Il cloud computing, ad oggi considerato uno dei principali enabler della trasformazione digitale, ha rivoluzionato l’operatività delle imprese offrendo maggiore flessibilità, velocità ed efficienza. Questi aspetti rappresentano solo alcuni dei benefici legati alla sua progressiva implementazione che, integrandosi con altre tecnologie può offrire alle aziende funzionalità e vantaggi ulteriori, adattandosi anche alle mutevoli esigenze del mercato.
Con John Gazal, Vice President Sud Europa e Brasile di OVHcloud, approfondiamo il binomio sempre più rilevante tra l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Cloud Computing. Questa fusione, ci ha spiegato il manager, sta suscitando un particolare interesse in diversi settori, dalla ricerca medica alla finanza e alla progettazione di nuovi prodotti.
“Integrando l’Intelligenza Artificiale con il Cloud Computing, le aziende possono sfruttare la potenza di elaborazione e la vasta quantità di dati presenti nel Cloud per evidenziare modelli, ottimizzare i flussi di lavoro e molto altro ancora – ha dichiarato Gazal –. Questo consente di automatizzare processi, migliorare l’analisi dei dati e fornire esperienze utente personalizzate, come ad esempio quelle garantite da chatbot intelligenti. Ciò consente di godere di vantaggi competitivi concreti per chi adotta tali tecnologie avanzate.”
Numeri recenti, provenienti da uno studio condotto da McKinsey, confermano l’importanza di questa tendenza. Si stima che la GenAI possa contribuire all’economia globale con una forbice compresa fra 2,6 a 4,4 mila miliardi di dollari all’anno.
Anche in Italia, il fenomeno sta assumendo dimensioni rilevanti. Nel 2022, il mercato dell’AI ha raggiunto 500 milioni di euro, registrando una crescita del 32% in un solo anno, di cui il 73% è stato commissionato da imprese italiane. A dimostrazione dell’ampia diffusione di questa tecnologia, oggi il 61% delle grandi imprese italiane ha già avviato almeno un progetto di AI, 10 punti percentuali in più rispetto a cinque anni fa. E tra queste, il 42% ne ha più di uno operativo. Tra le PMI, invece, il 15% ha almeno un progetto di AI avviato, ma una su tre ha in programma di avviarne di nuovi nei prossimi due anni.
Ma cosa rende così potente questa combinazione tra Cloud Computing e AI? L’implementazione del cloud computing offre significativi miglioramenti all’AI Generativa, poiché consente di sfruttare risorse di calcolo distribuite per accelerare i processi di generazione e perfezionamento dei modelli, permettendo così di ottenere risultati più sofisticati e complessi. Questi benefici sono riassumibili principalmente in:
- Scalabilità: i modelli di Intelligenza Artificiale generativa richiedono notevoli risorse di calcolo, specialmente durante lo sviluppo. Grazie alla scalabilità offerta dalle piattaforme cloud, le aziende possono allocare dinamicamente le risorse secondo necessità, consentendo di gestire facilmente le richieste di calcolo per la formazione di modelli di AI generativa su larga scala senza investimenti costosi in infrastrutture on-premises.
- Rapporto costo-efficacia: il cloud computing offre un rapporto costo-efficacia vantaggioso grazie al modello di pagamento pay-as-you-go. Le aziende possono evitare sprechi di risorse e ridurre i costi operativi adottando un approccio flessibile, ricorrendo a risorse su richiesta senza dover investire in hardware e riducendo i costi operativi.
- Accessibilità: la tecnologia cloud democratizza l’accesso alle funzionalità dell’AI generativa, rendendole disponibili anche per le aziende più piccole, evitando così la complessità dello sviluppo e della gestione di infrastrutture proprie, beneficiando dei servizi e delle piattaforme di AI basate su cloud. Ciò consente anche alle PMI, con risorse limitate, di usufruire di tali servizi senza la necessità di team di IA strutturati o finanziamenti ingenti.
- Collaborazione e condivisione delle conoscenze: le piattaforme cloud favoriscono la collaborazione e la condivisione delle conoscenze per i progetti di AI. Offrono strumenti di collaborazione, sistemi di controllo delle versioni e ambienti di sviluppo condivisi, permettendo ai team di lavorare insieme in modo efficiente senza incorrere nel rischio di perdere informazioni. La condivisione del codice e la gestione semplificata dei progetti accelerano lo sviluppo e l’implementazione dei modelli di Intelligenza Artificiale.
- Gestione dei dati: le soluzioni di archiviazione e data management basate su cloud semplificano la gestione dei grandi volumi di dati necessari per addestrare i modelli di AI. Utilizzando data lake, data warehouse e data pipeline, le aziende possono archiviare, elaborare e organizzare i dati in modo efficiente per ottenere risultati ottimali durante l’addestramento dei modelli.
- Inferenza in tempo reale: l’edge computing basato sul cloud consente di distribuire i modelli di AI addestrati più vicino alla fonte dei dati, garantendo una bassa latenza e una risposta immediata per l’inferenza in tempo reale. Questo approccio è essenziale per applicazioni che richiedono decisioni immediate.
Ma la relazione tra queste due tecnologie non è unidirezionale. L’integrazione dell’AI con il cloud, infatti, permette di sfruttare al meglio le caratteristiche di quest’ultimo, migliorandone le prestazioni e le esperienze utente. Grazie all’automazione e all’analisi dei dati storici, l’AI consente un provisioning intelligente delle risorse, con benefici tangibili per l’efficienza operativa e la sicurezza avanzata, attraverso un rilevamento di minacce in tempo reale. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale abilita il monitoraggio intelligente e la manutenzione predittiva, prevenendo problemi e ottimizzando l’affidabilità dell’infrastruttura cloud.
Come integrare efficacemente AI e cloud computing
Nel contesto di questa innovazione, OVHcloud si è impegnata nel corso degli anni a sostenere attivamente l’integrazione tra cloud computing e AI. L’azienda offre soluzioni di public cloud e PaaS, ideali per rispondere alle esigenze di elaborazione ad alta prestazione (HPC) e per il machine learning. Queste soluzioni offrono una vasta gamma di risorse e servizi HPC che consentono alle aziende di eseguire complessi calcoli scientifici, simulazioni e modellazione ad alta velocità, spaziando dalla ricerca scientifica applicata alla finanza, al settore aerospaziale e alla progettazione di precisione.
Sempre più aziende, ci ha rivelato John Gazal, stanno optando per i servizi di public cloud al posto dell’implementazione di infrastrutture interne. Questo è dovuto alla necessità di risorse di calcolo scalabili, alla facilità di accesso alle tecnologie AI e alla capacità di gestire grandi quantità di dati. Inoltre, i servizi di public cloud semplificano la conformità alle normative sulla protezione dei dati, poiché i provider sono tenuti a garantire misure di sicurezza e privacy adeguate. Questo è ciò che assicura OVHcloud con soluzioni come AI Deploy, in grado anche di semplificare ulteriormente il processo di integrazione tra AI e cloud computing.
La sinergia tra Cloud Computing e Intelligenza Artificiale sta cambiando il volto delle imprese, indipendentemente dalla loro dimensione offrendo notevoli miglioramenti nelle prestazioni e nella scalabilità, consentendo alle aziende di competere con successo nel mercato digitale in rapida evoluzione.