Il futuro delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale

Oltre a liberare gli operatori da metodi obsoleti e inefficienti che richiedono un’attenta supervisione e risorse aggiuntive, l’intelligenza artificiale consente di ottimizzare in tempo reale e in modo adattivo lo scaling delle applicazioni. In definitiva, questi vantaggi si combinano per migliorare l’efficienza e ridurre i costi delle applicazioni mirate.

Grazie alle sue capacità predittive, l’intelligenza artificiale garantisce che le applicazioni scalino in modo efficiente, migliorando le prestazioni e l’allocazione delle risorse, segnando un importante passo avanti rispetto ai metodi convenzionali.

In vista dell’AI & Big Data Expo Europe, Han Heloir, EMEA gen AI senior solutions architect di MongoDB, parla del futuro delle applicazioni basate sull’AI e del ruolo dei database scalabili nel supportare l’AI generativa e migliorare i processi aziendali.

Notizie sull’AI: Dato che le applicazioni basate sull’AI continuano a crescere in complessità e scala, quali sono a tuo avviso le tendenze più significative che stanno plasmando il futuro della tecnologia dei database?

Heloir: Sebbene le aziende siano desiderose di sfruttare il potere di trasformazione delle tecnologie AI generative, la realtà è che la costruzione di una base tecnologica solida e scalabile non si limita alla scelta delle tecnologie giuste. Si tratta di creare sistemi in grado di crescere e adattarsi all’evoluzione delle richieste dell’IA generativa, richieste che cambiano rapidamente e che alcune infrastrutture IT tradizionali potrebbero non essere in grado di supportare. Questa è la scomoda verità sulla situazione attuale.

Le architetture IT di oggi sono sommerse da volumi di dati senza precedenti generati da set di dati sempre più interconnessi. I sistemi tradizionali, progettati per scambi di dati meno intensivi, non sono attualmente in grado di gestire i flussi di dati massicci e continui richiesti dalla reattività dell’intelligenza artificiale in tempo reale. Inoltre, non sono preparati a gestire la varietà di dati generati.

L’ecosistema dell’IA generativa spesso comprende un insieme complesso di tecnologie. Ogni livello di tecnologia, dall’approvvigionamento dei dati all’implementazione dei modelli, aumenta la profondità funzionale e i costi operativi. Semplificare questi stack tecnologici non significa solo migliorare l’efficienza operativa, ma è anche una necessità finanziaria.

AI News: Quali sono le considerazioni principali che le aziende devono fare nella scelta di un database scalabile per le applicazioni basate sull’IA, in particolare quelle che coinvolgono l’IA generativa?

Heloir: Le aziende dovrebbero dare priorità alla flessibilità, alle prestazioni e alla scalabilità futura. Ecco alcuni motivi chiave:

• La varietà e il volume dei dati continueranno a crescere, richiedendo che il database gestisca diversi tipi di dati – strutturati, non strutturati e semi-strutturati – su scala. È importante scegliere un database in grado di gestire questa varietà senza complessi processi ETL.
• I modelli di intelligenza artificiale hanno spesso bisogno di accedere ai dati in tempo reale per l’addestramento e l’inferenza, quindi il database deve offrire una bassa latenza per consentire il processo decisionale e la reattività in tempo reale.
• Man mano che i modelli di intelligenza artificiale crescono e i volumi di dati si espandono, i database devono essere scalabili orizzontalmente, per consentire alle organizzazioni di aggiungere capacità senza tempi di inattività significativi o degrado delle prestazioni.
• La perfetta integrazione con gli strumenti di data science e machine learning è fondamentale e il supporto nativo per i flussi di lavoro dell’IA, come la gestione dei dati dei modelli, dei set di formazione e dei dati di inferenza, può migliorare l’efficienza operativa.

AI News: Quali sono le sfide più comuni che le organizzazioni devono affrontare quando integrano l’IA nelle loro attività e in che modo i database scalabili possono aiutare a risolvere questi problemi?

Heloir: Ci sono diverse sfide che le organizzazioni possono incontrare quando adottano l’IA. Tra queste, le enormi quantità di dati provenienti da un’ampia varietà di fonti che sono necessarie per creare applicazioni di IA. La scalabilità di queste iniziative può anche mettere a dura prova l’infrastruttura IT esistente e, una volta costruiti, i modelli richiedono un’iterazione e un miglioramento continui.

Per rendere tutto più semplice, un database scalabile può aiutare a semplificare la gestione, l’archiviazione e il recupero di diversi set di dati. Offre elasticità, consentendo alle aziende di gestire le fluttuazioni della domanda mantenendo le prestazioni e l’efficienza. Inoltre, accelerano il time-to-market delle innovazioni basate sull’intelligenza artificiale grazie alla possibilità di ingerire e recuperare rapidamente i dati, favorendo una sperimentazione più rapida.

AI News: Potresti fornire degli esempi di come le collaborazioni tra i fornitori di database e le aziende focalizzate sull’IA abbiano favorito l’innovazione nelle soluzioni di IA?

Heloir: Molte aziende faticano a creare applicazioni di IA generativa perché la tecnologia si evolve così rapidamente. Le competenze limitate e la maggiore complessità dell’integrazione di diversi componenti complicano ulteriormente il processo, rallentando l’innovazione e ostacolando lo sviluppo di soluzioni basate sull’IA.

Uno dei modi in cui affrontiamo queste sfide è il nostro MongoDB AI Applications Program(MAAP), che fornisce ai clienti risorse per assisterli nella messa in produzione di applicazioni AI. Questo include architetture di riferimento e uno stack tecnologico end-to-end che si integra con i principali fornitori di tecnologia, servizi professionali e un sistema di supporto unificato.

Il MAAP suddivide i clienti in quattro gruppi, da quelli che cercano consulenza e prototipazione a quelli che sviluppano applicazioni AI mission-critical e superano le sfide tecniche. MAAP di MongoDB consente uno sviluppo più rapido e continuo di applicazioni di intelligenza artificiale generativa, favorendo la creatività e riducendo la complessità.

AI News: In che modo MongoDB affronta le sfide del supporto alle applicazioni AI, in particolare nei settori che stanno adottando rapidamente l’AI?

Heloir: Assicurarsi di avere l’infrastruttura di base per costruire ciò che serve è sempre una delle sfide più grandi che le organizzazioni devono affrontare.

Per realizzare applicazioni basate sull’IA, il database sottostante deve essere in grado di eseguire query su strutture di dati ricche e flessibili. Con l’IA, le strutture di dati possono diventare molto complesse. Questa è una delle maggiori sfide che le organizzazioni devono affrontare quando costruiscono applicazioni basate sull’intelligenza artificiale ed è proprio ciò che MongoDB è stato progettato per gestire. Unifichiamo i dati di origine, i metadati, i dati operativi, i dati vettoriali e i dati generati in un’unica piattaforma.

AI News: Quali sviluppi futuri prevede per la tecnologia dei database e in che modo MongoDB si sta preparando a supportare la prossima generazione di applicazioni AI?

Heloir: I nostri valori chiave sono gli stessi di quando MongoDB è stato lanciato: vogliamo semplificare la vita degli sviluppatori e aiutarli a ottenere il ROI aziendale. Questo rimane invariato nell’era dell’intelligenza artificiale. Continueremo ad ascoltare i nostri clienti, ad assisterli nel superare le loro maggiori difficoltà e a garantire che MongoDB abbia le caratteristiche necessarie per sviluppare la prossima [generazione di] grandi applicazioni.

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