Cloud AI
Cos’è Cloud AI?
L’unione di cloud computing e intelligenza artificiale, nota come Cloud AI, rappresenta una fusione innovativa delle due tecnologie. Le organizzazioni possono incorporare facilmente i tool e gli algoritmi dell’AI e i servizi cloud nelle loro operazioni quotidiane unendo l’intelligenza artificiale e il cloud computing.
Cloud AI consente di sfruttare al massimo il potenziale dell’intelligenza artificiale, tra cui il machine learning, l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale: la sua integrazione offre numerosi benefici, fornendo alle aziende un vantaggio competitivo.
- I vantaggi di Cloud AI
- Il business e Cloud AI
- I tool e le piattaforme Cloud AI
- I servizi Cloud AI
- Cloud AI e Private Cloud AI a confronto
- AI utilizzata nel cloud
- HPE e Cloud AI
I vantaggi di Cloud AI
Uno dei principali vantaggi di Cloud AI risiede nella capacità di elaborare in modo rapido ed efficiente ampi set di dati. Questa caratteristica si dimostra particolarmente utile nei settori incentrati sui dati, come quello bancario, sanitario e dell’e-commerce, in quanto consente agli algoritmi di machine learning di portare alla luce le informazioni e i modelli nascosti all’interno di grandi repository. Inoltre, la funzionalità di analisi permette alle organizzazioni di basare le proprie decisioni su informazioni data-driven.
Grazie agli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale, Cloud AI semplifica anche l’automazione delle attività noiose e ripetitive, per operazioni più snelle, maggiore efficienza e una riduzione della dipendenza dal lavoro manuale. Questo, a sua volta, genera notevoli risparmi sui costi e incrementi di produttività. Le funzionalità in tempo reale di Cloud AI risultano fondamentali in diverse applicazioni, dall’assistenza clienti immediata attraverso i chatbot all’automazione dei processi produttivi, a riprova del suo impatto trasformativo in un gran numero di settori e imprese.
Cloud AI consente alle organizzazioni basate sull’intelligenza artificiale di sfruttare la scalabilità, la flessibilità e l’accessibilità del cloud computing. Questa combinazione promuove un ecosistema aziendale dinamico e reattivo, posizionando al meglio le organizzazioni nel panorama data-driven potenziato dall’intelligenza artificiale.
In che modo Cloud AI può aiutarmi a risolvere i problemi aziendali?
Le piattaforme Cloud AI sono fondamentali per le aziende alla ricerca di soluzioni creative, in quanto offrono diversi vantaggi che migliorano la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.
Gestione centralizzata delle applicazioni AI
- Le soluzioni Cloud AI consentono la gestione e il controllo centralizzati delle applicazioni di intelligenza artificiale, consentendo di gestire i progetti AI, monitorarne i progressi e assegnare le risorse secondo necessità per mantenerli sempre strutturati ed efficienti.
Modelli AI preintegrati
- I servizi cloud a volte forniscono modelli AI preintegrati utilizzabili per risolvere le problematiche aziendali in diverse applicazioni, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini, con un conseguente risparmio di tempo e denaro in fase di sviluppo.
Soluzioni AI personalizzate
- Le piattaforme Cloud AI forniscono all’organizzazione la possibilità di personalizzare le soluzioni AI, sviluppando modelli e applicazioni per i suoi problemi specifici: questa flessibilità è fondamentale, perché consente di risolvere problemi non affrontabili dalle soluzioni standard.
Processo decisionale data-driven
- I servizi Cloud AI supportano l’analisi dei dati con l’intelligenza artificiale al fine di elaborare grandi set e ricavare informazioni utili, come i modelli di comportamento dei clienti, l’andamento della domanda e le irregolarità operative, per valutazioni e informazioni affidabili.
Automatizzazione e ottimizzazione dei processi
- Le piattaforme Cloud AI automatizzano le attività ripetitive: i chatbot e gli assistenti virtuali gestiscono le richieste di base del servizio clienti, lasciando libero il personale di svolgere attività più complesse e importanti; l’AI può anche semplificare i processi industriali, riducendo il downtime e aumentando la produttività.
Ottimizzazione delle customer experience
- Le soluzioni Cloud AI personalizzano le interazioni con i consumatori per migliorare le esperienze: l’AI può prevedere le richieste dei clienti, proporre prodotti e fornire assistenza in chat utilizzando i loro dati, con un livello di personalizzazione che aumenta il fatturato e la fidelizzazione.
Contenimento dei rischi e sicurezza
- I servizi Cloud AI sono fondamentali per la sicurezza e la riduzione dei rischi, in quanto gli algoritmi dell’AI possono identificare le anomalie del traffico di rete e le minacce in tempo reale: questa strategia di cybersicurezza proattiva protegge i dati aziendali critici e garantisce operazioni ottimali.
Ottimizzazione di costi e risorse
- L’automatizzazione delle operazioni e l’ottimizzazione dell’allocazione delle risorse con Cloud AI riduce le spese operative, grazie alla possibilità di gestire correttamente le istanze di cloud computing per pagare solo le risorse utilizzate. L’inventario basato sull’AI riduce gli eccessi e le carenze di scorte, contenendo i costi di giacenza.
Scalabilità e flessibilità per la crescita
- Le soluzioni Cloud AI sono in grado di scalare in linea con la domanda aziendale. Gestire una maggiore quantità di dati, ampliare la base clienti o introdurre nuove applicazioni di intelligenza artificiale: il cloud è in grado di adattarsi alle esigenze in evoluzione.
Miglioramento costante e flessibilità
- Le piattaforme Cloud AI supportano il miglioramento: l’addestramento e l’affinamento dei modelli AI ne garantisce il successo nella risoluzione delle problematiche aziendali mentre gli upgrade e i miglioramenti regolari mantengono aggiornate le soluzioni AI.
Qual è il cloud migliore per l’AI?
Il cloud ideale per l’intelligenza artificiale dipende dalle esigenze dei progetti di AI, dall’infrastruttura dell’organizzazione e dal budget. Cloud provider diversi offrono funzionalità e servizi di AI diversi.
Ecco alcuni dei principali fornitori di Cloud AI.
Amazon Web Services (AWS): AWS offre numerosi servizi cloud e tecnologie AI, come Amazon SageMaker per la costruzione, l’addestramento e la distribuzione dei modelli di machine learning e Amazon Rekognition per l’analisi di immagini e video.
Microsoft Azure: Azure Machine Learning, Cognitive Services e Bot Service consentono ai clienti di creare, distribuire e gestire le applicazioni AI.
HPE GreenLake: GreenLake è una piattaforma di cloud ibrido che mette a disposizione una serie di soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning personalizzate per soddisfare le esigenze specifiche delle singole aziende. Fornisce operazioni, analisi dati e ottimizzazione dei carichi di lavoro basate sull’AI, consentendo alle imprese di utilizzare le funzionalità dell’intelligenza artificiale all’interno della propria infrastruttura.
Google Cloud Platform (GCP): GCP consente agli utenti di costruire e distribuire modelli di machine learning e di svolgere attività di analisi dei dati ed elaborazione del linguaggio naturale.
IBM Cloud: Watson AI e altri servizi IBM Cloud consentono ai clienti di progettare e distribuire le applicazioni AI in tutti i settori. IBM Cloud fornisce l’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale.
La scelta del cloud ideale per l’AI dipende dalle esigenze dell’organizzazione, tra cui le dimensioni del progetto e la sicurezza e privacy dei dati, così come la personalizzazione e il controllo dell’infrastruttura. Prezzo, prestazioni, sicurezza e interazione con i sistemi attuali sono tutti fattori da considerare nella scelta del migliore fornitore cloud per i progetti di AI.
Cosa sono i servizi Cloud AI?
I servizi Cloud AI, noti anche come AI as a Service (AIaaS), sono piattaforme e soluzioni basate su cloud che offrono funzionalità e risorse di intelligenza artificiale a privati e aziende. Questi servizi rendono i tool e le tecnologie di AI più accessibili, scalabili ed economicamente vantaggiosi per numerose applicazioni. Ecco i vantaggi tipici dei servizi Cloud AI.
Scalabilità: i cloud provider possono espandere le risorse AI per soddisfare le esigenze dei progetti, semplificando la gestione delle attività e la crescita.
Accessibilità: è possibile utilizzare i servizi Cloud AI ovunque sia disponibile una connessione Internet, a supporto del lavoro da remoto e della cooperazione.
Costi contenuti: i modelli di tariffazione con abbonamento o a consumo consentono di utilizzare l’AI senza investire in infrastruttura e competenze.
Infrastruttura e hardware: i servizi Cloud AI prevedono spesso potenti GPU (Graphics Processing Unit) e TPU (Tensor Processing Unit) per l’addestramento dei modelli di deep learning, che evitano la necessità di acquistare e gestire hardware specializzato.
Modelli e tool preintegrati: molti servizi Cloud AI includono modelli AI preaddestrati, API e tool che consentono ai programmatori e data scientist di incorporare facilmente le funzioni di intelligenza artificiale nelle proprie applicazioni.
Gestione e storage dei dati: i sistemi cloud possono archiviare e gestire i set di dati dei progetti di AI.
Integrazione con altri servizi: i servizi Cloud AI si integrano comunemente con analisi dati, database e servizi IoT per soluzioni end-to-end ottimali.
Qual è la differenza tra Cloud AI e Private Cloud AI?
Cloud AI si riferisce ai servizi e alle risorse di intelligenza artificiale in hosting su piattaforme di cloud pubblico come Google Cloud AI o Amazon Web Services (AWS) AI. Questi servizi sono accessibili agli utenti su Internet, mentre i modelli AI e i dati restano archiviati nei server del cloud provider.
Private Cloud AI, invece, fa riferimento ai servizi e alle risorse di intelligenza artificiale in hosting su un’infrastruttura cloud privata, dedicata a una singola organizzazione. Questo significa che i modelli AI e i dati sono archiviati su server di proprietà dell’organizzazione stessa e da questa gestiti, on-premise o in un ambiente di cloud privato.
La differenza principale tra Cloud AI e Private Cloud AI è la proprietà e il controllo dell’infrastruttura. Con Cloud AI, l’organizzazione fa affidamento sul cloud provider terzo per l’hosting e la gestione dei servizi di AI, mentre con Private Cloud AI dispone di maggiore controllo sull’infrastruttura, che può quindi personalizzare per soddisfare i suoi requisiti specifici di sicurezza e compliance.
Come si utilizza l’AI nel cloud?
Le organizzazioni di cybersicurezza traggono vantaggio dalla scalabilità, dall’accessibilità e dai costi contenuti dei servizi di AI basati su cloud. Ecco i casi d’uso più comuni di Cloud AI.
Machine learning e addestramento dei modelli: le piattaforme cloud forniscono capacità e infrastruttura di elaborazione per l’addestramento dei modelli. I servizi cloud aiutano i data scientist e gli sviluppatori ad addestrare e migliorare i modelli di riconoscimento delle immagini, elaborazione del linguaggio naturale e analisi predittiva.
API AI: molti cloud provider offrono modelli AI preintegrati e API per l’integrazione delle applicazioni. Queste API analizzano immagini, video, audio, lingue e sentiment.
Analisi predittiva: i servizi di AI basati su cloud possono anticipare le tendenze, ottimizzare le operazioni e compiere scelte data-driven. Sfruttando dati del passato, gli algoritmi di AI riescono a prevedere i ricavi, il comportamento dei consumatori e la manutenzione delle apparecchiature.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): i servizi cloud NLP consentono l’analisi del parlato e dei testi. I casi d’uso includono le traduzioni linguistiche, i chatbot, l’analisi del sentiment e il riassunto dei contenuti.
Visione artificiale: i servizi di visione artificiale basati sul cloud analizzano foto e video. Gli esempi comprendono l’identificazione degli oggetti, il riconoscimento facciale, il quality control industriale e le auto a guida autonoma.
Sistemi di suggerimenti: è possibile personalizzare i contenuti e i consigli sui prodotti, migliorando l’esperienza e il coinvolgimento degli utenti.
Rilevamento delle anomalie: i modelli AI nel cloud sono in grado di individuare anomalie nei dati, un’attività utile per il rilevamento delle frodi, la cybersicurezza e il quality control in diversi settori.
Sistemi autonomi: i sistemi autonomi, come i veicoli senza conducente e i droni, utilizzano l’intelligenza artificiale nel cloud per decisioni in tempo reale e coordinamento con i data center remoti.
Assistenza sanitaria: la ricerca farmaceutica, la gestione dei dati dei pazienti e l’analisi delle immagini mediche si avvalgono tutti dell’AI basata su cloud, a supporto delle attività di diagnosi e prognosi.
Creazione di contenuti: l’AI basata su cloud crea testi, foto e melodie. Può scrivere articoli, descrivere prodotti e produrre musica.
IoT con l’edge computing: l’AI nel cloud elabora e analizza i dati edge per supportare le informazioni in tempo reale e l’automazione.
Elaborazione e integrazione dei dati: i sistemi cloud semplificano i set di dati enormi e complessi con le funzionalità AI a fini di preparazione, pulizia e integrazione.
Chatbot e assistenti virtuali: automazione del servizio clienti, del recupero delle informazioni e delle attività in numerose applicazioni.
Sicurezza dei dati: gli algoritmi dell’AI sono in grado di rilevare modelli di traffico di rete sospetti che possono indicare vulnerabilità di sicurezza, rilevando le minacce e proteggendo i dati.
Ottimizzazione delle risorse: Cloud AI può migliorare l’allocazione delle risorse del data center, in modo da risparmiare energia e spese operative.
Le organizzazioni possono utilizzare l’AI nel cloud per sfruttarne la scalabilità, la flessibilità e la semplicità di accesso senza il requisito della tecnologia on-premise o delle competenze. Inoltre, i cloud provider aggiornano e migliorano le proprie soluzioni AI, fornendo alle imprese l’accesso ai tool e alla tecnologia più recenti.
Scala le tue soluzioni con HPE
Hewlett Packard Enterprise (HPE) fornisce nuove tecnologie e soluzioni per consentire alle organizzazioni di espandersi, soprattutto nei settori dell’AI e dell’HPC.
HPE AI Solutions
HPE AI Solutions supporta i progetti AI con una gamma completa di prodotti e servizi. Le soluzioni hardware, tra cui server e sistemi di storage ad alte prestazioni, sviluppo AI, amministrazione e distribuzione delle applicazioni. Le soluzioni AI di HPE consentono alle organizzazioni di acquisire informazioni, automatizzare le operazioni e innovare con l’intelligenza artificiale. Semplificano l’addestramento, l’inferenza e la distribuzione dei modelli AI, rendendo l’intelligenza artificiale accessibile ed efficiente per diversi settori.
HPE GreenLake for Large Language Models (LLMs)
HPE GreenLake for LLMs è un'offerta specializzata in risposta alla crescente domanda di applicazioni AI, in particolare quelle che si basano sui modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-3: HPE GreenLake è la piattaforma di servizi cloud flessibili di HPE e questa soluzione specifica è progettata per fornire alle organizzazioni l’infrastruttura e le risorse richieste per svilupparli e distribuirli. Si avvale delle funzionalità di High Performance Computing di HPE per soddisfare le esigenze uniche dell’AI di elaborazione del linguaggio naturale, consentendo alle aziende di creare applicazioni in grado di comprendere, generare e interagire con il linguaggio umano.
HPC (High-Performance Computing) di HPE
Le soluzioni HPC di HPE sono rivolte alle aziende e alle istituzioni che necessitano di un’enorme potenza di elaborazione per la ricerca scientifica, le simulazioni ingegneristiche, l’analisi dei dati e i carichi di lavoro AI. Le offerte comprendono una serie di soluzioni di supercomputing, tra cui potenti cluster, sistemi di storage e tool software che consentono di eseguire simulazioni complesse, elaborare ampi set di dati e accelerare la ricerca su AI e machine learning. Sono indicate per le imprese del settore sanitario, automobilistico e meteo, che necessitano di enormi capacità di elaborazione per l’innovazione e il processo decisionale.