Il secondo giorno di TechEx North America è stato un esame più approfondito e critico dell’intelligenza artificiale nelle imprese, ma con una tendenza ottimistica. Il programma AI e Big Data si è aperto con riferimento a quello che è stato definito il “cimitero dell’AI”, ovvero progetti di intelligenza artificiale che sembrano funzionare bene nella fase pilota, ma non sembrano essere all’altezza nel mondo reale. Nonostante la presenza di quello che potrebbe essere un termine negativo, numerosi relatori e sessioni hanno affrontato i modi in cui le aziende lungimiranti potrebbero non dover mai sperimentare il cimitero tecnologico.
I diversi percorsi dello spettacolo del secondo giorno di questo evento hanno approfondito i problemi pervasivi che potrebbero influenzare le implementazioni dell’intelligenza artificiale. Le sessioni sui percorsi di implementazione dell’intelligenza artificiale aziendale, ROI e adozione hanno preso come punto di partenza i progetti pilota in fase di stallo e hanno cercato di accertare le ragioni alla base dei progetti vacillanti. Sono stati forniti molti validi consigli alle organizzazioni, con sessioni su come focalizzare l’intelligenza artificiale su specifiche aree di business, sulla creazione di basi dati pronte per gli agenti (pianificazione per il successo dietro le quinte) e sulla realtà dell’IA basata su token che addebita sulle finanze dell’azienda.
A livello infra, ci sono state anche discussioni più approfondite sull’opportunità che le aziende debbano acquistare o costruire infrastrutture fisiche per i loro progetti di intelligenza artificiale e sui modi migliori per creare durevole ROI sui dati e sui progetti di intelligenza artificiale quando si tiene nella debita considerazione tutti i numerosi fattori che incidono.
Nei progetti in cui l’introduzione dell’intelligenza artificiale si blocca, la questione centrale potrebbe essere sintetizzata dal concetto di “copilota personale”. Funziona bene sulla scrivania di un singolo lavoratore e per i suoi flussi di lavoro individuali, ma non è realmente scalabile per un intero reparto, per non parlare di un’intera azienda. Molte aziende riferiscono di avere il budget per avviare tali esperimenti di intelligenza artificiale a livello del singolo utente, e di solito si ottengono ottimi risultati. Quando detto utente è un dirigente di alto livello, l’efficienza raggiunta personalmente tende ad aumentare i livelli di entusiasmo all’interno dell’azienda, il che deve essere considerato positivo. Ma il passaggio da questo punto a un cambiamento significativo in tutta l’azienda è il momento in cui molte organizzazioni incontrano le loro difficoltà e i loro ostacoli individuali. Ecco il succo delle attività del secondo giorno nello show floor e dei numerosi palchi del Centro congressi San Jose McEnery.
Problemi informatici
Nonostante l’uso di termini come “in stallo” e “difficile da scalare”, nella fase Cyber Security and Cloud Expo, i relatori hanno citato la velocità con cui aziende e organizzazioni adottano sistemi di intelligenza artificiale come causa di un “gap di velocità”. Laddove le implementazioni dell’IA hanno successo, guadagnano rapidamente terreno! Ma i problemi di sicurezza e governance emergono quando le business unit adottano l’intelligenza artificiale generativa più velocemente di quanto il team di sicurezza possa governare e garantire la sicurezza dell’azienda.
Come la proverbiale spada a doppio taglio, l’intelligenza artificiale può essere considerata una forza che cambia e può migliorare sia l’attacco che la difesa nel campo della sicurezza informatica. Ci sono i problemi creati internamente da agenti illimitati e modelli linguistici di grandi dimensioni, oltre all’aggiunta agli arsenali degli aggressori di strumenti di scansione AI in grado di identificare potenziali exploit.
Nelle tavole rotonde e nei discorsi principali è stato prevalente anche il vecchio tema dello shadow IT, ora presentato nella sua nuova veste di shadow AI. Se, ad esempio, il personale inserisce materiale sensibile in strumenti non autorizzati o se i sistemi di intelligenza artificiale approvati sono scarsamente delimitati e gestiti, la superficie di attacco può espandersi senza che il team di sicurezza informatica se ne renda conto. Pertanto, la governance dei dati e la supervisione del sistema stanno diventando più intrecciate di prima: questo era il messaggio proveniente da entrambi gli aspetti della sicurezza informatica dello spettacolo, e anche dagli elementi Cloud e Big Data.
Per quanto riguarda le funzioni di sicurezza informatica pura, lo zero trust è stato presentato come una risposta all’adozione sfrenata dell’intelligenza artificiale al di fuori degli auspici dei team di sicurezza informatica – l’adozione della posizione di “negazione per impostazione predefinita” sia per gli esseri umani che per le macchine. La prova dell’identità e i livelli di privilegio devono applicarsi anche ai servizi e agli agenti; in questo modo, i flussi di lavoro automatizzati sono soggetti agli stessi modelli di autorizzazione di ogni altro elemento dello stack IT.
Il secondo giorno di TechEx North America non è stato certamente un rifiuto delle ambizioni dell’IA dei decisori: il ruolo dell’intelligenza artificiale e persino degli agenti era un fatto accettato tra relatori, leader di pensiero e delegati dell’evento. Ma ci sono stati dettagli e considerazioni presentati da rappresentanti di diversi settori e funzioni aziendali, ciascuno con contributi positivi e approfonditi. Ognuno di loro ha messo sul tavolo le proprie preoccupazioni e il proprio entusiasmo, contribuendo alle discussioni sull’implementazione dell’IA nel 2026.
La marcia dei robot
E c’era ancora molta eccitazione in molte aree della sala conferenze. I robot umanoidi in mostra sono stati fonte di grande entusiasmo (sembra che tutti adorino un adorabile androide!), ma più pragmaticamente, la nuova traccia Physical AI ha attirato alcuni dei più grandi spettatori dello show. Numerosi delegati fuori dal percorso hanno citato la codifica del software come il luogo che per primo ha prodotto risultati positivi dall’uso di modelli linguistici di grandi dimensioni in contesti professionali. E anche da più parti è arrivata l’opinione che i sistemi fisici automatizzati saranno il prossimo segmento industriale destinato a trarre vantaggio dal lavoro concertato sui nuovi modelli e sui loro vantaggi pratici.
È improbabile che i modelli di intelligenza artificiale alla base dell’intelligenza artificiale fisica di prossima generazione siano LLM (anche se saranno utili se i dispositivi sono progettati per interagire con gli esseri umani) e, poiché tali modelli si sviluppano ed emergono dalle loro fasi di ricerca, è la serie TechEx Events che sarà la prima a mostrarli e presentarli e come possono funzionare in modo fattibile in contesti aziendali.
Nuovi filoni di apprendimento per l’evento
L’evento di quest’anno ha visto una gradita iniezione di codifica pragmatica, con sessioni di apprendimento pratico che hanno portato i partecipanti a creare i propri modelli di agenti di intelligenza artificiale, con lezioni su come gli agenti possono migliorare se stessi, direttamente dalle istanze interattive di Google Colab. Il TechEx Learning Hub prevedeva anche workshop di Nvidia e il sempre popolare Google Hackathon, con studenti che spaziavano in abilità da quelle che avevano bisogno di essere introdotte in un IDE fino a quelle che avevano competenze software già ben affinate. Mettere in pratica quanto appreso è lo scopo di questo evento, sia che si tratti di decisori di alto livello che seguono lezioni sulle migliori pratiche strategiche o di sviluppatori che trasformano idee creative in realtà.
TechEx prende l’avanguardia e la distilla attraverso la lente del business; pragmatico ma rivolto al futuro. Partecipa alla prossima tappa del TechEx ad Amsterdam questo settembre: chissà quanto potremmo aver progredito nell’arco di soli quattro mesi?
(Fonte immagine: TechEx Events)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
