In Breve
- Come si sta evolvendo il vantaggio competitivo nell'AI?
- Il vantaggio si sta spostando dalle tecnologie ai processi e alle infrastrutture che supportano l'AI.
- Qual è l'importanza della governance nell'AI?
- La governance è fondamentale per garantire un uso responsabile e scalabile dell'AI.
- Cosa sono i loop di lavoro governati nell'AI?
- Sono processi che includono obiettivi, verifiche e correzioni, migliorando l'efficienza operativa.
Negli ultimi anni, il vantaggio competitivo nell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha subito un cambiamento significativo. Se inizialmente l’attenzione era focalizzata principalmente sui modelli di AI, oggi si sta spostando verso le infrastrutture e i processi che li circondano. Questa evoluzione è il risultato di vari fattori, tra cui il miglioramento delle capacità dei modelli e l’importanza crescente dei costi di implementazione su scala.
Le organizzazioni stanno ora valutando come trasformare l’AI in un lavoro affidabile, piuttosto che limitarsi a cercare piccoli miglioramenti di performance. Per generare valore operativo, un modello di AI richiede un contesto adeguato, accesso a dati e strumenti aziendali, memoria, controlli e guardrail che lo rendano utilizzabile e governabile. La qualità di questo insieme di elementi spiega spesso le differenze sostanziali nei risultati ottenuti da realtà che utilizzano lo stesso modello.
Un aspetto cruciale di questa trasformazione è il passaggio da singole interazioni di tipo prompt-risposta a loop di lavoro governati. Questi loop includono obiettivi, verifiche, correzioni e criteri di completamento, producendo tracce operative e registri di performance utili per valutare i risultati, correggere i flussi e far apprendere il sistema attraverso l’uso. Questo approccio non solo migliora l’efficienza, ma consente anche una gestione più accurata delle operazioni.
In un contesto in cui le imprese operano in domini diversi, è necessaria una sovrastruttura di orchestrazione. Questa struttura è fondamentale per instradare i compiti verso il giusto harness, decidere quando è necessaria la supervisione umana e coordinare le attività attraverso sistemi distinti. Questa funzione diventa particolarmente critica in settori regolamentati, dove la governance e l’assicurazione non devono essere concepite come mera conformità, ma come componenti operative fondamentali.
La governance deve includere policy enforcement, controlli di autorizzazione, gestione degli asset, monitoraggio dei costi, servizi di valutazione e audit, osservabilità e gestione del rischio, soprattutto quando si tratta di sistemi autonomi o semi-autonomi. In questo contesto, harness, orchestrazione e governance formano, insieme a modelli, dati e infrastrutture di calcolo, un ambiente operativo governato.
In sintesi, stiamo assistendo alla nascita di un ecosistema integrato in cui il valore si crea non solo nel possedere un modello di AI, ma anche nell’operare e nel governare l’AI stessa. 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, piuttosto che la semplice scelta del singolo modello.
