Piattaforma di IA: funzione, tipologie e casi d’uso

Le piattaforme di IA ti permettono di sviluppare e ottimizzare i modelli di apprendimento automatico (ML). Oltre alle funzioni di MLOps e IA generativa, queste piattaforme offrono ad esempio anche funzionalità per scalabilità e automazione. Risultano così un utile strumento per prendere decisioni basate sui dati, razionalizzare i processi e sfruttare gli strumenti di IA in modo efficace.

Che cos’è una piattaforma di IA?

Una piattaforma di IA (in inglese “AI Plattform”) è un insieme integrato di tecnologie per lo sviluppo, l’addestramento e l’implementazione di modelli nei settori dell’apprendimento automatico e del deep learning. Con piattaforme di questo tipo hai a tua disposizione strumenti per sviluppare e gestire applicazioni di IA complesse. Le piattaforme per l’IA possono aiutarti a centralizzare l’analisi dei dati, rendere più efficienti i processi di sviluppo e produzione e migliorare la collaborazione tra i team. In questo modo, i team di sviluppo o le aziende hanno la possibilità di implementare soluzioni basate sull’IA in modo più conveniente e con meno risorse.

Quali sono le tipologie di piattaforme di IA?

Per utilizzare una piattaforma per l’intelligenza artificiale le aziende hanno essenzialmente tre possibilità a loro disposizione, ciascuna con i propri vantaggi. Mentre le piattaforme di IA preconfigurate consentono un’implementazione rapida, le soluzioni sviluppate internamente o personalizzate offrono la massima adattabilità. Una piattaforma di IA open source, a sua volta, offre una base flessibile, adatta sia per muovere i primi passi sia per progetti più complessi.

Piattaforme di IA preconfigurate

Le piattaforme di IA preconfigurate sono l’ideale per quelle aziende che puntano a implementare applicazioni, modelli o algoritmi di IA in modo rapido e semplice. Le piattaforme di IA di questo tipo offrono una vasta gamma di strumenti pronti all’uso, interfacce di programmazione (API) e algoritmi già collaudati. Talvolta sono inclusi anche modelli già addestrati per casi d’uso specifici e che si integrano perfettamente nei flussi di lavoro già esistenti.

Piattaforme di IA definite dall’utente

Lo sviluppo di una tua piattaforma di IA personalizzata è particolarmente consigliabile se devi soddisfare requisiti specifici, ad esempio rigide normative sulla protezione dei dati personali oppure casi d’uso particolari. In questo modo hai la possibilità di creare una piattaforma da zero e su misura per rispondere alle tue esigenze. La società di servizi Uber, ad esempio, ha sviluppato una propria piattaforma di IA che sfrutta l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) e la visione artificiale per migliorare il proprio sistema GPS e le funzioni di rilevamento degli incidenti.

La realizzazione di una piattaforma personalizzata richiede più tempo e risorse perché la manutenzione, il supporto e la gestione devono aver luogo del tutto internamente. Con questa soluzione le aziende sfruttano al massimo il controllo e la flessibilità.

Piattaforme per IA open source

Le soluzioni open source come TensorFlow o PyTorch offrono una base economicamente conveniente per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale. Le piattaforme di IA open source sono spesso utilizzabili anche gratuitamente. Grazie all’attività delle loro community, esse vengono sviluppate costantemente, in particolare per strumenti e framework di uso frequente. Le piattaforme open source sono particolarmente indicate per quelle aziende che cercano una soluzione flessibile e personalizzabile.

Quali funzioni svolge una piattaforma di IA?

Tra le attività supportate dalle piattaforme di IA rientrano la gestione e l’analisi dei dati, la distribuzione del carico di lavoro o lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Le loro funzionalità principali si dividono in due categorie: MLOps e IA generativa.

• MLOps: le Machine Learning Operations (in breve MLOps) puntano a ottimizzare l’uso e la manutenzione dei modelli di IA. A tal fine, ad esempio, si utilizzano il machine learning automatizzato, la modellazione visiva e dashboard per la presentazione dei risultati e per lo sviluppo automatizzato (AutoAI). È anche possibile generare dati sintetici per addestrare il modello di IA.
• IA generativa: l’intelligenza artificiale generativa si basa sull’addestramento con set di dati di grandi dimensioni (big data), che vengono analizzati da reti neurali e modelli di deep learning. Le funzioni dell’IA generativa spaziano dalla generazione di testi e immagini all’espansione ed estrazione dei dati, passando per la classificazione automatizzata. Inoltre comprendono anche soluzioni di IA artificiale basata sulla conversazione, come i chatbot.

La gamma di funzionalità delle piattaforme di IA racchiude inoltre i seguenti aspetti:

• Automazione: l’apprendimento automatico consente di automatizzare i processi e velocizzare i flussi di lavoro.
• Scalabilità: grazie alla centralizzazione dei processi di lavoro, i modelli di IA possono essere addestrati e utilizzati negli ambienti più svariati.
• Integrazione perfetta: le moderne piattaforme di IA supportano i linguaggi o i framework più diffusi e possono essere integrate nell’intero stack tecnologico e nel software open source.
• Maggiore sicurezza: le piattaforme per applicazioni di IA dispongono di varie misure di sicurezza per garantire un’adeguata protezione dei dati, delle identità e degli endpoint applicativi.
• Governance migliorata: i sistemi di IA consentono un controllo centralizzato su dati, modelli e processi, migliorando l’efficienza nel rispetto degli standard di sicurezza, conformità e qualità.
• Supporto tecnico: molti fornitori di piattaforme di IA preconfigurate offrono un ampio supporto, che non si limita a fornire assistenza in caso di problemi, ma anche risorse di onboarding e formazione. Se preferisci scegliere uno strumento open source, le piattaforme che forniscono supporto per funzioni e architetture di IA potrebbero essere preferibili.

Casi d’uso per piattaforme di IA

Sempre più aziende fanno ricorso a piattaforme di IA per rimanere concorrenziali o per ottenere vantaggi competitivi. I campi di applicazione più comuni sono lo sviluppo del prodotto e i servizi. La panoramica seguente mostra i casi d’uso tipici:

• Servizi finanziari: i modelli di IA sono utilizzati dagli istituti di credito, ad esempio, per automatizzare le verifiche della solvibilità, prevenire il riciclaggio di denaro e rilevare tentativi di frode in tempo reale. Inoltre, l’IA trova applicazione anche nell’elaborazione dei crediti.
• E-commerce: il commercio online sfrutta le piattaforme di IA per mostrare adeguati suggerimenti di prodotti ai clienti, nonché per ottimizzare i prezzi e l’acquisto o l’approvvigionamento delle merci.
• Sanità: l’intelligenza artificiale sta contribuendo a trasformare il settore sanitario, ad esempio consentendo diagnosi più rapide e un accesso più esteso ai servizi per i pazienti. In questo modo il personale medico può effettuare diagnosi più precise e personalizzare le terapie in modo mirato per il singolo paziente.
• Produzione: nel settore manifatturiero, le tecnologie di IA sono utilizzate, ad esempio, per ottimizzare le catene di fornitura (gestione della catena di distribuzione) e per migliorare il controllo di qualità.