L’Importanza dell’IA Observability nelle Business Operations

In un mondo in cui l’IA sta diventando sempre più onnipresente, è fondamentale garantire l’affidabilità, la trasparenza e l’uso etico di questi sistemi. È qui che l’AI observability svolge un ruolo cruciale.

L’AI observability è un approccio olistico e completo per ottenere informazioni sul comportamento, sui dati e sulle prestazioni del modello durante il suo ciclo di vita.

L’“AI Observability” consente un’analisi precisa delle origini delle previsioni fatte dai modelli di ML e aiuta a costruire modelli performanti e responsabili. AI Observability introduce un approccio proattivo per identificare i problemi nelle pipeline di ML e intraprendere le azioni necessarie per evitare ulteriori perdite. Contribuisce a promuovere la fiducia delle persone nei sistemi di ML.

Sebbene il monitoraggio di ML e l’“observability” sembrino simili, l’“observability” denota un quadro più ampio con test, convalida, spiegazioni e preparazione a modalità di guasto imprevedibili.

LA NECESSITÀ DELL’AI OBSERVABILITY

Con la continua espansione dell’uso dell’IA in tutti i settori, cresce la domanda di AI Observability. Questa esigenza nasce dalla complessità e dall’opacità intrinseca dei sistemi di IA. A differenza del software tradizionale, in cui gli sviluppatori possono facilmente seguire il flusso di dati e codice, i modelli di IA coinvolgono algoritmi intricati e grandi quantità di dati che possono essere difficili da comprendere. Senza un’adeguata observability, diventa difficile individuare la causa dei problemi e capire perché un sistema di IA abbia preso una particolare decisione.

Un altro fattore cruciale che determina la necessità dell’AI observability è la crescente preoccupazione per le implicazioni etiche dell’AI. Con i sistemi di IA che prendono decisioni che hanno un impatto sulla vita delle persone, è imperativo garantire che queste decisioni siano eque, imparziali e in linea con i principi etici. L’AI observability fornisce la necessaria visibilità su queste decisioni, consentendo alle parti interessate di identificare e affrontare eventuali pregiudizi o conseguenze indesiderate.

Un terzo elemento in gioco è rappresentato dalle variabili a cui l’algoritmo è esposto una volta messo in produzione. Un algoritmo funziona su dati provenienti dal mondo reale, che per definizione è un ambiente in continua evoluzione: cambiamenti nelle strutture dei dati di input, anomalie nei flussi possono avere un impatto significativo sui risultati. Anche in questo caso, l’adozione di pratiche per rilevare rapidamente questo tipo di cambiamenti rientra nel concetto di AI observability.

COME FUNZIONA L’AI OBSERVABILITY

Per capire meglio cosa si intende per AI Observability e perché è fondamentale per garantire prestazioni affidabili e trasparenti dei sistemi di AI. Ecco una panoramica del processo di AI Observability e dei suoi componenti chiave:

• Raccolta dei dati: L’AI observability inizia con la raccolta di dati dai sistemi di IA in produzione. Questi dati includono input, output, metriche di performance e altri indicatori rilevanti.
• Monitoraggio in tempo reale: I dati raccolti vengono continuamente monitorati in tempo reale per identificare anomalie, errori o comportamenti inaspettati nei sistemi di IA e per rispondere tempestivamente.
• Analisi dei dati: L’analisi fornisce informazioni sulle prestazioni dei modelli di IA e sui fattori che possono influenzare il loro comportamento.
• Visualizzazione dei dati: I risultati dell’analisi dei dati vengono visualizzati attraverso dashboard e report interattivi che forniscono una chiara panoramica delle prestazioni dei sistemi di IA e degli eventuali problemi rilevati.
• Diagnostica e risoluzione dei problemi: Utilizzando le informazioni ottenute dall’analisi dei dati, gli operatori possono diagnosticare i problemi e adottare misure per risolverli. Ciò può includere l’ottimizzazione dei modelli di IA, la correzione degli errori dei dati di input o l’aggiornamento delle configurazioni del sistema.
• Ottimizzazione continua: Sulla base dell’analisi dei dati e delle azioni correttive intraprese, il processo di AI Observability alimenta un ciclo di ottimizzazione continua. Questo ciclo consente di migliorare continuamente le prestazioni e l’affidabilità dei sistemi di IA nel tempo.
• Reporting e documentazione: I risultati del monitoraggio, dell’analisi e delle azioni correttive sono documentati da rapporti dettagliati. Questi rapporti possono essere utilizzati per scopi di conformità, governance e miglioramento continuo.
• Feedback e iterazione: Il feedback di utenti e operatori viene utilizzato per guidare l’iterazione e il miglioramento dei sistemi di IA. Questo ciclo di feedback e iterazione aiuta a mantenere i sistemi di IA allineati alle esigenze e alle aspettative degli utenti nel tempo.
• Sicurezza e conformità: L’ AI Observability include anche verifiche di sicurezza e conformità per garantire che i sistemi di IA soddisfino gli standard di sicurezza e privacy applicabili e siano conformi alle normative e ai requisiti regolamentari pertinenti.

PERCHÉ L’AI OBSERVABILITY È ESSENZIALE?

L’AI Observability è essenziale per le organizzazioni che desiderano sfruttare le tecnologie di intelligenza artificiale e di Machine Learning, garantendo loro la possibilità di gestire, monitorare e ottenere approfondimenti efficienti dai loro modelli di intelligenza artificiale generativa e predittiva, facilitando così un migliore processo decisionale e una migliore esperienza del cliente.

L’observability diventa sempre più importante man mano che l’intelligenza artificiale generativa viene introdotta nell’ecosistema aziendale, a causa dei rischi associati alla possibilità di restituire risposte errate, “allucinazioni”.

L’AI observability consente di ottenere informazioni sui modelli ML e LLM e sulle intere pipeline. Fornisce visibilità sul funzionamento del modello e aiuta a prendere decisioni sui modelli.

L’AI observability  è fondamentale per le aziende di tutti i settori per diversi motivi principali:

• Trasparenza e fiducia: I sistemi di IA spesso funzionano come scatole nere, rendendo difficile capire come prendono le decisioni. L’observability fornisce trasparenza sul funzionamento interno dei modelli di IA, consentendo alle aziende di comprendere il ragionamento alla base delle decisioni prese dall’IA. Questa trasparenza favorisce la fiducia delle parti interessate, compresi i clienti, le autorità di regolamentazione e i team interni.
• Monitoraggio delle prestazioni: L’observability consente alle aziende di monitorare le prestazioni dei sistemi di IA in tempo reale. Tracciando le metriche chiave delle prestazioni e rilevando le anomalie, le aziende possono identificare e risolvere i problemi in modo tempestivo, garantendo l’affidabilità e l’efficacia dei processi guidati dall’IA. Questa capacità è essenziale per mantenere livelli di servizio di alta qualità e raggiungere gli obiettivi aziendali.
• Analisi delle cause profonde: Quando i sistemi di IA riscontrano errori o prestazioni insufficienti, l’observability consente alle aziende di condurre in modo efficiente l’analisi delle cause. Tracciando gli input, gli output e gli stati interni dei modelli di IA, le aziende possono identificare i fattori che contribuiscono ai problemi e intraprendere azioni correttive tempestive. Questo approccio proattivo riduce al minimo i tempi di inattività, attenua i rischi e aumenta la resilienza delle operazioni basate sull’IA.
• Conformità e governance: In settori regolamentati come quello finanziario, sanitario e dei trasporti, l’osservabilità è fondamentale per garantire la conformità agli standard legali ed etici. Monitorando i sistemi di intelligenza artificiale e documentando il loro comportamento, le aziende possono dimostrare la conformità alle normative, ridurre i rischi legali e sostenere gli standard etici relativi a privacy, equità e responsabilità.
• Ottimizzazione e iterazione: L’observabiity facilita l’ottimizzazione e l’iterazione continua dei modelli di intelligenza artificiale. Analizzando i dati sulle prestazioni e il feedback degli utenti, le aziende possono identificare le opportunità di migliorare gli algoritmi di IA, perfezionare i set di dati di formazione e migliorare le prestazioni complessive del sistema. Questo processo iterativo consente alle aziende di rimanere competitive in mercati dinamici e di adattarsi efficacemente all’evoluzione delle esigenze degli utenti.
• Efficienza dei costi: L’observability aiuta le aziende a ottimizzare l’uso delle risorse dell’infrastruttura di IA. Monitorando il consumo di risorse, identificando le inefficienze e ottimizzando le configurazioni, le aziende possono ridurre i costi operativi associati all’implementazione dell’IA. Questa efficienza dei costi è particolarmente importante per le aziende che operano su scala, dove piccoli miglioramenti nell’utilizzo delle risorse possono portare a significativi risparmi sui costi.

STRUMENTI DI OBSERVABILITY

L’AI observability è strategicamente cruciale per le aziende di tutti i settori grazie al suo ruolo nel migliorare la trasparenza, il monitoraggio delle prestazioni, l’analisi delle cause, la conformità, l’ottimizzazione e l’efficienza dei costi. 

Investendo nelle capacità di observability, le aziende possono infatti massimizzare il valore degli investimenti nell’IA, mitigare i rischi e mantenere un vantaggio competitivo nell’odierna economia basata sui dati.

Gli strumenti di observability come Radicalbit consentono di identificare e risolvere proattivamente i problemi, ottimizzare le prestazioni dei modelli e garantire l’affidabilità delle applicazioni basate sull’IA.

Le funzionalità di observability e monitoraggio di Radicalbit consentono di identificare e risolvere proattivamente i problemi, ottimizzare le prestazioni dei modelli e garantire l’affidabilità delle decisioni basate sull’IA in diversi ambiti.

Si rivela inoltre fondamentale per individuare e mitigare la deriva dei dati e dei concetti, ovvero le “deviazioni” nella distribuzione dei dati, negli assunti teorici o nel contesto che possono compromettere le capacità predittive di un modello.

COME BITROCK PUÒ AIUTARE

Poiché i dati sono tanto importanti quanto la nostra capacità di accedervi e trarne valore, i processi di raccolta, gestione e utilizzo dei dati sono diventati fondamentali per il successo delle organizzazioni. Inoltre, è ormai chiaro che l’IA è una parte cruciale dell’equazione e sfide come l’operatività e la manutenzione dei modelli sono la chiave del successo.

Bitrock fornisce tecnologie e architetture chiavi in mano per estrarre valore da grandi quantità di dati in modo economicamente vantaggioso, consentendo la raccolta, la scoperta e l’analisi dei dati ad alta velocità.

Aiutiamo le aziende a definire la loro strategia di IA, a valutare la maturità della loro infrastruttura di dati, a identificare le opportunità di business legate ai dati e all’IA. E possiamo aiutarle ad attuare la loro strategia sui dati.

Più specificamente, supportiamo i nostri clienti nello sfruttamento di tutto il potenziale dei loro dati, aiutandoli a:

• Scambiare i dati all’interno della stessa azienda: I dati non devono essere conservati in silos
• Collegare i dati: Rendere prontamente disponibili i singoli dati, in modo che possano comunicare tra loro
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Come possiamo fare tutto questo? Grazie al nostro team interno di Data Engineer, Data Scientist e MLOps Engineer altamente specializzati, alla nostra esperienza con clienti di alto livello in settori rilevanti (come Fintech, Banking e Retail) e alla nostra profonda conoscenza di tutte le principali tecnologie abilitanti.