In Breve

Qual è il nuovo focus delle aziende nell'adozione dell'AI?

Le aziende si stanno concentrando su governance e infrastrutture piuttosto che solo sui modelli.

Cosa si intende per 'harness' nell'AI?

'Harness' si riferisce al contesto e agli strumenti necessari per rendere l'AI utilizzabile e governabile.

Perché è importante la supervisione umana nell'AI?

La supervisione umana è fondamentale per coordinare attività e garantire la conformità, soprattutto in settori regolamentati.

L’intelligenza artificiale: il futuro è nella governance e nelle infrastrutture

Negli ultimi anni, il panorama dell’intelligenza artificiale (AI) ha subito una trasformazione significativa. Il vantaggio competitivo non si basa più esclusivamente sui modelli di AI, ma si sposta verso le infrastrutture e i processi che li supportano. Questa evoluzione è dettata dalla crescente importanza di implementare l’AI su larga scala e dalla necessità di trasformare la tecnologia in un lavoro affidabile.

Il passaggio dall’implementazione ai processi

Le organizzazioni stanno iniziando a comprendere che per generare valore operativo dall’AI, è fondamentale disporre di un «harness» efficace. Questo include il contesto, l’accesso a dati e strumenti aziendali, la memoria e i controlli necessari per rendere l’AI utilizzabile e governabile. La qualità di questo insieme di elementi spiega spesso le differenze di risultato tra le aziende che utilizzano lo stesso modello di AI.

Loop di lavoro e governance

Un altro aspetto cruciale è il passaggio da interazioni isolate di prompt e risposta a loop di lavoro governati. Questi loop devono includere obiettivi chiari, verifiche, correzioni e criteri di completamento. Attraverso questi processi, le aziende possono raccogliere tracce operative e registri di performance, utili per valutare i risultati e migliorare continuamente i flussi di lavoro.

Orchestrazione e supervisione umana

Poiché le imprese operano in contesti diversi, è necessaria un’ulteriore sovrastruttura di orchestrazione. Questa deve essere in grado di instradare i compiti verso il giusto harness, decidere quando è necessaria la supervisione umana e coordinare attività attraverso sistemi distinti. Questo è particolarmente critico in settori regolamentati, dove la governance non deve essere vista come una mera conformità, ma come una componente operativa fondamentale.

Governance e gestione del rischio

La governance e l’assicurazione devono includere policy enforcement, controlli di autorizzazione, gestione degli asset, monitoraggio dei costi, servizi di valutazione e audit, osservabilità e gestione del rischio. Questi elementi sono essenziali, soprattutto quando si lavora con sistemi autonomi o semi-autonomi.

Un ecosistema integrato per l’AI

In sintesi, harness, orchestrazione e governance, insieme a modelli, dati e infrastrutture di calcolo, formano un ambiente operativo governato. Questo ecosistema integrato consente di creare valore non solo attraverso il possesso del modello di AI, ma anche attraverso la sua gestione e governance. Di conseguenza, il prossimo terreno di competizione aziendale sarà la capacità di integrare, governare e gestire l’AI come un sistema operativo responsabile e scalabile.