Nonostante l’ampio interesse che circonda l’IA generativa, molti esperti del settore si trovano ancora a confrontarsi con una questione di grande rilevanza: esiste un’infrastruttura adeguata in grado di sostenere a lungo termine questa tecnologia? E, nel caso positivo, tale infrastruttura sarà sufficientemente solida da supportare le rivoluzionarie innovazioni promesse dall’IA generativa?
Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale generativa hanno già guadagnato una reputazione solida grazie alla loro abilità di sintetizzare testi in modo impeccabile con un semplice clic. Un’operazione che, altrimenti, richiederebbe ore, giorni, settimane o addirittura mesi di lavoro manuale.
Tutto ciò è certamente positivo, ma senza una base infrastrutturale appropriata, tali strumenti rimarranno privi della scalabilità necessaria per effettuare un autentico cambiamento nel mondo. I costi operativi ingenti associati all’IA generativa, che si prevede supereranno presto i 76 miliardi di dollari, sono già testimonianza di questo fatto. Eppure, vi sono altri fattori in gioco.
Le aziende devono concentrare i propri sforzi sulla creazione e l’interconnessione di strumenti adeguati per utilizzare questa tecnologia in modo sostenibile. Devono investire in un’infrastruttura dati centralizzata, in grado di rendere facilmente accessibili tutti i dati rilevanti al Large Language Model (LLM), senza dover ricorrere a pipeline dedicate. Solo attraverso l’implementazione strategica di tali strumenti, potranno fornire il valore commerciale desiderato, superando le attuali limitazioni di capacità imposte dai data center. Solo allora l’autentica rivoluzione dell’IA potrà avanzare.
Un parallelismo significativo si può trarre da questa situazione. Secondo un recente rapporto del Capgemini Research Institute, il 74% dei dirigenti ritiene che i benefici dell’IA generativa superino le preoccupazioni ad essa associate. Questo consenso ha già portato a tassi di adozione considerevoli tra le imprese: circa il 70% delle aziende nell’area Asia-Pacifico manifesta l’intenzione di investire in queste tecnologie o ha iniziato a esplorare casi di utilizzo pratico.
Tuttavia, è importante considerare che un processo analogo è già stato vissuto in passato. Prendiamo, ad esempio, l’Internet, che gradualmente ha attirato sempre maggiore attenzione prima di sorpassare ogni aspettativa grazie a una vasta gamma di applicazioni straordinarie. Ma, nonostante le sue eccezionali capacità, è realmente decollato solo quando le sue applicazioni hanno iniziato a generare un valore tangibile per le imprese su vasta scala.
L’IA sta seguendo una traiettoria simile. Le aziende hanno adottato rapidamente la tecnologia, con circa il 93% delle imprese coinvolte in diversi casi di studio di intelligenza artificiale/machine learning in uso. Tuttavia, nonostante l’ampia adozione, molte aziende continuano a lottare con l’implementazione, evidenziando così una carenza di infrastruttura dati compatibile.
Dotate di un’infrastruttura adeguata, le aziende possono andare oltre la superficie delle affascinanti capacità dell’IA generativa e cogliere il suo autentico potenziale per trasformare il proprio panorama aziendale.
In effetti, l’IA generativa può certamente assistere nella stesura rapida di brief e, nella maggior parte dei casi, in modo abbastanza efficace. Tuttavia, il suo potenziale si estende ben oltre questo ambito. Dal possibile sviluppo di nuovi farmaci e trattamenti medici all’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento, nessuna di queste scoperte sarà possibile se i data center che guidano e supportano le applicazioni di intelligenza artificiale non saranno sufficientemente robusti per gestire il carico di lavoro richiesto.
L’IA generativa deve ancora dimostrare un valore significativo per le aziende, poiché attualmente manca di scalabilità. Questo perché i data center presentano limitazioni di capacità: la loro struttura originaria non è stata concepita per sostenere l’esplorazione, l’orchestrazione e l’ottimizzazione massiccia dei modelli richiesti dai Large Language Models (LLM) per effettuare cicli di addestramento efficienti.
Il successo nell’estrazione di valore dall’IA generativa dipende dunque dalla capacità di un’azienda di sfruttare al meglio i propri dati, il che può essere migliorato mediante l’implementazione di una solida architettura dati. Questo obiettivo può essere raggiunto tramite il collegamento di fonti dati strutturate e non strutturate ai LLM o attraverso l’aumento della capacità di elaborazione dell’hardware esistente.
Risulta essenziale che le aziende interessate ad addestrare il proprio LLM sui dati organizzativi siano in grado di consolidare tali dati in maniera coesa. In assenza di ciò, i dati frammentati all’interno di silos rischiano di introdurre pregiudizi nei processi di apprendimento del LLM.
L’IA generativa non è sorta dal nulla: è il frutto di un lungo processo di sviluppo, e il suo utilizzo e potenziale continueranno a crescere nei decenni a venire. Tuttavia, al momento, le sue applicazioni aziendali stanno incontrando una barriera di scalabilità.
La verità è che l’efficacia di questi strumenti è strettamente legata all’infrastruttura di elaborazione dati che li sorregge. Di conseguenza, risulta di importanza fondamentale che i leader aziendali investano in piattaforme in grado di gestire i petabyte di dati necessari affinché tali strumenti possano offrire il valore tangibile che promettono in modo concreto.