Sempre più aziende si stanno riorganizzando per poter sfruttare i vantaggi offerti dall’intelligenza artificiale. Ma affinché i modelli e le applicazioni di intelligenza artificiale generino valore, le aziende devono raccogliere, organizzare e analizzare i dati in maniera continua. Per la migliore riuscita di queste operazioni, occorre integrare diversi set di app con le migliori soluzioni di sviluppo dell’intelligenza artificiale e dell’analisi, così da realizzare una piattaforma che funga da architettura delle informazioni.
L’intelligenza artificiale alleata delle aziende nelle sfide della logistica
Per trasportare i modelli di intelligenza artificiale dalla sperimentazione alla produzione occorrono processi complessi e reiterati. Per la buona riuscita dell’investimento tecnologico è necessario che l’accesso ai dati sia conforme ai vincoli di privacy, governance e regole vigenti in ciascun Paese, in particolare per lo spostamento dei dati tra regioni, cloud e ambienti normativi differenti. Per migliorare il training dei modelli con i dati raccolti da ambienti complessi si può fare ricorso all’apprendimento federato (tecnica di apprendimento automatico che permette di addestrare un algoritmo attraverso l’utilizzo di dispositivi decentralizzati o server che mantengono i dati, senza la necessità di scambiare i dati stessi).
In un panorama aziendale che si evolve di continuo, le supply chain globali pongono grandi sfide alla logistica, con dati stoccati in una moltitudine di sedi in diverse aree geografiche. L’intelligenza artificiale può aiutare le aziende ad anticipare dinamicamente la domanda, gestire l’inventario e ottimizzare la consegna, utilizzando metodi di previsione e ottimizzazione del personale, dei prezzi, della composizione e rotazione dei prodotti,
I migliori risultati si ottengono unendo l’automazione all’aumento del ciclo di vita del modello di intelligenza artificiale, tra cui la preparazione dei dati, la selezione degli algoritmi e la convalida e il monitoraggio dei modelli.
DeVOps e ModelOps
DevOps, termine che deriva dalla contrazione di “sviluppo” (Dev) e “operazioni” (Ops), può beneficiare dell’implementazione dell’utilizzo del cloud in ambienti distribuiti, servizi e infrastrutture che supportano cloud privati. Organizzazioni di vari settori, come il bancario e finanziario, l’assistenza sanitaria, la vendita al dettaglio e la produzione, utilizzano più cloud per ottimizzare gli investimenti nell’intelligenza artificiale e in questo modo poter decidere quale carico di lavoro è più adatto a ogni ambiente cloud. La flessibilità è fondamentale per allineare una serie di carichi di lavoro di intelligenza artificiale mission-critical a requisiti specifici per indicatori di prestazioni chiave (KPI), posizione dei dati, scalabilità, resilienza e conformità.
Aziende che hanno già adottato DevOps per la distribuzione del software stanno passando a cicli ModelOps (dalla contrazione dei termini “modello” e “operazioni”), che completano DevOps. Sincronizzando ModelOps e DevOps si agevola l’automazione intelligente a supportare una pratica agile.
In particolare, l’integrazione di ModelOps e DevOps può:
- adattare le risposte alle mutevoli priorità e sfide dei clienti contenute nei dati grezzi;
- fornire offerte e avvisi ai clienti gestendo al contempo il personale attraverso interruzioni e ripristino;
- ridurre i tempi di attesa dell’elaborazione garantendo al contempo la gestione dei rischi e dei controlli interni;
- prevenire le frodi e sostenere il rispetto delle norme e dei regolamenti in cui sono vietati i trasferimenti transfrontalieri di dati.
Le aziende possono utilizzare ModelOps per affrontare i nuovi modelli di consumo e migliorare la liquidità:
- previsione delle carenze di magazzino e riallocazione delle risorse
- ottimizzazione della gestione delle categorie e dei prezzi utilizzando dati di mercato accurati
- gestione delle chiusure dei negozi e utilizzo delle informazioni sulla domanda per scoprire nuovi modelli di business
- evitare multe per violazioni della sicurezza, sia fisica che digitale.
Fonte: IBM
La soluzione IBM Cloud Pak for Data
IBM Cloud Pak for Data è una piattaforma integrata di dati e AI che razionalizza e migliora il modo in cui le aziende raccolgono, organizzano e analizzano i dati, in funzione dell’adozione dell’AI. Ideata per essere nativa del cloud, la piattaforma unifica servizi fondamentali del mercato che coprono l’intero ciclo di vita dell’analytics. Il sistema è basato sulla piattaforma Red Hat OpenShift Container.
La piattaforma IBM fornisce un valido supporto nell’ottimizzazione degli investimenti nel cloud e nell’intelligenza artificiale su una piattaforma aperta ed estensibile, che può essere eseguita su qualsiasi cloud. Utilizzare questa piattaforma per creare ModelOps consente alle aziende di:
- prevedere e ottimizzare i risultati aziendali utilizzando interfacce in linguaggio naturale (NLP) per creare pianificazioni predittive, allocazioni e piani;
- bilanciare un mix di spese in conto capitale (CAPEX) e spese operative (OPEX) in ottica di ripresa e crescita;
- distribuire in modo flessibile nell’ambiente preferito, come IBM Cloud Pak for Data as a Service e IBM Cloud Pak for Data System;
- automatizzare il ciclo di vita dell’intelligenza artificiale end-to-end.
- consentire agli sviluppatori e agli esperti di analisi di utilizzare l’intelligenza artificiale;
- accelerare il time-to-value con gli acceleratori del settore, usando dati di esempio, notebook e API.
Tutto ciò aumenta il vantaggio competitivo dell’azienda. La soluzione IBM supporta interamente gli ambienti multicloud come Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud, IBM Cloud e le implementazioni di cloud privato.
