È opinione di Google Cloud che le imprese che investono nella costruzione di soluzioni di intelligenza artificiale si trovino in una posizione migliore per avere successo e diventare leader nel proprio settore, nel futuro.
L’intelligenza artificiale, secondo Google Cloud, può aiutare le organizzazioni a migliorare, scalare e automatizzare il processo decisionale nella maggior parte delle funzioni aziendali, mentre l’apprendimento automatico (il machine learning) può creare nuove opportunità di business e aiutare a sviluppare nuovi flussi di entrate per far crescere l’attività dell’impresa.
Insieme, queste nuove tecnologie possono generare un valore significativo e offrire un vantaggio competitivo nel proprio mercato di riferimento.
Tuttavia, evidenzia allo stesso tempo Big G, la creazione di un’efficace capacità di intelligenza artificiale in un’organizzazione può presentare diverse sfide, tra cui: la tecnologia necessaria per supportare la creazione di piattaforme e soluzioni, il personale necessario per implementare e gestire le soluzioni, i dati necessari per alimentarle e i processi che servono per governarle.
Alcune delle domande che i dirigenti spesso pongono agli esperti di Google Cloud quando la loro organizzazione si appresta a sviluppare una qualche funzionalità di intelligenza artificiale, sono di questo tenore: “Quali competenze dovremmo assumere e come dovremmo strutturare i nostri team?”, “A quali progetti di machine learning dovremmo dare la priorità?”, “Come implementiamo un’intelligenza artificiale responsabile e spiegabile?”.
Dall’altro lato, i leader dei team ingegneristici spesso pongono domande di questo tipo: “Come possiamo rendere i dati e le risorse di machine learning rilevabili, condivisibili e riutilizzabili?”, “Come possiamo utilizzare i servizi nativi del cloud per scalare?”, “Come possiamo rendere operativi i dati e le pipeline di machine learning in produzione?”.
C’è dunque una “sete” da parte delle organizzazione, di comprendere alcuni meccanismi e concetti fondamentali nella costruzione di soluzioni di intelligenza artificiale ed è per questo motivo che Google Cloud ha creato e pubblicato AI Adoption Framework: per rispondere a tutte queste domande e altro ancora.
Si tratta di un white paper che mira a fornire, come illustra chiaramente il titolo, un framework per i leader tecnologici che vogliono sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per trasformare il proprio business.
Il white paper è basato sulle conoscenze della stessa Google sul tema dell’intelligenza artificiale, nonché sui molti anni di esperienza della società di Mountain View nell’aiutare i clienti del cloud, dalle start-up alle grandi imprese e in vari settori, a risolvere sfide complesse.
AI Adoption Framework è strutturato in quattro aree: persone, processo, tecnologia e dati. L’interazione tra queste aree evidenzia sei temi fondamentali per il successo: Lead, Learn, Access, Scale, Automate e Secure.
Lead si riferisce alla misura in cui la leadership fornisce supporto e incoraggiamento a data scientist e ingegneri per applicare il machine learning ai casi d’uso aziendali e al grado in cui sono interfunzionali, collaborativi e auto-motivati.
Learn implica la qualità e l’ampiezza dei programmi di formazione per l’upskill del personale, l’assumere persone di talento e il potenziare il proprio staff di data science e machine learning con partner esperti.
Access consiste nel riconoscere la gestione dei dati come elemento chiave per abilitare l’intelligenza artificiale e il grado in cui scienziati dei dati e ingegneri di machine learning possono condividere, scoprire e riutilizzare risorse di dati e altri artefatti di machine learning.
Scale illustra come è possibile utilizzare i servizi nativi del cloud per scalare con set di dati di grandi dimensioni e un gran numero di processi di elaborazione dati e machine learning per ridurre le spese operative.
Secure affronta l’argomento di come classificare e proteggere i dati sensibili, oltre a garantire l’implementazione di prassi di intelligenza artificiale responsabili e spiegabili.
Automate comprende la capacità di implementare, eseguire e far funzionare la tecnologia per l’elaborazione dei dati e le pipeline di machine learning in produzione in modo efficiente, frequente e affidabile.
Il white paper sull’intelligenza artificiale AI Adoption Framework di Google Cloud è liberamente scaricabile e consultabile.
