Marco Del Plato, Senior Manager, Systems Engineering, Nutanix
Negli ultimi mesi abbiamo visto l'intelligenza artificiale (IA) diventare un argomento ricorrente nei comitati di gestione e nelle agende dei CIO e dei CTO. E non c'è da stupirsi che l'intelligenza artificiale sia passata dall'essere una promessa a una realtà con un impatto diretto sulla competitività delle organizzazioni.
Tuttavia, quando parliamo di IA, ci sono due approcci principali che dovrebbero essere differenziati: l'IA tradizionale e l'IA generativa. Per prendere decisioni strategiche sugli investimenti è essenziale comprendere il contributo di ciascuna, quali sono i suoi limiti e come può essere messa in pratica.
L'intelligenza artificiale generativa è in grado di creare contenuti originali come testo, immagini, audio o codice a partire da grandi volumi di dati in risposta alla richiesta di un utente. Ciò la rende particolarmente preziosa in scenari in cui creatività, personalizzazione e interazione con l'utente fanno la differenza.
Esistono numerosi esempi pratici in cui possiamo lavorare con essa. Può aiutarci a generare contenuti/campagne su misura per ogni cliente (marketing e vendite); generare chatbot e assistenti virtuali che comprendono e rispondono in linguaggio naturale (attenzione al cliente); sviluppare “copiloti” di programmazione che generano codice e accelerano il lavoro dei team tecnici (sviluppo software); fare riassunti automatici di grandi archivi di informazioni (gestione documentale); possono inoltre creare opere d'arte, design e persino piani di edifici (arte o design); o, addirittura, progettare nuovi farmaci o immagini mediche (scienza).
D'altro canto, l'intelligenza artificiale tradizionale, nota anche come IA analitica o predittiva, si concentra sull'analisi dei dati storici e sull'estrazione di modelli per prevedere i risultati. È la colonna portante di numerosi progetti aziendali che richiedono affidabilità e precisione.
In questo senso, le sue applicazioni pratiche possono ruotare attorno al rilevamento delle frodi tramite l'analisi delle transazioni (finanza); alla previsione della domanda e all'ottimizzazione dell'inventario (retail e logistica); al supporto alla diagnosi medica basata su dati clinici storici (sanità); o al lavoro di manutenzione predittiva su macchinari e processi produttivi (industria).
Confrontare l'intelligenza artificiale generativa con quella tradizionale non è un esercizio accademico, ma una necessità pratica per chi deve decidere dove investire e come integrare queste tecnologie nelle proprie organizzazioni. Entrambe partono dallo stesso principio, ma perseguono obiettivi molto diversi.
In definitiva, la differenza non sta in quale sia l’opzione "migliore", ma piuttosto nel comprendere che una porta innovazione e l'altra rigore e che il vero valore emerge quando entrambe vengono utilizzate in modo complementare all'interno della strategia aziendale. Insieme, consentono di affrontare casi d'uso che spaziano dall'ottimizzazione dei processi alla reinvenzione dei modelli di business.
Questi concetti vengono spesso usati in modo intercambiabile, creando confusione. Tuttavia, ciascuno di essi occupa un posto specifico all'interno dell'ecosistema dell'IA e comprenderne le differenze è fondamentale per identificare quali tecnologie possono apportare il maggior valore a un'organizzazione.
L'intelligenza artificiale (IA) è una disciplina ampia che cerca di imitare l'intelligenza umana. L'apprendimento automatico (o machine learning, ML), da parte sua, è una branca dell'intelligenza artificiale che consente a un sistema di imparare dai dati, migliorandosi nel tempo. Infine, l’apprendimento profondo (o deep learning, DL) è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali, ovvero algoritmi che simulano i processi di apprendimento e di decisione del cervello umano.
La realtà è che l'intelligenza artificiale generativa si basa sull'uso di modelli di apprendimento automatico (in particolare l'apprendimento profondo) e di altre tecnologie come l'automazione robotica dei processi (RPA).
L'IA generativa ha fatto irruzione sulla scena perché offre qualcosa che fino a poco tempo fa sembrava fantascienza: la capacità di creare contenuti nuovi e pertinenti a partire dai dati. Come già detto, i suoi casi d'uso possono spaziare dalla creazione di campagne di marketing personalizzate in pochi minuti all'implementazione di chatbot in grado di intrattenere conversazioni naturali con i clienti.
Ma l'intelligenza artificiale generativa non solo fa risparmiare tempo, ma cambia anche il modo in cui le organizzazioni interagiscono con i propri clienti e gestiscono le proprie conoscenze. Naturalmente, per sfruttarla appieno, è necessaria una solida base tecnologica. Non si tratta solo di implementare un modello, ma di farlo in modo sicuro, su larga scala e senza complessità operativa. Ed è qui che entra in gioco Nutanix, offrendo una piattaforma che consente alle aziende di integrare l'IA generativa nella propria strategia multicloud in modo semplice e con il controllo sui propri dati.
D'altro canto, l'IA tradizionale rimane la scelta migliore quando si ricerca affidabilità e rigore nell'analisi dei dati storici. È ciò che ci aiuta a classificare le informazioni, a prevedere i comportamenti e a individuare schemi con grande precisione. I suoi casi d'uso potrebbero sembrare meno appariscenti di quelli dell'intelligenza artificiale generativa, ma sono il motore silenzioso che consente alle aziende di prendere decisioni sicure e ridurre i rischi.
La cosa importante è che questo tipo di intelligenza artificiale non richiede di reinventare la ruota: si basa su algoritmi collaudati che hanno dimostrato la loro efficacia per anni. La sfida non è l'algoritmo in sé, ma avere un'infrastruttura in grado di gestire grandi volumi di dati, garantirne la disponibilità e proteggere le informazioni sensibili. Ed è qui che Nutanix aggiunge valore: semplifichiamo l'implementazione di questi modelli in ambienti ibridi e multi-cloud, supportando che l'intelligenza artificiale tradizionale rimanga una solida base per costruire l'innovazione.
Oltre all'intelligenza artificiale tradizionale o generativa, ci sono altre categorie teoriche che vale la pena menzionare per capire dove questa tecnologia può evolversi:
La vera sfida non è solo capire cosa può fare ogni tipo di intelligenza artificiale, ma anche come implementarla in modo agile, sicuro e scalabile. Molti progetti falliscono perché l'infrastruttura esistente non è preparata a supportare il carico computazionale richiesto dall'intelligenza artificiale, a garantire la privacy dei dati o a integrarsi in un ambiente multi-cloud.
Nutanix aiuta le aziende a superare questa barriera. La nostra piattaforma consente di eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale, sia generativi che tradizionali, in ambienti ibridi e multi-cloud, con la flessibilità richiesta dai team di innovazione e la sicurezza richiesta dai leader IT. Ciò significa che le aziende possono sperimentare, scalare e implementare modelli di intelligenza artificiale e allo stesso tempo ridurre la complessità operativa o i costi infrastrutturali nascosti. Siamo partiti mesi fa con uno strumento specifico per lanciare rapidamente una soluzione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico: Nutanix GPT-in-a-Box per poi evolvere in una soluzione “end-to-end” chiamata Nutanix Enterprise AI (NAI). Grazie a questa piattaforma è possibile aiutare le aziende a mantenere un maggiore controllo sui propri dati, un fattore molto importante perché una delle principali preoccupazioni che le aziende devono affrontare quando prendono in considerazione l'adozione di queste tecnologie di intelligenza artificiale per trascrivere documenti, cercare contenuti multimediali o automatizzare attività di analisi è la privacy, la sicurezza delle loro informazioni e i rischi di possibili fughe di proprietà intellettuale. In sostanza, NAI consente di implementare iniziative e soluzioni AI in modalità on-premise, hybrid e multicloud, sostenendo al contempo le iniziative per la sovranità dei dati, requisito oggi critico per molte organizzazioni italiane ed europee. La capacità di mantenere i dati sensibili all’interno dei confini aziendali o nazionali, pur beneficiando della flessibilità del cloud, rende NAI una piattaforma ideale per settori regolamentati come finanza, sanità, PA e industria.
In conclusione, l'intelligenza artificiale, in tutte le sue forme, sta trasformando il panorama aziendale. L'IA generativa apre nuove possibilità, mentre l'IA tradizionale garantisce affidabilità e coerenza nel processo decisionale. Non si tratta di tecnologie rivali, ma complementari.
La sfida per i leader aziendali non è scegliere tra queste due opzioni, ma costruire la giusta infrastruttura che consenta loro di sfruttarle entrambe in modo responsabile e redditizio. Noi di Nutanix abbiamo una convinzione chiara: semplificare l'adozione dell'intelligenza artificiale è il primo passo per trasformare l'innovazione in risultati aziendali tangibili.
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