Nei prossimi tre anni, SAS investirà 1 miliardo di dollari nello sviluppo di nuove soluzioni di analytics mirate a soddisfare le esigenze di determinati settori industriali come quello bancario, pubblico, assicurativo, sanitario, commerciale, manifatturiero ed energetico. Tutte le soluzioni verranno eseguite su SAS Viya, la piattaforma cloud-native di artificial intelligence (AI). Un annuncio che conferma il forte impegno dell’azienda nello sviluppo basato su AI.
Impegno che, per altro, era già stato evidenziato tre anni fa, quando, per voce del suo CEO Jim Goodnight aveva già annunciato un primo investimento nell’AI sempre di 1 miliardo di dollari. Ora arriva questa seconda tranche e l’azienda si dimostra più che mai propensa a voler rappresentare un punto di riferimento in ambito analytics. Lo ha chiaramente ribadito a Milano in occasione della tappa italiana del tour SAS Innovate che ha portato il management dell’azienda a incontrare partner e clienti lungo tutta l’Europa “per dimostrare cosa vuol dire fare innovazione tramite l’utilizzo dei dati”, come ha dichiarato Mirella Cerutti, Regional Vice President Italy, Austria & SEE, SAS, in apertura dell’evento.
Non basta più essere data-driven
Bryan Harris, Executive Vice President and Chief Technology Officer, SAS, ha precisato che “oggi nel mondo degli affari la gara consiste nell’identificare le opportunità e nel prendere decisioni migliori più velocemente dei concorrenti. Ma fare business è sempre più complesso e, allo stesso tempo, il sovraccarico di informazioni sta superando di gran lunga la capacità umana di trarne valore. Non è più sufficiente essere data-driven, bisogna saper sfruttare l’IA per scalare in produttività e avere un più efficace processo decisionale”.
Un risultato che può essere raggiunto perché l’AI rende disponibili tre importanti qualità: produttività, performance e credibilità. “Nell’ambito dell’IA le decisioni vengono prese sulla base di modelli – ha affermato Harris –. La produzione è l’unico elemento di prova della produttività, tutto il resto è un esperimento scientifico. E nell’attuale contesto economico, nessuno ha tempo per esperimenti scientifici”.
Le tre qualità citate da Harris sono la base su cui si fonda la piattaforma SAS Viya, che quindi “offre tutti gli strumenti per interrogare efficacemente i dati, gestirli in modo trasparente e creare soluzioni industriali che aumentino la produttività. “La nostra soluzione permette di operare in tempi più veloci rispetto alla concorrenza”, ha sottolineato Harris.
Miglioramento dei costi
Il secondo punto su cui ha messo l’accento Harris sono le performance. “Nel contesto del cloud ci sono tre qualità di cui si parla tipicamente: agilità, resilienza e miglioramento dei costi”, ha sottolineato il CTO di SAS. Nel caso dell’AI, i costi dipendono essenzialmente dalle risorse e dallo storage usato. Per quanto riguarda le risorse, i costi riguardano l’addestramento dei modelli che si esegue sfruttando l’apprendimento automatico e gli algoritmi. “La divisione R&D di SAS ha lavorato molto in tal senso – ha dichiarato Harris – ottenendo algoritmi di apprendimento 16 volte più rapidi di quanto non lo fossero nel 2021. Ma c’è di più: un nuovo studio esterno indipendente ha certificato che i nostri algoritmi sono in media 30 volte più veloci delle alternative commerciali e open source”.
Più in dettaglio, come ha precisato Marinela Profi, Technology Product Marketing Lead and Data Scientist Advocate, SAS “lo studio è stato realizzato da Futurum Group e la piattaforma SAS Viya è risultata 30 volte più rapida, scalabile e conveniente nell’86% dei casi rispetto ai concorrenti. Un risultato ottenuto velocizzando sia il codice sia il computing, elementi che agiscono direttamente sulla produttività”.
Sul versante dello storage, Harris ha invece citato la partnership fatta con SingleStore che propone un database SQL distribuito cloud native e un cloud portal che può integrare workload transazionali e analitici nello stesso motore. “I nostri due team hanno lavorato insieme da un paio d’anni per creare un’offerta che, riteniamo, rappresenti la prossima generazione di analytics architecture – ha detto visibilmente soddisfatto Harris –. Abbiamo cercato di ottenere benefici impensabili sinora: abbiamo infatti ridotto i costi di archiviazione del 60-80% grazie a ottimi protocolli di compressione dei dati. Inoltre, abbiamo aumentato l’efficienza del processo di modellazione limitando al massimo il movimento dei dati dal database alla memoria”.
A tal riguardo, Marinela Profi ha evidenziato come ci sia stato un cambio di approccio nella migrazione al cloud: “Dalle più recenti indagini emerge che per la prima volta la preoccupazione principale per i CIO non è la sicurezza, ma la gestione dei costi”.
L’innovazione responsabile
Riguardo la credibilità, intesa come fiducia nei risultati ottenuti dalle elaborazioni tramite l’AI, Harris ha precisato che “qualsiasi tecnologia potente comporta dei rischi e questi rischi devono essere compresi. Nel caso dell’AI, è importante capire che è in grado di analizzare (soprattutto) il passato e di fare previsioni sul presente o sul futuro. Tuttavia, se i dati utilizzati per l’addestramento sono distorti o carenti, i modelli creati forniranno risultati falsati che potrebbero avere conseguenze indesiderate. Quindi è fondamentale che, come comunità di costruttori e consumatori di tecnologia, si garantisca che le decisioni prese dall’IA per conto delle persone siano spiegabili, trasparenti ed eque. Questa noi la chiamiamo innovazione responsabile”.
“Anche con il cloud – ha aggiunto Harris – la maggior parte dei clienti oggi spende l’80% del tempo nella preparazione dei dati e il 20% nella loro analisi. Vogliamo ribaltare questo rapporto e per raggiungere tale obiettivo stiamo combinando alcune delle capacità di gestione dei dati più all’avanguardia con l’AI generativa”.
Da data-driven ad AI-driven
Harris ha sottolineato che SAS vuole essere sicura di integrare l’AI generativa in modo da avere un’innovazione responsabile. In tal senso, sono già stati registrati dei brevetti. “Abbiamo già degli strumenti molto potenti – ha concluso Harris –, ma quello che mi entusiasma è il potenziale su cui stiamo lavorando. La volatilità economica sta cambiando i comportamenti dei clienti a un ritmo senza precedenti. Come detto, non è più sufficiente essere data-driven, oggi bisogna essere AI-driven. E noi stiamo andando in quella direzione”.
Bring Your Own Language
Alle parole di Harris hanno fatto eco quelle di Shadi Shahin, VP of Product Strategy, SAS. Shadin ha focalizzato l’attenzione sul fatto che quando per gli analytics si usano algoritmi ottimizzati per il cloud, gli ingegneri possono lavorare molto più rapidamente e gli insight ottenuti consentono di prendere più efficaci decisioni di business. “Il linguaggio usato non deve essere più una barriera alla produttività – ha sostenuto Shadin –. Deve valere il concetto del Bring Your Own Language: sia che si usi Python, low code o no code, oggi si deve poter portare un modello di AI dallo sviluppo alla produzione il più velocemente possibile”.
