È indubbio che l’intelligenza artificiale sia una delle tecnologie più importanti e interessanti del momento, sia all’interno della comunità IT sia per il grande pubblico, destinata a restare sotto gli occhi di tutti per molto tempo. La natura multiforme dell’intelligenza artificiale e la complessità dei suoi casi d’uso esistenti o potenziali sono alcuni dei motivi per cui l’AI è un tema di dibattito significativo e molto attuale. Se i leader aziendali vogliono far evolvere le proprie organizzazioni, non possono più ignorarla, anche se non hanno ancora cognizione di dove, come e quando iniziare.

Ashesh Badani, Chief Product Officer di Red Hat

AI ora, AI ovunque

Sappiamo che le prossime tecnologie saranno sempre più basate sull’AI, che si tratti di chat bot, veicoli software-defined, rilevatori di frodi finanziarie o dispositivi medici per una diagnostica accelerata. Per sopravvivere e progredire nell’attuale clima economico e tecnologico, è indispensabile che i leader aziendali diano priorità all’implementazione dell’AI in modo strategico, olistico e tempestivo, in modo che data scientist, sviluppatori e team operativi IT possano portare gli effetti dell’AI all’intera organizzazione aziendale.

Secondo Gartner, l’AI ha il potenziale per aggiungere valore alle organizzazioni, aumentando la produttività, migliorando il processo decisionale e creando nuove opportunità di crescita e innovazione. Nonostante questi aspetti positivi, alcune imprese scelgono ancora di limitarne la portata e intendono implementarla solo in una specifica funzione aziendale.

Le aziende devono comprendere come l’AI possa contribuire ad aumentare la produttività, i ricavi e la capacità di differenziarsi. Non sfruttando questa tecnologia, le organizzazioni rinunciano non solo a ridurre costi operativi e complessità, ma anche all’opportunità di ottenere un coinvolgimento e una conoscenza più approfonditi che contribuiscono a migliorare la user experience.

Se le aziende vogliono attrezzarsi per utilizzare l’AI in modo efficace, devono essere in grado di mettere in pratica i propri casi d’uso di AI dall’idea alla produzione, riunendo team differenti, come data scientist, sviluppatori e IT ops, e sfruttando diverse tecnologie; utilizzare strumenti e processi esistenti che consentono ai loro team di ottenere rapidamente l’agilità e l’efficienza necessarie per accelerare la messa in produzione di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale; e infine soddisfare gli standard di sicurezza, normativi, di conformità e di governance, proprio come avviene per tutte le altre applicazioni aziendali.

Riassumendo, senza un piano d’azione proattivo e completo su come implementare l’AI in tutta l’azienda, le imprese probabilmente faticheranno più del dovuto ad adattarsi alle mutevoli esigenze dei clienti.

L’AI nella pratica

La combinazione della natura collaborativa dell’open source con la potenza dell’AI consente a Red Hat di aiutare le imprese ad affrontare le loro sfide in modo più efficace e rapido di quanto molti avrebbero ritenuto possibile prima dell’avvento di questa tecnologia. Gli esempi reali sono molti. Proprio grazie a questa combinazione, HCA Healthcare ha creato un sistema di analisi predittiva in tempo reale per rilevare più accuratamente e rapidamente la sepsi, e NTT East ha sviluppato un servizio di video AI che fornisce insight di business intelligenti, riducendo i costi operativi del servizio del 50-60%, grazie a una migliore gestione e controllo delle versioni. Fortunatamente, Red Hat è stata in grado di identificare non solo il potere che l’AI può portare alle imprese oggi, ma anche le possibilità di sviluppo di domani.

Quando si parla di AI, Red Hat si concentra su alcuni aspetti rilevanti, come integrare le tecnologie open source per dare vita ai casi d’uso; accelerare il time to value e il deployment esteso di applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale, senza dimenticare l’incremento di efficienza e produttività.

Nel dettaglio, Red Hat fornisce le piattaforme necessarie per sviluppare e distribuire rapidamente AI su scala e integra all’interno delle proprie piattaforme l’intelligenza artificiale per migliorare la produttività e l’efficienza dei team operativi e di sviluppo, rendendole più facili da usare. Ciò è fondamentale per le organizzazioni che hanno bisogno di innovare rapidamente, pur dovendo affrontare sfide come la carenza di talenti. Per esempio, Red Hat Ansible Lightspeed con IBM watsonx Code Assistant utilizza l’intelligenza artificiale generativa per produrre codice Ansible conforme alle best practice di Red Hat, affidabile e in grado di colmare il gap delle competenze in ambito di automazione IT.

Infine, la capacità di scalare adeguatamente nei propri prodotti dopo l’integrazione dell’AI è un’altra considerazione importante per le aziende. Red Hat OpenShift AI tiene conto di questo aspetto consentendo di aumentare il numero di repliche di un modello, o addirittura di distribuirne un numero maggiore, su più cluster e su più cloud.

Costruite su pilastri quali trasparenza e flessibilità, le soluzioni AI di Red Hat sono già enterprise-ready e consentono alle aziende di implementare l’intelligenza artificiale nelle loro attività quotidiane. La potenza dell’AI è qui, è reale, con un approccio open ha ancora più valore.

Ashesh Badani è Chief Product Officer di Red Hat