L’Intelligenza Artificiale (AI) ha indiscutibilmente assunto una posizione centrale nel dibattito contemporaneo, dominando tanto le narrazioni specialistiche quanto i discorsi relativi ai prodotti di consumo quotidiano. Ci troviamo in un’era caratterizzata da un’intensa saturazione mediatica che, pur amplificando la consapevolezza su questa tecnologia, rischia in alcune circostanze di generare una superficialità che ne banalizza la profonda portata trasformativa.
È in questo scenario che si osserva, in molteplici contesti aziendali, la tendenza a percepire l’AI primariamente come un traguardo di innovazione: un mero elemento da includere nella propria strategia di business per affermare un presunto spirito avanguardistico. Tale approccio, tuttavia, si rivela parziale e fondamentalmente fallace. Se l’AI viene considerata un fine anziché un mezzo strategico, si corre il serio rischio di compromettere l’opportunità di conseguire benefici concreti, misurabili e sostenibili nel lungo periodo.
È fondamentale, quindi, spostare l’attenzione dall’hype alla sua applicazione pragmatica per sbloccare il suo valore reale. In altre parole, considerare l’AI non come uno scopo, bensì come un mezzo. Come tale, il suo valore concreto emerge solo quando è applicata e concretizzata a livello operativo per risolvere problemi di business specifici. Questo è il cuore dell’Applied AI: trasformare l’innovazione in impatto sul business, rendendo i processi più intelligenti, agili e preparati per il futuro.
In questo articolo vogliamo esplorare questo concetto ed esplorare il percorso che potrebbe portare alla maturità dell’Intelligenza Artificiale: dall’AI generica a una vera e propria strategia basata sulla full-stack AI, governata dal principio di Reasonable AI.
Applied AI: Il Nuovo Paradigma per i Leader IT
ll concetto di Applied AI segna una svolta fondamentale: l’attenzione si sposta dall’innovazione fine a sé stessa alla sua utilità pratica all’interno dei processi aziendali. Parlare di Applied AI significa riconoscere che l’Intelligenza Artificiale deve essere considerata come un elemento dello stack tecnologico a disposizione, al pari di un database avanzato o di un’infrastruttura cloud. Non si tratta di un oggetto isolato, bensì di una componente integrata.
Per generare valore concreto – che si traduce in efficientamento, riduzione dei costi e velocizzazione dei servizi – l’AI deve quindi essere:
- Contestualizzata: Integrata all’interno di un processo aziendale ben definito (dalla supply chain al customer service).
- Sostenuta: Supportata da una robusta infrastruttura tecnologica e operativa.
- Finalizzata: Orientata a raggiungere un obiettivo di business misurabile.
Il percorso verso la maturità segna il punto in cui non si parlerà quindi quasi più di Intelligenza artificiale in senso lato, ma semplicemente di applicazioni che, al loro interno, sfruttano motori probabilistici o algoritmi avanzati.
Full-stack AI
Come visto in precedenza, l’AI non è un elemento autosufficiente: le sue capacità e i risultati ottenuti dipendono interamente dal sostrato tecnologico che la sostiene.
Un approccio che potremmo definire full-stack AI. Non è infatti sufficiente avere un modello performante: è necessaria un’intera infrastruttura che garantisca la qualità e la disponibilità dei dati.
Il concetto di Applied AI implica quindi la necessità di disporre di dati di qualità correttamente acquisiti, elaborati, registrati e catalogati. Si deve inoltre disporre di una robusta architettura di sostegno: una serie di applicazioni che potremmo definire legati all’informatica tradizionale, ma che sono essenziali per alimentare e ospitare i modelli AI. Infine, è imprescindibile la presenza di sistemi di automazione e governance necessari per gestire il ciclo di vita del software a garanzia che i modelli siano addestrati, implementati e monitorati in modo continuo e affidabile.
L’AI Gateway come strumento di controllo e governance per la “Reasonable AI”
Nel momento in cui l’Intelligenza Artificiale inizia a generare valore, soprattutto all’interno di contesti enterprise complessi, emerge una chiara eisgenza: la necessità di uno strato di controllo.
Mentre la Responsible AI si concentra maggiormente sull’etica e sulla conformità, in Bitrock abbiamo iniziato ad adottare e implementare un nuovo concetto, ovvero quello di Reasonable AI.
La Reasonable AI non riguarda solo la compliance etica o legale, bensì il controllo, con buon senso, sulle nostre applicazioni avanzate. I rischi che minacciano il business, infatti, possono spesso determinare inefficienze imprevedibili, come l’aumento incontrollato dei costi.
Consideriamo un esempio tangibile per i decision maker: in un’azienda con migliaia di dipendenti che utilizzano applicazioni basate su modelli di AI Generativa, ogni domanda posta tramite prompt ha un determinato costo, anche se limitato. Se migliaia di persone chiedono quotidianamente la stessa informazione, l’azienda si ritrova a pagare migliaia di volte per la medesima risposta. Questo è un costo irragionevole e non sostenibile.
Per affrontare questa sfida ci si può avvalere di un AI Gateway: uno strumento che funge da strato di controllo semantico per l’AI Generativa all’interno di organizzazioni complesse.
L’ AI Gateway di Radicalbit, nello specifico, assicura la ragionevolezza agendo su due fronti cruciali:
- Ottimizzazione dei costi: Il Gateway utilizza un motore semantico per intercettare le domande, riconoscere se una risposta è già stata generata e servire una risposta in cache. Invece di pagare per migliaia di query, l’azienda paga di fatto una sola volta, applicando un principio di efficienza elementare.
- Enforcing e compliance: La piattaforma consente all’azienda di fare enforcing delle policy interne, garantendo che l’uso dell’AI sia in linea con le regolamentazioni (come il GDPR) e le policy di condotta, fornendo un punto di controllo centralizzato e auditabile.
Tramite l’AI Gateway si può quindi ottenere una vera e propria Reasonable AI, garantendo l’adozione di un’Intelligenza Artificiale che, pur essendo potente, viene gestita in modo sicuro, economico e sostenibile per l’azienda.
Conclusioni
Il percorso evolutivo dell’Intelligenza Artificiale all’interno del contesto enterprise culmina con la sua integrazione sistematica e una governance proattiva. Il futuro dell’AI non risiede più in esperimenti isolati, bensì nella sua operazionalizzazione e nel suo allineamento misurabile agli obiettivi di business.
Per capitalizzare sull’onda della Generative AI e delle altre forme di Intelligenza Artificiale, i tech e business leader devono quindi convergere su una strategia basata su due principi inscindibili.
Innanzitutto, l’Applied AI dev’essere riconosciuta come una vera e propria necessità architetturale. Non si tratta di un add-on opzionale, bensì di un imperativo che richiede l’implementazione di una solida infrastruttura basata sul concetto di full-stack AI. Questo garantisce che l’AI possa operare in modo scalabile e affidabile, passando dalla teoria all’integrazione fluida nei processi critici di produzione.
In secondo luogo, la Reasonable AI funge da framework di governance indispensabile. La gestione dei costi operativi e la mitigazione dei rischi di conformità non possono più essere lasciate all’uso discrezionale degli utenti. È necessario uno strato di controllo centralizzato che agisca come ottimizzatore dei costi e come garante delle policy sui contenuti. Questa governance assicura che l’AI Generativa sia utilizzata in modo economicamente efficiente e gestionalmente sicuro, trasformando un potenziale rischio finanziario in una tranquillità operativa consolidata.L’engagement con un system integrator specializzato è cruciale per navigare questa complessità. Bitrock offre l’expertise necessaria per progettare e implementare una roadmap di adozione matura, trasformando l’AI da un esercizio di innovazione a un asset aziendale misurabile e governato. Contatta i nostri esperti per esplorare le soluzioni di Reasonable AI che possono assicurare la sostenibilità e l’ottimizzazione del tuo investimento tecnologico.
