La promessa di innovazione della Generative AI è enorme. I potenziali casi d’uso proliferano, mentre crescono gli investimenti delle imprese italiane. L’entusiasmo verso questa tecnologia si scontra però con numerosi ostacoli che ne rallentano l’adozione. A confermarlo è una ricerca che rileva come solo 1 azienda su 4 sia pronta a un utilizzo responsabile e su scala entreprise della Generative AI.
Generative AI, gli step per un’adozione rapida e responsabile
Dalla mancanza di competenze e strumenti adeguati alla difficoltà di integrazione delle nuove tecnologie con i sistemi esistenti in azienda, lo studio evidenzia come il passaggio dalla sperimentazione all’implementazione sia impervio.
Per consentire un uso responsabile dell’IA generativa, le aziende dovranno affrontare quattro fasi fondamentali per la rapida adozione e lo sviluppo di un ecosistema digitale a supporto di investimenti futuri.
Step 1: selezione e prototipazione dei casi d’uso ad alto valore
L’AI generativa rappresenta uno strumento potente per migliorare i risultati aziendali, dall’esperienza dei clienti e dei dipendenti all’efficienza operativa. È però fondamentale scegliere strategicamente i primi casi d’uso considerando:
- Valore elevato: identificare i casi d’uso che portano benefici aziendali significativi e un ritorno sugli investimenti notevole.
- Basso rischio: evitare casi d’uso che potrebbero introdurre ingiustizie, bias e rischi reputazionali che potrebbero danneggiare l’immagine aziendale.
- Responsabilità: allinearsi a uno scenario normativo in costante evoluzione che richiede maggiore trasparenza e conformità alle regolamentazioni specifiche sui dati.
- Fattibilità: valutare la fattibilità tecnica, il costo e il valore, assicurando l’allineamento con la strategia dati, la cultura aziendale e gli obiettivi.
Una volta individuato un solido punto di partenza, è possibile passare alla prototipazione e alla valutazione della fattibilità tecnica, identificando la base dati più idonea al caso d’uso. Attraverso questi passaggi pratici, è possibile misurare il vero ROI, i potenziali risultati degli strumenti di AI generativa, nonché le loro limitazioni e costi.
Step 2: stabilire una solida base di dati
Una robusta architettura dei dati è essenziale per scalare responsabilmente l’IA generativa. Questa strategia richiede la preparazione dell’architettura dati per soddisfare le esigenze uniche della tecnologia, come la compatibilità con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la capacità di elaborare dati non strutturati e la possibilità di abilitare la ricerca semantica con database vettoriali per la scoperta di contenuti e modelli dati aggiornati.
L’IA generativa può essere paragonata a un’automobile, dove l’architettura dati rappresenta il motore e i dati costituiscono il carburante. Così come un’auto ha bisogno di un motore affidabile e del giusto tipo di carburante per funzionare correttamente, anche l’AI generativa richiede una solida base di dati puliti per operare in modo ottimale. Il principio ‘Garbage in, Garbage out’ è particolarmente pertinente qui: la scarsa qualità dei dati può rapidamente aumentare il rischio di errori e bias nel modello. Assicurare quindi che i dati siano ben governati e puliti nel database vettoriale è essenziale per fornire risposte accurate, ricche di contesto e pertinenti.
La gestione efficace dei dati e la sicurezza sono particolarmente critiche in settori fortemente regolamentati come il banking e la sanità, dove il controllo della qualità e la governance presentano sfide ancora più significative. Una solida base dati deve quindi includere anche la crittografia dei dati e specifiche politiche di accesso. Raggiungere questo livello di protezione implica l’implementazione di cataloghi dati, classificazione dinamica degli stessi, etichettatura e politiche di protezione in grado di evolversi con le normative in cambiamento.
Step 3: implementazione di un framework LLMOps
Il valore dell’AI generativa emerge quando è operazionalizzata su larga scala attraverso sistemi affidabili e sicuri. Ed è qui che entrano in gioco le operazioni sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMOps). Il termine LLMOps si riferisce a un insieme di pratiche, strumenti e tecniche per gestire l’intero ciclo di vita dei LLM, dalla gestione dei dati allo sviluppo del modello fino al deployment. Alcune delle caratteristiche chiave di un framework LLMOps efficace includono:
- Gestione tempestiva: stabilire un repository centrale per prompt e modelli per migliorare la riutilizzabilità e sperimentazione.
- Sicurezza: incorporare misure di cybersecurity, mantenendo l’accesso ai dati con politiche di sicurezza personalizzabili per settori specifici.
- Osservabilità: implementare un sistema centralizzato di monitoraggio che supervisioni la pipeline del dato e della Retrieval-Augmented Generation (RAG) e la performance delle catene di LLM, come la latenza o il numero di richieste, consente di identificare tempestivamente i problemi. Monitorare il data drift dei modelli e rilevare i bias sono inoltre cruciali ai fini di un’osservabilità complessiva.
- Orchestrazione: è vitale avere un sistema di orchestrazione che integri la soluzione di AI generativa nelle applicazioni, permetta il testing e la valutazione di vari modelli, e consenta l’addestramento e il perfezionamento di diversi LLM, pur mantenendo il coinvolgimento umano per promuovere sistemi di AI responsabili.
- FinOps: esiste una complessità intrinseca nella tariffazione dei LLM. È pertanto importante adottare modelli di FinOps che consentano una gestione trasparente e integrata dei costi, fornendo visibilità su utilizzo, attribuzione dei costi e rilevazione delle anomalie.
Incorporare queste funzionalità nelle proprie LLMOps è cruciale per scalare in modo efficace e responsabile l’AI generativa.
Step 4: sviluppo delle competenze necessarie
L’implementazione di successo dell’AI generativa dipende dalla disponibilità di competenze adeguate, una sfida che non riguarda solo i team tecnici ma che si estende a tutti i settori man mano che l’AI generativa viene sempre più integrata in vari prodotti.
Le organizzazioni oggi devono concentrarsi sull’aggiornamento delle competenze del personale attuale, inserendo al contempo anche figure specializzate. L’implementazione responsabile dell’AI generativa passa per aree fondamentali come l’ingegneria dei dati, la progettazione e la costruzione di piattaforme dati e lo sviluppo del backend. Tuttavia, per implementare questi strumenti, i team tecnici dovranno anche sviluppare skill in campi come ingegneria dei prompt e sviluppo di applicazioni di AI generativa, oltre che maturare competenze in tema di normative e AI responsabile.
Conclusioni
In conclusione, poiché l’AI generativa è diventata sempre più una pietra angolare nel futuro del business, è imperativo sviluppare una strategia che risuoni con la propria organizzazione e team. Iniziare con casi d’uso ad alto valore e a basso rischio, costruire una solida base dati, adottare un robusto framework LLMOps e promuovere una forza lavoro qualificata sono passi fondamentali in questo processo.
