Partire dall’open source per implementare l’ AI: otto passaggi da considerare

Red Hat indica gli elementi che possono aiutare le aziende a trarre il massimo vantaggio dall’intelligenza artificiale adottando un approccio iniziale open source.

Oggi, ogni azienda utilizza migliaia di applicazioni diverse. In futuro, queste applicazioni non faranno altro che aumentare, accompagnate probabilmente da altrettanti modelli di intelligenza artificiale. E, nonostante ogni organizzazione intraprenderà un proprio personale percorso verso l’AI, ci sono alcune considerazioni di fondo che possono essere applicabili in modo più generale e riassunte sotto forma di indicazioni strategiche e operative.

1. Allineare l’AI alla strategia di business

Il primo passo fondamentale è quello di identificare le principali sfide o opportunità di business in cui l’AI può avere un impatto significativo. Inseguire semplicemente le ultime tendenze è un rischio da evitare: è opportuno concentrarsi su iniziative allineate agli obiettivi strategici che offrono un valore misurabile.

Dovrebbero essere considerate per prime le aree in cui l’AI può fornire un valore immediato, come il miglioramento della produttività degli sviluppatori tramite assistenti di codifica o l’ottimizzazione del servizio clienti tramite l’uso di chatbot.

Ci si dovrebbe chiedere: come utilizzare l’AI per migliorare ogni aspetto dell’attività? Come creare nuovi fattori di differenziazione aziendale, migliorare le esperienze dei clienti, aumentare la produttività e ridurre gli errori?

2. Considerare la propria preparazione in vista dell’AI

È necessario valutare le capacità attuali dell’organizzazione e identificare le lacune in termini di dati, talenti e infrastrutture. Questo aiuterà a dare priorità agli investimenti e a costruire una solida base per l’adozione dell’AI.

Occorre chiedersi: in che modo l’AI influenzerà lo stack tecnologico, i modelli operativi e i team responsabili della realizzazione di queste capacità?

3. Costruire un team AI interfunzionale

Data scientist, sviluppatori, analisti aziendali ed esperti di dominio dovrebbero collaborare alle iniziative di AI. È importante promuovere una cultura di responsabilità condivisa e assicurarsi che i progetti siano allineati alle esigenze aziendali man mano che queste mutano per adattarsi alle evoluzioni del mercato.

4. Iniziare in piccolo e ripetere in crescendo

Un progetto pilota permette di testare l’approccio, acquisire informazioni preziose e dimostrare il potenziale dell’AI all’interno dell’organizzazione. Lo scenario ideale è poter scegliere un caso d’uso con obiettivi chiari e risultati misurabili, e successivamente applicare le stesse azioni a casi via via più critici.

5. Scegliere con oculatezza le piattaforme AI

Nella scelta delle soluzioni di AI è consigliabile considerare quelle basate su piattaforme aperte che offrono flessibilità e scelta. È importante evitare il lock-in dei fornitori e assicurarsi che gli investimenti possano evolversi di pari passo con un panorama tecnologico in rapida evoluzione. Gli strumenti e i framework AI open source possono accelerare lo sviluppo, ridurre i costi e contribuire a evitare il lock-in.

6. Promuovere una cultura di apprendimento continuo

I team devono rimanere al passo con gli ultimi progressi dell’AI attraverso formazione, eventi e il costante coinvolgimento della comunità. Il panorama dell’AI è in continua evoluzione e un apprendimento continuo è fondamentale per rimanere competitivi.

7. Misurare e ripetere

È fondamentale stabilire metriche chiare per monitorare i progressi e i risultati dei progetti di AI. Le informazioni raccolte permetteranno di perfezionare l’approccio, ottimizzare i modelli e promuovere il miglioramento continuo.

8. Selezionare i propri partner con cura

Bisogna individuare le aziende fidate con cui collaborare per massimizzare le possibilità di successo con le opportunità offerte dall’AI, oggi e in futuro. Proprio come è successo con le tecnologie dirompenti del passato, il modo in cui un’organizzazione adotta l’AI sarà un fattore di differenziazione, determinante per il suo successo.

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