TERZO ARTICOLO DI UN VIAGGIO NELLE NOVITÀ DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE. NELLE PRECEDENTI TAPPE ABBIAMO RACCONTATO LA VISIONE DI MICROSOFT e SAS.
Come creare valore dall’intelligenza artificiale? Il processo è paragonabile alla ricerca dell’oro. Ma al contrario di pala e piccone, gli strumenti utilizzati da data scientist, sviluppatori software e digital solution provider sono modelli e algoritmi di apprendimento automatico. Le miniere da dove estrarre il nuovo oro? Le piattaforme cloud dei grandi hyperscaler, localizzate e distribuite in tutto il mondo. È lì che si trovano le tecnologie abilitanti lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale per tutti i settori di industry, manifatturiero incluso. Tra queste, Google Cloud, la piattaforma che genera un giro d’affari globale di oltre 33 miliardi di dollari all’anno al cui interno si trovano le risorse hardware e software per realizzare soluzioni “AI based”. Uno stack tecnologico completo, dall’infrastruttura computazionale a modelli fondazionali, tradizionali e generativi, che possono essere arricchiti con i più diversi algoritmi. Ottimizzare i processi di marketing, supportare i dipendenti della pubblica amministrazione, migliorare l’efficienza intralogistica, personalizzare le raccomandazioni di acquisto nello shopping online. Ecco le soluzioni di intelligenza artificiale realizzate da E.On, Comune di Padova, Saccheria Franceschetti e Benetton attraverso la piattaforma di Big G. Di grande rilievo, inoltre, l’accordo sottoscritto a livello globale con Kyndryl, primo fornitore mondiale di servizi IT, che intende sviluppare e implementare soluzioni di Ai generativa, basate sui large language model di Google, per ottimizzare la gestione delle infrastrutture di sistemi complessi, multicloud e ibridi. «Lavoriamo insieme alle aziende per elaborare use case coerenti con obiettivi di produttività e sviluppo nuovi prodotti e servizi.
Si parte dall’infrastruttura ottimizzata per addestrare e gestire i modelli, presente nei data center e nelle cloud region sparse per il mondo, per poi trasferire le soluzioni all’edge delle aziende», dice Cristina Conti, customer engineering manager di Google Cloud Italy, responsabile di un team che si occupa di supportare i clienti nel loro percorso di trasformazione digitale e dell’integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale nei processi aziendali. Gli strumenti per la creazione, gestione e distribuzione di applicazioni, personalizzabili con i dati di contesto aziendali, risiedono in Vertex AI, che ospita al proprio interno Model Garden, lo store Google dei modelli di intelligenza artificiale tradizionale e generativa. Come dice Conti, «Rende disponibili i modelli preaddestrati sui quali integrare o rendere embedded basi dati allineati a specifici contesti applicativi. I tempi di training dipendono dalla complessità, da quanto specializzato deve essere il modello. Per le aziende la vera sfida è sempre e comunque la creazione di data lake e data warehouse, i magazzini centrali e periferici dove attingere i dati per attivare la logica algoritmica». Non va poi dimenticato il tool di collaborazione integrato oggi in Google Workspace, che funziona come aiutante multitasking per la produttività dei white collar, in grado di generare testo, tradurre lingue e rispondere alle domande in modo discorsivo.
L’evoluzione generativa è riposta nelle potenzialità del Large Language Model Gemini, modello multimodale, che permette di produrre sia contenuti testuali che visivi. Come affermato dal ceo di Google, Sundar Pichai, «l’intelligenza artificiale ci sta aiutando a reimmaginare i nostri prodotti. È un incredibile acceleratore dell’ingegno umano. Stiamo appena iniziando a vedere di cosa sarà capace. La considero il più grande cambiamento tecnologico, più dirompente del passaggio dall’informatica desktop a quella mobile, probabilmente superiore alla stessa rivoluzione introdotta da Internet».
Google, Microsoft e Aws. I big dell’hyperscaler che si contendono la leadership dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale è sempre stata una parte fondamentale della strategia di Google. Ha iniziato a investire sin dai primi anni 2000, e da allora ha continuato a svilupparla e a implementarla nei suoi prodotti e servizi dedicati al mondo consumer e business. Nell’attuale fase sta continuando a investire per sviluppare nuove tecnologie e applicazioni, in particolare su progetti di intelligenza generativa. Secondo Doug Henschen, analista di Constellation Research, Google ha dovuto inizialmente rincorrere Microsoft e il grande “hype” guadagnato dalla casa di Redmond a inizio anno con l’alleanza stretta con OpenAI, ma grazie al proprio patrimonio di risorse e competenze in materia di intelligenza artificiale di cui Google dispone al proprio interno ha recuperato terreno e oggi si confronta testa a testa con i big cloud provider mondiali Microsoft e Aws per acquisire la leadership nel nuovo mercato dell’intelligenza generativa.
Il cuore della fabbrica algoritmica è Vertex AI, la piattaforma che consente agli sviluppatori di creare, addestrare e distribuire modelli di IA
Creazione di modelli di visione artificiale per l’identificazione di oggetti, creazione di modelli di elaborazione del linguaggio naturale per la traduzione o la generazione di testo, creazione di modelli di machine learning per la previsione di vendite o rischi. Vertex AI offre una varietà di strumenti e funzionalità per supportare l’intero ciclo di vita dell’Ai e utilizzare l’Ai generativa per il riepilogo, la classificazione e l’estrazione dei dati. E all’interno di Vertex AI, come già detto, il Model Garden. È qui che si trovano i modelli di machine learning per estrarre informazioni utili alla gestione operativa o al decision making strategico. «Model Garden è progettato per semplificare il processo di selezione del modello per sviluppare uno specifico progetto, filtrando la disponibilità di tecnologie per tipologia applicativa, dimensioni e prestazioni, dando la possibilità di comprendere come funzionano i modelli e quali risultati producono».
Gemini, il large language model per sviluppare soluzioni di intelligenza generativa
Tra i modelli più potenti ed efficaci sviluppati in Google, Gemini, modello linguistico di grandi dimensioni, large language model, di tipo multimodale. Secondo Google, Gemini è un’importante pietra miliare nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, un modello potente e versatile che ha il potenziale di trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Caratteristica che gli consente di svolgere un’ampia gamma di compiti: comprendere il linguaggio naturale, sia parlato che scritto (interagendo con gli utenti in modo naturale e discorsivo), generare contenuti creativi, come testo, immagini, audio e video, aiutare a scrivere codice, analizzare dati, estrarre informazioni e generare report. «Può essere utilizzato per risolvere problemi complessi grazie a proprietà di ragionamento logico e comprensione del mondo reale. Presentato da poco, ha già dimostrato di essere un potente strumento e potrà essere utilizzato in una varietà di applicazioni», afferma Conti.
Gemini per Google Workspace e Gemini per Google Cloud, l’assistente virtuale per la produttività individuale ora integrato in Google Workspace e nella cloud platform
Strumenti di intelligenza artificiale sono stati inoltre integrati in Google Workspace, la suite di produttività del gruppo di Mountain View che vanta oltre tre miliardi di utenti attivi. Offre una varietà di strumenti e funzionalità per automatizzare attività ripetitive, fornire suggerimenti e approfondimenti e creare contenuti. Lo si può facilmente immaginare pensando a una tipica situazione da ufficio: una richiesta dell’ultimo minuto, che di norma avrebbe richiesto diverse ore di lavoro, potrà essere completata in tempi rapidi perché sarà compito degli algoritmi generare una sintesi da fonti e documenti rilevanti e creare automaticamente una presentazione da portare in riunione o inviare al proprio capo. Come spiega Conti, «Gemini per Google Workspace è il nostro supporto collaborativo alimentato dall’Ai: fornisce assistenza agli utenti quando utilizzano Google Workspace. Aiuta gli utenti a scrivere, creare immagini, analizzare fogli di calcolo, redigere e riassumere e-mail, messaggi di chat e ricapitolare il contenuto di riunioni. E in Google Cloud può invece aiutare gli utenti a codificare, implementare, scalare e monitorare le applicazioni, nonché identificare e accelerare la risoluzione delle minacce di cybersecurity.”
La partnership con Kyndryl. L’intelligenza artificiale applicata ai servizi di gestione infrastrutturale e alla produttività delle business applications
«La prossima fase della nostra partnership con Google porterà a una significativa espansione dei servizi professionali per i clienti a livello globale e fornirà nuove soluzioni per aiutare le aziende a trarre vantaggio dalle capacità di Google Cloud in materia di intelligenza artificiale, machine learning, analisi dei dati, cybersecurity e altro ancora», afferma Roberto Zardinoni, sales & transformation and alliance leader di Kyndryl. Nello specifico, la collaborazione permetterà di accoppiare le caratteristiche di IA di Google Cloud, tra cui Gemini (il sistema più avanzato di Large Language Model Operations) con l’esperienza e i servizi gestiti di Kyndryl, espandendo anche le capacità attuali della piattaforma di gestione Kyndryl Bridge basata sull’intelligenza artificiale. «Le potenzialità di questa collaborazione – aggiunge Zardinoni – vanno ricercate nella trentennale esperienza di Kyndryl nella gestione di ambienti IT complessi che, coniugata con le caratteristiche dell’offerta Ai di Google, permetterà ai clienti di accelerare le loro strategie di adozione dell’intelligenza artificiale»
Progetto E.On, intelligenza artificiale per l’ottimizzazione dei processi di marketing
E.ON Italia utilizza una combinazione di tecnologie Google Cloud, tra cui BigQuery, Vertex AI, per ottimizzare i processi di marketing e di erogazione dei servizi nel settore delle utilities.
Grazie alla combinazione di analisi avanzate e strumenti di machine learning, l’azienda ha registrato risultati tangibili: i tassi di conversione sono aumentati del 184%, l’adozione dell’account digitale è cresciuta del 9% e la customer satisfaction è cresciuta fino a raggiungere quota 87%. L’impiego della Bip xTech Cognitive Suite di Bip su Google Cloud ha contribuito a rendere più efficienti anche processi come la sottoscrizione web e l’analisi dei documenti, portando a una significativa ottimizzazione delle esperienze dei clienti. Tale focus sull’AI non solo ha migliorato le prestazioni aziendali, ma ha anche contribuito a una maggiore sostenibilità, supportando iniziative green come la digitalizzazione dei pagamenti e l’automazione dei processi per il risparmio energetico.
Progetto Saccheria Franceschetti: ottimizzazione del magazzino e del back office
Saccheria Franceschetti, azienda italiana oggi terzo distributore di imballaggi flessibili in Europa, è stata tra le prime nel suo settore ad adottare soluzioni tecnologiche basate sull’intelligenza artificiale, integrando diversi strumenti IA di Google sia per il back office che per il magazzino. L’azienda ha deciso di affidarsi alla Google Cloud Platform e alle Api di Google, consentendo di contenere i costi di gestione e appoggiarsi a un’infrastruttura agile, potente e scalabile. Con un monitoraggio in tempo reale di tutti i processi aziendali e un efficientamento dalla a alla zeta, Saccheria Franceschetti ha incrementato notevolmente il proprio fatturato e – dato ancora più interessante – ha sostanzialmente azzerato gli errori procedurali, potenziando ulteriormente la fidelizzazione dei clienti.
Progetto Benetton: come utilizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale per migliorare la personalizzazione e l’esperienza di shopping online
Migliorare la personalizzazione delle raccomandazioni di prodotti, aumentare il tasso di conversione del sito, offrire un’esperienza di shopping online più coinvolgente e soddisfacente. A questo scopo è stato utilizzato Recommendations AI, un servizio di Google Cloud che utilizza l’intelligenza artificiale per generare raccomandazioni di prodotti in tempo reale. Lo sviluppo del progetto ha comportato la creazione di un data lake di marketing per aggregare e analizzare dati su clienti, prodotti e storico degli acquisti. Gli algoritmi di machine learning permettono di personalizzare le raccomandazioni in base a una pluralità di variabili. Utilizzando questa soluzione si è registrato un aumento del 7% delle vendite medie dei prodotti consigliati rispetto agli altri prodotti.
Progetto Comune di Padova. L’intelligenza artificiale a supporto della pubblica amministrazione
Per fornire ai propri cittadini informazioni istantanee e aggiornate sulla qualità dell’aria senza sovraccaricare i propri dipendenti, il Comune di Padova si è rivolto a una soluzione voicebot basata sulle tecnologie di intelligenza artificiale di Google Cloud. Questa soluzione ha permesso di far risparmiare diverse ore settimanali ai lavoratori comunali, consentendo loro di concentrarsi sull’offerta di servizi ad alto valore. Il voicebot, chiamato Gaia, utilizza l’IA per gestire le chiamate dei cittadini e fornire loro informazioni aggiornate 24 ore su 24 sui livelli di allerta relativi all’inquinamento atmosferico. Gaia è stato implementato con successo nel dicembre 2021 e ha una percentuale di risoluzione delle chiamate del 96%. Utilizza la tecnologia Cloud Natural Language per interpretare il linguaggio naturale dei clienti e fornisce risposte personalizzate.
