Fondamenti di fiducia: navigare nell'affidabilità dell'intelligenza artificiale (una serie in quattro parti)

Parte 4: Adattamento del caso d'uso e costi

Poiché questa è l'ultima parte della serie, iniziamo ricapitolando gli argomenti trattati.

Nel primo articolo, vi abbiamo introdotto l'idea che dovreste considerare la vostra soluzione di intelligenza artificiale allo stesso modo in cui considerate qualsiasi consulente. Abbiamo identificato i criteri per valutare e implementare l'intelligenza artificiale in modo responsabile e abbiamo approfondito ciascuno di questi criteri, raggruppandone alcuni per un'analisi completa e descrivendo i pro e i contro degli LLM pubblici e privati:

Nell'articolo 2 abbiamo esaminato come la portata e la personalizzazione dei contenuti generati dall'IA influenzino la fiducia e l'utilità, mentre l'articolo 3 si è concentrato sull'importanza della privacy e della sicurezza dei dati nelle soluzioni di IA. Ora, ci concentriamo sull'adeguatezza dei casi d'uso e sui costi, evidenziando la necessità di valutare l'adeguatezza di una soluzione di IA a specifici casi d'uso e il suo rapporto costo-efficacia, fattori che insieme ne determinano il valore come consulente affidabile o agente in situazioni di conflitto di interessi.

Adattamento del caso d'uso

Per i knowledge worker, gli LLM pubblici sono più efficaci per attività generali come la creazione di contenuti, la stesura di email, la traduzione, la codifica, l'analisi dei dati, le domande e risposte e la sintesi. Fungono da assistenti efficaci, ma gli utenti devono interpretare i risultati e intraprendere ulteriori azioni. Con l'aumento dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale, la sua integrazione fluida nei processi aziendali diventa cruciale. Questo determina la necessità di Process Prompt Engineering, che richiede prompt precisi e intenzionali, allineati alla logica aziendale, alla conformità e agli obiettivi operativi.

Rocket Software supporta tutto ciò tramite Rocket^® API, che automatizza i processi negli ambienti IBM i, IBM z Systems e MultiValue . Integrando la logica basata sull'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro, Rocket API trasforma la prototipazione in una parte strutturata e ripetibile dell'automazione aziendale, garantendo che gli output dell'IA siano accurati, utilizzabili e conformi, mantenendo al contempo controllo e sicurezza.

In un post precedente, intitolato " L'intelligenza artificiale non è sempre una cura infallibile ", ho spiegato perché l'intelligenza artificiale non sostituisce la comprensione di un argomento da parte del knowledge worker, ma piuttosto la migliora quando viene sfruttata e si può contare su di essa come consulente affidabile. Il valore di un solido framework di ingegneria dei prompt di processo per l'intelligenza artificiale generativa per qualsiasi azienda richiede di concentrarsi sulle seguenti esigenze:

• Allineamento con gli obiettivi aziendali
• Valore quantificabile
• vantaggio competitivo
• Supporto per i vincoli normativi e la gestione del rischio
• Facilmente implementabile, perfezionato e adattabile per massimizzare i benefici

Costo

Poiché il costo iniziale di configurazione di un LLM privato è superiore a quello necessario per iniziare con un LLM pubblico, si potrebbe pensare che ciò conferisca a quest'ultima un netto vantaggio. Tuttavia, per un utilizzo prolungato in diversi casi d'uso aziendali, un'integrazione formale di un LLM privato può offrire un risparmio sui costi a lungo termine rispetto all'affidamento a soluzioni pubbliche. Questo è particolarmente vero se si considerano le spese ricorrenti come le commissioni per l'utilizzo API, i costi di uscita dei dati e i rischi operativi associati alla gestione di dati esterni. Le soluzioni di Rocket Software, come Rocket^® Data Intelligence e Rocket API, contribuiscono a mitigare questi costi consentendo un'implementazione sicura dell'IA in locale e una perfetta integrazione con l'infrastruttura esistente, riducendo la necessità di servizi di terze parti e garantendo che gli investimenti in IA siano scalabili in modo efficiente in tutta l'azienda.

Per valutare se una soluzione di intelligenza artificiale possa essere un consulente affidabile, non basta scegliere tra LLM privati e pubblici. Le aziende necessitano di un framework completo di Prompt Engineering che vada oltre la creazione di prompt efficaci, includendo scalabilità, governance e gestione sicura dei dati. Con la crescente adozione dell'intelligenza artificiale generativa, l'ottimizzazione dei prompt, soprattutto quando si gestiscono dati sensibili o proprietari, è fondamentale per il successo a lungo termine e l'adattabilità all'interno di una strategia di intelligenza artificiale più ampia.

Rocket Software promuove questa visione integrando l'IA generativa nei suoi prodotti, con particolare attenzione al controllo aziendale e alla privacy dei dati. Anziché affidarsi a modelli di cloud pubblico, Rocket consente alle organizzazioni di implementare l'IA in modo sicuro on-premise o in ambienti ibridi, garantendo la protezione dei dati e un'ingegneria tempestiva, personalizzabile e gestibile, su misura per le specifiche esigenze aziendali. Attraverso la sua piattaforma DataEdge, Rocket libera il valore dei dati non strutturati come documenti legali, e-mail e note scritte a mano, fornendo insight basati sull'IA generativa e interfacce in linguaggio naturale che democratizzano l'accesso ai dati per gli utenti non tecnici. Questa distribuzione sicura di intelligence in tempo reale consente alle aziende di integrare l'IA con sicurezza nei propri flussi di lavoro, mantenendo al contempo la conformità. Scopri come le soluzioni di Rocket Software possono aiutarti a sfruttare l'IA in modo responsabile: contattami oggi stesso per saperne di più.