Il cloud computing è una tecnologia che permette di accedere a risorse informatiche (come server, storage e applicazioni) tramite internet, senza la necessità di possedere e gestire fisicamente l’hardware. Questo approccio offre numerosi vantaggi, tra cui scalabilità, flessibilità e costi ridotti. Per l’intelligenza artificiale, il cloud computing rappresenta una risorsa fondamentale.
Le applicazioni di AI richiedono spesso una grande quantità di potenza di calcolo e storage per elaborare e analizzare enormi volumi di dati. Utilizzando il cloud, le aziende possono accedere a queste risorse in modo dinamico e scalabile, pagando solo per ciò che utilizzano. Questo rende possibile lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni di AI anche per le aziende che non dispongono di infrastrutture IT molto avanzate.
Un aspetto cruciale del cloud computing è la distinzione tra servizi gestiti su cloud e Infrastructure as a Service (IaaS).
Implementare il cloud AI
Questi servizi offrono un livello di astrazione più alto rispetto all’IaaS. In un servizio gestito, il provider cloud si occupa della gestione e manutenzione dell’infrastruttura, delle piattaforme e delle applicazioni. Questo permette alle aziende di concentrarsi sullo sviluppo delle proprie applicazioni e servizi, senza preoccuparsi della gestione dell’infrastruttura sottostante. Esempi di servizi gestiti includono database gestiti, servizi di machine learning e piattaforme di sviluppo applicativo.
Infrastructure as a Service (IaaS)
Questo modello fornisce risorse di calcolo, storage e rete su richiesta. Le aziende hanno il controllo completo sull’infrastruttura virtuale e possono configurarla secondo le proprie esigenze. Tuttavia, sono anche responsabili della gestione e manutenzione di queste risorse. IaaS è ideale per le aziende che necessitano di un alto grado di personalizzazione e controllo sull’infrastruttura.
Vantaggi dell’AI nei cloud pubblici
La sinergia tra AI e cloud computing è destinata a guidare l’innovazione e l’efficienza. Con le capacità dell’AI, i servizi cloud possono automatizzare le operazioni, migliorare la scalabilità e ottimizzare la gestione delle risorse. Ad esempio, i sistemi di AI possono fornire e scalare servizi, rilevare potenziali errori, monitorare le minacce informatiche e individuare indicatori di frode, riducendo significativamente i costi operativi e migliorando la qualità del servizio.
Nell’ultimo periodo le società riconoscono sempre più i vantaggi delle soluzioni AI basate sul cloud, tra cui la riduzione del tempo per il ritorno sugli investimenti (ROI) e la migliorata scalabilità, e per questo i tassi di adozione sono aumentati. La crescita nell’adozione dell’infrastruttura IA generativa riflette questa tendenza, raddoppiando solo nell’ultimo anno.
I provider cloud e le loro offerte di AI
Tra i principali provider di servizi cloud, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure si distinguono per le loro offerte avanzate e diversificate in ambito IA. Esaminiamo più da vicino alcune delle loro soluzioni.
Amazon Web Services (AWS)
- Amazon Bedrock: servizio gestito che offre modelli di base ad alte prestazioni da aziende leader nel settore dell’AI, come IA21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta e Stability IA. Bedrock permette di costruire e scalare applicazioni di AI generativa
- Amazon SageMaker: piattaforma completa per sviluppare, addestrare e distribuire modelli di machine learning. SageMaker semplifica ogni fase del processo di machine learning, rendendo accessibile anche a chi non ha competenze avanzate.
- Amazon Rekognition: servizio di analisi delle immagini e dei video che utilizza deep learning per identificare oggetti, persone, testo, scene e attività. È utilizzato in vari settori, dalla sicurezza alla gestione dei contenuti.
Google Cloud Platform (GCP)
- Vertex AI: piattaforma di machine learning che consente di addestrare e distribuire modelli di AI, offre strumenti per automatizzare il processo di machine learning e supporta una vasta gamma di modelli pre-addestrati.
- Duet AI: piattaforma di GenAI che utilizza tecnologie avanzate per creare contenuti realistici e personalizzati. È utilizzata in settori come l’analisi dei dati, lo sviluppo software e la sicurezza.
- TensorFlow: una delle librerie open source più popolari per il machine learning, sviluppata da Google. TensorFlow è ampiamente utilizzata per costruire e addestrare modelli di deep learning.
Microsoft Azure
- Azure OpenIA: offre accesso AI potenti modelli di linguaggio di OpenIA, come GPT-4 e GPT-3.5, tramite API REST, SDK Python o l’interfaccia web di Azure OpenIA Studio; è progettato per compiti come la generazione di contenuti, la sintesi, la ricerca semantica e la traduzione del linguaggio naturale in codice; è ideale per creare applicazioni intelligenti e interattive.
- Azure Machine Learning: offre strumenti per la costruzione, l’addestramento e la distribuzione di modelli di machine learning. Azure Machine Learning supporta un’ampia gamma di framework e linguaggi di programmazione.
Scegliere la giusta piattaforma cloud per implementare il cloud AI
Quando si sceglie una piattaforma cloud per l’AI è fondamentale considerare diversi fattori chiave che possono influenzare il successo del progetto. Ecco una panoramica dettagliata dei principali elementi da valutare.
Tipologia di progetto
Progetti di ricerca: per i progetti di ricerca, è importante avere accesso a risorse di calcolo flessibili e potenti, nonché a strumenti avanzati di machine learning. Piattaforme come Google Cloud Platform (GCP) con TensorFlow e Vertex IA, o Amazon Web Services (AWS) con SageMaker, offrono ambienti ideali per sperimentare e sviluppare nuovi algoritmi.
Sviluppo di prodotti: quando si sviluppano prodotti basati su AI, la scelta della piattaforma deve considerare la facilità di integrazione con altri servizi e la scalabilità. Microsoft Azure, con i suoi servizi di Cognitive Services e Azure Machine Learning, offre un ecosistema integrato che facilita lo sviluppo e la distribuzione di prodotti AI su ambienti Microsoft già esistenti.
Implementazione in produzione: per l’implementazione in produzione, la stabilità, la sicurezza e il supporto sono cruciali. AWS, con la sua vasta gamma di servizi gestiti e la robusta infrastruttura, è spesso preferito per le applicazioni di produzione su larga scala.
Budget
Confronto dei costi: il costo delle piattaforme cloud può variare significativamente in base alle risorse necessarie. AWS, Azure e GCP offrono modelli di pricing pay-as-you-go, che permettono di pagare solo per le risorse effettivamente utilizzate. Tuttavia, è importante considerare anche i costi nascosti, come quelli per il trasferimento dei dati e il supporto tecnico. Su questo aspetto le tre piattaforme usano modelli di costo molto simili, ma bisogna analizzarli in base al servizio specifico.
Competenze del team
Conoscenze tecniche richieste: la scelta della piattaforma cloud deve tenere conto delle competenze tecniche del team.
- AWS: richiede una buona conoscenza dei servizi AWS e delle pratiche di gestione del cloud. La piattaforma offre una vasta documentazione e risorse di formazione, ma può essere complessa per i principianti.
- Azure: è ideale per i team che già utilizzano prodotti Microsoft, grazie alla sua integrazione con strumenti come Visual Studio e GitHub. Le competenze richieste includono la conoscenza di Azure DevOps e dei servizi di machine learning.
- GCP: è noto per la sua facilità d’uso e l’integrazione con strumenti open source come TensorFlow. È adatto per i team con esperienza in sviluppo software e machine learning.
Integrazioni con altri sistemi
Necessità di integrazione: La capacità di integrare l’AI con altri strumenti e dati esistenti è un fattore cruciale.
- AWS: Offre integrazioni robuste con una vasta gamma di servizi, inclusi database, strumenti di analisi e servizi di rete. È ideale per le aziende che necessitano di un ecosistema completo e integrato.
- Azure: Si integra perfettamente con altri prodotti Microsoft, come Office 365, Dynamics 365 e Power BI, rendendolo una scelta eccellente per le aziende che utilizzano già l’ecosistema Microsoft.
- GCP: Fornisce integrazioni fluide con strumenti di analisi dei dati come BigQuery e Dataflow, oltre a supportare tecnologie open source. È ideale per le aziende che necessitano di flessibilità e interoperabilità.
Implementare il Cloud Computing per l’AI: il caso di Netflix
Nel campo del cloud computing, Netflix si distingue come esempio di utilizzo dei servizi cloud pubblici per implementare l’intelligenza artificiale nelle sue operazioni. Come leader nei servizi di streaming, Netflix ha rivoluzionato il modo in cui i contenuti vengono consumati a livello globale, e gran parte del suo successo può essere attribuito al suo uso strategico del cloud computing e dell’AI.
Netflix utilizza Amazon Web Services (AWS), per ospitare la sua vasta libreria di contenuti e gestire il suo servizio di streaming globale. Sfruttando l’infrastruttura di AWS, Netflix può scalare efficacemente le sue operazioni per soddisfare le esigenze di oltre 200 milioni di abbonati in tutto il mondo. Questa scalabilità è cruciale per gestire i massicci requisiti di elaborazione e archiviazione dei dati che accompagnano lo streaming di contenuti video di alta qualità.
L’AI gioca un ruolo fondamentale nelle operazioni di Netflix, in particolare nel suo motore di raccomandazione. L’azienda impiega algoritmi di apprendimento automatico per analizzare il comportamento e le preferenze degli utenti. Elaborando questi dati in tempo reale, Netflix può offrire raccomandazioni di contenuti personalizzati a ciascun utente, migliorando l’esperienza di visione e aumentando il coinvolgimento degli utenti. Questa personalizzazione guidata dall’AI è alimentata dalle capacità computazionali di AWS, che consente a Netflix di elaborare e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
Inoltre, Netflix utilizza l’AI per la creazione e l’ottimizzazione dei contenuti. Attraverso modelli di apprendimento automatico, l’azienda può prevedere le preferenze e le tendenze degli spettatori, guidando le sue strategie di produzione e acquisizione di contenuti. Questo approccio basato sui dati assicura che Netflix continui a offrire contenuti adatti al suo pubblico, mantenendo il suo vantaggio competitivo nell’industria dello streaming.
In conclusione, l’uso di AWS da parte di Netflix per il cloud computing esemplifica come i provider di cloud pubblici possano facilitare l’implementazione dell’AI in progetti su larga scala. Sfruttando la potenza del cloud computing, Netflix non solo ottimizza le sue operazioni, ma migliora anche le sue offerte di servizi, stabilendo un punto di riferimento per l’innovazione nell’industria dell’intrattenimento digitale.
Il futuro del cloud per l’AI
Il futuro del cloud computing per l’intelligenza artificiale è ricco di innovazioni e trasformazioni che promettono di rivoluzionare il modo in cui le aziende sviluppano e implementano soluzioni AI. Ecco alcune delle tendenze emergenti e le nuove opportunità e sfide che si profilano all’orizzonte.
Tendenze emergenti
Quantum Computing: il quantum computing promette di rivoluzionare l’IA con capacità di calcolo esponenzialmente superiori rispetto IA computer tradizionali. Sebbene ancora in fase sperimentale, il quantum computing potrebbe risolvere problemi complessi in tempi molto più brevi, aprendo nuove possibilità per l’AI in settori come la crittografia, l’ottimizzazione e la simulazione molecolare.
AI-as-a-Service (AIaaS): l’AI-as-a-Service sta diventando sempre più popolare, permettendo alle aziende di accedere a potenti strumenti di AI senza dover investire pesantemente in infrastrutture hardware. I provider cloud offrono servizi AI preconfigurati che possono essere facilmente integrati nelle applicazioni aziendali, rendendo l’IA accessibile anche alle piccole e medie imprese
MLOps: Machine Learning Operations (MLOps) è un insieme di pratiche che mira a unificare lo sviluppo e l’operatività del machine learning. MLOps facilita la gestione del ciclo di vita dei modelli di machine learning, dall’addestramento alla distribuzione, fino al monitoraggio e alla manutenzione. Questo approccio migliora l’efficienza e la scalabilità delle soluzioni AI.
Edge Computing: l’Edge computing porta la potenza di calcolo più vicino alla fonte dei dati, riducendo la latenza e migliorando la velocità di elaborazione. Questo è particolarmente utile per le applicazioni AI che richiedono risposte in tempo reale, come i veicoli autonomi e i dispositivi IoT. L’Edge computing consente di eseguire inferenze IA direttamente sui dispositivi, riducendo la dipendenza dal cloud centrale.
Implementare il cloud AI: sfide e considerazioni
L’integrazione dei servizi di intelligenza artificiale all’interno delle piattaforme cloud pubbliche presenta diverse sfide e considerazioni che le società devono affrontare per ottenere un’implementazione di successo.
Disponibilità e qualità dei dati
Una delle principali sfide nell’adozione delle tecnologie AI è garantire la disponibilità e la qualità dei dati. Le organizzazioni spesso incontrano difficoltà nell’accesso a dataset di alta qualità, essenziali per un’integrazione efficace dell’AI. Strategie come l’utilizzo di servizi di dati di terze parti possono mitigare questo problema, poiché questi servizi offrono dati pre-puliti e di alta qualità che possono essere facilmente incorporati negli algoritmi di AI. Tuttavia, le aziende devono essere caute per garantire la conformità agli standard legali ed etici pertinenti quando utilizzano fonti di dati esterne.
Considerazioni etiche e legali
La privacy e la sicurezza dei dati sono preoccupazioni critiche nell’implementazione delle soluzioni AI. La combinazione di dataset diversi può portare involontariamente all’esposizione di informazioni sensibili, richiedendo protocolli di protezione dei dati rigorosi. Tecniche come l’anonimizzazione e la crittografia dei dati sono essenziali per salvaguardare i dati personali, ma bilanciare l’utilità dei dati con la privacy rimane una sfida significativa. Inoltre, il potenziale di “upclassing” o “deanonimizzazione” pone rischi di sicurezza che le organizzazioni devono gestire con attenzione.
Bilanciamento dei costi e del ROI
Le implicazioni finanziarie dello sviluppo, dell’addestramento e della distribuzione delle soluzioni AI rappresentano un altro ostacolo. Le organizzazioni devono bilanciare i costi di investimento sostanziali con il ritorno sugli investimenti (ROI) previsto. Identificare i casi d’uso giusti per l’AI è cruciale, poiché non tutti i problemi richiedono una soluzione AI. Stabilire benchmark di successo all’inizio del processo consente alle organizzazioni di monitorare il ROI e di dare priorità ai casi d’uso in modo efficace, controllando così i costi.
Barriere tecniche
La compatibilità tecnica e l’accuratezza dei dati sono ostacoli chiave per l’implementazione di iniziative AI di successo. Molte industrie, come quella manifatturiera, hanno riportato tassi di implementazione lenti a causa delle preoccupazioni sull’accuratezza dei dati. Una percentuale significativa di leader del settore ha espresso apprensioni riguardo a problemi di accuratezza, influenzando la loro disponibilità ad adottare tecnologie di AI generative. Le organizzazioni devono sviluppare un’infrastruttura AI aziendale robusta per mitigare questi rischi e migliorare l’affidabilità delle loro soluzioni AI.
Conformità e sicurezza
La conformità a rigorosi framework normativi è una preoccupazione pressante per le organizzazioni che utilizzano l’AI nel cloud. I provider di cloud pubblici come AWS e Google Cloud offrono soluzioni che soddisfano vari requisiti di conformità, inclusi GDPR e HIPAA. Tuttavia, le organizzazioni devono garantire che le loro implementazioni AI aderiscano a queste normative, in particolare quando gestiscono informazioni sensibili come le informazioni sanitarie protette elettronicamente (ePHI).
Considerazioni culturali
I fattori culturali all’interno delle organizzazioni giocano un ruolo critico nell’adozione di successo delle tecnologie AI. Una cultura che abbraccia la sicurezza e promuove la collaborazione tra i team di sviluppo è associata a migliori risultati nel raggiungimento degli obiettivi organizzativi. È importante che i team integrino le migliori pratiche di sicurezza durante i loro processi di sviluppo per minimizzare i rischi e aumentare il valore aziendale.
Conclusioni
Abbiamo esplorato i principali provider di servizi cloud per l’intelligenza artificiale e le loro offerte specifiche in ambito AI. Abbiamo anche visto quali sono i fattori chiave nella scelta della piattaforma cloud, tra cui il tipo di progetto, il budget, le competenze del team. Le tendenze emergenti come AI-as-a-Service, MLOps, Edge computing e quantum computing stanno ulteriormente trasformando il panorama del mondo AI. Queste innovazioni consentono alle aziende di automatizzare processi complessi, migliorare l’efficienza operativa e creare nuovi prodotti e servizi.
In conclusione, la scelta della piattaforma cloud giusta è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’AI. Valutare attentamente i fattori chiave e le esigenze specifiche del progetto aiuterà a prendere una decisione informata e a massimizzare il valore delle soluzioni di intelligenza artificiale implementate.
