Secondo un nuovo report di IBM, non esiste un unico modello di intelligenza artificiale (IA) adatto a tutti i casi d’uso aziendali. Il report, intitolato “The CEO’s Guide to Generative AI: AI Model Optimization”, è basato su un sondaggio condotto con Oxford Economics e offre ai CEO indicazioni su come implementare e ottimizzare l’IA nelle loro organizzazioni.
Principali Risultati del Report:
- Modelli Specializzati: Non esiste un modello universale per tutti i settori. Ogni attività richiede modelli specifici.
- Diversità dei Modelli: Le aziende utilizzano attualmente in media 11 modelli di IA e prevedono di aumentarli del 50% nei prossimi tre anni.
- Costi: Il 63% dei dirigenti vede il costo dei modelli come il principale ostacolo all’adozione dell’IA generativa.
- Complessità: Il 58% degli intervistati considera la complessità dei modelli una delle principali preoccupazioni.
- Ottimizzazione: La messa a punto precisa dei modelli può migliorare l’accuratezza del 25%, ma solo il 42% dei dirigenti utilizza costantemente queste tecniche.
- Modelli Open Source: Le aziende prevedono di aumentare l’adozione di modelli open source del 63% nei prossimi tre anni, superando altri tipi di modelli.
Shobhit Varshney, VP e Senior Partner di IBM Consulting, ha dichiarato che i leader IT sono ben informati sui vari modelli di IA disponibili, ma molti C-suite stanno ancora imparando le potenzialità degli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni). È importante per le aziende comprendere che ogni modello ha punti di forza e limiti specifici.
Il costo rimane una preoccupazione significativa per l’adozione dell’IA. Le aziende possono scegliere tra ospitare i modelli internamente, con i relativi costi di calcolo e archiviazione, o affidarsi ai provider cloud, che addebitano in base ai token utilizzati.
Il report suggerisce di usare modelli di grandi dimensioni per compiti complessi e ad alto rischio, e modelli più piccoli e specializzati per altre applicazioni. Questo approccio può ottimizzare le prestazioni e i costi.
Le aziende preferiscono sempre più i modelli open source rispetto a quelli proprietari. Questi modelli offrono vantaggi come una maggiore revisione della comunità e la possibilità di personalizzarli per specifici casi d’uso aziendali.
Varshney consiglia alle aziende di sviluppare prima una strategia di intelligenza artificiale, piuttosto che focalizzarsi sui modelli specifici. IBM Consulting aiuta le aziende a identificare i processi e i casi d’uso dove l’IA può avere il maggiore impatto, come il servizio clienti o le operazioni IT. Successivamente, è possibile scegliere il modello giusto, considerando fattori come la complessità del compito, i costi e la necessità di accuratezza.