La diffusione dell’AI generativa ha accelerato la crescita dell’AI enterprise nell’ultimo anno. Le aziende e i Governi stanno perseguendo in modo aggressivo strategie di utilizzo di questa tecnologia, spinti dai potenziali vantaggi e dalle pressioni da parte della concorrenza. IDC prevede infatti che la spesa per l’AI crescerà da 175,9 miliardi di dollari nel 2023 a 509,1 miliardi di dollari nel 2027 (30,4% CAGR).
Tuttavia, mentre le organizzazioni si impegnano per ottenere un vantaggio competitivo, il ritmo e la portata dell’innovazione dell’AI sono condizionati dai requisiti normativi globali. Inoltre, se da una parte assistiamo a un’accelerazione nell’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende, dall’altra sta aumentando la consapevolezza fra le organizzazioni che l’implementazione di strumenti di AI debba essere sostenibile ed etica.
Una soluzione a questa sfida può essere rappresentata dalla “private AI”. Vediamo come.
La soluzione della private AI
In effetti, la gestione e la sicurezza dei dati stanno emergendo come elementi critici. I dati costituiscono il cuore dei sistemi di AI e le aziende devono proteggerli e utilizzarli con attenzione per alimentare efficacemente i loro modelli di intelligenza artificiale. Siamo quindi davanti a una sfida importante: come possono le aziende massimizzare il potenziale dell’AI salvaguardando i propri dati?
La private AI, costruita su misura per un uso esclusivo da parte dell’organizzazione, sta emergendo come architettura, consentendo alle aziende di mantenere il controllo sui propri modelli di AI e sui dati che vi confluiscono. La private AI adotta un approccio da piattaforma: questo consente a un’organizzazione di disporre di una piattaforma di intelligenza artificiale che mette insieme in modo intelligente la propria capacità di AI e ne consente la condivisione sicura tra le applicazioni e i modelli di AI.
Con questo approccio, le organizzazioni possono puntare oggi su una piattaforma unica e sostituire o aggiungere nuovi modelli in futuro, in base all’evoluzione delle esigenze di business e alle tecnologiche. Questa mossa è un passo nella giusta direzione.
Tre motivi per innovare con la private AI
Ecco tre motivi che rendono la private AI elemento chiave per guidare l’innovazione nelle organizzazioni:
I livelli di controllo
Con la crescente importanza dei dati per le aziende, è ancora più importante sapere dove questi vengono conservati in ogni momento. La private AI offre alle organizzazioni la libertà di scegliere dove archiviare i propri dati e la possibilità di controllare il modo in cui i dati interagiscono con i modelli di intelligenza artificiale che risiedono fisicamente nelle vicinanze dei loro dati. Si può spaziare da ambienti on-premise a cloud privati, all’Edge o nei data center cloud. Questo approccio garantisce che i team IT mantengano il controllo dei dati e non siano costretti a trasferirli su un servizio dati proprietario di un fornitore solo per sfruttare i vantaggi dell’AI.
La private AI consente inoltre alle organizzazioni di portare l’AI ai dati, anziché viceversa. Le aziende hanno la completa proprietà dei loro modelli di AI e possono controllare quanti dati fornire e dove/quando limitare l’accesso. Ciò consente di gestire in tempo reale tutte le nuove tecnologie e le innovazioni che si aggiungono all’infrastruttura tecnologica, assicurando che i team IT possano monitorare la spesa per le nuove tecnologie e misurare il ritorno sugli investimenti.
L’innovazione con l’AI spesso comporta lo spostamento e l’archiviazione dei dati oltre i confini nazionali, di solito sotto il controllo di un hyperscaler con sede negli Stati Uniti. La private AI riporta l’accesso ai dati nel Paese di origine e alimenta l’economia locale. Ad esempio, un ospedale locale del Regno Unito che sviluppa un modello di AI per accelerare la ricerca sul cancro utilizzerà dati archiviati localmente in un data center del Regno Unito, favorendo così l’economia locale, rispettando le normative locali e assumendo persone sul territorio. Questo comporta una serie di opportunità non solo per l’organizzazione che intende adottare un modello di AI privato, ma anche per la comunità circostante.
Anche la sicurezza è un aspetto importante. I modelli di intelligenza artificiale privati possono essere addestrati su dati proprietari, che rimangono sotto il controllo dell’organizzazione, riducendo i rischi di accesso non autorizzato o di violazione dei dati. Questo aspetto è particolarmente importante per settori come l’edilizia, la sanità, la finanza, i media, la pubblica amministrazione e i servizi legali, dove sono necessari dati sensibili o creativi per addestrare i modelli di apprendimento automatico. L’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale privati, allineati con i dati dell’azienda, garantisce inoltre la conformità e la concretezza.
Facilità di navigare nel panorama normativo
L’attuale panorama normativo europeo sta influenzando il grado e il ritmo dell’innovazione dell’AI. Di recente, Meta ha annunciato che limiterà l’introduzione dell’AI in Europa a causa dell’incremento delle normative dell’Unione Europea.
Come antidoto ai potenziali vincoli all’innovazione, la private AI offre alle aziende l’opportunità di trasformarsi digitalmente all’interno del panorama normativo esistente, stimolando allo stesso tempo le economie locali e rispondendo agli interessi nazionali.
Il panorama normativo relativo all’AI è solo all’inizio come la tecnologia stessa e, di conseguenza, l’impatto futuro di queste normative non è ancora del tutto chiaro. Questo significa che qualsiasi innovazione dell’AI a livello aziendale deve essere aperta e interoperabile. Data la natura tracciabile dei dati utilizzati nei modelli di private AI, le organizzazioni possono garantire il rispetto di tutti gli standard di sovranità dei dati. In questo modo, ogni nuova tecnologia sarà a prova di futuro rispetto alle nuove normative, eliminando al contempo gli ostacoli per le organizzazioni che vogliono utilizzare l’AI per il cambiamento tecnologico.
Le infrastrutture tecnologiche
Le aziende non devono commettere gli stessi errori che hanno fatto in passato per la fretta di passare al cloud pubblico. Il panorama sta evolvendo e ci saranno altri fornitori di strumenti di intelligenza artificiale che entreranno nel mercato.
L’uso della private AI garantisce che la prossima fase dell’infrastruttura costruita dalle aziende sia flessibile e plasmabile, per evitare il vendor lock-in e garantire la compatibilità futura con le tecnologie in evoluzione e i fornitori di intelligenza artificiale. Nessuno vorrebbe ritrovarsi con un altro sistema legacy da gestire tre anni dopo averlo adottato! La piattaforma di AI deve essere agile come l’AI stessa, con la capacità di sostituire, alla velocità del software, i modelli e i servizi che non sono più efficaci o conformi.
Quando si parla di AI, non c’è più motivo di parlare di compromessi in termini di scelta, privacy e controllo. L’AI privata offre alle organizzazioni tutte e tre le caratteristiche, consentendo loro di accelerarne l’adozione e di rendere la loro infrastruttura di AI a prova di futuro. L’innovazione sostenibile non si limita a salvaguardare i dati; si tratta di unificare strategicamente l’innovazione dell’AI con la conformità e la privacy dei dati. Questo approccio consente alle aziende di sfruttare responsabilmente la potenza dell’AI, aprendo la strada a un futuro più sicuro e innovativo.
