Lo sviluppo di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente trasformando il panorama tecnologico aziendale. Tuttavia, mentre queste soluzioni semplificano numerose attività, il loro sviluppo presenta sfide significative. Un recente sondaggio sponsorizzato da IBM e condotto da Morning Consult ha intervistato oltre 1.000 sviluppatori AI negli Stati Uniti, rivelando le difficoltà incontrate nel creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa per le imprese.
IBM spiega la disparità nelle competenze e proliferazione degli strumenti
Il sondaggio di IBM evidenzia una notevole variazione nei livelli di competenza tra gli sviluppatori. Mentre la maggior parte di coloro che si identificano come “sviluppatori AI” o “data scientist” si considera esperta in intelligenza artificiale generativa, solo una minoranza degli altri profili di sviluppatori condivide questa percezione. In particolare, meno di un quarto (24%) degli sviluppatori di applicazioni intervistati si definisce “esperto” in questo campo.
Questa disparità evidenzia un divario di competenze nel settore dell’intelligenza artificiale generativa. Per molti sviluppatori, si tratta di un territorio nuovo con una curva di apprendimento ripida, aggravata da cicli di innovazione rapidi che introducono costantemente nuove tecnologie.
A complicare ulteriormente la situazione è la mancanza di processi standardizzati nello sviluppo dell’AI. Gli intervistati da IBM indicano l’assenza di un processo di sviluppo AI standardizzato e la necessità di garantire trasparenza e tracciabilità come principali sfide. Inoltre, gli sviluppatori esprimono frustrazione riguardo agli strumenti a loro disposizione. Caratteristiche come prestazioni, flessibilità, facilità d’uso e integrazione sono ritenute essenziali, ma spesso risultano carenti negli strumenti attuali. La maggior parte degli intervistati utilizza tra cinque e quindici strumenti per creare un’applicazione AI aziendale, con un 13% che ne impiega oltre quindici, aumentando così la complessità del processo di sviluppo.
Soluzioni emergenti: piattaforme integrate e modelli pre-addestrati
Per affrontare queste sfide, gli sviluppatori stanno adottando piattaforme integrate che semplificano il ciclo di vita dell’AI. Strumenti come IBM watsonx.ai offrono un ambiente unificato per costruire, addestrare, implementare e monitorare modelli di intelligenza artificiale generativa. Queste piattaforme riducono la necessità di gestire una moltitudine di strumenti, migliorando l’efficienza e la coerenza nello sviluppo.
Inoltre, l’utilizzo di modelli pre-addestrati sta guadagnando popolarità. Questi modelli, già addestrati su vasti set di dati, possono essere adattati a specifici casi d’uso aziendali, riducendo il tempo e le risorse necessarie per lo sviluppo. Il sondaggio rivela che il 68% degli sviluppatori preferisce utilizzare modelli pre-addestrati, mentre il 48% opta per modelli open source. Questa tendenza sottolinea l’importanza di avere accesso a modelli di alta qualità che possano essere facilmente personalizzati per soddisfare esigenze specifiche.
L’importanza della governance e dell’etica nell’AI secondo IBM
Un aspetto cruciale nello sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa è garantire che i modelli siano etici, trasparenti e affidabili. Gli sviluppatori riconoscono la necessità di implementare pratiche di governance che assicurino l’integrità dei modelli AI. Ciò include l’adozione di framework che promuovano la trasparenza, la tracciabilità dei dati e l’aderenza a linee guida etiche. La mancanza di tali standard può portare a risultati inaffidabili e compromettere la fiducia degli utenti nelle applicazioni AI.
Formazione continua e aggiornamento delle competenze
Dato il rapido evolversi del campo dell’intelligenza artificiale generativa, secondo IBM è fondamentale che gli sviluppatori si impegnino in una formazione continua. Le aziende dovrebbero investire in programmi di aggiornamento delle competenze per il loro personale tecnico, assicurandosi che siano al passo con le ultime tecnologie e metodologie. Questo non solo colma il divario di competenze, ma prepara anche le organizzazioni ad affrontare le sfide future nel panorama dell’AI.
Lo sviluppo di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale generativa offre opportunità straordinarie per le imprese, ma comporta anche sfide significative. La complessità del processo di sviluppo, la disparità nelle competenze e la proliferazione degli strumenti richiedono un approccio strategico. L’adozione di piattaforme integrate, l’utilizzo di modelli pre-addestrati e l’enfasi sulla governance etica sono passi fondamentali per superare queste sfide. Investire nella formazione continua degli sviluppatori garantirà che le organizzazioni possano sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa, mantenendo al contempo la fiducia e la trasparenza nei confronti degli utenti.
