IA nel cloud: servizi IA accessibili

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  Preveggenza quantistica
• 1 Novembre 2023

Riepilogo approfondimenti

L’emergere dell’AI-as-a-Service (AIaaS) da parte dei giganti del cloud computing facilita lo sviluppo e il test di modelli di apprendimento automatico, aiutando in particolare le entità più piccole riducendo al minimo gli investimenti iniziali nelle infrastrutture. Questa collaborazione accelera i progressi in applicazioni come il deep learning. Ottimizza l'efficienza del cloud, automatizza le attività manuali e svela informazioni più approfondite dai dati. Inoltre, sta generando nuovi ruoli lavorativi specializzati, influenzando i futuri scenari lavorativi e potenzialmente accelerando lo sviluppo tecnologico in vari settori. Lo scenario più ampio indica una democratizzazione delle tecnologie di apprendimento automatico, un’intensificata concorrenza globale per le competenze in materia di intelligenza artificiale, nuove sfide di sicurezza informatica e un incentivo per i fornitori di servizi cloud a investire in piattaforme di apprendimento automatico di facile utilizzo.

L'intelligenza artificiale nel contesto cloud

I fornitori di servizi cloud, come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP), desiderano che sviluppatori e data scientist sviluppino e testino modelli di machine learning (ML) sui loro cloud. Questo servizio avvantaggia le aziende più piccole o le startup perché testare i prototipi spesso richiede molte infrastrutture, mentre i modelli di produzione spesso richiedono un’elevata disponibilità. Poiché i fornitori di cloud computing offrono soluzioni per iniziare a utilizzare la tecnologia AI senza investire pesantemente nella ristrutturazione delle infrastrutture interne, le aziende possono accedere immediatamente (e testare) i servizi cloud AI per guidare le proprie iniziative digitali. Il cloud computing consente uno sviluppo rapido e più avanzato di funzionalità IA all’avanguardia, come il deep learning (DL), che ha applicazioni di vasta portata. Alcuni sistemi DL possono rendere le telecamere di sicurezza più intelligenti rilevando schemi che potrebbero segnalare un pericolo. Tale tecnologia può anche identificare oggetti fotografici (riconoscimento di oggetti). Un veicolo a guida autonoma con algoritmi DL può distinguere tra esseri umani e segnali stradali.

Uno studio condotto dalla società di software Redhat ha scoperto che il 78% dei progetti AI/ML aziendali vengono creati utilizzando l’infrastruttura cloud ibrida, quindi ci sono maggiori opportunità per i cloud pubblici di attrarre partnership. Nei cloud pubblici sono accessibili varie scelte di archiviazione dei dati, inclusi database serverless, data warehouse, data lake e database NoSQL. Queste opzioni consentono alle aziende di creare modelli vicino a dove si trovano i loro dati. Inoltre, i fornitori di servizi cloud offrono tecnologie ML popolari come TensorFlow e PyTorch, rendendoli punti di riferimento unici per i team di data science che desiderano opzioni.

Impatto dirompente

Esistono diversi modi in cui l’intelligenza artificiale sta cambiando il cloud e migliorandone il potenziale. In primo luogo, gli algoritmi rendono efficiente il cloud computing analizzando l’archiviazione complessiva dei dati di un’azienda e identificando le aree che potrebbero necessitare di miglioramenti (in particolare quelle vulnerabili agli attacchi informatici). Inoltre, l’intelligenza artificiale può automatizzare le attività attualmente eseguite manualmente, liberando tempo e risorse per altri processi più complessi. L’intelligenza artificiale sta inoltre rendendo il cloud più intelligente consentendo alle aziende di ottenere approfondimenti dai dati basati sul cloud che prima non sarebbero mai stati possibili. Gli algoritmi possono “imparare” dalle informazioni e identificare modelli che gli esseri umani non sarebbero mai in grado di vedere. 

Uno dei modi più interessanti in cui l’intelligenza artificiale apporta vantaggi al cloud è la creazione di nuove opportunità di lavoro. L’abbinamento tra intelligenza artificiale e cloud computing sta portando allo sviluppo di nuovi ruoli che richiedono competenze specializzate. Ad esempio, le aziende potrebbero ora aver bisogno di dipendenti esperti in entrambe le aree per risolvere e ricercare problemi. Inoltre, la maggiore efficienza del cloud porterà probabilmente alla creazione di nuove posizioni focalizzate sulla gestione e il mantenimento di questa tecnologia. Infine, l’intelligenza artificiale sta cambiando il cloud influenzando pesantemente il futuro del lavoro. Ad esempio, le attività automatizzate possono portare la riqualificazione dei lavoratori per altre posizioni. Il cloud computing più veloce ed efficiente può anche consentire luoghi di lavoro in realtà virtuale e aumentata (VR/AR) come il Metaverso.

Implicazioni dell'intelligenza artificiale nel cloud

Implicazioni più ampie dell’intelligenza artificiale nel cloud possono includere: 

• La crescente democratizzazione delle tecnologie ML che diventeranno disponibili per le piccole e medie imprese che desiderano innovare in questo spazio.
• Una maggiore concorrenza per i talenti globali dell’intelligenza artificiale, che può peggiorare l’attuale fuga di cervelli di ricercatori e scienziati dell’intelligenza artificiale dal mondo accademico alle imprese multinazionali. Anche i costi per il reclutamento e l’impiego dei talenti dell’intelligenza artificiale aumenteranno notevolmente.
• I criminali informatici studiano i servizi di cloud computing per individuare meglio i propri punti deboli e quelli delle aziende che utilizzano tali servizi.
• Sviluppo più rapido di nuove tecnologie, in particolare nei settori dei veicoli autonomi e dell’Internet delle cose (IoT) che richiedono dati e risorse di calcolo più grandi.
• I fornitori di servizi di cloud computing aumentano i loro investimenti in software e piattaforme ML no-code o low-code. 

Domande da commentare

• Hai sperimentato servizi o prodotti basati su cloud AI?
• In quale altro modo pensi che AIaaS cambierà il modo in cui le persone lavorano?