E’ trascorso esattamente un anno tra l’appuntamento Ibm Think 2022 di Roma e la data di Ibm Think Milano del 14 settembre ma – come è già accaduto in diverse occasioni nel mondo IT – un unico evento ‘disruptive’ ha cambiato le regole del gioco. E così, tra Roma e Milano, l’arrivo “mainstream” dell’AI generativa (è di novembre 2022 l’annuncio di ChatGpt), sembra davvero aver rivoluzionato anche i palinsesti dell’evento Ibm.
Cloud ibrido, intelligenza artificiale, sicurezza e sostenibilità, fino alle frontiere del quantum computing, sono i macro-temi attorno ai quali ruotano gli interventi dei keynote sul main stage degli Ibm Studios (oltre mille i partecipanti a Milano), gli approfondimenti proposti nello Spotlight Stage e i Deep Dive sulle diverse soluzioni da toccare con mano nei Tech Byte stage.
Tutto questo “in un contesto che è ancora di incertezza, di difficile lettura, contrassegnato da previsioni di crescita rivista al ribasso negli ultimi giorni, con una spinta alla base e una propensione al consumo che ancora stentano a decollare” – esordisce Stefano Rebattoni, country general manager, Ibm Italia, che apre i lavori e invita a “cogliere le opportunità offerte da quelle che sono le migliori pratiche legate all’adozione di tecnologia, e all’innovazione digitale utili per traguardare queste sfide”.
Con Valerio De Molli, managing partner & Ceo, The European House – Ambrosetti, che snocciola numeri e visione presentati in occasione dell’ultimo Forum a Cernobbio – ne abbiamo parlato in un contributo dedicato – si entra poi nel vivo dei lavori. Ed il tema dell’AI si prende la scena.
Le aziende con le tecnologie generative desiderano crearsi un vantaggio competitivo e far fronte alle molteplici sfide del mercato: inflazione, requisiti di sostenibilità, migliore sicurezza – appunto-. Cloud ibrido e AI sono le tecnologie fondamentali per affrontare questi problemi.
Ibm Technology e Ibm Consulting creano nuove opportunità per i clienti attraverso l’impegno ad integrare tecnologia e competenze aziendali e a co-creare con loro i progetti di trasformazione sia in ambito cloud, sia con l’AI (sia ‘tradizionale’ sia generativa). Sono i temi degli interventi di Ana Paula Assis, general manager Ibm Europe, e di Tiziana Tornaghi, country managing partner, Ibm Consulting Italia per l’AI (rimandiamo anche ad un contributo dedicato alle tecnologie per un ulteriore approfondimento), concretizzati poi anche nel confronto rispettivamente con Massimo Proverbio, chief data, AI, Innovation & Technology officer di Intesa Sanpaolo, e di Diego Della Libera, direttore technology operations, BU Technology & Wholesale, Wind Tre, proprio alla luce dei recenti annunci Ibm relativi alla ‘neo-nata’ piattaforma/suite Watsonx.
Tre i pilastri chiave: Watsonx.ai, Watsonx.data, Watsonx.governance, ad indirizzare rispettivamente (1) il bisogno di addestrare, testare, mettere a punto e distribuire sia modelli realizzati con metodi tradizionali che con nuovi metodi di AI generativa facendo leva sui foundation model; le esigenze di un data store specializzato (2) – costruito su un’architettura lakehouse aperta, ottimizzato per ospitare informazioni relative a data governance e gli AI workload e per generare le query – ed infine l’urgenza di una governance grazie ad un toolkit (3) in grado di abilitare flussi di lavoro affidabili e pronto a facilitare le esigenze delle aziende di soddisfare le esigenze degli organismi di regolamentazione, a seconda dell’evoluzione delle leggi, ancora in fieri. Entriamo allora nel vivo delle ‘storie dei clienti’.
Intesa Sanpaolo e il progetto Isybank
“L’esperienza di Intesa Sanpaolo è legata a quanto sta accadendo nel settore bancario – esordisce Proverbio – un settore che deve evolversi per soddisfare le esigenze di una nuova generazione di clienti, ma è anche sempre più pressato da regolamentazioni, dal bisogno di generare nuovi servizi necessari per supportare le esigenze di clienti diversi”. Intesa Sanpaolo oggi si trova ad operare come la principale banca italiana, con i relativi problemi (per esempio quello dei prestiti in sofferenza), ma i progetti legati allo sviluppo delle nuove tecnologie sono altrettanto “portanti”. Tra questi Isybank è quelo di banca digitale e sostenibile a partire dallo sviluppo ulteriore della piattaforma digitale cloud per la proposta di una serie di soluzioni fintech “così da coniugare la fiducia, il rispetto delle conformità e la sicurezza di una grande banca insieme all’agilità di una fintech”. Il modello di cloud ibrido proposto da Ibm si adatta del tutto alle esigenze di Isybank che sarà quasi esclusivamente basata su cloud. Intesa inoltre è impegnata anche nello sviluppo dei grandi modelli linguistici per l’AI.
Proverbio: “Nell’ultimo anno abbiamo avuto un significativo impulso su questo punto perché abbiamo implementato l’AI in modo importante, con il testing di un centinaio di possibili casi d’uso“ e potenziali concreti risparmi misurabili in milioni di euro per quanto riguarda efficienza, incremento delle entrate e diminuzione dei rischi. Intesa con l’AI ha già ridotto gli imbatti delle minacce da rischi cibernetici di 40 volte. “Pensiamo però anche che oggi i foundation model abbiano un enorme potenziale per cambiare il modello operativo, ma come azienda regolamentata, al momento dobbiamo muoverci sui Poc in linea con quanto è consentito dai regolamenti”.
Il tema della governance è sempre centrale quindi nel dibattito, a partire proprio dalla qualità dei dati, dalla loro “preparazione”, ma anche “dall’esigenza di una supervisione sui progetti costante da parte di persone competenti per soddisfare i criteri alla base dell’etica di ogni progetto legato all’AI”, quindi prevedendo meccanismi di intervento e supervisione umana; resilienza e sicurezza; riservatezza e governance dei dati; trasparenza e tracciabilità dei sistemi e dei modelli; il rispetto delle diversità. “A valle – prosegue Proverbio – ci sono enormi trasformazioni organizzative da affrontare ma è importante sottolineare come la supervisione delle persone resti fondamentale. Per questo abbiamo già assunto 1.200 persone nel settore tecnologico e lo faremo ancora per i progetti in corso”. Fondamentale, oltre a fornire le soluzioni, “è mantenere e far crescere i team in grado di portare avanti queste cose, quindi puntare sulla formazione e lavorare per lo sviluppo delle competenze necessarie anche con le aziende”.
L’esperienza Wind Tre
Tecnologie e competenze: filo rosso anche nell’esperienza con l’AI e il cloud di Wind Tre. Della Libera: “Con la fusione tra Wind e Tre abbiamo avviato importanti progetti di trasformazione e di automazione delle operation sulla rete con l’obiettivo di massimizzare i risultati. Watson da questo punto di vista si è rivelato game changer nel consentire di abbattere l’impatto delle problematiche tecniche ripetitive e meccaniche sull’operatività delle persone, con la soluzione automatizzata del 60% dei claim“. In questo tipo di progetti non è da sottovalutare la fase preparatoria, il lavoro sui dati, sui processi, con il team. Solo mettendo insieme in modo organico tutti i tasselli è possibile poi introdurre la tecnologia abilitante che – da sola – non risolve.
Solo per entrare un po’ di più nei dettagli, Wind Tre si avvale della tecnologia e degli esperti di Ibm Consulting per progettare, sviluppare e gestire la soluzione basata su Watsonx Assistant, Watsonx Knowledge Studio (Wks) e Natural Language Understanding (Nlu). Watsonx Assistant classifica le segnalazioni, Wks crea annotatori machine-learning e rule-based per “addestrare” Ibm Watson sui temi specifici del dominio di Wind Tre, mentre Nlu estrae informazioni rilevanti dal testo. Le funzionalità di machine learning permettono di capire il linguaggio umano, ragionare, estrapolare informazioni, proporre ipotesi di interpretazione e imparare, snellendo e facilitando la gestione dei ticket.
Un ulteriore esempio concreto, dato dai vantaggi dell’automazione abilitata dalle tecnologie, è legato all’esperienza di Wind Tre con Ibm Watson integrata con Red Hat Ansible per l’automazione della gestione degli allarmi infrastrutturali e la possibilità di utilizzo, anche semplicemente sulla base di comandi vocali in linguaggio naturale. “Anche in questo caso pur essendo un progetto giovane parliamo del 50% degli allarmi infrastrutturali gestiti dal sistema”.
Watsonx si inserisce inoltre nell’architettura ibrida per il cloud di Red Hat e l’integrazione di tutte le soluzioni di artificial intelligence di Ibm con i prodotti Red Hat, in roadmap produrrà dal punto di vista tecnologico un’accelerazione ancora più marcata nei progetti. “Ora l’obiettivo per Wind Tre – prosegue Della Libera – è compiere un ulteriore step nei miglioramenti dei processi di automation, perché è evidente che anche in altri ambiti, i processi, che hanno bisogno di manutenzione ed aggiornamento, sono in parte basati su una componente deterministica. Al cambio dello scenario con l’AI generativa, sarà possibile abbattere l’impatto della componente deterministica senza quindi dover intervenire ogni volta sul codice e la macchina in grado di proporre da sola delle soluzioni efficaci”.
Il potenziale dell’AI per il Paese
A valle dell’evento, il confronto con Stefano Rebattoni, Tiziana Tornaghi e con Alessandro Curioni, Ibm Fellow e VP Ibm Research Eruope e Africa, arricchisce la giornata di ulteriori spunti, legati ancora all’adozione dell’AI nelPaese.
Spiega Rebattoni: “L’Italia quando si parla di adozione dell’AI non è molto lontana dagli altri. Circa un’azienda strutturata su due già la utilizza. Piuttosto il problema è che il mondo delle grandi imprese la utilizza in maniera ancora più estensiva, in percentuali del 60-70%, ma la percentuale nelle Pmi scende sensibilmente sotto il 20%“.
Identificati use case specifici quindi è importante per Ibm innestare un gioco di ‘ingaggio’ di co-creation che vede designer, analisti e tecnici avviare insieme un percorso idoneo a generare esperienze concrete e di valore mettendo in gioco le competenze necessarie.
E’ proprio il segmento delle Pmi che più ha bisogno di riuscire a cogliere tutte le opportunità per rivelarsi competitivo.
“Il connubio e le sinergie tra Ibm Technology e Ibm Consulting si stanno rivelando strategici proprio in questa direzione – sottolinea Tornaghi – e il caso Wind Tre dimostra inoltre come con il crescere delle competenze cambia anche il modo in cui si adottano quegli strumenti che prima si vedevano come ‘nemici’ – perché andavano a cambiare lo status quo o il modus operandi in cui si lavorava – ed ora invece sono riconosciuti abilitatori per il business, ma anche per la crescita delle competenze stesse.
Interviene Curioni: “Oggi il potenziale dell’AI non è davvero più alla portata solo di pochi player. Mentre prima si aveva bisogno di tanti dati, e manodopera, per creare modelli molto specifici che risolvevano un solo task, oggi con i foundation model non è più così. I foundation model con il Self-Supervised Learning consentono di creare prima questi grandi modelli quasi senza intervento umano per poi specializzare questi modelli con i dati specifici di ogni azienda e un minimo sforzo”.
La responsabilità nella gestione dei dati, sui modelli più piccoli, e la componente di governance “che deve essere una governance di precisione sulle applicazioni, non sugli algoritmi” rappresentano tasselli fondamentali per l’uso della piattaforma “per un utilizzo senza interruzioni ma che sia comunque compliant rispetto ai regolamenti”. Rebattoni: “Ed è proprio Watsonx.governance il differenziante principale nella nostra proposta di piattaforma”.
I foundation model basati in futuro su qualsiasi tipologia di dato strutturato sfrutteranno la capacità di lavorare insieme (pur sulla base di tipologie di dati diversi) e segneranno un ulteriore cambio di paradigma, così come si attende un cambio di passo dall’utilizzo dell’AI con il quantum computing, applicato alle esigenze delle app con l’AI, in un arco temporale, secondo Ibm misurabile per questo specifico ambito in un orizzonte temporale di circa cinque anni. Conclude Curioni: “Il quantum computing è in grado di trovare connessioni nascoste tra i dati, anche con un numero di dati più piccolo, in modo più efficiente del computing classico, perché lo spazio cui è in grado di compiere elaborazioni cresce esponenzialmente al crescere del numero di qubit“.
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