Man mano che la gestione dei dati diventa sempre più complessa e le applicazioni moderne estendono le capacità degli approcci tradizionali, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la scalabilità delle applicazioni.
Oltre a liberare gli operatori da metodi obsoleti e inefficienti che richiedono un'attenta supervisione e risorse aggiuntive, l'intelligenza artificiale consente l'ottimizzazione adattiva e in tempo reale della scalabilità delle applicazioni. In definitiva, questi vantaggi si combinano per migliorare l’efficienza e ridurre i costi per le applicazioni mirate.
Grazie alle sue capacità predittive, l’intelligenza artificiale garantisce che le applicazioni si adattino in modo efficiente, migliorando le prestazioni e l’allocazione delle risorse, segnando un notevole passo avanti rispetto ai metodi convenzionali.
Davanti a AI e Big Data Expo EuropaHan Heloir, architetto di soluzioni senior EMEA gen AI presso MongoDBdiscute il futuro delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e il ruolo dei database scalabili nel supportare l'intelligenza artificiale generativa e nel migliorare i processi aziendali.
AI News: Poiché le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale continuano a crescere in complessità e scala, quali sono secondo te le tendenze più significative che plasmano il futuro della tecnologia dei database?
Heloir: Sebbene le aziende siano desiderose di sfruttare il potere di trasformazione delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa, la realtà è che costruire una base tecnologica solida e scalabile implica molto più che semplicemente scegliere le giuste tecnologie. Si tratta di creare sistemi in grado di crescere e adattarsi alle esigenze in evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa, richieste che stanno cambiando rapidamente, alcune delle quali l'infrastruttura IT tradizionale potrebbe non essere in grado di supportare. Questa è la scomoda verità sulla situazione attuale.
Le architetture IT di oggi sono sopraffatte da volumi di dati senza precedenti generati da set di dati sempre più interconnessi. I sistemi tradizionali, progettati per scambi di dati meno intensivi, non sono attualmente in grado di gestire i flussi di dati massicci e continui necessari per la reattività dell’intelligenza artificiale in tempo reale. Sono inoltre impreparati a gestire la varietà di dati generati.
L’ecosistema dell’IA generativa comprende spesso un insieme complesso di tecnologie. Ogni livello di tecnologia, dall'approvvigionamento dei dati all'implementazione del modello, aumenta la profondità funzionale e i costi operativi. Semplificare questi stack tecnologici non significa solo migliorare l'efficienza operativa; è anche una necessità finanziaria.
Novità sull'intelligenza artificiale: quali sono alcune considerazioni chiave per le aziende quando scelgono un database scalabile per le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, in particolare quelle che coinvolgono l'intelligenza artificiale generativa?
Heloir: Le aziende dovrebbero dare priorità alla flessibilità, alle prestazioni e alla scalabilità futura. Ecco alcuni motivi principali:
- La varietà e il volume dei dati continueranno a crescere, richiedendo al database di gestire diversi tipi di dati (strutturati, non strutturati e semistrutturati) su larga scala. È importante selezionare un database in grado di gestire tale varietà senza complessi processi ETL.
- I modelli di intelligenza artificiale spesso necessitano di accesso a dati in tempo reale per l'addestramento e l'inferenza, quindi il database deve offrire una bassa latenza per consentire il processo decisionale e la reattività in tempo reale.
- Man mano che i modelli di intelligenza artificiale crescono e i volumi di dati si espandono, i database devono scalare orizzontalmente, per consentire alle organizzazioni di aggiungere capacità senza tempi di inattività significativi o degrado delle prestazioni.
- L’integrazione perfetta con gli strumenti di data science e machine learning è fondamentale e il supporto nativo per i flussi di lavoro dell’intelligenza artificiale, come la gestione dei dati del modello, dei set di addestramento e dei dati di inferenza, può migliorare l’efficienza operativa.
AI News: Quali sono le sfide comuni che le organizzazioni devono affrontare quando integrano l'intelligenza artificiale nelle loro operazioni e in che modo i database scalabili possono aiutare ad affrontare questi problemi?
Heloir: Sono diverse le sfide che le organizzazioni possono incontrare quando adottano l’intelligenza artificiale. Questi includono le enormi quantità di dati provenienti da un’ampia varietà di fonti necessarie per creare applicazioni IA. La scalabilità di queste iniziative può anche mettere a dura prova l’infrastruttura IT esistente e, una volta creati i modelli, richiedono iterazioni e miglioramenti continui.
Per rendere tutto ciò più semplice, un database scalabile può aiutare a semplificare la gestione, l’archiviazione e il recupero di diversi set di dati. Offre elasticità, consentendo alle aziende di gestire richieste fluttuanti mantenendo al contempo prestazioni ed efficienza. Inoltre, accelerano il time-to-market per le innovazioni guidate dall’intelligenza artificiale consentendo una rapida acquisizione e recupero dei dati, facilitando una sperimentazione più rapida.
AI News: Potresti fornire esempi di come le collaborazioni tra fornitori di database e aziende focalizzate sull'intelligenza artificiale hanno guidato l'innovazione nelle soluzioni AI?
Heloir: Molte aziende hanno difficoltà a creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa perché la tecnologia si evolve molto rapidamente. Le competenze limitate e la maggiore complessità dell’integrazione di diversi componenti complicano ulteriormente il processo, rallentando l’innovazione e ostacolando lo sviluppo di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Un modo in cui affrontiamo queste sfide è attraverso il nostro programma di applicazioni AI MongoDB (SCUSA), che fornisce ai clienti risorse per assisterli nella messa in produzione delle applicazioni IA. Ciò include architetture di riferimento e uno stack tecnologico end-to-end che si integra con i principali fornitori di tecnologia, servizi professionali e un sistema di supporto unificato.
MAAP classifica i clienti in quattro gruppi, che vanno da coloro che cercano consulenza e prototipazione a coloro che sviluppano applicazioni AI mission-critical e superano sfide tecniche. Il MAAP di MongoDB consente uno sviluppo più rapido e senza interruzioni di applicazioni di intelligenza artificiale generativa, promuovendo la creatività e riducendo la complessità.
AI News: In che modo MongoDB affronta le sfide legate al supporto di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, in particolare nei settori che stanno rapidamente adottando l'intelligenza artificiale?
Heloir: Garantire la disponibilità dell'infrastruttura di base per creare ciò di cui hai bisogno è sempre una delle maggiori sfide che le organizzazioni devono affrontare.
Per creare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, il database sottostante deve essere in grado di eseguire query su strutture dati ricche e flessibili. Con l’intelligenza artificiale, le strutture dei dati possono diventare molto complesse. Questa è una delle maggiori sfide che le organizzazioni devono affrontare quando creano applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, ed è esattamente ciò per cui MongoDB è progettato per gestire. Uniamo dati di origine, metadati, dati operativi, dati vettoriali e dati generati, tutto in un'unica piattaforma.
AI News: quali sviluppi futuri nella tecnologia dei database prevedete e come si sta preparando MongoDB a supportare la prossima generazione di applicazioni AI?
Heloir: I nostri valori chiave sono gli stessi oggi di quando MongoDB è stato lanciato inizialmente: vogliamo semplificare la vita degli sviluppatori e aiutarli a incrementare il ROI aziendale. Ciò rimane invariato nell’era dell’intelligenza artificiale. Continueremo ad ascoltare i nostri clienti, ad assisterli nel superare le loro maggiori difficoltà e a garantire che MongoDB abbia le funzionalità di cui hanno bisogno per sviluppare la prossima (generazione di) fantastiche applicazioni.
(Foto di Caspar Camille Rubin)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
