IA nel cloud: intelligenza artificiale e cloud computing

I processi aziendali possono essere accelerati con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Combinando l’intelligenza artificiale con il cloud è possibile ospitare e utilizzare applicazioni IA estese senza la necessità di affidarsi a un’infrastruttura di proprietà.

Cosa si intende per IA nel cloud?

L’IA nel cloud è una piattaforma che consente di sviluppare, addestrare e implementare modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in un ambiente cloud, combinando i vantaggi della tecnologia di cloud computing, come la flessibilità, la scalabilità e l’efficienza dei costi, con funzionalità avanzate di intelligenza artificiale.

Poiché i servizi cloud offrono risorse di calcolo scalabili e spesso software specializzati, facilitano alle aziende la creazione e la gestione di applicazioni di intelligenza artificale complesse.

Possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale nel cloud

Sono molte le possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale nel cloud. In particolare, l’uso dell’intelligenza artificiale può accelerare notevolmente l’elaborazione e l’analisi di enormi quantità di dati e il riconoscimento di modelli. Anche l’utilizzo dell’IA generativa nel cloud è ipotizzabile. In linea di principio, dalla combinazione di IA e cloud possono trarre vantaggio le aziende operanti in una vasta gamma di settori:

• Finanza: analizzando grandi serie di dati, i modelli di IA possono rilevare e prevenire le transazioni sospette in tempo reale, dando un enorme contributo al rilevamento delle frodi. Anche la previsione delle tendenze di mercato basate su eventi passati può essere automatizzata con l’aiuto dell’IA nel cloud.
• Logistica e trasporti: l’analisi dei dati sul traffico e delle condizioni meteorologiche, supportata dall’intelligenza artificiale, permette di prevedere i percorsi e può quindi contribuire ad accorciare i tempi di consegna e a ridurre il consumo di carburante.
• Sanità: l’intelligenza artificiale nel cloud può essere utilizzata per analizzare i dati medici e identificare modelli utili per la diagnosi e il trattamento delle malattie.
• Produzione: nell’industria manifatturiera, l’intelligenza artificiale aiuta a ottimizzare i processi produttivi e a garantire la qualità. Analizzando i dati dei sensori, i modelli di intelligenza artificiale possono prevedere gli errori delle macchine.

Integrazione dell’intelligenza artificiale in un cloud privato

Sebbene i servizi di cloud pubblico offrano molti vantaggi, soprattutto grazie alla loro ampia gamma di funzioni, alcune aziende preferiscono utilizzare un cloud privato per avere un maggiore controllo sui propri dati e sulle infrastrutture IT. Anche questo tipo di cloud può essere integrato con funzionalità di intelligenza artificiale. Tuttavia, è necessario prima prendere in considerazione una serie di fattori.

Infrastrutture e risorse

Il primo passo consiste nel garantire che il cloud privato disponga di risorse di calcolo sufficienti per soddisfare i requisiti dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale. Dal momento che lo sviluppo e l’implementazione delle applicazioni di intelligenza artificiale richiedono molte risorse, sono necessari processori potenti, schede grafiche e soluzioni di archiviazione adeguati. Inoltre, le risorse di rete e la memoria devono essere scalate di conseguenza per gestire il flusso di dati in modo efficiente.

Software

Di norma, per lo sviluppo e l’implementazione di applicazioni con l’intelligenza artificiale sono necessari strumenti specifici. I framework open source come TensorFlow o PyTorch sono ampiamente utilizzati e possono quindi essere implementati in un ambiente cloud privato senza grossi problemi. Inoltre, alcuni fornitori commerciali offrono piattaforme specializzate per la gestione e la scalabilità dei modelli di intelligenza artificiale nei cloud privati.

Gestione dei dati

Se intendi ospitare un cloud IA privato, devi pensare anche alla gestione dei dati, che devono essere integrati, elaborati e protetti in modo efficiente. Le aziende devono implementare rigorose politiche di sicurezza e privacy per proteggere le informazioni sensibili. Ciò include, ad esempio, la crittografia dei dati a riposo e in transito, nonché l’uso di controlli di accesso e sistemi di monitoraggio.

Collaborazione

Lo sviluppo di applicazioni di IA richiede spesso una collaborazione tra diversi team e dipartimenti. Un cloud privato deve quindi fornire strumenti e piattaforme che facilitino la collaborazione e permettano una perfetta integrazione degli ambienti di sviluppo, test e produzione.

Scalabilità

Per mantenere i vantaggi del cloud insieme all’uso dell’intelligenza artificiale, è necessaria una buona scalabilità: devi assicurarti di essere in grado di fornire risorse aggiuntive quando necessario.

Alternative all’IA nel cloud

Sebbene l’uso integrato dell’intelligenza artificiale e del cloud computing offra molti vantaggi, esistono anche delle alternative che possono essere prese in considerazione a seconda delle esigenze e delle risorse specifiche di un’azienda. Ad esempio, è possibile utilizzare soluzioni on-premises e server dedicati per l’intelligenza artificiale per gestire le infrastrutture e le applicazioni di intelligenza artificiale all’interno del data center dell’azienda. Quest’ultima opzione offre il massimo controllo sui dati e sui sistemi ed è anche in grado di garantire gli standard di sicurezza più elevati.

Altrimenti, puoi avvalerti dell’AI as a Service (AIaaS) per ottenere servizi di intelligenza artificiale da fornitori terzi via internet. In questo modo, le aziende possono accedere a modelli e algoritmi di intelligenza artificiale già pronti e integrarli nelle loro applicazioni tramite API, senza dover creare le proprie infrastrutture di intelligenza artificiale. I fornitori di AIaaS si occupano della gestione e della scalabilità dei servizi di intelligenza artificiale, rendendoli più accessibili e fruibili anche da soggetti con meno esperienza.