente, le aziende si sono concentrate principalmente sulle capacità dei modelli AI, cercando di ottenere piccoli miglioramenti nelle performance. Tuttavia, con il miglioramento delle tecnologie e l’aumento dei costi di implementazione su larga scala, le organizzazioni stanno ora esplorando come trasformare l’AI in un lavoro affidabile e scalabile.
Per generare valore operativo, è fondamentale che un modello AI sia supportato da un insieme di strumenti e processi, definito come «harness». Questo include l’accesso a dati pertinenti, strumenti aziendali, memoria operativa, controlli e guardrail che ne garantiscano l’utilizzabilità e la governabilità. La qualità di questo insieme di elementi può spiegare le differenze significative nei risultati tra aziende che utilizzano lo stesso modello AI.
Un altro aspetto cruciale è il passaggio da interazioni isolate, come il semplice prompt e la risposta, a loop di lavoro governati che comprendono obiettivi, verifica, correzione e criteri di completamento. Questi loop non solo producono tracce operative e registri di performance, ma forniscono anche dati utili per valutare i risultati e migliorare continuamente i flussi di lavoro.
Poiché le imprese operano in contesti diversi, è necessaria una sovrastruttura di orchestrazione che instradi i compiti verso il giusto harness, decida quando è necessaria la supervisione umana e coordini le attività attraverso sistemi distinti. Questa funzione diventa particolarmente critica nei settori regolamentati, dove la governance e l’assicurazione non devono essere viste solo come conformità, ma come componenti operative fondamentali.
Le politiche di enforcement, i controlli di autorizzazione, la gestione degli asset, il monitoraggio dei costi, i servizi di valutazione e audit, l’osservabilità e la gestione del rischio devono essere integrati nel sistema operativo dell’AI, specialmente quando si utilizzano sistemi autonomi o semi-autonomi.
In sintesi, l’integrazione di harness, orchestrazione e governance, insieme a modelli, dati e infrastrutture di calcolo, crea un ambiente operativo governato. Questo ecosistema integrato è dove il valore viene generato non solo possedendo il modello AI, ma anche nell’operare e nel governarlo in modo efficace.
Di conseguenza, il futuro della competizione aziendale si concentrerà sulla capacità di integrare, governare e gestire l’AI come un sistema operativo responsabile e scalabile, piuttosto che sulla scelta di un singolo modello. Questo cambiamento rappresenta una nuova era per le imprese che cercano di sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.
