La qualità dell'AI dipende solo dai dati che la alimentano

L'intelligenza artificiale (AI) è stata descritta in molti modi di recente: rivoluzionaria, una svolta economica, una "bestia" che viene sopravvalutata o sottovalutata. Mi piace pensare all'intelligenza artificiale come a una nuova frontiera nella grande tradizione di strumenti che hanno promosso il progresso dell'umanità, la fase successiva della rivoluzione dell'informazione, come la rivoluzione industriale o la rivoluzione scientifica che l'ha preceduta. E come tutte le innovazioni significative, l'AI può essere un vantaggio o uno svantaggio.

L'AI rappresenta una grande promessa per le aziende: l'AI predittiva, basata sul machine learning, è già stata utilizzata per riconoscere i modelli, migliorare drasticamente l'efficienza e risolvere i problemi di business e sociali in modo migliore e più rapido di qualsiasi altra soluzione a noi nota. Può essere usata per migliorare la ricerca medica, ad esempio per prevedere il ripiegamento delle proteine allo scopo di influenzare le funzioni biologiche. Può aiutare a rilevare le frodi finanziarie, al fine di proteggere sia i clienti sia i profitti dell'azienda. Può contribuire ad affrontare le calamità naturali, prevedendo meglio crisi e conseguenze. Noi lo sappiamo, perché da molti anni aiutiamo i clienti a raggiungere questi obiettivi basati sull'AI.

E l'intelligenza artificiale generativa non solo riconosce i modelli, ma ne genera anche di nuovi. Questa funzionalità può consentire agli sviluppatori di software di essere più produttivi, aiutare i creatori di contenuti a offrire esperienze molto più coinvolgenti e rendere molto più semplice per clienti, dipendenti, cittadini e studenti trovare le informazioni di cui hanno bisogno.

Tutte queste possibilità si basano su una cosa: i dati. Ed è così già da tempo: set di dati migliori hanno permesso alle generazioni precedenti di strumenti AI di fornire previsioni migliori e, utilizzando set di dati molto grandi, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno alimentato l'AI generativa per raggiungere nuovi livelli di funzionalità. Le attuali innovazioni stanno rapidamente migliorando questi modelli di base utilizzando i dati privati dei clienti per creare un contesto migliore o per mettere a punto un modello esistente e prendere decisioni migliori. L'eminente informatico Peter Norvig riassume elegantemente questa situazione: "Avere più dati è meglio che avere algoritmi più intelligenti, ma avere dati migliori è meglio che avere più dati".

In poche parole, l'AI si basa sui dati: storage, sicurezza e accessibilità dei dati sono fondamentali per le informazioni e le analisi fornite dall'AI. E le capacità AI della tua organizzazione dipendono solo dai dati che le alimentano. 

Il processo operativo dell'AI richiede che vengano gestite più versioni dei modelli, da tenere aggiornate con i set di dati più recenti. Ciò significa che enormi quantità di dati devono circolare liberamente, sia che si tratti dei dati propri dell'azienda che di altri set di dati rilevanti utilizzati dai clienti per migliorare i propri sistemi AI. Naturalmente, sappiamo meglio di chiunque altro che non è un processo equiparabile all'effetto di uno sfioratore su una diga. Non solo il volume dei dati è enorme e incessante, ma è diffuso, spesso non strutturato e deve essere protetto. Tecnologia complessa e silo di dati e organizzativi disparati sono i maggiori ostacoli alla messa in produzione dei progetti AI. Per aiutarti a capitalizzare al meglio l'AI, hai bisogno delle soluzioni più complete, potenti e sostenibili, senza i colli di bottiglia dei tradizionali silo di dati. Disporre di un'infrastruttura dati per il cloud ibrido integrata, moderna e intelligente è la base dell'AI.

Sia che tu abbia un'impresa di piccole dimensioni o una grande azienda, ecco come puoi ottimizzare il tuo motore di dati per sfruttare la rivoluzione della tecnologia intelligente: 

• Assicurati che i tuoi dati e la tua organizzazione di AI siano integrati. Spesso il divario più grande nella preparazione organizzativa per un futuro basato sui dati e sull'intelligenza artificiale è determinato da proprietà frammentaria dei dati, infrastruttura e piattaforme di dati non integrate e una serie disparata di specialisti che operano in silo. Ad esempio, molte organizzazioni dispongono di analisti e tecnici dei dati che comprendono a fondo i dati, data scientist che possono applicare i moderni strumenti di analisi dei dati e business analyst che capiscono come applicare dati e suggerimenti dell'intelligenza artificiale per migliorare i risultati di business. Questi ruoli devono lavorare a stretto contatto come team unico per accelerare l'impatto dell'AI.

• Valuta e consolida i tuoi dati non strutturati. Da molti anni le aziende investono in strumenti per estrarre valore da dati strutturati quali database, data warehouse e strumenti di business intelligence. L'AI generativa, tuttavia, fornisce un potente motore per ricavare valore dalla maggior parte dei dati di un'azienda e dai dati che crescono più rapidamente, vale a dire i dati non strutturati. Il formato testo è ancora il formato principale dei dati della maggior parte delle organizzazioni. Documenti, file audio e file di grandi dimensioni come immagini e video costituiscono la percentuale più elevata di dati aziendali. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV) sono tra gli strumenti di AI più consolidati, sicuramente l'applicazione più veloce nell'AI generativa. Assicurati di avere una visione aggiornata del tuo ambiente di dati non strutturati e delle relative applicazioni, in modo da poterli utilizzare con le applicazioni AI generative per il tuo business.

• Integra i tuoi carichi di lavoro e i dati con un'infrastruttura intelligente di multicloud ibrido. I volumi, i tipi e la velocità dei dati stanno crescendo inesorabilmente. Quando si devono gestire enormi quantità di dati da elaborare, la semplicità e l'integrazione fanno molto. Una pipeline di dati è in effetti il sistema architetturale per la raccolta, il trasporto, l'elaborazione, la trasformazione, l'archiviazione, il recupero e la presentazione dei dati. I team AI leader del settore di oggi vogliono sposare la scalabilità e il ritmo incessante dell'innovazione dei cloud pubblici con la sicurezza e la governance degli ambienti on-premise creando pipeline di dati di cloud ibrido.

• Dai priorità alla sicurezza e alla governance dei dati. Da un grande potere derivano grandi responsabilità. Se questa frase è così nota è perché è una verità, e lo è soprattutto per l'AI. L'AI offre grandi vantaggi in termini di sicurezza: può identificare le minacce informatiche in tempo reale e creare modelli per il rilevamento degli errori, ma può anche essere pericolosa. Con l'intelligenza artificiale, i dati privati sono molto più preziosi, ma possono essere fonte di errori, distorsioni e altre imprecisioni nel vostro modello. Ecco perché devono essere ben protetti e ben governati.

Ottimizzando il tuo motore dati, puoi avere una solida base per sbloccare le potenzialità dell'AI in modo responsabile, sicuro e conveniente.

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Da 30 anni, attraverso le successive rivoluzioni tecnologiche e dei modelli di business, NetApp non solo resiste, ma sfrutta ciascuno di questi cambiamenti per approfondire le competenze, aiutare i clienti ad affrontare un mondo in continua evoluzione e promuovere il successo. NetApp c'era quando l'elaborazione client-server è diventata la norma, quando le aziende hanno migrato le vendite su Internet, quando il cloud ha rivoluzionato tutto e quando l'ibrido è diventato la soluzione. Di conseguenza, sappiamo di cosa hanno bisogno le aziende, anche quando la tecnologia cambia. L'AI non fa differenza. Abbiamo permesso ai clienti di utilizzare le tecniche di intelligenza artificiale per promuovere lo sviluppo di farmaci e la diagnosi di malattie, migliorare la produzione e il customer service e ridurre frodi, sprechi e rischi. Usiamo ogni giorno l'AI per sviluppare e migliorare notevolmente i nostri prodotti e servizi.

Solo NetApp permette ai clienti di integrare, accedere e gestire l'intero ciclo di vita dei propri dati e di farlo per qualsiasi dato, per qualsiasi applicazione, inclusa l'intelligenza artificiale, ovunque.

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