I 5 migliori servizi di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza aziendale
L'adozione dell'IA sta crescendo rapidamente. Circa il 98% delle aziende sta sperimentando l'IA, a testimonianza della sua crescente accessibilità e del suo potenziale di miglioramento delle operazioni. Tuttavia, solo il 26% è andato oltre la fase di sperimentazione per ottenere un valore aziendale misurabile, il che dimostra che molte aziende stanno ancora sviluppando le competenze necessarie per scalare l'IA in modo efficace. 1
Scopri le 5 principali tipologie di servizi di intelligenza artificiale che possono accelerare il percorso di adozione dell'IA nella tua azienda.
1. Intelligenza artificiale come servizio (AIaaS)
L'IA come servizio (AIaaS) è un modello basato sul cloud che offre funzionalità di intelligenza artificiale alle organizzazioni senza la necessità di infrastrutture dedicate o dell'assunzione di data scientist. Consente l'integrazione di sistemi e modelli di IA tramite API, interfacce web e interfacce di chat. Ciò semplifica il percorso verso l'IA e supporta l'adozione scalabile di soluzioni di machine learning e IA generativa.
AIaaS consente alle aziende di sfruttare una piattaforma completa per creare e implementare applicazioni di intelligenza artificiale allineate agli obiettivi aziendali, offrendo un ritorno sull'investimento più rapido e minori barriere all'ingresso.
Intelligenza artificiale conversazionale / Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Questi servizi utilizzano tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale per migliorare la comunicazione e automatizzare i flussi di lavoro:
- Chatbot /agenti conversazionali basati sull'intelligenza artificiale : assistenti digitali che gestiscono l'assistenza clienti, le richieste interne e l'automazione delle attività tramite testo o voce.
- Analisi del testo : estrae informazioni utili da testi non strutturati utilizzando l'analisi del sentiment , la modellazione degli argomenti e il riconoscimento delle entità.
- Da parlato a testo : converte il linguaggio parlato in testo per la trascrizione, l'esecuzione di comandi e l'accessibilità.
- Sintesi vocale : trasforma il testo in un parlato simile a quello umano, supportando i sistemi IVR e migliorando l'accessibilità.
Visione computerizzata
Le capacità di visione artificiale migliorano l'interpretazione dei dati visivi in contesti aziendali:
- Rilevamento delle emozioni : analizza le espressioni facciali per determinare gli stati emotivi , rilevante per l'esperienza del cliente e le applicazioni relative alla salute mentale .
- Riconoscimento delle immagini : rileva e classifica oggetti, scene o testo nelle immagini, utilizzato nel settore della vendita al dettaglio , della sicurezza e della diagnostica.
- Analisi video : monitora e interpreta contenutivideo per tracciare eventi o comportamenti in ambito di sorveglianza, media e sport.
Comprensione del documento
Questi strumenti migliorano la produttività e la precisione nell'elaborazione dei documenti:
- Estrazione dati dai documenti : utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri ( OCR ) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre testo e campi chiave da documenti come fatture e contratti, consentendo l'automazione e la conformità.
Soluzioni di analisi
I sistemi di intelligenza artificiale applicati ai dati aziendali consentono di effettuare previsioni e rilevare anomalie:
- Previsione della domanda : utilizza l'apprendimento automatico sui dati storici per prevedere la domanda dei clienti e ottimizzare le scorte.
- Rilevamento frodi : identifica modelli anomali nei dati finanziari per individuare attività fraudolente.
- Sistemi di raccomandazione : suggeriscono contenuti o prodotti in base al comportamento dell'utente e ai suoi dati per aumentare il coinvolgimento.
Altri servizi
Ulteriori funzionalità di intelligenza artificiale a supporto di casi d'uso aziendali più ampi:
- Mappatura della conoscenza : organizza i dati provenienti da diversi sistemi per migliorarne la reperibilità e supportare il processo decisionale.
- Modellazione predittiva : analizza i modelli storici utilizzando modelli di intelligenza artificiale per prevedere i risultati aziendali.
- Soluzioni di sicurezza : strumenti basati sull'intelligenza artificiale che rilevano le minacce, automatizzano le risposte e proteggono le risorse digitali.
- Revisione automatizzata del codice: valuta il codice software per individuare vulnerabilità, inefficienze e conformità agli standard, al fine di migliorarne la qualità e la sicurezza.
L'AIaaS consente alle organizzazioni di esplorare, sviluppare e scalare sistemi di intelligenza artificiale in diversi ambiti. Offrendo accesso a modelli di intelligenza artificiale generativa, modelli di base e soluzioni specifiche per determinate attività, queste piattaforme contribuiscono a ottenere risultati concreti in termini di esperienza del cliente, efficienza operativa e risultati aziendali.
I 11 migliori fornitori di AIaaS
Azienda | Valutazione media | Casi d'uso | Modello di prezzo |
|---|---|---|---|
Microsoft Azure AI | 4.4 basato su 2,702 reviews | Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale, apprendimento automatico (ML), chatbot, riconoscimento di moduli | Pagamento a consumo, basato su abbonamento. |
IBM Watson | 4.3 basato su 228 reviews | Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), chatbot, riconoscimento vocale, traduzione linguistica | Pagamento a consumo con possibilità di abbonamento mensile. |
Amazon Web Services (AWS) AI | 4.8 basato su 82 reviews | Apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, riconoscimento vocale, rilevamento delle frodi | Pagamento a consumo, con costi aggiuntivi per determinati prodotti. |
DataRobot | 4.7 basato su 76 reviews | Apprendimento automatico, modellazione predittiva, automazione | Basato su abbonamento. |
Clarifai | 4.5 basato su 70 reviews | Visione artificiale, riconoscimento di immagini/video, modelli personalizzati | Pagamento a consumo, oppure in abbonamento per le opzioni aziendali. |
BigML | 4.9 basato su 25 reviews | Modellazione predittiva, clustering, rilevamento Anomaly | Pagamento a consumo, basato su abbonamento. |
Google Cloud AI | 4.3 basato su 18 reviews | Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale, riconoscimento vocale, apprendimento automatico (AutoML) | Pagamento a consumo, basato su abbonamento per prodotti specifici. |
Pista | 4.0 basato su 16 reviews | Intelligenza artificiale creativa, media generativi, montaggio video | Pagamento a consumo, basato su abbonamento. |
OpenAI (API) | 4.3 basato su 6 reviews | Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), generazione di testo, generazione di codice, visione | Pagamento a consumo, con prezzi basati sui token o sull'utilizzo della potenza di calcolo. |
C3.ai | 4.5 basato su 1 review | Manutenzione predittiva, rilevamento frodi, intelligenza artificiale specifica per settore | Basato su abbonamento. |
Note:
- I fornitori selezionati offrono una vasta gamma di servizi di intelligenza artificiale, tra cui elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale, apprendimento automatico, apprendimento profondo e conversione da parlato a testo. Ciò consente loro di supportare casi d'uso che vanno dalla semplice automazione e analisi predittiva ad applicazioni avanzate come l'intelligenza artificiale generativa e l'addestramento di modelli.
- Tutti i fornitori sono basati sul cloud e offrono soluzioni scalabili e flessibili accessibili tramite API o piattaforme. Si rivolgono sia agli sviluppatori, con strumenti per l'addestramento e la personalizzazione dei modelli, sia alle aziende, con soluzioni pronte all'uso, opzioni di integrazione e funzionalità di sicurezza avanzate.
Apprendimento automatico nell'AIaaS
L'apprendimento automatico, componente fondamentale dell'intelligenza artificiale, consente ai modelli di apprendere dai dati storici, affinare le previsioni e adattarsi nel tempo. All'interno dell'ecosistema AIaaS, le aziende possono addestrare e perfezionare i modelli di intelligenza artificiale utilizzando i propri dati, garantendo che le soluzioni siano in linea con il loro specifico contesto aziendale.
2. Sviluppo di IA personalizzata
I modelli di intelligenza artificiale generativa personalizzati, i modelli di base e gli agenti intelligenti vengono sempre più utilizzati a supporto di settori che spaziano dalle applicazioni aziendali ai servizi mobili.
Nonostante il crescente interesse per l'adozione dell'IA, permangono delle sfide. Secondo il rapporto IBM (vedi Figura 1), una delle sfide che ostacolano l'adozione dell'IA è la mancanza di dati proprietari sufficienti per personalizzare i modelli.
La creazione di una soluzione personalizzata può essere necessaria nei casi in cui non esista un sistema di intelligenza artificiale standard o questo risulti insufficiente per le esigenze della tua azienda. Puoi optare per una soluzione interna o affidarti a partner esterni.
La scelta giusta dipende da:
- Le capacità di intelligenza artificiale della tua azienda.
- Conoscenze di scienza dei dati dei vostri dipendenti.
- Budget per il progetto.
- Proprietà dei dati.
- Requisiti di privacy per i tuoi dati.
Figura 1: Le 5 principali sfide legate all'adozione dell'IA. 2
2.1 Servizi di intelligenza artificiale agentica
Lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale personalizzati si sta sempre più estendendo dalla creazione di modelli autonomi a sistemi in grado di operare in modo indipendente all'interno dei processi aziendali. I sistemi di intelligenza artificiale agentica consentono all'IA di interpretare le intenzioni dell'utente, selezionare gli strumenti appropriati ed eseguire azioni in più fasi con un intervento umano limitato.
A seconda dell'implementazione, questi sistemi possono essere forniti attraverso diversi approcci di servizio. Le configurazioni agentiche più semplici si basano su agenti configurabili e basati su flussi di lavoro che seguono sequenze predefinite, mentre le architetture più avanzate accedono dinamicamente agli strumenti, mantengono il contesto tra le interazioni e rivedono i risultati in base al feedback.
I sistemi agentici più autonomi incorporano meccanismi di controllo come cicli di feedback, individuazione degli strumenti e approvazioni con intervento umano per supportare l'adattabilità e l'autocorrezione, in particolare in compiti ad alto impatto o incerti.
In pratica, i servizi di IA agentiva vengono applicati all'automazione della produttività, alla pianificazione, alla gestione della comunicazione e all'organizzazione della conoscenza. Questi casi d'uso mostrano un cambiamento nello sviluppo di IA personalizzata, che si sta spostando dall'automazione di singole attività alla creazione di sistemi in grado di coordinare le azioni tra diverse applicazioni e fonti di dati.
Leggete la documentazione sugli agenti di intelligenza artificiale personali per imparare a creare e utilizzare questi strumenti.
3. Servizi per lo sviluppo interno dell'IA
Le organizzazioni che mirano a progredire nel loro percorso verso l'intelligenza artificiale necessitano di servizi di supporto che facilitino lo sviluppo, l'implementazione e la gestione dei modelli di IA.
Questi servizi aiutano a integrare le funzionalità di intelligenza artificiale internamente, a ottimizzare il ciclo di vita dell'IA e ad allineare le attività di IA con gli obiettivi aziendali più ampi.
3.1. Consulenza
Se la tua azienda è nuova al mondo dell'IA e può investire in modo significativo nella trasformazione digitale, potresti valutare l'assunzione di consulenti specializzati in IA. Poiché i progetti di IA sono ricchi di sfide, l'esperienza dei consulenti esperti del settore può aiutarti a evitare gli errori più comuni e ad applicare le migliori pratiche, come la riduzione dei bias nei set di dati.
I servizi di consulenza in ambito di intelligenza artificiale includono:
- Valutare il livello di maturità della trasformazione digitale della vostra azienda in ambito IA .
- Identificazione delle aree in cui l'utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico può creare valore.
- Formulazione di una strategia di intelligenza artificiale per il lancio di nuovi prodotti/servizi pilota.
- Sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale.
- Formare i dipendenti in vista delle prossime implementazioni delle tecnologie di intelligenza artificiale.
3.2. Servizi di intelligenza artificiale nel settore pubblico
Le organizzazioni del settore pubblico utilizzano sempre più spesso i servizi di intelligenza artificiale per modernizzare le operazioni e migliorare l'erogazione dei servizi, pur operando in un contesto soggetto a requisiti normativi e di responsabilità più stringenti rispetto alle imprese private. Di conseguenza, l'adozione dell'IA in ambito governativo inizia in genere con servizi di consulenza che definiscono quadri di governance, linee guida etiche e piani di implementazione.
Gli enti pubblici applicano i servizi di intelligenza artificiale anche all'elaborazione dei documenti, alla definizione delle priorità dei casi, all'interazione con i cittadini e al supporto decisionale interno, con particolare attenzione alla trasparenza e alla conformità normativa.
3.3. Reclutamento di talenti nel campo dell'IA
Con la crescente domanda di competenze in materia di intelligenza artificiale, reclutare talenti in questo campo è diventato essenziale per mantenere la competitività. Le aziende incontrano difficoltà nel reperire data scientist e ingegneri di intelligenza artificiale qualificati a causa della limitata offerta di professionisti.
- Collaborazione con servizi di reclutamento on-demand : le aziende si avvalgono di società di reclutamento specializzate per accedere a professionisti di intelligenza artificiale e data science preselezionati.
- Modelli di assunzione flessibili : includono un mix di assunzioni a tempo pieno ed esperti a contratto per soddisfare le esigenze dinamiche dei progetti.
Questo approccio favorisce la rapida espansione delle capacità di intelligenza artificiale, controllando al contempo i costi e aumentando l'accesso a competenze specializzate.
3.4. Raccolta dei dati
Dati di alta qualità sono fondamentali per addestrare modelli di intelligenza artificiale efficaci. Lo sviluppo di set di dati per modelli di intelligenza artificiale generativa e applicazioni di apprendimento automatico su larga scala spesso richiede un notevole impegno.
- Collaborazione con fornitori di raccolta dati : le aziende collaborano con fornitori che curano set di dati specifici per settore e per attività.
- Garantire rilevanza e scalabilità : i servizi sono progettati per adattarsi al contesto aziendale e fornire il volume e la diversità necessari per prestazioni affidabili del modello.
Questi servizi sono particolarmente preziosi nello sviluppo di modelli lineari generalizzati (LLM) , dove i dati di addestramento influiscono sull'accuratezza e sull'equità del modello.
3.5. Servizi RLHF (Apprendimento per rinforzo tramite feedback umano)
RLHF è un approccio che rientra nel più ampio spettro dell'apprendimento per rinforzo (RL). In RLHF, le ricompense usuali provenienti dall'ambiente vengono combinate o sostituite con feedback derivati da esseri umani. Questo risulta particolarmente utile quando ottenere ricompense nel mondo reale è impraticabile o troppo costoso.
Collaborare con un partner RLHF offre alle aziende flussi di lavoro standardizzati per l'addestramento di modelli con feedback umano. Un partner RLHF mette a disposizione la propria esperienza nell'integrazione delle intuizioni umane con l'apprendimento automatico, garantendo che i sistemi di intelligenza artificiale vengano addestrati in modo più sicuro, etico e in linea con le sfumature dei valori umani.
Collaborando con un partner specializzato, le aziende possono sfruttare questo approccio di formazione ibrido senza dover affrontare una ripida curva di apprendimento, accelerando i tempi dei progetti di intelligenza artificiale e ottenendo risultati più affidabili e incentrati sull'utente.
Poiché RLHF richiede un elevato livello di intervento umano, i fornitori di servizi lo offrono solitamente tramite una piattaforma di crowdsourcing in cui un'ampia rete di lavoratori svolge RLHF sotto forma di micro-compiti.
3.6. Etichettatura dei dati
L'apprendimento supervisionato, componente fondamentale di molti sistemi di intelligenza artificiale, si basa su dati accuratamente etichettati per l'addestramento. Per generare set di dati etichettati vengono utilizzati diversi approcci:
- Sviluppo interno : i team interni si occupano dell'annotazione dei dati utilizzando standard specifici dell'azienda.
- Dipendenti esternalizzati : i collaboratori esterni etichettano i dati in base a linee guida dettagliate.
- Agenzie di etichettatura dati : aziende specializzate offrono servizi di annotazione scalabili con competenze specifiche di settore.
- Crowdsourcing : una forza lavoro distribuita fornisce annotazioni su larga scala, adatta a compiti meno specializzati.
Ciascun metodo supporta diverse fasi del ciclo di vita dell'IA e varia in termini di controllo qualità, scalabilità e costi.
3.7. Competizioni di scienza dei dati
Le organizzazioni possono utilizzare le competizioni di data science per migliorare lo sviluppo dei modelli:
- Creazione di modelli tramite crowdsourcing : le competizioni attraggono sviluppatori e data scientist per risolvere problemi di intelligenza artificiale specifici.
- Focus operativo per i team interni : i team interni possono concentrarsi sull'implementazione e la manutenzione dei modelli anziché crearli da zero.
Questo modello favorisce l'innovazione, riduce i tempi di implementazione ed espande l'accesso a competenze esterne.
3.8. Piattaforme di IA/MLOps
Le piattaforme AI e MLOps gestiscono lo sviluppo, l'implementazione e la gestione delle applicazioni di intelligenza artificiale:
- Creazione e implementazione di modelli su larga scala : queste piattaforme automatizzano i flussi di lavoro, dalla preparazione dei dati al monitoraggio dei modelli.
- Integrazione con i sistemi esistenti : favorisce una transizione più rapida dai modelli sperimentali ai prodotti di intelligenza artificiale pronti per la produzione.
- Supporto perun'IA responsabile : fornisce strumenti per il rilevamento dei pregiudizi, la verificabilità e il monitoraggio delle prestazioni.
Le piattaforme AI/MLOps consentono di ottenere risultati concreti rendendo operativi i modelli di intelligenza artificiale, riducendo la latenza e migliorando la produttività nelle iniziative di IA.
4. Servizi hardware e infrastrutturali per l'intelligenza artificiale
Con la crescente complessità e dimensione dei modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, è aumentata significativamente la domanda di hardware e infrastrutture specializzate. I requisiti computazionali per l'addestramento di reti neurali profonde, l'esecuzione di simulazioni per l'apprendimento per rinforzo o la gestione di milioni di previsioni in tempo reale hanno superato le capacità dell'hardware convenzionale.
4.1. Tipologie di hardware specializzato:
- GPU (unità di elaborazione grafica): inizialmente utilizzate per il rendering grafico, le GPU ora alimentano l'intelligenza artificiale grazie alla loro capacità di elaborazione parallela, ideale per i calcoli delle reti neurali.
- TPU (Tensor Processing Units): gli ASIC di Google, progettati per il deep learning, ottimizzano le operazioni tensoriali per prestazioni di rete neurale più veloci ed efficienti.
- FPGA (Field-Programmable Gate Array): riconfigurabili dopo la produzione, gli FPGA bilanciano la flessibilità delle GPU e la specializzazione delle TPU, supportando l'addestramento e l'inferenza dell'IA.
4.2. Infrastruttura nativa per l'IA e calcolo gestito per l'IA
Con l'aumento della scala e della complessità operativa dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale, i modelli infrastrutturali tradizionali, incentrati sul provisioning di singole risorse hardware, diventano difficili da gestire in modo efficiente. Di conseguenza, i servizi infrastrutturali si stanno orientando sempre più verso modelli di erogazione nativi per l'IA, progettati specificamente per l'addestramento, l'implementazione e la gestione dei sistemi di intelligenza artificiale.
Questi servizi in genere offrono accesso gestito ad acceleratori, ambienti di inferenza ottimizzati e regioni cloud ottimizzate per l'IA, trasferendo la responsabilità dell'orchestrazione, della scalabilità e della disponibilità dell'hardware al fornitore del servizio.
Trasferendo la responsabilità della gestione dell'infrastruttura al fornitore di servizi, le organizzazioni possono concentrarsi sullo sviluppo, il test e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale anziché sulla gestione della capacità hardware e delle operazioni di sistema di basso livello. Ciò semplifica la scalabilità dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale dalla fase di sperimentazione alla produzione.
5. Monitoraggio e manutenzione del modello
I modelli di intelligenza artificiale richiedono un'attenzione continua dopo l'implementazione per garantire che continuino a fornire risultati accurati e affidabili. I dati elaborati dai modelli possono cambiare, una situazione nota come data drift . Se non gestito, il data drift può portare a un calo delle prestazioni del modello e a un processo decisionale errato.
Il monitoraggio dei modelli si concentra sul tracciamento del comportamento e delle prestazioni dei modelli in condizioni reali. Comprende l'osservazione di parametri quali:
- Accuratezza delle previsioni e tassi di errore.
- Tempo di risposta e latenza.
- Qualità dei dati e coerenza degli input.
- Equità e imparzialità nei risultati del modello.
Il monitoraggio consente ai team di rilevare quando le prestazioni di un modello diminuiscono o quando inizia a produrre risultati incoerenti.
La manutenzione dei modelli comprende le attività necessarie per mantenerli pertinenti. Ciò può includere:
- Riaddestramento dei modelli con dati aggiornati o aggiuntivi.
- Adeguamento dei parametri per riflettere le nuove condizioni di mercato.
- Validare i modelli per garantirne la conformità e l'affidabilità.
- Ridistribuzione delle versioni migliorate dopo i test.
La collaborazione con fornitori di servizi di monitoraggio e manutenzione dei modelli può aiutare le organizzazioni a mantenere prestazioni costanti e a gestire i rischi operativi. Aggiornamenti e valutazioni regolari consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di rimanere allineati con i modelli di dati attuali, le esigenze aziendali e i requisiti normativi.
Conclusione
Molte organizzazioni stanno sperimentando l'IA, ma poche riescono a trasformare gli esperimenti in un valore aziendale duraturo. Questa lacuna raramente è dovuta esclusivamente alle prestazioni del modello. Più spesso, riflette carenze nei servizi di supporto, nella disponibilità dei dati, nell'integrazione e nelle operazioni quotidiane.
I servizi di intelligenza artificiale affrontano queste sfide coprendo diverse fasi del ciclo di vita dell'IA:
- L'IA come servizio (AI as a Service) abbassa le barriere d'ingresso fornendo funzionalità di IA pronte all'uso, come l'elaborazione del linguaggio, la visione artificiale e l'analisi dei dati, tramite piattaforme cloud che gestiscono l'hosting, la scalabilità e l'integrazione dei modelli.
- Lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate diventa rilevante quando le organizzazioni necessitano di soluzioni adattate ai propri dati, flussi di lavoro o vincoli operativi, inclusi sistemi in grado di interagire con più strumenti e processi anziché svolgere compiti isolati.
Con la maturazione delle iniziative di intelligenza artificiale, i servizi di supporto interni, come la consulenza, la preparazione dei dati, il supporto all'addestramento dei modelli e le MLOps, svolgono un ruolo centrale nel passaggio dei modelli dai prototipi alla produzione.
Le organizzazioni che considerano l'IA come una capacità continua, supportata da una combinazione di questi servizi, sono in una posizione migliore per andare oltre la fase sperimentale. Invece di vedere l'IA come un'implementazione una tantum, la integrano nelle operazioni principali, consentendo ai sistemi di evolversi di pari passo con i dati, i processi e le esigenze organizzative.
FAQ
I servizi di intelligenza artificiale supportano l'intero ciclo di vita dell'IA, dalla sperimentazione alla produzione. Comprendono piattaforme AI-as-a-Service, sviluppo di IA personalizzato, supporto per la preparazione dei dati e l'addestramento, servizi di infrastruttura e di calcolo e monitoraggio dei modelli. Affidandosi a questi servizi, le organizzazioni possono integrare l'IA nelle proprie attività in modo più efficiente e con minori rischi.
I servizi di intelligenza artificiale aiutano le organizzazioni ad adottare l'IA in modo più efficace, affrontando sfide comuni come la limitata competenza, la preparazione dei dati, l'integrazione e la manutenzione continua. Affidandosi a servizi esterni, le aziende possono implementare l'IA più rapidamente, scalarla in modo più affidabile e mantenere i sistemi funzionanti anche al variare dei dati e dei requisiti.
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