Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)

Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)

Per “intelligenza artificiale” (AI) si intende un ampio ventaglio di tecnologie, applicazioni e sistemi che consentono ai computer e ad altre macchine di simulare capacità umane come il ragionamento, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. A questo scopo l'AI sfrutta diverse discipline incluse l'informatica più evoluta, l'analisi dei dati, l'ingegneria del software, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, il riconoscimento vocale e le reti neurali, oltre a materie quali la psicologia umana e la filosofia.

L'AI funziona grazie all'uso di algoritmi e di dati. Gli algoritmi istruiscono i computer su come analizzare dati, prendere decisioni e comportarsi. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare conversazioni trascritte per comprendere le interazioni umane, o aiutare un programma a identificare immagini specifiche. Proviamo a riassumere il funzionamento dell'AI in qualche breve passaggio:

1. Input: raccolta di dati da varie fonti, come informazioni sulla clientela o serie storiche.
2. Elaborazione: riordino e analisi dei dati raccolti per individuare pattern e correlazioni.
3. Risultato: utilizzo dei pattern individuati per prevedere i risultati, ad esempio le esigenze di personale in un negozio in base ai dati passati sulle vendite.
4. Adeguamento: apprendimento dagli errori durante l'addestramento, con ripetuti test degli scenari fino al raggiungimento dei risultati corretti.
5. Valutazione: analisi delle previsioni o delle identificazioni di pattern tramite il confronto con i risultati attesi o con benchmark per garantirne la precisione.

Insomma, l'AI apprende e migliora nel tempo addestrandosi su dati estesi, elaborando informazioni per fare previsioni, e perfezionandosi continuamente attraverso feedback e confronti.

Perché l'AI è importante nel cloud computing

L'AI è fondamentale nel cloud computing, perché rivoluziona l'operatività aziendale e la vita quotidiana identificando pattern e correlazioni a velocità che vanno oltre le capacità umane. Nel settore bancario, per esempio, l'AI è in grado di valutare il rischio associato alle richieste di credito nel comparto retail analizzando rapidamente innumerevoli data point ‑ un processo che a un essere umano richiederebbe molto più tempo. Questa velocità e questa efficienza possono migliorare significativamente il processo decisionale e la risoluzione dei problemi, offrendo alle organizzazioni insight preziosi per dare slancio all'innovazione.

Nel cloud computing, l'AI eccelle nell'automazione dei processi e delle attività IT, lasciando i professionisti del settore liberi di concentrarsi sui progetti strategici che fanno crescere il business. I principali provider di cloud come AWS, Azure e Google Cloud stanno investendo massicciamente nell'AI per poter offrire funzionalità all'avanguardia. Poiché l'AI necessita di enormi quantità di dati, le piattaforme cloud sono una scelta ideale, grazie a capacità di archiviazione e scalabilità in grado di gestire grossi volumi di dati con flessibilità ed efficienza.

Tutti questi vantaggi migliorano l'efficienza, la produttività e la capacità di innovazione delle organizzazioni, rendendo l'AI nel cloud computing uno strumento indispensabile nei moderni ecosistemi aziendali.

Perché combinare AI e cloud computing è vantaggioso

• Risparmio sui costi: grazie alle tecnologie di virtualizzazione, l'apprendimento automatico è diventato economicamente molto più conveniente e l'addestramento dei programmi di intelligenza artificiale è ormai fattibile anche utilizzando un'infrastruttura cloud standard.
• Aumento della produttività: il test degli algoritmi di AI è più efficiente nel cloud, perché il team IT non deve creare né gestire un'infrastruttura on‑premise.
• Automazione semplificata: le funzionalità di intelligenza artificiale possono essere integrate direttamente nei servizi cloud e nelle applicazioni; possono essere inoltre utilizzate per monitorare, gestire e ottimizzare gli ambienti cloud.
• Analitiche più potenti: in un contesto in cui sempre più organizzazioni utilizzano il cloud per lo storage dei dati, le funzionalità di AI possono potenziare le applicazioni, aiutandole ad analizzare i dati online in tempo reale e ricavare insight più rapidamente.
• Gestione più efficiente dei dati: nei sistemi di gestione del cloud, le funzionalità di AI possono snellire e automatizzare i processi, rendendo le operazioni più efficienti.
• Servizi cloud migliori: l'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nei servizi cloud o nelle offerte Software‑as‑a‑Service esistenti può migliorare l'esperienza utente e offrire servizi innovativi ad alto valore aggiunto.

Cloud ibrido e AI

Negli ambienti di cloud ibrido, l'AI favorisce la perfetta integrazione tra infrastruttura on‑premise e servizi cloud, consentendo alle organizzazioni di sfruttare la scalabilità e la flessibilità del cloud pur mantenendo il controllo sulle applicazioni e sui dati sensibili. Gli insight basati sull'AI aiutano poi a prendere decisioni informate sul posizionamento dei carichi di lavoro, sull'utilizzo delle risorse e sull'ottimizzazione dei costi, massimizzando così i vantaggi delle implementazioni di cloud ibrido.

AI e servizi cloud

Le applicazioni di AI si integrano perfettamente con i servizi e le applicazioni cloud. Anzi, è probabile che chi si occupa di sviluppo AI preferisca creare soluzioni di intelligenza artificiale nel cloud, perché così non deve sviluppare o gestire un'intera infrastruttura on‑premise specifica per ospitare la piattaforma di AI, ma può invece sviluppare, testare e implementare le nuove applicazioni in tutta semplicità sfruttando le configurazioni e i modelli cloud esistenti.

Le funzionalità basate sull'AI sono utilizzate sempre più spesso nei servizi cloud aziendali. La lista di use case include:

• Chatbot: uno degli use case più comuni per l'AI basata su cloud è sicuramente quello dei chatbot, che possono essere di grande aiuto per le aziende che necessitano di un servizio clienti di ampio respiro.
• Internet of Things (IoT): il cloud è la scelta ottimale quando migliaia di dispositivi intelligenti devono trasmettere e archiviare i propri dati, perché consente di analizzarli rapidamente per ottenere insight attraverso l'AI.
• Business intelligence: l'intelligenza artificiale può essere impiegata con successo per la raccolta di dati digitali su mercati, clientela, competitor, proprietà intellettuale e così via.

Il cloud computing nello sviluppo e nell'implementazione dell'AI

Lo sviluppo e l'implementazione dell'AI possono trarre diversi benefici dal cloud computing: prima di tutto, la sua flessibilità e la possibilità di scalare rapidamente consentono di regolare le risorse in base alle esigenze del momento, facilmente e senza la necessità di dover gestire infrastrutture on‑premise. Il cloud permette poi di collaborare senza difficoltà – caratteristica fondamentale per il lavoro ibrido o a distanza. Infine, il modello pay‑as‑you‑go rende più convenienti i progetti AI basati su cloud, poiché consente a chi sviluppa di dimensionare le risorse secondo necessità senza bisogno di dover gestire ulteriori infrastrutture.

In che modo il cloud gestisce le esigenze di storage ed elaborazione degli enormi set di dati necessari all'AI

Il cloud è una scelta eccellente per archiviare ed elaborare i mastodontici set di dati necessari per i progetti di AI. Oltre a una scalabilità infinita, il cloud offre anche la capacità di gestire file system distribuiti come Hadoop Distributed File System (DFS) e Spark, molti dei quali sono la scelta d'elezione in fatto di storage tra chi sviluppa AI. Nei file system distribuiti, i dati vengono archiviati su più nodi che operano in parallelo, per cui le operazioni sui dati sono rapide ed efficienti. La rapidità e l'efficienza sono importanti in questo tipo di progetti, soprattutto quando i risultati pratici nella vita reale dipendono dagli insight ottenuti dall'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni.

Per una maggiore resilienza sono utili anche uno storage distribuito dei dati e un'infrastruttura basata su cluster creata per l'elaborazione ad alte prestazioni: se infatti un nodo o un cluster non funzionano correttamente o se dei dati vanno perduti, sono comunque replicati altrove nel sistema. Non ci sono single point of failure.

Punti chiave da tenere a mente per la sicurezza dell'AI 

Quando si implementa l'AI nel cloud, la sicurezza è imprescindibile. Le applicazioni AI possono introdurre nuove minacce e fungere da “black box”, rendendo opache l'analisi dei dati e le raccomandazioni, il che pone evidenti problemi di sicurezza e privacy dei dati. La risoluzione dei problemi di sicurezza può essere complessa, e la conformità alle normative del settore si fa impegnativa ora che le implicazioni dell'AI per la sicurezza dei dati attirano sempre più attenzione.

Ecco alcuni fattori cruciali di cui tenere conto per garantire la sicurezza dell'AI nel cloud:

• Identificazione e gestione degli accessi: una misura di base per la sicurezza cloud che non va mai trascurata. Implementa i principi del “privilegio minimo”, rendi obbligatoria in tutta l'organizzazione l'autenticazione a più fattori e limita ulteriormente gli accessi con controlli basati sui ruoli.
• Crittografia dei dati: crittografa i dati a riposo e in transito e rafforza la gestione delle chiavi archiviandole in modo sicuro e ruotandole periodicamente.
• Sistemi di monitoraggio e rilevamento delle intrusioni: implementa dei software che monitorino continuamente tutti i tuoi ambienti cloud e AI, e configurali in modo da ricevere un avviso istantaneo in caso di violazioni o comportamenti sospetti. Esistono molti sistemi di monitoraggio basati sull'AI che utilizzano funzionalità di intelligenza artificiale per mantenere i dati cloud protetti e al sicuro.
• Valutazione delle vulnerabilità e test di penetrazione: non saltare questi passaggi critici, poiché possono aiutare a mantenere i dati al sicuro nel cloud. Identifica le lacune, correggile, ed esegui simulazioni realistiche per testare e perfezionare la risposta del tuo team.
• Strategia di sicurezza nativa per il cloud: utilizza i vari strumenti di sicurezza offerti dal tuo provider di cloud pubblico e assicurati che il tuo team comprenda il modello di responsabilità condivisa e i componenti di cui siete responsabili.

In che modo il cloud computing supporta l'AI nell'edge

Con l'aumento dei volumi di dati e le esigenze di accesso e di risultati sempre più rapidi, l'edge computing accresce la sua importanza di giorno in giorno. L'edge computing consiste nello sviluppo di dispositivi in grado di archiviare e persino elaborare i dati esattamente dove vengono raccolti, anziché inviarli a un repository centrale. Una telecamera di sorveglianza tradizionale può ad esempio registrare dei filmati in un magazzino, ma deve poi trasmettere i dati a una sede centrale dove vengono archiviati e analizzati.

Oggi però esistono telecamere intelligenti dotate di funzionalità di AI, nonché di processori e spazio di archiviazione, capaci di analizzare le riprese video in tempo reale. Le applicazioni di intelligenza artificiale aiutano a individuare in situ i possibili problemi (come per esempio un'effrazione), mentre il sistema è in grado di contattare immediatamente le forze dell'ordine o il personale di sicurezza dell'edificio in maniera automatizzata: in una situazione di questo tipo, sappiamo bene che ogni secondo è importante.

Un altro esempio di AI edge è quello dei semafori. Il sistema utilizzato dai semafori AI include telecamere in grado di individuare ingorghi o incidenti a un incrocio e si adatta al volo alle situazioni impreviste, per esempio modificando la durata del rosso e del verde.

Come sfruttare l'AI per ottenere un vantaggio competitivo

Oggi capita sempre più spesso che le organizzazioni sfruttino l'AI nel cloud per rimanere competitive. Un modo per aumentare la competitività è integrare l'intelligenza artificiale nei processi aziendali basati sul cloud per lavorare in modo più proficuo ed efficiente. L'AI e l'automazione consentono infatti di semplificare i processi e fare di più con meno lavoro umano, in modo che il personale sia libero di concentrarsi su progetti più innovativi e complessi capaci di creare nuovi flussi di entrate o raggiungere un nuovo pubblico di destinazione.

L'AI può servire anche a offrire una migliore esperienza complessiva alla tua clientela. Non importa se vendi prodotti o servizi: gli insight che puoi ricavare da AI e cloud possono aiutarti a personalizzare le interazioni e soddisfare le esigenze della tua clientela come mai prima.

L'AI ti permette di ottimizzare i servizi e le applicazioni cloud e di eseguirli sempre al massimo delle prestazioni. Alcune applicazioni che usano l'intelligenza artificiale possono aiutarti a garantire disponibilità elevata e resilienza in tutta l'infrastruttura. Le funzionalità AI nei sistemi di monitoraggio e gestione del cloud possono invece rafforzare la sicurezza dei dati e proteggere meglio l'infrastruttura da potenziali minacce.

Nutanix e l'AI

Nutanix GPT‑in‑a‑Box: una soluzione software‑defined chiavi in mano che consente di implementare e perfezionare facilmente GPT (Generative Pre‑trained Transformer) e LLM (Large Language Models) utilizzando framework AI open source sulla Nutanix Cloud Platform. La soluzione è progettata per vincere le sfide legate alla sicurezza dei dati, alla privacy e alla protezione della proprietà intellettuale per gli use case AI che non possono essere eseguiti nel cloud pubblico.

“Sfrutta i Large Language Models – non lasciare che siano loro a sfruttare te”

Questa offerta si basa su:

• Nodi abilitati per GPU

• Nutanix AOS

• Virtualizzazione Nutanix AHV

• Nutanix Unified Storage (Files e Objects )

• Nutanix Kubernetes Engine

Ecco alcuni dei vantaggi e delle funzionalità dei prodotti e delle soluzioni AI di Nutanix:

• Stack AI completo: Nutanix offre un'accurata selezione di LLM che usano i principali framework di intelligenza artificiale open source, come per esempio PyTorch (AI Framework) e Kubeflow (MLOps). I clienti possono anche eseguire i loro GPT preferiti, come Llama 2, Falcon e MosaicML, noto anche come MPT (MosaicML Pre‑trained Transformer).

• Implementazione ovunque: i prodotti e le soluzioni AI di Nutanix possono essere implementati in ambienti di qualsiasi dimensione, dall'edge su piccola scala al private cloud su larga scala.

• Servizi dati integrati: Nutanix offre una gamma completa di soluzioni di sicurezza e protezione dei dati per garantire la sicurezza e la disponibilità dei dati e dei modelli di AI - inclusi crittografia, backup, disaster recovery e conformità.

• TCO ridotto: Nutanix abbassa il costo totale di proprietà associato all'AI grazie ad automazione, allocazione dinamica delle risorse e consolidamento, in modo da ridurre le spese e la complessità dell'infrastruttura e permettere il controllo dei costi per i consumi cloud.