Intelligenza artificiale su misura: perché il futuro è la personalizzazione

Come ormai noto, pressoché alla vigilia dei 70 anni dalla nascita della sua definizione, l’IA (Intelligenza Artificiale) ha compiuto progressi straordinari.

In particolare, la GenAI (Intelligenza Artificiale Generativa) ha conosciuto una rapidissima diffusione, trovando applicazione in ambiti sempre più ampi: dall’automazione del servizio clienti all’analisi avanzata dei dati.

Tuttavia, l’efficacia di un modello “universale” sta mostrando i suoi limiti. Le aziende, infatti, stanno scoprendo che le soluzioni di IA generiche spesso non rispondono alle esigenze specifiche dei loro settori di riferimento.

Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2027 oltre il 50% dei modelli di IA sarà personalizzato in base al settore o al contesto applicativo. Questa personalizzazione porterà a risultati più precisi e rilevanti, grazie all’addestramento dei modelli su set di dati mirati, in grado di riflettere le dinamiche e le sfide proprie di ciascun settore.

Perché l’IA generica non è sufficiente

Sempre più aziende stanno sperimentando modelli di IA “generalisti”, ma nella pratica si scontrano con limiti concreti.

Un esempio evidente è il settore sanitario: un modello non addestrato su dati clinici specifici può incontrare difficoltà nell’interpretazione di immagini radiografiche. Analogamente, nel settore finanziario, un modello generico spesso non è in grado di individuare tentativi di frode, perché non riconosce i pattern sofisticati propri di questo ambito.

Inoltre, l’addestramento di modelli IA su dati specifici di un settore richiede spesso un approccio diverso, che parte dalla raccolta e gestione di dataset di alta qualità e rappresentativi nonché competenze specifiche.

Senza dati ben strutturati, anche il miglior modello IA rimane limitato nelle sue capacità, con conseguenti sprechi di risorse e decisioni errate. Per questo motio empre più aziende puntano su soluzioni di IA specifiche per il proprio settore, poichè rispondono meglio alle loro esigenze concrete e generano un impatto diretto sulle attività aziendali.

I settori in cui la personalizzazione è fondamentale

I benefici di un’IA specifica per il settore di appartenenza sono ben visibili in ogni settore, per esempio:

• Sanità: l’IA ricopre un ruolo sempre più rilevante nel riconoscimento delle immagini mediche, come ad esempio l’analisi di risonanze magnetiche e di radiografie. I modelli personalizzati possono rilevare minime anomalie difficili da individuare dai medici, aumentando così l’accuratezza delle diagnosi e contribuendo a salvare vite.
• Ricerca e istruzione: università e centri di ricerca utilizzano l’IA per le analisi di dati complessi. A seconda dell’ambito, i modelli possono, ad esempio, analizzare set di dati genetici, simulare i cambiamenti climatici o studiare i modelli linguistici. Spesso però i modelli generici non possiedono la capacità di analisi approfondita e la precisione necessarie per offrire risultati realmente utili.
• Settore finanziario: banche e compagnie assicurative si affidano all’IA per rilevare frodi e per l’analisi del rischio. Gli algoritmi addestrati specificamente sui dati delle transazioni sono in grado di riconoscere schemi sospetti che altrimenti potrebbero passare inosservati. Ciò contribuisce a rendere l’ecosistema finanziario più sicuro.
• Industria manifatturiera: in questo settore, l’IA è utilizzata per il controllo qualità e la manutenzione predittiva. I modelli sviluppati per questo specifico ambito sono in grado di rilevare anomalie nelle linee di produzione o prevedere quando le macchine necessitano di interventi, aumentando l’efficienza e riducendo i tempi di inattività.

Le sfide nell’implementazione dell’IA su misura

Nonostante i vantaggi dell’IA su misura per i vari settori di mercato siano evidenti, la sua implementazione porta anche alcune sfide. Le aziende che vogliono adottare modelli IA personalizzati devono tenere conto di diversi importanti fattori:

• Qualità e disponibilità dei dati: il successo dell’IA dipende dalla qualità dei dati su cui viene addestrato il modello. Sono necessari dataset affidabili, ben strutturati e rappresentativi. Questo comporta un approccio accurato alla raccolta, alla pulizia e alla classificazione dei dati.
• Requisiti infrastrutturali: i modelli di IA richiedono notevoli risorse di calcolo e capacità di archiviazione. Le aziende devono disporre di infrastrutture scalabili per poter addestrare e distribuire i modelli in modo efficiente.
• Competenze: sviluppare e addestrare modelli specifici per un settore richiede conoscenze altamente specialistiche. Data scientist ed esperti di IA svolgono un ruolo fondamentale, ma sono ancora figure difficili da reperire sul mercato. Investire nei talenti giusti e in partnership strategiche è quindi essenziale.

Il ruolo di un’infrastruttura solida

Un’infrastruttura IT solida è fondamentale per l’implementazione efficace di soluzioni di IA, soprattutto quando si tratta di applicazioni complesse e specifiche di un determinato settore.

Un’infrastruttura flessibile e scalabile permette di addestrare, testare e distribuire i modelli di IA in modo efficiente, senza la necessità di investire ogni volta in nuove tecnologie. Tutto ciò semplifica l’adozione dell’IA e ne accelera l’integrazione all’interno delle aziende.

Con un’infrastruttura pensata per il futuro, le aziende riescono ad adattarsi velocemente e a ottimizzare i modelli IA in base al mutare delle esigenze.

Ciò è particolarmente importante per l’IA settoriale, dove i modelli devono essere aggiornati costantemente e addestrati su nuovi dataset per mantenersi efficaci e pertinenti.

L’IA personalizzata come vantaggio strategico

L’IA settoriale non è più una soluzione di nicchia bensì un passo essenziale per le aziende che desiderano sfruttare appieno il potenziale dell’IA. Le aziende che puntano sulla personalizzazione ottengono prestazioni superiori, ottimizzazione delle risorse e capacità di innovare più rapidamente.

Un approccio strategico all’IA, capace di trovare il giusto equilibrio tra dati, infrastruttura e competenze rappresenta la chiave del successo. Investendo su basi solide, le aziende possono utilizzare l’IA in modo efficace e mirato, ottenendo un vantaggio competitivo in un mondo sempre più guidato dall’automazione e dalle tecnologie intelligenti.

— a cura di Marco Del Plato, Senior Manager del Systems Engineering di Nutanix Italy