“L’intelligenza artificiale e i dati sono diventati i pilastri fondamentali per le organizzazioni moderne che aspirano a migliorare l’efficienza operativa e la capacità decisionale”. Così si è espresso Bryan Harris, Executive VP e Chief Technology Officer di SAS, durante l’evento SAS Innovate on Tour che si è svolto a Milano. Harris ha affermato che “l’adozione dell’AI non è semplicemente una tendenza tecnologica, ma un imperativo strategico per le aziende che vogliono rimanere competitive nel panorama globale”. E SAS guida questa trasformazione attraverso la sua piattaforma Viya, che “integra le funzionalità avanzate della Generative AI per ottimizzare i processi aziendali e migliorare l’esperienza del cliente“.
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa
“L’AI generativa ha ridefinito il concetto di produttività aziendale, accelerando il ciclo di vita dei dati e dell’artificial intelligence, dallo sviluppo dei modelli fino alla decisione finale”. Lo ha sottolineato Marinela Profi, AI Product Strategy Global Lead di SAS, che ha proseguito dicendo: “La capacità di produrre output significativi rapidamente è diventata cruciale per l’adozione efficace dell’AI”. Questa trasformazione non è solo tecnologica ma richiede un allineamento strategico tra le funzioni aziendali e le capacità analitiche avanzate offerte dalla GenAI.
Sfide e opportunità dell’AI in azienda
“Nonostante le enormi opportunità – ha affermato Profi – l’integrazione dell’AI comporta sfide significative. La qualità dei dati rimane un fattore critico, essenziale per l’affidabilità dei modelli AI”. SAS affronta queste sfide introducendo soluzioni innovative come SAS Data Maker, un generatore di dati sintetici che risolve problemi di scarsità o qualità dei dati reali, garantendo al contempo la sicurezza e la privacy delle informazioni sensibili. Inoltre, “la governance dei modelli AI è fondamentale per assicurare la conformità normativa e la fiducia nel processo decisionale basato sull’inelligenza artificiale“.
Innovazione e automazione intelligente
Per accelerare l’innovazione aziendale, SAS ha introdotto Viya Workbench, un ambiente di sviluppo avanzato progettato per consentire agli sviluppatori di lavorare con flessibilità e efficienza. Viya Workbench supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui SAS, Python e R, offrendo strumenti potenti come Jupyter Notebook e Visual Studio Code per lo sviluppo e l’esplorazione dei modelli AI. Questo ambiente self-service permette “alle aziende di adottare rapidamente nuove tecnologie, riducendo il time-to-market e migliorando la competitività sul mercato globale“.
Governance ed etica nell’AI
Reggie Townsend, Vice President di SAS Data Ethics Practice, ha enfatizzato l’importanza della governance e dell’etica nell’AI per garantire che i modelli siano responsabili e trasparenti. A tal fine, SAS introdurrà “le Model Card, etichette informative che forniscono dettagli critici come l’accuratezza e la conformità normativa dei modelli AI, facilitando la condivisione e la comprensione tra gli sviluppatori, i dirigenti aziendali e le autorità regolatorie“. Queste iniziative mirano a “mitigare i rischi associati all’uso dell’AI e a promuovere una cultura di responsabilità nell’innovazione tecnologica”.
L’approccio di SAS è quello di autogenerare delle schede per i modelli registrati con contenuti provenienti direttamente dai prodotti SAS, eliminando l’onere per i singoli utenti di crearle. Inoltre, le model card saranno disponibili anche per i modelli open source, a partire da quelli Python.
Oltre all’accuratezza e alla correttezza, le model card evidenziano indicatori come la deriva del modello, ovvero il decadimento delle prestazioni al variare delle condizioni. Includono poi dettagli per la governance come la data dell’ultima modifica del modello, chi vi ha contribuito e chi ne è responsabile, consentendo alle organizzazioni di affrontare internamente le performance anomale del modello.
La sezione sull’utilizzo del modello tratta l’uso previsto, i casi d’uso fuori scope e le limitazioni, che saranno fattori chiave in quanto la trasparenza e la verifica dei modelli diventeranno probabilmente operazioni aziendali eseguite regolamentate.
Impatti e prospettive future
Guardando al futuro, SAS continua a espandere le capacità della sua piattaforma Viya, integrando nuove funzionalità GenAI come Viya Copilot e SAS Customer Intelligence 360 per migliorare l’esperienza del cliente e ottimizzare le operazioni di marketing. L’azienda si impegna a supportare le organizzazioni nel loro percorso verso l’adozione dell’AI, guidando l’innovazione attraverso soluzioni scalabili, sicure e conformi agli standard globali.
Infine, SAS ha presentato una ricerca condotta con Coleman Parkes Research. Tale ricerca rivela che in Italia oltre la metà delle aziende ha iniziato a integrare l’intelligenza artificiale generativa o prevede di farlo entro i prossimi 12 mesi. Inoltre, più della metà dei decision-maker vede la GenAI come un’importante innovazione per migliorare l’esperienza dei clienti e la produttività aziendale. Non mancano però ostacoli significativi: la mancanza di tool appropriati (57%), dubbi sui dataset (56%), complessità nell’implementazione pratica (51%) e la carenza di competenze interne (40%). Le preoccupazioni principali includono la privacy dei dati (79%) e la sicurezza (73%).
Il ruolo della governance dell’AI
Con la continua diffusione dell’AI, le aziende sono sempre più preoccupate di come utilizzare i loro dati in modo produttivo e sicuro. Per aiutarle nel loro viaggio nei dati e nell’intelligenza artificiale, SAS sta lanciando AI Governance Advisory, un servizio a valore aggiunto per i clienti attuali. L’obiettivo è aiutarli a riflettere sul significato della governance nel contesto delle loro organizzazioni.
SAS ha annunciato anche l’imminente disponibilità di nuovi prodotti e servizi di Trustworthy AI per migliorare l’AI Governance e sostenere la fiducia e la trasparenza dei modelli. Le model card e i nuovi servizi di AI Governance Advisory aiuteranno le organizzazioni a navigare nel panorama dell’intelliegenza artificiale, mitigando i rischi e aiutandole a perseguire gli obiettivi con maggiore sicurezza.
SAS ha anche pubblicato il Trustworthy AI Life Cycle Workflow, che è basato sull’AI Risk Management Framework del National Institute of Standards and Technology (NIST).