Per far fronte alle enormi quantità di informazioni destrutturate che arrivano da un numero sempre maggiore di fonti – indispensabili per dare vita a processi automatizzati e data-driven – le imprese oggi possono contare sulle AI platform: strumenti ormai imprescindibili quando si tratta di snellire i meccanismi di ingestion, storage e analisi dei dati.
Più nello specifico, una AI platform fornisce l'infrastruttura, i tool e gli algoritmi per sviluppare, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico. Queste piattaforme, del resto, si rivolgono a una pletora di utenti diversi, tra cui data scientist, sviluppatori di software e analisti, consentendo loro di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per estrarre informazioni, automatizzare attività o creare applicazioni intelligenti.
Dalla previsione dei comportamenti dei consumatori nel marketing al miglioramento dell'efficienza della catena di approvvigionamento, passando per la semplificazione degli iter decisionali, le AI platform offrono soluzioni che permettono di affrontare le sfide della digitalizzazione in più settori, come il Fintech.
Le AI platform facilitano l’ingestion dei dati senza soluzione di continuità, automatizzando il processo di raccolta degli input indipendentemente dalla loro origine. I sistemi abilitati all'intelligenza artificiale infatti sfruttano gli algoritmi di machine learning per riconoscere gli schemi e adattarsi all'evoluzione delle informazioni da gestire.
Una volta ingeriti i dati, le AI platform utilizzano tecniche avanzate di data management, come la classificazione automatica e l'archiviazione intelligente, per ottimizzare i processi. Facendo leva anche sul cloud, l'AI può allocare dinamicamente le risorse in base ai modelli di utilizzo, garantendo efficienza e scalabilità, e abilitando inoltre analisi predittive per prefigurare le esigenze di archiviazione. Questo consente, da una parte, di evitare colli di bottiglia e perdite di dati, dall'altra di massimizzare le prestazioni dell'architettura IT.
L'analisi di grandi volumi di dati è il vero fiore all'occhiello di una AI platform degna di questo nome: anche grazie a tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e computer vision, l'AI aiuta le organizzazioni ad analizzare dati strutturati e non strutturati, generando modelli predittivi sempre più accurati.
Naturalmente, per rendere tutto ciò possibile, è fondamentale sapersi destreggiare rispetto alla gestione dei dataset, scegliendo l'approccio più consono alle caratteristiche degli algoritmi che si utilizzeranno sull'AI platform.
Quando per esempio si ha a che fare con algoritmi “vuoti”, da allenare quindi su grandi volumi di dati spesso non strutturati, funzionano molto bene i data lake: si tratta infatti di architetture che possono essere navigate facilmente da algoritmi che devono affrontare le diverse fasi di training e di setting.
Il discorso cambia quando si introducono i Large Language Model. Sono algoritmi generativi preaddestrati, in grado di comprendere il linguaggio naturale e rispondere in modo coerente perché qualcuno li ha già allenati (auspicabilmente in funzione del tipo di lavoro che devono svolgere all'interno dell'AI platform). In questo caso i database RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresentano uno strumento decisamente più adatto per organizzare i dati, e non a caso stanno diventando uno standard per questo tipo di applicazione.
A prescindere dalla tipologia di algoritmi – e quindi di database – implementati all'interno dell'AI platform, è essenziale garantire la pulizia del dato. È ancora un vero cruccio per chi allena i sistemi di apprendimento automatico: maggiori sono le quantità di spazzatura e rumore introdotte, più alto è il rischio che l'algoritmo traduca nei risultati delle analisi questi errori, specie se si utilizzano algoritmi generativi che con le loro allucinazioni possono far prendere grossi abbagli agli utenti.
Inutile dire che anche sul piano della data quality bisogna saper scegliere l'approccio giusto, senza mai andare a discapito della velocità di elaborazione. In quest’ottica, stanno conoscendo una “seconda giovinezza” i database vettoriali e le architetture object storage, soprattutto se in prossimità della fonte da cui provengono i dati.
Come muoversi con sicurezza e agilità in questo scenario? I cloud provider possono rivelarsi validi alleati nello sviluppo e nella gestione di un progetto di AI platform: avendo già allocate tutte le tecnologie che occorrono per abilitare le piattaforme (dalle soluzioni di storage alle farm GPU, passando per configurazioni edge, che garantiscono appunto la vicinanza tra fonte e archivi dei dati), ci sono player in grado di pacchettizzare soluzioni ad hoc, che sfruttano applicazioni già pronte – installate nei data center proprietari o on-premise, a casa del cliente – per integrare e bilanciare tutti gli strumenti su cui si regge una AI platform.