A Think Milano, IBM ha incontrato clienti e partner per lanciarli verso le enormi potenzialità che l’AI generativa può rappresentare in ambito business. Opportunità che con i foundation model estende alle PMI.
Tutti possono accedere all’AI generativa, ora anche le PMI. Anzi, devono, perché il mercato sta ormai applicando con entusiasmo l’AI generativa in ambito business e, come ha sottolineato Stefano Rebattoni, presidente e amministratore delegato di IBM Italia in occasione del Think Milano: “o ci si siede a questo tavolo o si è nel menu”.
All’evento milanese tenutosi ieri alla presenza di clienti e partner, IBM ha così voluto presentare la propria prospettiva sull’Intelligenza Artificiale generativa, sottolineando il proprio impegno verso un approccio più democratico a questa tecnologia in grado di generare valore paragonabile a quello di un nuovo Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR). Al quale non si può e non si deve rinunciare.
“La ricetta per vincere sul mercato è l’investimento mirato sul digitale e sulle competenze digitali – ha sottolineato Rebattoni – strumento che gioca un ruolo chiave nell’attuale contesto di incertezza, dove le imprese cercano di trovare nuove fonti di reddito, espandere la base clienti e mantenere un focus sulla produttività ed efficienza, rimanendo resilienti alle sfide della sostenibilità. È infatti assolutamente necessario creare le condizioni per essere più competitivi in un momento in cui la crescita la si sottrae ai competitor”.
E oggi il tema che IBM mette sul piatto per essere competitivi è l’AI generativa. Ma per il business. Alla quale anche le PMI possono ora accedere per riconfigurare facilmente i propri processi operativi, consentendo con essa di liberare migliaia di ore uomo da attività di routine per dedicarle a ruoli più a valore, sfruttandone le competenze.
Un piatto ricchissimo, che si valuta arriverà a cubare 16 miliardi da qui al 2030, a disposizione di tutto l’ecosistema dei partner ma soprattutto per le aziende stesse.
Sono tre i principali ambiti d’applicazione per l’AI generativa in ambito business identificati da IBM. A partire dal Digital Labor, un’area che riguarda tutte le attività intensive in termini di dati, spaziando dal back office alle risorse umane, dal marketing alla comunicazione e alla generazione di contenuti.
Quindi il Customer Care, dove l’AI generativa è applicabile sia alla gestione dei clienti interni che esterni, ottimizzando la gestione autonoma dei ticket e migliorando l’esperienza del cliente.
Infine, l’AI per l’IT, un contesto dove l’AI generativa può essere utilizzata per lo sviluppo software, la creazione di codice e la migrazione di ambienti, fornendo agli sviluppatori strumenti in grado di accelerare la modernizzazione delle piattaforme e delle applicazioni.
È sui Foundation Model che si basa l’AI per il business di IBM, un tipo di AI generativa completamente diverso dai tradizionali approcci di Deep Learning e Machine Learning. Ed è proprio grazie a questi modelli che l’AI generativa diventa ora più accessibile, anche per le piccole e medie imprese. Un’estensione di mercato che IBM ritiene fondamentale per promuovere un’adozione più diffusa dell’AI generativa nel nostro Paese.
La piattaforma watsonx di IBM affronta tre componenti chiave dell’AI generativa: l’addestramento e la convalida dei modelli di AI con watsonx.ai, la gestione dei dati dell’AI con watsonx.data e la governance, con watsonx.governance, per garantire un’AI trasparente, priva di pregiudizi e affidabile.
Ed è proprio nell’AI generativa che Tiziana Tornaghi, managing partner IBM Consulting Italia, vede “lo strumento che coniuga la consulenza con la tecnologia, e che assume un ruolo centrale per la crezione del valore delle operazioni. E a tal fine stiamo creando numerose use case in grado di dimostrare l’efficacia di questo strumento unito alle nostre competenze. Veri e propri pilot cui contribuiscono anche i nostri centri di competenza di Bari e Napoli, per la creazione di fucine di progetti basati sull’AI generativa”.
Alessando Curioni, IBM Fellow e VP IBM Research Europa e Africa, arriva addirittura a definire l’AI “una vera e propria rivoluzione, che grazie ai Foundation Model non rimane un’esclusiva di pochi. Per creare modelli AI fino a ieri servivano enormi quantità di dati e manodopera per creare modelli che risolvessero un solo task e non su scala. Oggi, invece, attraverso i Foundation Model si possono creare modelli a scala senza necessità di interventi umani. Modelli che possono poi essere specializzati per il business con pochissime annotazioni aggiunte. E già oggi stiamo iniziando a vedere le prime applicazioni dell’AI per il business”.
In questo modo, IBM sta superando i limiti delle tecnologie di Deep Learning e Machine Learning, permettendo alle imprese di creare modelli di AI efficaci, adattabili e modificabili con minori investimenti. Un passo che è fondamentale per consentire alle imprese di riqualificare le proprie risorse e affrontare sfide specifiche nei settori di mercato e industriali. E anche sul piano etico IBM si sta muovendo, consapevole delle questioni di governance e regolatorie legate all’AI generativa, che sta portando il vendor a collaborare con governi e partner accademici per sviluppare una regolamentazione precisa che si concentri sulle applicazioni piuttosto che sugli algoritmi, garantendo che chiunque crei modelli di AI si assuma la responsabilità delle loro conseguenze.
