Alessandro La Volpe, amministratore delegato di IBM Italia, espone le opportunità offerte dall’AI generativa e il percorso strategico che punta su dati, modelli linguistici ottimizzati e governance. Con la IBM Consulting Advantage Platform, il supporto alla trasformazione aziendale è sempre più concreto.
Nell’All-IN che le big tech (e non solo loro) stanno facendo sull’intelligenza artificiale, IBM gioca sicuramente un ruolo di primo piano.
E non è certo un caso che, al suo primo incontro con la stampa dopo aver assunto il ruolo di amministratore delegato di IBM Italia lo scorso mese di luglio, proprio l’intelligenza artificiale sia stata al centro delle riflessioni di Alessandro La Volpe.
Riflessioni che vanno oltre la mera tecnologia, ma esplorano le opportunità per l’intero sistema Paese.
“Molti studi e analisti, come McKinsey, sostengono che da qui al 2030 l’impatto e le opportunità derivanti dall’Intelligenza Artificiale, in particolare quella generativa, si possono quantificare in 4.400 miliardi di dollari. Se guardiamo solo al nostro mercato, queste opportunità sono nell’ordine dei 90 miliardi di euro. Sarebbe grave non coglierle”.
Già.
Ma è chiaro che la marcia giusta non è stata ancora innestata.
Perché, come sottolinea La Volpe, “oggi il 45% delle imprese in tutto il mondo sta facendo sperimentazioni con l’AI, sia tradizionale, sia generativa. Ma solo il 10% delle imprese ha progetti in produzione”.
Dai dati ai casi d’uso: il punto di partenza per l’AI
Proprio qui sta il vulnus.
“Sono crollate le barriere di ingresso e l’AI è oggi accessibile anche alle realtà di più piccole dimensioni”, prosegue il manager. Ma fermarsi ai prototipi significa entrare in una palude dalla quale è poi difficile uscire.
“Servono i casi d’uso”, rimarca più volte nel corso dell’incontro, perché è dai casi d’uso che bisogna partire.
E non è che non ve ne siano: automazione IT, digital labor, coding, customer experience, sono i primi citati.
“A ciascuno il suo caso d’uso, anche se poi è importante che le imprese siano in grado di fare scelte strategiche per lavorare sugli use case davvero prioritari per la propria specifica realtà”.
Ma dopo i casi d’uso arrivano i dati.
Ed è qui che si apre un vulnus ancora più profondo.
Perché, se è vero che quasi il 100% dei dati pubblici oggi alimenta le piattaforme AI generaliste, “meno dell’1% dei dati aziendali viene utilizzato per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale generativa”.
E senza i dati non si va avanti.
“Senza dati l’intelligenza artificiale non esiste”. Certo, c’è un tema di fiducia: gli imprenditori, il top management devono potersi fidare e devono comprendere che i loro dati rappresentano un asset strategico su cui lavorare per restare competitivi.
Granite: modelli linguistici ottimizzati
È qui che si innesta la proposta di IBM, che parte proprio dalla piattaforma dati (wastonx.data), per poi passare ai modelli.
Qui troviamo Granite, terza generazione di modelli linguistici di AI rilasciata lo scorso mese di ottobre.
“Modelli piccoli, fit-to-purpose – sottolinea La Volpe – costituiti da 3-8 milioni di parametri”.
La dimensione è un elemento chiave: ottimizzare modelli di giusta dimensione sui dati delle imprese consente una adozione più rapida, un costo più contenuto e un impatto ridotto dal punto di vista della sostenibilità.
Modelli che lavorano anche in ottica di sicurezza, di trust, di indemnity, dunque anche a tutela degli IP di terze parti, modelli aperti, in grado di girare su una molteplicità di piattaforme, a partire dall’edge, modelli scalabili.
“Dopo i modelli – prosegue La Volpe illustrando il percorso ideale definito dalla strategia IBM – si arriva alla Governance, che deve prevedere anche la gestione di un mondo multi-AI nel quale a breve dovremo necessariamente confrontarci”.
Dalla Governance si passa agli assistenti, con tutte le proposte (watsonx Code Assistant, watsonx Assistant e Concert) recentemente aggiornate.
E dagli assistenti agli agenti il passo è davvero breve.
In linea con gli ultimi sviluppi in ambito AI di molti dei suoi competitor, anche per IBM il momento degli agenti è arrivato.
Con un punto di chiarezza: “Gli agenti sono la nuova frontiera per lavorare sui processi. Dove l’Assistant lavora sul singolo task, l’agente è in grado di operare in modalità multistep e dunque aiutare le imprese a focalizzarsi sui risultati, sugli outcome”.
IBM Consulting Advantage Platform: accelerare la trasformazione aziendale
E se il focus sono i risultati, ecco che entra in gioco la capacità di IBM di accompagnare le imprese in questi nuovi percorsi trasformativi.
Lo sottolinea Tiziana Tornaghi, general manager Consulting IBM Italia. “Siamo parte di IBM, siamo 160.000 consulenti in tutto il mondo che abbiamo accesso a tutto il mondo della tecnologia IBM, ai laboratori, ai centri di ricerca. Utilizziamo tutti gli strumenti che IBM ci mette a disposizione, anche in termini di conoscenza del mercato. E, soprattutto, abbiamo accesso alla IBM Consulting Advantage Platform”.
Parliamo di una piattaforma proprietaria basata sull’AI che offre alla community dei consulenti IBM metodologie, asset (inclusi software e tool), assistenti.
“Una piattaforma aperta e collaborativa che possiamo utilizzare con i nostri clienti, con benefici evidenti in termini di velocità, di competitività e di crescita delle competenze”.
Non è un caso che la piattaforma venga utilizzata non solo con i clienti, ma anche all’interno della stessa organizzazione di IBM.
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