3 consigli utili per raggiungere l’industrializzazione dell’intelligenza artificiale

L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) da parte delle aziende di tutti i settori sta diventando sempre più diffusa. Secondo l’ultimo rapporto di MarkesandMarkets si prevede che questa tecnologia genererà 407 miliardi di dollari entro il 2027, raggiungendo un tasso di crescita annuale composto del 36,2%. Nonostante si tratti di una tecnologia matura, la stragrande maggioranza dei modelli di IA rimane nella fase iniziale di sperimentazione, senza essere prodotta su larga scala, soprattutto a causa dello sforzo necessario per scalare il modello.

La mancanza di progressi nell’industrializzazione di questi modelli comporta una grande inefficienza sia in termini di risorse per l’azienda sia per i dipendenti, che non hanno accesso a tecnologie che potrebbero facilitare il loro lavoro quotidiano. In questo contesto e data l’importanza dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel futuro delle organizzazioni, atSistemas, società di consulenza di servizi digitali al 100% spagnola, evidenzia tre metodi chiave per raggiungere l’industrializzazione dell’IA.

Aumentare la qualità, la tracciabilità e l’accessibilità dei dati

I risultati ottenuti da qualsiasi modello di IA, ML o DL sono direttamente correlati alla loro qualità. Pertanto, se un’organizzazione intende industrializzare la propria IA, il primo passo sarebbe quello di concentrarsi sui propri database. Questi sono solitamente dispersi e spesso in silos isolati, il che rende difficile utilizzarli per modelli di IA su larga scala, poiché se il team ha accesso solo a un sottoinsieme dei dati, non sarà mai in grado di generare modelli che riflettano la realtà dell’organizzazione.

Pertanto, l’obiettivo dell’organizzazione dovrebbe essere quello di generare prodotti di dati di qualità superiore, disponibili e di più facile accesso per le operazioni, al fine di evitare che ogni area dell’azienda cerchi di creare la propria copia per coprire le proprie esigenze specifiche ed evitare duplicazioni. Una volta centralizzate le informazioni, sarà fondamentale garantire la qualità dei dati, sia da un punto di vista strutturale che di business. In altre parole, oltre a essere compilati correttamente, devono essere coerenti e fornire valore ai dipendenti e all’azienda.

Concentrarsi sull’interazione multidisciplinare

L’IA è direttamente associata all’innovazione e la chiave dell’innovazione è la capacità di riunire prospettive diverse sullo stesso argomento, in modo che si arricchiscano a vicenda e forniscano una visione più completa. Pertanto, più gruppi lavorano insieme, migliori saranno i risultati. Ciò è essenziale anche per raggiungere l’industrializzazione dell’IA, in quanto il contributo globale e la collaborazione dei diversi team coinvolti sono necessari per ottenere un risultato ottimale.

Senza questa collaborazione, è davvero difficile costruire modelli che portino valore aggiunto a tutta l’organizzazione e potrebbe verificarsi il problema di generare ecosistemi isolati. È inoltre necessario che la collaborazione dei diversi team avvenga in tutti i cicli, dall’ingestione dei dati all’implementazione degli analytics, lavorando in modo sincronizzato affinché i dati siano disponibili nel più breve tempo possibile, con una buona qualità e un facile accesso.

Creare ambienti operativi

Non è sufficiente disporre di buoni dati e degli strumenti per trarre conclusioni utili per l’azienda; l’azienda deve essere preparata all’uso di tali dati creando una strategia globale. L’azienda deve identificare quali operazioni devono essere modificate per consentire l’adozione di nuove tecnologie e, soprattutto, deve stabilire degli standard per la creazione, il test e l’implementazione di nuovi modelli di IA.

In questo modo sarà molto più facile replicare ed estendere i nuovi modelli man mano che vengono creati. Una delle parti essenziali della strategia è stabilire dove risiederà la selezione degli algoritmi e lo sviluppo dei modelli, nei team tecnici o funzionali, e dotarli di risorse per ottenere una maggiore autonomia senza perdere il controllo sugli sviluppi.

Il parere del nostro esperto

“L’intelligenza artificiale sarà sempre più presente nelle aziende di tutti i settori, man mano che avanzano nel loro processo di digitalizzazione. Ma per trarre il massimo vantaggio da questa tecnologia, le aziende devono essere in grado di industrializzare il processo di creazione di nuovi modelli di IA, riducendo i costi di creazione e implementando questa tecnologia più spesso nei loro processi quotidiani”, afferma Gustavo Eduardo Sandoval, Head of Data, IoT & Smart Industry di atSistemas.