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.