In Breve
- Qual è il nuovo vantaggio competitivo nell'adozione dell'AI?
- Il vantaggio si sposta dalle capacità dei modelli alle infrastrutture e ai processi che li supportano.
- Cosa è necessario per generare valore operativo con l'AI?
- È necessario un contesto definito, accesso a dati, controlli e un sistema di governance efficace.
- Qual è l'importanza dei loop di lavoro nell'AI?
- I loop di lavoro governati aiutano a valutare i risultati e a far apprendere il sistema.
Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha subito un’evoluzione significativa. Il vantaggio competitivo non si basa più esclusivamente sui modelli di AI, ma si sta spostando verso le infrastrutture e i processi che li circondano. Questo cambiamento è il risultato di un miglioramento costante delle capacità dei modelli e dell’importanza crescente dei costi di implementazione su larga scala.
Le organizzazioni stanno iniziando a considerare come trasformare l’AI in un lavoro affidabile, piuttosto che concentrarsi solo su piccoli miglioramenti delle performance. Per generare valore operativo, un modello di AI richiede un contesto ben definito, accesso a dati e strumenti aziendali, memoria, controlli e guardrail che ne garantiscano l’utilizzabilità e la governabilità. La qualità di questo insieme di elementi è spesso ciò che spiega le differenze sostanziali nei risultati tra le aziende che utilizzano lo stesso modello di AI.
Un aspetto cruciale di questa trasformazione è il passaggio da interazioni singole basate su prompt e risposte a loop di lavoro governati. Questi loop devono includere obiettivi chiari, verifiche, correzioni e criteri di completamento. I loop producono tracce operative e registri di performance che sono essenziali per valutare i risultati, correggere i flussi di lavoro e far apprendere il sistema attraverso l’uso.
Poiché le imprese operano in settori diversi, è necessaria una sovrastruttura di orchestrazione che indirizzi i compiti verso il giusto contesto operativo, decida quando è necessaria la supervisione umana e coordini attività attraverso sistemi distinti. Questa funzione è particolarmente critica in settori regolamentati, dove la governance e l’assicurazione non devono essere considerate come mera conformità, ma come componenti operative fondamentali.
Le politiche di governance devono includere l’applicazione delle normative, controlli di autorizzazione, gestione degli asset, monitoraggio dei costi, servizi di valutazione e audit, osservabilità e gestione del rischio, soprattutto in presenza di sistemi autonomi o semi-autonomi. In questo contesto, harness, orchestrazione e governance si integrano con modelli, dati e infrastrutture di calcolo, creando un ambiente operativo governato.
In sintesi, il valore si crea non solo nel possedere il modello di AI, ma nell’operare e 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 limitarsi alla scelta di un singolo modello.
