Scenari di utilizzo dell'IA: come prepararti al tuo progetto pilota di IA

16 dicembre 2024Deb Richardson6 minuti (tempo di lettura)

Nel nostro articolo precedente abbiamo esaminato sei cose da fare prima di avviare il primo progetto di intelligenza artificiale (IA), dalla valutazione del livello di preparazione dell'organizzazione allo sviluppo di una cultura dell'innovazione. Di seguito illustreremo alcuni modi per preparare e lanciare il primo progetto pilota di AI generativa (gen AI).

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Per essere pronti ad intraprendere il primo progetto di sviluppo di app per l'IA, bisogna prima identificare, selezionare e dare priorità ad alcuni scenari di utilizzo dell'IA. Per farlo in modo efficace, è necessario:

partire da un problema, non da una soluzione basata sull'intelligenza artificiale;
pensare ai problemi che l'IA generativa può aiutare a risolvere;
applicare le proprie competenze in modo scalabile;
applicare l'IA a piccole attività specifiche;
assicurarsi di disporre dei dati necessari.

Diamo un'occhiata più da vicino a come aiutare i tuoi progetti di IA ad avere successo.

Parti da un problema, non da una soluzione basata sull'intelligenza artificiale

Poiché l'interesse per l'IA è esploso e tutti sono alla ricerca di modi per sfruttare le nuove tecnologie nelle loro organizzazioni, molti progetti di IA falliscono perché finiscono per essere soluzioni alla ricerca di un problema.

Supponiamo che qualcuno voglia utilizzare alcuni strumenti di intelligenza artificiale, quindi avvia un esperimento che potrebbe rivelarsi utile. Alcune altre persone sono entusiaste del progetto e finiscono per dedicare un sacco di tempo, denaro e risorse allo sviluppo di un'applicazione di intelligenza artificiale completa. Tuttavia, il progetto si concretizza al momento del lancio, perché non era stato chiaramente identificato un problema specifico. L'applicazione di intelligenza artificiale non ha uno scopo particolare e alla fine viene abbandonata.

Può essere facile cadere in questa trappola, ma spesso l'errore si può evitare identificando chiaramente i problemi aziendali reali o le problematiche degli utenti che l'IA generativa può aiutare a risolvere.

Pensa ai problemi che l'IA generativa può aiutare a risolvere

Ora che hai creato un team interfunzionale per l'IA, invita tutti a confrontarsi su alcuni modi in cui l'IA potrebbe avere un impatto reale sulla tua organizzazione.

Ecco alcune domande da porsi per iniziare:

In che modo l'IA generativa può aiutarci a migliorare la produttività, ridurre i costi o migliorare l'esperienza dei clienti?
Quali attività o processi ripetitivi o dispendiosi in termini di tempo potremmo automatizzare con l'IA generativa?
In che modo l'IA generativa può personalizzare le esperienze per i nostri clienti?
Ci sono opportunità non sfruttate che l'IA generativa potrebbe aiutarci a sbloccare?
Disponiamo di dati che raccogliamo da anni e che l'IA generativa potrebbe aiutarci a sfruttare al meglio?
Esistono rischi o incognite che l'IA generativa potrebbe aiutarci a comprendere o a mitigare meglio?
Qual è il valore aziendale o i punti di forza dell'organizzazione che l'IA generativa può aiutarci a incrementare o espandere?

Applica le tue competenze in modo scalabile

Ovviamente, quando si pensa ai modelli di IA, bisogna pensare a come deve essere il modello.

Ad esempio, se il tuo servizio clienti è eccellente e i tuoi clienti ne sono entusiasti, prova a capire come modellarlo in modo che l'IA possa aiutarti a migliorare la qualità del servizio. È possibile utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare le attività in modo che ogni cliente possa ottenere il meglio dal servizio clienti, ogni volta, indipendentemente da come o quando contatta l'organizzazione? All'interno della tua azienda esistono basi di conoscenza che possono essere modellate per aiutare gli esperti del servizio clienti a rispondere alle richieste?

In quali altri modi la tua organizzazione può eccellere nell'automazione e nella scalabilità dell'IA?

Applica l'IA a piccole attività specifiche

Molti progetti di IA falliscono perché alla tecnologia di IA viene chiesto di fare troppe cose contemporaneamente. Le applicazioni di IA generativa sono più efficaci se hanno obiettivi e limiti chiaramente definiti.

Le attività più semplici e specifiche riducono anche la possibilità che l'IA produca errori o allucinazioni. L'intelligenza artificiale non è in grado di comprendere il contesto (senza una richiesta specifica o senza aumentare i dati addestrati del modello) ed è incapace di fare ampie generalizzazioni, il che può causare difficoltà quando si tenta di gestire output o attività più complessi.

Ad esempio, invece di utilizzare l'IA per generare nuovi contenuti originali elaborati, potrebbe essere meglio sviluppare un modello di IA specifico e addestrarlo su una guida di stile aziendale che aiuti coloro che scrivono contenuti a modificare il loro lavoro in modo più efficiente.

Assicurati di disporre dei dati necessari

Un modello di IA è valido quanto i dati utilizzati per addestrarlo. L'idea di un'app per l'intelligenza artificiale è ottima, ma non servirà a nulla se i dati di cui hai bisogno non esistono o sono di bassa qualità.

Se hai in mente uno specifico scenario di utilizzo dell'IA, collabora con il tuo team di IA interfunzionale per valutare quali dati sarebbero necessari per addestrare in modo efficace un modello per tale scenario di utilizzo. Quindi valuta le sorgenti di dati disponibili per verificare se i dati esistono, se sono facilmente accessibili e se sono di qualità sufficientemente elevata per essere utili.

Linee guida per l'avvio di un progetto pilota di IA

L'ebook intitolato Open the future: An Executive's guide to navigating the era of constant innovation offre maggiori dettagli, ma al momento di lanciare il tuo primo progetto pilota di IA, considera questi aspetti fondamentali.

Scegli la piattaforma di intelligenza artificiale giusta

Considerata la rapidità dei cambiamenti e dello sviluppo nel settore dell'IA, puoi sviluppare i tuoi progetti di IA per il futuro scegliendo soluzioni di IA basate su piattaforme open source che offrono flessibilità e possibilità di scelta.

Inizia con un piccolo progetto di IA

Abbiamo già discusso dell'importanza di disporre di uno scenario di utilizzo dell'IA specifico e ben definito, ma vale la pena ripeterlo: finché il team o l'organizzazione non avrà maggiore esperienza nello sviluppo di modelli di IA e applicazioni di IA generativa, è consigliabile iniziare con qualcosa di piccolo e mirato.

Misura, itera e monitora

Definisci in anticipo gli obiettivi da raggiungere, in modo da sapere cosa stai effettivamente cercando di fare e se sei sulla giusta strada per il successo. Accertati di aver stabilito delle metriche per misurare l'impatto del tuo progetto e controlla lo stato di avanzamento frequentemente. Identifica i processi efficienti e quelli più problematici. In questo modo potrai prendere decisioni informate su come migliorare la tua applicazione di IA nel corso dello sviluppo.

Inoltre, presta attenzione alla "deriva dei dati" e assicurati che i dati su cui hai addestrato il modello siano coerenti con i dati visualizzati in produzione. L'incoerenza dei dati può modificare il comportamento del modello nel tempo.

Scegli consapevolmente i tuoi partner

Come affermiamo noi di Red Hat, "L'innovazione si fa insieme." Dedica del tempo all'identificazione e alla selezione di partner affidabili che possano accrescere le tue possibilità di successo ora e in futuro.

Scopri come Red Hat può aiutarti

Red Hat è da molto tempo all'avanguardia nell'open source e dai progetti upstream arrivano sempre più contributi, in questa nuova era dell'intelligenza artificiale. Non solo siamo all'avanguardia nelle piattaforme IA open source, ma continuiamo a fornire soluzioni agnostiche, che aiutano i clienti a sfruttare appieno il cloud ibrido per il deployment, l'hosting e la scalabilità delle loro applicazioni di IA.

Puoi leggere di più sui vantaggi di Red Hat in questo ebook, ma ecco un riepilogo di ciò che offriamo:

lunga esperienza e leadership nell'open source;
libertà e flessibilità per innovare senza limiti;
un'IA accessibile e adattabile a tutti;
radici profonde nella community e nell'ecosistema;
competenza ed esperienza affermata nel settore;
supporto e sicurezza per gli ambienti aziendali.

Red Hat AI

Se uniti, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI e Red Hat OpenShift AI forniscono una piattaforma completa per lo sviluppo, l'ottimizzazione e l'hosting di modelli di IA, che può essere distribuita e gestita in modo scalabile, esattamente come qualsiasi applicazione containerizzata.

RHEL AI include:

gli LLM Granite con licenza open source distribuiti con la licenza Apache 2.0. Sono leader per la trasparenza sui set di dati utilizzati per l'addestramento e sul peso dei modelli;
una distribuzione supportata e con ciclo di vita di InstructLab che fornisce una soluzione scalabile ed economica per migliorare e ottimizzare le funzionalità LLM;
immagine avviabile di RHEL, che include le librerie IA più diffuse, come PyTorch, e una serie di acceleratori ottimizzati per l'hardware;
supporto tecnico di livello enterprise fornito da Red Hat;
le protezioni legali di Open Source Assurance, disponibili per tutti i clienti Red Hat in possesso di sottoscrizioni software Red Hat a pagamento attive.

Puoi trovare ulteriori informazioni su RHEL AI nel blog intitolato: RHEL vs. RHEL AI: What's the difference?

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Grazie alla piattaforma Linux, ai container e all'automazione, la strategia di cloud ibrido open source di Red Hat ti offre la flessibilità di eseguire le applicazioni di IA ovunque ti serva.

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