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La maturazione dei sistemi basati sull‘intelligenza artificiale e le potenzialità dell’AI sono strettamente collegate alle reali possibilità per le aziende di implementare i benefici di questo abilitatore nei workload operativi. Per due motivi: il primo è che l’AI stessa migliora i risultati che offre in relazione all’efficacia del training sui modelli che sfrutta, ma anche perché lo stesso processo di formazione dei foundation model dovrebbe sempre iniziare con una rigorosa raccolta di dati e terminare con punti di controllo per consentire la distribuzione responsabile di modelli e applicazioni per la governance, la valutazione del rischio, le preoccupazioni sulla privacy, la mitigazione dei pregiudizi e la conformità. Principi sui quali Ibm basa tutta la propria architettura AI.
In questi giorni Ibm ha annunciato i piani per i nuovi foundation model per l’AI generativa e altri miglioramenti per Watsonx, la sua piattaforma dati e AI. Si tratta di funzionalità pensate per aiutare le aziende a scalare e accelerare l’impatto dell’intelligenza artificiale. Nello specifico si parla di Watson.ai, di un’anteprima tecnica di Watsonx.governance e di nuovi servizi di dati AI generativa in arrivo su Watsonx.data. Oltre a questo, vengono compiuti passi in avanti per facilitare l’integrazione dei modelli di base di Watsonx.ai in alcuni prodotti software e infrastrutturali.
Andiamo per ordine. Per quanto riguarda Watsonx.ai, Ibm prevede di rilasciare in Q3, quest’anno, la prima iterazione di Tuning Studio, che includerà prompt tuning; un modo efficiente e a basso costo con cui i clienti potranno adattare i modelli di base alle proprie attività downstream con i propri dati aziendali, mentre è già pronto un generatore di dati sintetici per assistere gli utenti nella creazione di dataset artificiali in formato tabellare da schemi di dati personalizzati o set di dati interni. In questo modo è anche possibile estrarre informazioni dettagliate per l’addestramento del modello di intelligenza artificiale con un rischio ridotto, migliorando il processo decisionale e accelerando il time to market.
Per quanto riguarda invece Watsonx.data si prevede, entro la fine dell’ultimo trimestre 202,3 di inserire le funzionalità di AI generativa di Watsonx.ai anche in Watsonx.data per aiutare gli utenti a interagire con i dati per l’AI attraverso un’esperienza self-service tramite interfaccia conversazionale in linguaggio naturale.
Inoltre Ibm prevede di integrare una funzionalità di database vettoriale in Watsonx.data per supportare i casi d’uso di Watsonx.ai per il recupero della generazione aumentata. E’ la proposta di Vector database capability, anche in questo caso in arrivo per la fine dell’anno. E ancora, Ibm sta lanciando una tech preview per Watsonx.governance che permette a chi partecipa allo sviluppo di esplorare le funzionalità per la raccolta e la documentazione automatizzata dei dettagli dei foundation model e le funzionalità di model risk governance. Consentono di visualizzare le metriche rilevanti nelle dashboard dei loro flussi di lavoro AI con relative “approvazioni” così da coinvolgere il personale operativo solo nel momento necessario.
Dinesh Nirmal, senior vice president, Products, Ibm Software: “Come dimostrato dal rollout in corso della piattaforma Watsonx, a pochi mesi dal lancio, siamo qui per supportare i clienti nell’intero ciclo di vita dell’AI”. Dall’assistenza per individuare gli elementi fondamentali delle strategie sui dati, alla messa a punto di modelli per gli specifici casi d’uso aziendali, fino all’assistenza per la gestione dei modelli stessi.
In relazione alla proposta dei modelli, Ibm prevede di presentare alla fine del mese i modelli della serie Granite. Utilizzano l’architettura Decoder, alla base della capacità degli attuali Large language model (Llm) di prevedere la parola successiva in una sequenza. La serie supporta attività di Natural Language Processing (Nlp) di carattere enterprise, come la sintesi, la generazione di contenuti e l’estrazione di informazioni. Ed è prevista per il futuro anche la disponibilità di un elenco delle fonti di dati con una descrizione delle fasi di elaborazione e filtraggio degli stessi eseguite per produrre i dati di addestramento.
Watsonx, modernizzazione e integrazione applicativa
Per aiutare i clienti a scalare e accelerare l’impatto dell’AI arriva una serie di assistenti AI utilizzabili nei principali casi d’uso aziendali. In particolare, per quanto riguarda proprio la modernizzazione applicativa, le soluzioni Ibm Watsonx Code Assistant (di recente sono state annunciate o sono in previsione Watsonx Code Assistant for Z – per migliorare la produttività degli sviluppatori e modernizzare le applicazioni Cobol – e Watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed per scrivere i playbook Ansible) utilizzeranno foundation model personalizzati per convertire il codice e generare raccomandazioni sul codice per gli sviluppatori.
L’azienda inoltre propone per la customer care Ibm Watsonx Assistant che aiuta a fornire soluzioni di assistenza clienti coerenti e intelligenti con l’AI conversazionale; un esempio di utilizzo è quello con Ibm Support Insights Pro che utilizzerà Watsonx Assistant per aiutare i clienti a individuare gli insight nelle loro infrastrutture IT multivendor quindi valutare i modelli di assistenza e rimediare ai rischi. Mentre, nell’ambito dell’utilizzo dell’AI per le risorse umane, Ibm Watsonx Orchestrate consente ai professionisti delle risorse umane di automatizzare le attività ripetitive e ad alto attrito e i processi di back-office.
La pianificazione dell’integrazione delle novità Watsonx.ai nei prodotti software e di infrastruttura per il cloud ibrido procede con la proposta dei prodotti di automazione intelligente Instana e AIOps Insights che includono Intelligent Remediation, con i foundation model di intelligenza artificiale generativa di Watsonx.ai per assistere i professionisti IT Ops con il riepilogo dei dettagli degli incidenti, mentre per semplificare e accelerare la capacità degli sviluppatori di avvicinare le funzionalità Watsonx ai dati delle aziende relativi ai carichi di lavoro Ibm Power for SAP, la proposta Sap Abap Sdk for Watsonx dovrebbe ampliare le modalità in cui i clienti possono utilizzare l’AI per inferenza in prossimità dei loro dati sui sistemi Ibm Power e per distribuire gli algoritmi AI sulle transazioni e sui dati più sensibili. Si parla in questo caso di aspettare il primo trimestre del prossimo anno.
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