L’ascesa dell’IA generativa e la necessità di governance
È il momento che le aziende inizino a considerare lo sviluppo di un quadro di governance per le loro applicazioni di intelligenza artificiale generative.
Aumentando il numero dei grandi modelli di linguaggio, le aziende devono adottare una governance dell’IA.
📷 Cubi astratti che rappresentano modelli di IA
Con la rapida crescita e diversificazione dei grandi modelli di linguaggio (LLM) sul mercato, le imprese sono ora costrette a stabilire un robusto quadro di governance per gestire efficacemente le loro applicazioni di intelligenza artificiale generativa (AI). Man mano che sempre più organizzazioni integrano LLM a pagamento e open source di terze parti, inclusi modelli popolari come ChatGPT di OpenAI, Claude di Anthropic, Llama di Meta e strumenti di intelligenza artificiale incorporati come Salesforce Einstein GPT, diventa cruciale bilanciare il loro utilizzo con lo sviluppo di modelli di AI proprietari. Ciò implica l’utilizzo sia di LLM a uso generale che specializzato per eseguire diverse applicazioni di AI in parallelo con processi chiave, politiche e regole aziendali.
La realizzazione di un approccio completo richiede anche la gestione di dati strutturati e non strutturati, quest’ultimi ci si aspetta che si raddoppino man mano che le aziende adottano l’AI generativa per esperienze di conversazione più ricche. Incorporando cicli di feedback e analizzando la risposta e il comportamento dell’utente, le aziende possono ottimizzare i loro sistemi di AI generativa, garantendo sia la sicurezza che l’efficienza.
La necessità di un’architettura di applicazione di AI generativa
Per governare l’utilizzo degli strumenti di AI generativa e migliorarne l’efficacia, le organizzazioni dovrebbero sviluppare un’architettura di applicazione di AI generativa che garantisca un controllo robusto sugli ingressi dei dati e assicura che le risposte del sistema siano coerenti con le regole prescritte. Questa architettura agisce come il tessuto connettivo, orchestrando le richieste in output e gestendo i gateway di input e output.
Tuttavia, l’implementazione della governance dell’IA non è priva di complessità e le aziende potrebbero dover esercitare pazienza prima che risultati tangibili emergano. Secondo una previsione di Forrester, l’impatto trasformativo dell’AI generativa si prevede che beneficerà solo il 30% delle aziende dell’Asia-Pacifico nell’anno prossimo. Sarà necessario affrontare le sfide chiave legate alla governance dei dati, alla qualità e all’infrastruttura per sbloccare il pieno potenziale di questa tecnologia.
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Il percorso per un’adozione di successo: colmare le lacune
Per superare gli ostacoli legati alla governance dell’AI generativa, i fornitori di servizi stanno investendo nella trasformazione dei loro modelli operativi e nell’offerta di nuovi e migliorati servizi. Questo include l’espansione delle partnership industriali, il lancio di studi sull’IA e piattaforme di confronto dei modelli e l’innovazione dei modelli di prezzo e di commercializzazione. Di conseguenza, le aziende possono attendersi modelli di prezzo migliori che allineano i risultati con i costi, promuovendo strutture di prezzo basate sulla soluzione.
Esplorare casi d’uso e possibilità future
L’IA generativa è pronta a portare un cambiamento significativo in vari settori, consentendo progressi notevoli nella produttività dei dipendenti, nello sviluppo e nel testing di software e nell’uso di dati e analisi self-service. È considerata la tempesta tecnologica più grande degli ultimi quattro decenni, dopo sviluppi game-changing precedenti come il cloud computing, internet mobile e personal computers.
Man mano che l’IA generativa continua a evolversi, si prevede che i siti web “statici” diventeranno obsoleti, sostituiti da sistemi dinamici alimentati da IA generativa. I siti web si trasformeranno in piattaforme reattive che forniscono risposte personalizzate e continuamente aggiornate in base alle interrogazioni dell’utente, rivoluzionando il modo in cui si accede alle informazioni e rendendo la ricerca convenzionale meno critica.
La strada davanti a noi: valutare opzioni e integrazioni
Anche se queste trasformazioni si svolgeranno gradualmente, le aziende devono rimanere proattive nella valutazione delle loro opzioni e nella selezione dei modelli LLM più adatti per i risultati desiderati. Inoltre, con l’espansione del mercato dell’IA generativa, ci si aspetta che sempre più aziende integrino funzionalità di IA generativa nelle loro applicazioni per i clienti esistenti senza alcun costo aggiuntivo.
Inoltre, il vero valore dell’IA generativa non risiede solo nel livello LLM stesso, ma nella sua integrazione di successo nei prodotti software. I fornitori di software dovrebbero cogliere l’opportunità di integrare funzionalità di IA generativa nelle loro offerte, creando un ambiente in cui l’IA generativa diventa una parte intrinseca di come i dipendenti lavorano. Rendendo la tecnologia più accessibile e prontamente disponibile, le aziende possono sfruttare appieno il suo potenziale.
📷 Briefing sulle previsioni di Forrester per il 2024 📷
Per comprendere a fondo le implicazioni e il potenziale dell’IA generativa, esplora queste risorse:
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