I leader aziendali nell’attuale panorama tecnologico e delle startup sono consapevoli dell’importanza di padroneggiare l’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML). Sanno quanto possano aiutare a ottenere informazioni preziose dai dati, semplificare le operazioni tramite l’automazione intelligente e creare esperienze clienti senza pari. Tuttavia, lo sviluppo di queste tecnologie di intelligenza artificiale e l’uso di strumenti come l’API di Google Maps per scopi commerciali possono richiedere tempo e denaro considerevoli. La crescente domanda di professionisti altamente qualificati nell’IA rappresenta una sfida aggiuntiva. Di conseguenza, le aziende tecnologiche e le startup sono sotto pressione per utilizzare saggiamente le risorse quando incorporano l’IA nelle loro strategie aziendali.
Molte delle aziende all’avanguardia di oggi stanno implementando servizi o prodotti innovativi che sarebbero impossibili senza il potere dell’IA. Tuttavia, ciò non significa che queste aziende debbano costruire da zero la propria infrastruttura e i propri flussi di lavoro. Sfruttando i servizi di intelligenza artificiale e machine learning offerti dai fornitori di servizi cloud, le aziende possono sbloccare nuove opportunità di crescita, automatizzare i propri processi e guidare iniziative di riduzione dei costi. Anche le piccole aziende, il cui obiettivo principale potrebbe non essere l’IA, possono trarre vantaggio dall’integrazione dell’IA nel loro tessuto operativo, contribuendo a gestire in modo efficiente i costi man mano che crescono.
Le startup spesso concentrano la propria esperienza tecnica su progetti proprietari che hanno un impatto diretto sulle loro attività. Anche se lo sviluppo di una nuova tecnologia di intelligenza artificiale potrebbe non essere il loro obiettivo principale, l’integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale in nuove applicazioni ha un valore considerevole. In tali scenari, l’utilizzo di API preaddestrate rappresenta una soluzione rapida ed economica. Ciò consente alle organizzazioni di avere una solida base su cui costruire e produrre un lavoro eccezionale.
Ad esempio, molte aziende che incorporano l’IA conversazionale nei loro prodotti e servizi sfruttano le API di Google Cloud, come Speech-to-Text e Natural Language. Queste API consentono agli sviluppatori di integrare facilmente funzionalità come l’analisi del sentimento, la trascrizione, il filtraggio dei contenuti inappropriati, la classificazione dei contenuti, ecc. Utilizzando questa potente tecnologia, le aziende possono concentrarsi sulla creazione di prodotti innovativi anziché dedicare tempo e risorse allo sviluppo delle stesse tecnologie di intelligenza artificiale sottostanti.
Per affrontare le sfide di un’infrastruttura di ML costosa e complessa, molte aziende si affidano sempre più ai servizi cloud. Le piattaforme cloud offrono il vantaggio dell’ottimizzazione dei costi, consentendo alle aziende di pagare solo per le risorse di cui hanno bisogno e di scalare facilmente in base ai requisiti in continua evoluzione.
Con Google Cloud, i clienti possono utilizzare una gamma di opzioni di infrastruttura per ottimizzare i propri carichi di lavoro di ML. Alcuni utilizzano le unità di elaborazione centrale (CPU) per una prototipazione versatile, mentre altri sfruttano la potenza delle unità di elaborazione grafica (GPU) per progetti incentrati sulle immagini e modelli più complessi, in particolare quelli che richiedono operazioni TensorFlow personalizzate che funzionano in parte su CPU. Alcuni scelgono le unità di elaborazione Tensor (TPU), le unità di elaborazione proprietarie di Google, mentre molti combinano queste opzioni su misura per i loro casi d’uso specifici.
Oltre all’abbinamento dell’hardware appropriato ai tuoi scenari di utilizzo specifici e al beneficio della scalabilità e della facilità operativa dei servizi gestiti, le aziende dovrebbero considerare funzionalità di configurazione che aiutino a gestire i costi. Ad esempio, Google Cloud offre funzionalità di condivisione temporale e multi-istanza per le GPU, insieme a funzionalità come Vertex AI, progettate appositamente per ottimizzare l’utilizzo e i costi delle GPU.
Vertex AI Workbench si integra perfettamente con il catalogo NVIDIA NGC, consentendo la distribuzione con un solo clic di framework, kit di sviluppo software e notebook Jupyter. Questa integrazione, insieme a Reduction Server, dimostra come le aziende possano migliorare l’efficienza dell’IA e ridurre i costi sfruttando i servizi gestiti.
Oltre all’utilizzo di API preaddestrate e allo sviluppo di modelli di ML per la creazione di prodotti, le aziende possono aumentare l’efficienza operativa, soprattutto durante la fase di crescita, adottando soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate per soddisfare esigenze specifiche dell’azienda e delle funzioni. Queste soluzioni, come l’elaborazione dei contratti o il servizio clienti, semplificano i processi aziendali e consentono una migliore distribuzione delle risorse.
Un ottimo esempio di tale soluzione è DocumentAI di Google Cloud. Questi prodotti sfruttano il potere del machine learning per analizzare ed estrarre informazioni dal testo, soddisfacendo vari casi d’uso come la gestione del ciclo di vita dei contratti e l’elaborazione dei mutui. Utilizzando DocumentAI, le aziende possono automatizzare i flussi di lavoro relativi ai documenti, risparmiando tempo e migliorando la precisione.
Contact Center AI fornisce un’assistenza preziosa alle aziende che stanno affrontando un aumento delle esigenze di assistenza clienti. Questa soluzione consente alle organizzazioni di creare agenti virtuali intelligenti, facilitare passaggi senza soluzione di continuità tra agenti virtuali e agenti umani, secondo necessità, e ottenere informazioni utili dalle interazioni del call center. Sfruttando questi strumenti di intelligenza artificiale, le aziende tecnologiche e le startup possono allocare più risorse all’innovazione e alla crescita, migliorando contemporaneamente il servizio clienti e ottimizzando l’efficienza complessiva.
Per affrontare le sfide dello sviluppo di modelli di ML costosi e complessi, molte aziende tecnologiche e startup si affidano sempre più alle piattaforme cloud gestite. Queste piattaforme offrono una soluzione che consente alle organizzazioni di passare dalla fase di prototipazione alla sperimentazione su larga scala e all’implementazione regolare dei modelli di produzione.