In sintesi, opportunità e rischi, come in ogni ‘rivoluzione’, sono all’ordine del giorno quando si parla di AI. Per questo, serve educazione, e non solo formazione, riguardo questa tecnologia e il suo impiego. È per questo che Hpe accompagna le aziende nel loro percorso di evoluzione digitale, affinché adottino una strategia equilibrata che sfrutti le opportunità mitigandone i rischi”.
In che modo Hpe (Hewlett Packard Enterprise Italia) sta utilizzando l’AI per offrire servizi sempre più evoluti nella gestione e analisi dei dati?
“Partiamo dal presupposto che ad oggi non abbiamo ancora una ‘diffusione sistemica’ dell’AI, soprattutto in Italia, considerando che solo il 6% industria italiana utilizza questa tecnologia, come ricordato di recente anche dal sottosegretario all’Innovazione Alessio Butti. Tuttavia, per noi non occorre chiedersi se ci sarà impatto, ma quanto sarà rilevante e significativo sull’organizzazione delle imprese e sui processi aziendali. Per questo motivo, Hpe ha fatto investimenti dal 2014, in particolare nelle tre fasi dell’Ai, quindi nella preparazione dei dati, con la piattaforma Pachyderm, nel loro addestramento, con la piattaforma Determined AI, e con l’inferenza dei dati, con la piattaforma open source, K-Serve. Lo scorso mese di marzo, inoltre, abbiamo annunciato i più recenti aggiornamenti al nostro portfolio AI-native, tra i più completi del settore, con soluzioni di classe enterprise – sviluppate in collaborazione con Nvidia – per il tuning e l’inferenza per l’AI generativa.
Tuttavia, in un panorama internazionale sempre più competitivo, dove il dato è diventato elemento strategico nella competizione tra grandi potenze, c’è anche un tema di cybersecurity da non trascurare. Per Hpe è importante che i dati dei clienti rimangano presso i data center dei clienti stessi, laddove sono creati, senza spostarli, grazie all’impiego di tecnologie di machine learning decentralizzato (Hpe Swarm Learning, ndr), che risolvono al contempo il problema della privacy dei dati e di potenziali attacchi malevoli.
Per essere concreti, prendo ad esempio il campo dell’industria healthcare: ci sono diversi centri di ricerca che studiano una sequenza genomica per prevenire una certa malattia. Il Garante della privacy impedisce la condivisione di dati clinici di pazienti. Noi possiamo risolvere questo problema, condividendo solo i risultati che escono dai modelli, garantendo una maggior condivisione simultanea della ricerca che consente un avanzamento più veloce ed efficace della ricerca. Infine, consideriamo che spostare il dato richiede un notevole utilizzo di energia. Hpe ha deciso di orientare ogni sua innovazione all’ottimizzazione delle risorse per essere veramente sostenibile.
Fonte : Wired
