Dietro l’immensa onda di improvvisa popolarità vissuta dall’intelligenza artificiale grazie ai modelli generativi si nascondono in realtà anni di ricerca, con risultati già importanti sul fronte aziendale. Anche se per gli addetti ai lavori non è nulla di nuovo, può essere utile mettere ordine sullo stato attuale della tecnologia e soprattutto sulle reali applicazioni. «La nostra missione è da sempre aiutare le aziende a realizzare soluzioni personalizzate, per aiutare a raggiungere i propri obiettivi – sottolinea Luigi Saetta, cloud domain specialist EMEA – ML & AI di Oracle —. In particolare, dove si parla di gestione dei dati, una componente fondamentale anche dell’AI, anche se io preferisco continuare a parlare di Machine Learning, più adatto per aiutare i nostri clienti a prendere decisioni».
Le applicazioni ormai collaudate sono tra le più svariate. Si passa dall’analisi di immagini a scopo di automazione, fino al più classico strumento di supporto alle assicurazioni per tracciare profili, e relative tariffe, personalizzati dei clienti.
Più in generale, l’AI Oracle è uno dei tanti elementi che l’azienda è in grado di inserire nella propria offerta, grazie anche alla gestione diretta del cloud, integrata in una vasta serie di applicativi. Tanto a livello orizzontale con le proposte in ambito ERP, SCM, HCM e CX, quanto su mercati verticali, a partire da telco, finance e retail.
«L’accelerazione nell’uso di AI e ML in tutte le nostre soluzioni mira anche a creare opportunità completamente nuove per i clienti – ribadisce Saetta –, ovvero a promuovere l’innovazione, la crescita e la produttività delle organizzazioni pubbliche e private».
Il lato concreto dell’AI
Applicazioni molto concrete, quasi agli antipodi di un dibattito pubblico dove invece AI è spesso sinonimo di futuro incerto se non addirittura pericoloso. Per questo, è importante avere alle spalle una solida esperienza ed essere in grado di aiutare il cliente alle prime esperienze a capire la differenza.
“Alla fine sta a ciascuno, azienda o persona, decidere come usare l’AI in modo consapevole” – rassicura Saetta –. “Noi siamo già partiti da tempo e proseguiamo nell’inserire gradualmente questi strumenti nelle nostre applicazioni e consentire di sfruttarli come una sorta di mattoncini tecnologici. L’obiettivo è in pratica fornire gli strumenti utili ai clienti di utilizzare i vantaggi dell’intelligenza artificiale moderna anche dove non si possa contare su un proprio centro di ricerca e sviluppo. Parliamo di soluzioni utilizzabili a breve termine, non tra dieci anni”.
Le soluzioni AI di Oracle
Infrastruttura di computing AI accelerata, servizi di intelligenza artificiale e servizi di apprendimento automatico (ML), applicazioni AI per servizi SaaS: sono quattro i livelli in cui si può classificare l’offerta di Oracle per l’AI.
Per l’esecuzione di applicativi AI sviluppati dalle aziende, su OCI sono disponibili server bare metal, alimentati da GPU NVIDIA A100 e A10 Tensor Core, un elevato numero di core, grandi quantità di memoria e un’elevata larghezza di banda o macchine virtuali con GPU, per permettere la massima elasticità nello sviluppo e deployment di applicazioni, integrate da storage e networking ottimizzati per l’AI.
I servizi di AI di Oracle forniscono modelli pretrained che possono essere ulteriormente addestrati con i dati di un’organizzazione per migliorare la qualità del modello.
- Oracle Digital Assistant offre competenze e modelli precostituiti per creare esperienze di conversazione per le applicazioni aziendali e i clienti attraverso interfacce di testo, chat e voce.
- Oracle Cloud Infrastructure Language consente di eseguire analisi del testo, come analisi del sentiment, estrazione di frasi chiave, classificazione del testo o riconoscimento di entità nominate.
- Oracle Cloud Infrastructure Speech fornisce trascrizioni estremamente accurata di file audio o video in molte lingue.
- Oracle Cloud Infrastructure Vision applica la computer vision per rilevare anomalie visive nella produzione, estrarre testo dai documenti per automatizzare i flussi di lavoro aziendali o etichettare gli elementi nelle immagini per contare i prodotti o le spedizioni.
- Oracle Cloud Infrastructure Document Understanding è un servizio per l’estrazione di testo, tabelle e altri dati chiave da file di documenti tramite API e strumenti di interfaccia a riga di comando.
- Oracle Cloud Infrastructure Anomaly Detection consente di creare modelli di rilevamento delle anomalie specifici per l’azienda che segnalano gli incidenti critici, con conseguente accelerazione dei tempi di rilevamento e risoluzione.
- Oracle Cloud Infrastructure Forecasting fornisce previsioni sulle serie temporali attraverso algoritmi di machine learning e statistica, senza la necessità di competenze di data science. permettendo di implementare il servizio tramite API per prevedere metriche che vanno dalla domanda di prodotti, ai ricavi e ai requisiti di risorse.
I servizi di machine learning aiutano i data scientist a costruire, gestire e distribuire in modo collaborativo i modelli di machine learning con i framework open source preferiti o a beneficiare della velocità del machine learning in-database.
- OCI Data Science è un servizio end-to-end di machine learning (ML) che offre ambienti notebook JupyterLab e l’accesso a centinaia di strumenti e framework open source popolari.
- Machine Learning in Oracle Database supporta l’esplorazione e la preparazione dei dati, nonché la creazione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico utilizzando SQL, R, Python, REST, AutoML e interfacce senza codice.
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Le tecniche di machine learning disponibili per Oracle Database e Oracle Autonomous Database - OCI Data Labeling fornisce set di dati etichettati per addestrare in modo più accurato i modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
- Le macchine virtuali OCI per la data science sono ambienti basati su GPU preconfigurati con i più diffusi IDE, notebook e framework di machine learning.
Le Oracle AI Apps offrono funzionalità intelligenti nelle applicazioni Fusion Cloud, tra cui CX, ERP, HCM e SCM, per accelerare i processi aziendali, migliorare l’esperienza dei clienti e gestire i fornitori.
- Le Oracle AI Apps for Finance consentono di ottimizzare il capitale circolante e di aumentare l’automazione di debiti e crediti in Oracle Fusion Cloud Financials.
- Oracle AI Apps for Human Resources consente di migliorare l’esperienza dei candidati e di ottimizzare i processi di acquisizione e gestione dei talenti.
- Oracle AI Apps for Sales aiuta a gestire in modo più efficace lead e opportunità, ad accelerare le trattative e a far crescere il business.
- Oracle AI Apps for Service fornisce funzionalità intelligenti direttamente ai tecnici dell’assistenza, aumentando le loro competenze e consentendo di offrire un’esperienza superiore ai clienti.
- Oracle AI Apps for Procurement incorpora i dati creati dall’intelligenza artificiale direttamente nel sistema di procurement, aiutando a convalidare i profili dei fornitori, a prevenire le transazioni fraudolente e a gestire il rischio dei fornitori.
Open source e formazione, nodi strategici
I casi di successo nello sviluppo di soluzioni basate su AI non mancano, soprattutto quando le nuove tecnologie vengono affrontate prima di tutto acquisendo le competenze interne per poi confrontarsi con gli specialisti del settore.
Nel corso del Technology Summit svoltosi di recente a Milano Alberto Clemente, responsabile delle architetture e dell’ingegneria di SISAL – uno dei principali operatori internazionali nel settore del gioco regolamentato, attiva in Italia, Marocco e Turchia, con un’offerta che comprende lotterie, scommesse, giochi online e apparecchi da intrattenimento – ha parlato di un’interessante applicazione di AI e ML sviluppata su Oracle Cloud per identificare, attraverso pattern di gioco riconoscibili, i comportamenti borderline dei giocatori e prevenire eventuali rischi di ludopatia. Un altro dei punti forti citati di OCI è stato quello della sua grande apertura all’open source, che ha permesso, insieme agli strumenti di Data Science di Oracle, l’uso facilitato e seamless di Kubernetes e GraalVM, senza rischi di vendor lock-in e con costi minimi per il trasferimento dei dati dal cloud di Oracle: il cosiddetto data egress (“uscita dei dati”), a differenza che con altri hyperscaler, è molto più conveniente con Oracle, a dimostrazione del suo reale approccio multicloud.
“Un ingrediente fondamentale dell’AI secondo me oggi è l’open source” – ribadisce Saetta – “perché consente di cooperare, nel nostro caso tra gli altri con Microsoft o Meta, su un progetto comune e tradurlo rapidamente in innovazione. Il codice sorgente disponibile consente a chiunque di contribuire all’evoluzione, anche solo segnalando cosa non funziona”.
Per contare sulle relative competenze all’altezza però, bisogna fare i conti con un altro problema ormai cronico. Nel caso dell’Italia, alla carenza di figure professionali si aggiunge una scarsa propensione all’aggiornamento. «In settori innovativi come questo, una formazione continua è molto importante. Anche solo a una decina di anni di distanza dalla fine degli studi, tante tecniche sono superate e bisogna aggiornarsi. Conoscere i fondamenti è importante, ma non si può fermare agli studi».
Per chi è disposto a procedere in proprio, le occasioni di formazione online non mancano. Al Sistema Italia però, tornerebbe utile una collaborazione più stretta tra aziende e Università anche su questo fronte, anche solo divulgando brevi corsi modulari a disposizione di chi voglia aggiornarsi. ”Soltanto per la parte Data Science mettiamo a disposizione dei nostri clienti nove ore di video; è il nostro contributo per aiutare a sfruttare l’intelligenza artificiale, e lo sviluppiamo anche in collaborazione con alcuni Atenei, tra cui Palermo, Salerno e Napoli”.
L’offerta Oracle si può toccare con mano
Per molti, i discorsi legati all’intelligenza artificiale possono apparire ancora troppo teorici. Le applicazioni concrete invece, sono già diverse, e soprattutto variegate. Per esempio, gli strumenti di ML all’interno di Oracle Fusion Cloud ERP automatizzano le attività di reporting e riconciliazione dei libri contabili. La stessa azienda ne ha dimostrato la validità di recente riuscendo a pubblicare lo scorso 9 marzo i risultati finanziari del terzo trimestre fiscale chiuso al 28 febbraio.
Nel campo dell’automazione dei processi invece, è possibile fornire al cliente raccomandazioni allineate e offrire approfondimenti attuali. Per esempio, l’ottimizzazione dei tempi di carico-scarico dei camion per il ritiro di commesse, per ridurre tempi d’attesa e anche… carburante consumato.
Un altro aspetto ancora, questo probabilmente più noto, è la capacità di sostituire nei lavori ripetitivi e a rischio di errore umano sui Database con l’AI, mentre più suggestiva è la prospettiva di creare modelli di intelligenza artificiale specifici per il trattamento e la cura delle malattie.
Infine, aumentare le prestazioni e la sicurezza del cloud. Proprio l’intelligenza artificiale viene indicata dall’azienda come componente fondamentale per crescita nel settore delle infrastrutture remote.
Sono solo i primi di una lunga serie di cambiamenti resi possibili da quella faccia meno visibile dell’AI ma a conti fatti probabilmente più importante per l’evoluzione. Una promessa dai contorni almeno in parte ancora misteriosi, nella quale Oracle è però pronta a mettersi in gioco. “Prima dell’estate ci saranno annunci interessanti – conclude Luigi Saetta -, in campo proprio di ricerca applicata nell’addestrare modelli in grado di contribuire a rendere migliore la vita dei cittadini italiani”.
