Gli esperti di intelligenza artificiale rischiano l'estinzione? Perché le piattaforme di intelligenza artificiale intelligente stanno sostituendo il ponte umano.

La trasformazione dell'architettura dell'intelligenza artificiale aziendale: dal paradigma dell'abbinamento umano all'integrazione intelligente del contesto

Per lungo tempo, l'implementazione dell'intelligenza artificiale in ambito aziendale è stata sinonimo di progetti su misura e ad alta intensità di lavoro. Quando software complessi si sono scontrati con una realtà aziendale ancora più complessa, la soluzione collaudata è stata: più competenze umane. In questo ruolo cruciale, i cosiddetti Forward Deployed Engineer hanno eccelso: ibridi altamente specializzati di sviluppatore, consulente e product manager, che hanno agito come un ponte flessibile tra la tecnologia rigida e le esigenze specifiche di ogni cliente. Hanno tradotto, adattato e creato soluzioni personalizzate elaborate laddove i prodotti standard fallivano. Questo modello ha rappresentato il gold standard e ha reso possibili progetti di digitalizzazione innovativi.

Ma questo paradigma, basato sulla mediazione umana, sta raggiungendo i suoi limiti fondamentali. Spinta dal progresso esponenziale della tecnologia AI, sta emergendo una nuova generazione di piattaforme che sta cambiando radicalmente le regole del gioco. Invece di affidarsi alla traduzione manuale da parte di costosi specialisti, questi sistemi intelligenti hanno la capacità di interpretare e integrare direttamente il contesto aziendale, dalle strutture dati e dai processi aziendali alle regole di governance. Questo cambiamento segna una svolta e mette in discussione non solo il ruolo dell'integratore umano, ma anche i modelli di business e le strategie di investimento consolidati.

Questo articolo analizza questa profonda trasformazione da un'architettura di intelligenza artificiale dipendente dall'uomo a un'architettura di intelligenza artificiale incentrata sulla piattaforma. Evidenzia le debolezze strutturali dell'approccio manuale nell'era della scalabilità e dimostra come le piattaforme context-aware, attraverso una semantica leggibile dalle macchine e cicli di apprendimento automatizzati, creino vantaggi economici e operativi superiori. Si tratta di un cambiamento che ridefinisce il modo in cui le aziende creeranno valore, cresceranno e rimarranno competitive in un mondo sempre più automatizzato.

Perché le piattaforme intelligenti stanno ridefinendo il ruolo del singolo integratore di sistemi

La risposta classica alla resistenza nell'implementazione di progetti di intelligenza artificiale aziendale è stata l'assunzione di più personale. I Forward Deployed Engineers hanno colmato questa lacuna per lungo tempo, fungendo da ponte flessibile tra la tecnologia e le applicazioni aziendali reali. Hanno tradotto la complessità tecnica in soluzioni su misura e reso funzionali sistemi che originariamente non erano pensati per funzionare insieme. Per molto tempo, questo approccio è stato il modello standard per l'implementazione di progetti di digitalizzazione a livello aziendale. Ma con l'evoluzione esponenziale dell'intelligenza artificiale, sono cambiati anche i requisiti fondamentali delle aziende. La capacità delle moderne piattaforme di intelligenza artificiale di interpretare direttamente il contesto aziendale senza dover ricorrere a un'integrazione manuale estesa segna una svolta nel modo in cui le organizzazioni costruiscono e scalano la propria infrastruttura IT.

Questo sviluppo non solo mette in discussione i modelli di business degli integratori di sistemi, ma solleva anche interrogativi più profondi sull'economicità della personalizzazione manuale, sulla scalabilità dei processi di apprendimento e sul ritorno sugli investimenti a lungo termine. Le principali trasformazioni tecnologiche attualmente in corso nel panorama dell'intelligenza artificiale aziendale indicano che le organizzazioni devono ripensare le proprie strategie in termini di risorse umane, decisioni architetturali e modelli di business.

Adatto a:

• Ingegneri in missione e intelligenza artificiale: il ruolo in evoluzione dalla regolazione manuale alla consulenza strategica

L'ambito delle funzioni e la realtà operativa dell'approccio sistemico-integrativo

Un Forward Deployed Engineer è essenzialmente un ibrido tra ingegnere, consulente ed esperto di prodotto, la cui missione è immergersi direttamente nell'ambiente del cliente e fornire soluzioni altamente personalizzate che i team di prodotto standard spesso non sono in grado di coprire. Questo ruolo non è lo stesso di uno sviluppatore software o di un amministratore di sistema tradizionale, ma rappresenta piuttosto una categoria funzionale specializzata che prospera in ambienti con elevata complessità e requisiti specifici.

Le responsabilità tipiche di un Forward Deployed Engineer abbracciano molteplici dimensioni dell'integrazione aziendale. Lavora a stretto contatto con i team dei clienti per comprenderne i processi aziendali, i flussi di lavoro e le specificità istituzionali. Questo lavoro va oltre lo studio superficiale della documentazione e richiede una conoscenza approfondita e implicita di come le persone operano effettivamente all'interno delle strutture organizzative. Un Forward Deployed Engineer sviluppa integrazioni personalizzate, pipeline di dati e soluzioni infrastrutturali specificamente pensate per la singola organizzazione cliente. Queste attività vanno ben oltre le configurazioni predefinite e spesso richiedono approcci innovativi a problemi che non si sono mai verificati in precedenza in questa forma specifica.

L'obiettivo principale è fornire funzionalità specifiche per una singola organizzazione o persino per un singolo reparto, piuttosto che sviluppare soluzioni generalizzabili facilmente trasferibili ad altri clienti. Ciò si traduce in un approccio altamente personalizzato, in cui ogni implementazione presenta caratteristiche uniche. In sostanza, gli ingegneri "forward-deployed" fungono da intermediari tra il team di prodotto e la realtà effettiva del cliente. Questo ruolo di intermediario si è dimostrato particolarmente prezioso in ambiti critici in cui l'integrazione è complessa, ogni implementazione è unica e il costo di un fallimento può essere elevato.

L'ascesa del principio di integrazione manuale nelle prime fasi del panorama aziendale dell'intelligenza artificiale

Per comprendere perché il modello Forward Deployed Engineer sia diventato un elemento centrale nelle prime fasi delle iniziative di intelligenza artificiale aziendale, è necessario considerare il panorama tecnologico di queste fasi iniziali. Nelle prime fasi di sviluppo dell'intelligenza artificiale aziendale, i prodotti disponibili erano spesso carenti in termini di flessibilità e adattabilità alla diversità degli ambienti aziendali esistenti. I sistemi disponibili erano spesso rigidi, orientati a casi d'uso specifici e incapaci di gestire efficacemente l'eterogeneità degli scenari aziendali reali.

Forward Deployed Engineers ha aiutato le organizzazioni a superare queste limitazioni personalizzando il software per ogni singola implementazione. Questo supporto si è rivelato particolarmente prezioso in situazioni in cui i sistemi dovevano comunicare con repository di dati legacy, processi manuali evolutisi nel corso di decenni o ambienti ad alta intensità di conformità con requisiti rigidamente regolamentati. La competenza di questi ingegneri si è rivelata insostituibile quando si è trattato di connettere i moderni sistemi di intelligenza artificiale con livelli tecnologici più datati, spesso progettati con paradigmi completamente diversi.

I Forward Deployed Engineers sono diventati la strategia di soluzione naturale in scenari in cui i prodotti richiedevano un'ampia personalizzazione. I dati dei clienti erano spesso frammentati e sparsi su più sistemi legacy, mai progettati per una moderna integrazione dei dati. Pipeline di dati complesse dovevano essere progettate e implementate manualmente perché mancavano soluzioni automatizzate per le specifiche idiosincrasie di ciascun sistema del cliente. Per realizzare valore commerciale era necessaria una profonda comprensione contestuale dell'organizzazione del cliente, dei suoi mercati, dei suoi concorrenti e dei suoi obiettivi strategici.

Per un lungo periodo, questo approccio si è rivelato estremamente efficace, soprattutto in un periodo in cui le implementazioni erano poco frequenti e i volumi di business per contratto cliente erano immensi. I grandi istituti finanziari hanno pagato milioni per soluzioni personalizzate che soddisfacevano i loro specifici requisiti operativi. I giganti industriali, necessitando di proteggere i processi di produzione proprietari, erano disposti a effettuare investimenti sostanziali in soluzioni di integrazione su misura. In questo contesto, l'impiego di ingegneri in outsourcing si è rivelato non solo sensato, ma spesso obbligatorio per il successo delle operazioni aziendali.

I limiti strutturali del principio di integrazione manuale nell'era dei requisiti di scalabilità

Tuttavia, il panorama aziendale relativo all'intelligenza artificiale (IA) è cambiato radicalmente. Le moderne piattaforme di IA stanno iniziando ad analizzare e comprendere direttamente il contesto, catturando significato, struttura e relazioni all'interno dei set di dati senza lo stesso livello di traduzione manuale. In questo nuovo ambiente tecnologico, il modello di distribuzione basato su FDE si trova ad affrontare sfide fondamentali che non possono essere risolte semplicemente migliorando il reclutamento o la formazione.

Il primo limite critico si verifica quando la variabilità dei dati e la complessità del modello superano il livello di integrazione umana che rimane scalabile. Gli ingegneri in fase di forward deployment sono sorprendentemente efficaci quando la variabilità risiede nei flussi di lavoro, ovvero quando le differenze tra i vari clienti risiedono principalmente nel modo in cui le persone organizzano il proprio lavoro. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale introducono variabilità a più livelli che si estendono ben oltre le differenze nei processi organizzativi. Esiste variabilità nei dati grezzi stessi, nelle proprietà statistiche di tali dati, nei livelli di significato dei diversi elementi dei dati, nella frequenza degli aggiornamenti dei dati e nella qualità e coerenza di tali dati nel tempo. Esiste variabilità nei modelli utilizzati per elaborare questi dati, negli iperparametri di tali modelli, nei requisiti di precisione del modello e nei criteri per la valutazione delle prestazioni del modello.

I requisiti di governance introducono un livello di variabilità. Le diverse giurisdizioni hanno leggi diverse sulla protezione dei dati. I diversi settori hanno requisiti di conformità diversi. Le singole organizzazioni hanno le proprie strutture di governance interne che limitano la fiducia nei sistemi decisionali automatizzati. Gestire questa complessità esclusivamente attraverso l'integrazione umana non è scalabile. Per tenere il passo con questa complessità, sono necessari livelli di dati e modelli automatizzati e sensibili al contesto.

Il secondo confine critico risiede nelle dinamiche del ciclo di apprendimento che si instaurano tra il trasferimento di conoscenza automatizzato e quello mediato manualmente. I sistemi di intelligenza artificiale migliorano attraverso cicli di feedback continui. Più velocemente questi sistemi riescono a raccogliere feedback, riqualificare i modelli e distribuire versioni riviste in produzione, più velocemente convergono sul reale valore aziendale. Quando gli intermediari umani si frappongono tra il sistema di prodotto e il contesto del cliente, questi cicli di feedback vengono notevolmente rallentati. Le pipeline di apprendimento automatizzate consentono ai prodotti di evolversi più rapidamente e progredire con maggiore precisione. La telemetria del sistema di prodotto può essere costantemente combinata con informazioni contestuali specifiche del cliente per generare insight che migliorano l'intero portafoglio prodotti.

Nel modello FDE manuale, il feedback è spesso episodico e aneddotico. Un ingegnere in missione segnala, dopo diversi mesi in loco, che i clienti stanno riscontrando il problema X con la soluzione, il che porta a un adeguamento ad hoc. Queste informazioni non vengono acquisite sistematicamente, aggregate con i problemi di altri clienti o canonizzate attraverso il processo di sviluppo del prodotto. Il ciclo di apprendimento è frammentato, subottimale e non riesce a guidare sistematicamente il team di prodotto verso decisioni di progettazione migliori.

Il terzo limite critico risiede nella sfumatura dei confini di prodotto che si verifica quando gli ingegneri sono profondamente coinvolti in ogni implementazione del cliente. Una caratteristica fondamentale di un prodotto autentico è la sua ripetibilità. Un prodotto può essere distribuito a diversi clienti senza che ogni implementazione richieda una ricostruzione completa da zero. Quando gli ingegneri "forward-deployed" si integrano in ogni implementazione del cliente, rischiano di rendere ogni implementazione una build unica e irripetibile, che richiede design unici e soluzioni proprietarie. Questo è fondamentalmente dirompente per una piattaforma di intelligenza artificiale che dovrebbe apprendere e generalizzare da un contesto aggregato in più organizzazioni. Se ogni implementazione è completamente unica, non esiste un percorso canonico che permetta alle distribuzioni di rafforzarsi a vicenda.

La svolta tecnologica: le piattaforme context-aware come nuovo fondamento

La nuova generazione di piattaforme di intelligenza artificiale aziendale stabilisce un cambiamento architettonico fondamentale, integrando considerazioni contestuali direttamente nel cuore dell'architettura di sistema. Questo risultato è ottenuto attraverso vari meccanismi tecnologici, tra cui ontologie, livelli semantici e connettori adattivi, che consentono ai sistemi di adattarsi automaticamente a qualsiasi ambiente senza richiedere un intervento umano significativo.

La prima differenza fondamentale è che il contesto diventa leggibile dalle macchine in queste piattaforme moderne. I sistemi più vecchi catturavano il contesto negli sviluppatori di concetti: le persone comprendevano i processi aziendali di un cliente e poi conservavano informalmente questa comprensione nella loro mente o la registravano in una documentazione non strutturata. Le nuove piattaforme catturano il significato a ogni livello e lo mappano tra i sistemi, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di interpretare i dati in modo significativo. Un livello semantico, ad esempio, potrebbe catturare la relazione tra diversi elementi dei dati dei clienti: il "numero cliente" nel sistema A è l'equivalente dell'"ID cliente" nel sistema B, entrambi si riferiscono alle stesse entità aziendali e le transazioni registrate nel sistema A devono essere convalidate nel sistema B.

Il secondo cambiamento fondamentale è che la personalizzazione si sta spostando dalle persone ai sistemi. In un modello precedente, la personalizzazione era un'attività manuale: un ingegnere esaminava il codice del cliente, ne comprendeva le interfacce legacy e poi scriveva il nuovo codice per collegare i due mondi. Nei sistemi context-aware, la personalizzazione si ottiene attraverso la configurazione e l'apprendimento automatico, non tramite codifica manuale. Un sistema potrebbe riconoscere automaticamente diverse fonti di dati, comprenderne la struttura e formulare le trasformazioni appropriate, il tutto senza che un ingegnere debba interagire con il codice del cliente.

Il terzo cambiamento fondamentale risiede nella continuità dei processi di apprendimento. Nel modello FDE, ogni implementazione era un reset. Le conoscenze che un ingegnere aveva accumulato nel corso dei mesi trascorsi presso il cliente A non erano sistematicamente applicabili all'implementazione presso il cliente B. In un modello basato sul contesto, le informazioni si accumulano. Se la piattaforma viene implementata presso cento clienti, le conoscenze acquisite da queste novantanove implementazioni precedenti fungono da contesto per la centesima implementazione.

Il quarto cambiamento fondamentale riguarda la scalabilità dei processi di governance. Nel modello manuale, un responsabile della governance doveva garantire la conformità alle policy attraverso audit diretti. Nel modello automatizzato, i metadati e la discendenza dei dati sono integrati nella piattaforma stessa, consentendo l'applicazione algoritmica dei requisiti di governance, mentre il sistema si scala automaticamente.

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La trasformazione economica: dalla dipendenza dagli individui all'efficacia delle piattaforme

Il modello di business delle organizzazioni che si affidano a ingegneri in fase di implementazione differisce radicalmente da quello delle organizzazioni che utilizzano piattaforme context-aware. Questa dinamica economica spiega perché il cambiamento tecnologico sia accompagnato da una tale pressione economica.

In un modello dipendente da FDE, ogni ora che un ingegnere dedica all'integrazione di un cliente rappresenta un costo opportunità che non viene trasferito ad altri clienti. Un ingegnere trascorre sedici settimane con il Cliente A, imparando i suoi sistemi, processi e requisiti di governance. Queste sedici settimane di apprendimento praticamente scompaiono dopo l'implementazione. Quando questo ingegnere passa al Cliente B, deve ricominciare l'intero processo di apprendimento da zero. Sebbene possano esserci alcuni aspetti positivi (tecniche per l'integrazione di sistemi legacy, best practice generali), la maggior parte delle informazioni dipendenti dal contesto va persa.

Inoltre, ogni personalizzazione realizzata da un ingegnere diventa un impegno a lungo termine per l'organizzazione. Se il Cliente A riceve uno script di integrazione personalizzato che funziona solo sulla sua specifica versione del database, tale script richiederà manutenzione per anni. Quando la versione del database viene aggiornata, quando i processi aziendali cambiano, quando sono necessari nuovi punti di integrazione, lo script deve essere nuovamente adattato. Questa manutenzione rappresenta un costo fisso che si accumula con ogni cliente aggiuntivo. Cento clienti, ognuno con cento script personalizzati, creano un debito tecnico che cresce esponenzialmente.

Inoltre, affidarsi a ingegneri in fase di implementazione segnala al mercato e ai clienti che il prodotto non è ancora completamente completato. Un prodotto autentico dovrebbe essere implementabile con una personalizzazione minima. Quando un'organizzazione comunica ai clienti che l'implementazione completa della sua soluzione di intelligenza artificiale richiede un impegno di tre mesi da parte di un ingegnere altamente qualificato, invia un segnale: non si tratta di un prodotto in realtà, ma piuttosto di un approccio basato sui servizi. Questo limita il numero di clienti a cui un'organizzazione può scalare. Un'organizzazione tipica con dieci ingegneri altamente qualificati in fase di implementazione potrebbe essere in grado di servire da venti a quaranta clienti (a seconda della complessità degli incarichi). Ciò rappresenta un potenziale di crescita significativamente limitato.

Le piattaforme context-aware, d'altra parte, generano economie di scala. L'implementazione iniziale di un'ontologia di servizi finanziari richiede investimenti significativi in ​​decisioni architetturali, modellazione semantica e infrastruttura tecnologica. Tuttavia, questa implementazione iniziale rende le implementazioni successive esponenzialmente più rapide ed economiche. Un secondo cliente finanziario può basarsi sul modello semantico esistente, adattandolo solo alle proprie esigenze specifiche e risparmiando mesi di sviluppo. Il centesimo cliente beneficia di novantanove anni di apprendimento integrati nella piattaforma.

Queste economie di scala consentono a un'organizzazione con lo stesso numero di dipendenti di servire centinaia o migliaia di clienti. Il vantaggio economico è sostanziale. Un'organizzazione che investe milioni nello sviluppo di una piattaforma context-aware può distribuire il valore di questo investimento su un segmento di clientela esponenzialmente più ampio.

L'architettura del Knowledge Fabric: un'implementazione tecnologica

Per comprendere come questo cambiamento architettonico venga implementato nella pratica, è utile analizzare un esempio tecnologico concreto. L'architettura Knowledge Fabric, implementata nelle moderne piattaforme di intelligenza artificiale aziendali, diventa l'esempio paradigmatico di questo cambiamento.

Un knowledge fabric collega fonti di dati, tassonomie aziendali e metadati operativi in ​​un grafo di significato unificato. Questa struttura a grafo consente ai modelli di intelligenza artificiale, agli agenti e ai sistemi decisionali di pensare all'azienda stessa. Un modello di intelligenza artificiale che in precedenza non sapeva cosa significasse "gruppo di clienti" o come si relazionasse alla "tipologia di cliente" può ora recuperare questi concetti direttamente dal knowledge fabric. Un sistema decisionale che non sapeva come fossero correlate le diverse unità aziendali può ora leggere queste strutture dal knowledge fabric.

La sostituzione concreta delle attività FDE con funzionalità di knowledge fabric assume varie forme. Un ingegnere forward deployed traduce i flussi di lavoro dei clienti in sistemi eseguibili. Un equivalente di knowledge fabric codificherebbe la semantica di dominio in ontologie, rappresentazioni formali di concetti e delle loro relazioni, elaborabili dalle macchine. Un ingegnere normalizzerebbe i dati tra i sistemi scrivendo trasformazioni per riconciliare diversi formati di dati. Un equivalente di knowledge fabric utilizzerebbe livelli di schema e metadati adattivi che rilevano automaticamente le differenze di formato dei dati e suggeriscono le trasformazioni appropriate.

Un ingegnere integrava pipeline personalizzate scambiando punti di connessione tra i sistemi. Un knowledge fabric utilizzava connettori dati e API unificati, ovvero connettori generalizzati che funzionano su più sistemi. Un ingegnere gestiva manualmente la governance verificando che determinati elementi dati non cadessero nelle mani sbagliate, che il controllo degli accessi fosse applicato e che la discendenza dei dati fosse tracciabile. Un knowledge fabric automatizzava la discendenza e l'applicazione delle policy integrando questi requisiti direttamente nell'architettura del flusso di dati.

Questa trasformazione tecnologica non è banale. Richiede ingenti investimenti in architettura, semantica e infrastrutture. Ma una volta effettuati questi investimenti, le economie di scala diventano evidenti.

Le implicazioni per le organizzazioni e le loro decisioni strategiche

Per i leader aziendali che valutano le piattaforme di intelligenza artificiale, il passaggio da modelli dipendenti da FDE a modelli sensibili al contesto solleva diverse questioni strategiche che devono essere attentamente considerate.

La prima domanda è se una piattaforma in fase di analisi stia già generando reali economie di scala o se sia ancora bloccata nella fase di progetto. Un semplice test diagnostico: se la piattaforma afferma che ogni implementazione del cliente richiede un ingegnere in fase di forward-deployment, allora la piattaforma non è realmente diventata un prodotto scalabile. Potrebbe essere un prodotto eccellente che soddisfa requisiti altamente specializzati, ma non è un prodotto scalabile.

La seconda domanda è se gli investimenti di un'azienda in tecnologia AI portino davvero a una base riutilizzabile o se ogni investimento rimanga isolato. Se un'azienda investe nello sviluppo di una specifica applicazione AI per il cliente A e questo investimento non facilita l'implementazione per il cliente B, allora l'azienda ha investito in silos. Le piattaforme context-aware dovrebbero garantire che gli investimenti in strutture ontologiche, modelli semantici e framework di governance vengano riutilizzati per ogni nuovo cliente.

La terza domanda è di quale tipo di talento avrà bisogno un'organizzazione in futuro. La necessità di ingegneri in servizio non scomparirà del tutto, ma la natura del lavoro richiesto cambierà radicalmente. Invece di aver bisogno di ingegneri che trascorrono mesi in loco a scrivere codice, le organizzazioni avranno bisogno di più architetti in grado di progettare modelli semantici astratti, generalizzare costrutti contestuali e creare strutture ontologiche che consentano il riutilizzo da parte di altri ingegneri. L'attenzione si sposta dalla risoluzione individuale dei problemi alla strutturazione sistematica della conoscenza.

Governance e conformità nella nuova architettura

Un'obiezione comune al passaggio da una gestione incentrata sulle persone a una incentrata sulla piattaforma è che i requisiti di governance lo impediscono. Le aziende dei settori regolamentati sostengono che tutto l'utilizzo dei dati debba essere verificabile e verificabile e che le competenze umane siano necessarie per le decisioni di governance. Si tratta di un'obiezione comprensibile, ma spesso fraintende i meccanismi attraverso i quali le piattaforme context-aware implementano la governance.

In un approccio tradizionale, la governance viene applicata tramite revisione umana. Un responsabile della protezione dei dati verifica manualmente che determinate categorie di dati non vengano utilizzate per scopi specifici. Un responsabile della conformità verifica che gli accessi ai dati siano coerenti nei log di audit. Questo approccio richiede molto tempo, è soggetto a errori e non è ben scalabile.

In una piattaforma context-aware, la governance è automatizzata. I metadati che descrivono la classificazione degli elementi di dati sono integrati nella piattaforma. Le linee guida che descrivono quali categorie di dati sono utilizzabili per quali scopi sono codificate come regole eseguibili. Il sistema può quindi verificare automaticamente, prima dell'esecuzione di un'operazione di intelligenza artificiale, se tale operazione rientra nel framework di governance. In caso contrario, il sistema blocca l'operazione o richiede l'approvazione prima che venga eseguita.

Questo modello di governance automatizzato non è solo più efficiente, ma anche più rigoroso della governance manuale. Un revisore umano potrebbe commettere errori dovuti a stanchezza o svista. Un sistema automatizzato esegue la stessa revisione in modo identico decine di migliaia di volte. Ciò significa che le piattaforme context-aware possono effettivamente fornire risultati di governance migliori rispetto agli approcci basati su ingegneri incaricati in anticipo o altri processi manuali.

Per i settori regolamentati, ciò significa che il passaggio a piattaforme context-aware non rappresenta una regressione nella qualità della governance, ma piuttosto un miglioramento. Gli auditor dovrebbero essere in grado di visualizzare tracce complete e inalterabili di ogni operazione di intelligenza artificiale, comprese informazioni su quali dati sono stati utilizzati, quali modelli sono stati applicati e quali regole di governance sono state riviste. Si tratta di una posizione di audit più solida rispetto al ricorso alla revisione manuale umana.

Le implicazioni per i diversi segmenti di clientela

Sebbene il passaggio generale dai modelli dipendenti da FDE a quelli consapevoli del contesto sia inevitabile, esso si manifesta in modo diverso nei diversi segmenti di clientela.

Per le organizzazioni di medie dimensioni, questo cambiamento è trasformativo. Storicamente, queste organizzazioni spesso non potevano permettersi i costi di ingegneri incaricati di implementare soluzioni di intelligenza artificiale, escludendole di fatto dalle soluzioni di intelligenza artificiale aziendali. Piattaforme context-aware, scalabili e che richiedono una personalizzazione minima, stanno aprendo questi mercati. Un fornitore di servizi finanziari di medie dimensioni può ora accedere a una piattaforma che comprende già il funzionamento dei servizi finanziari, senza dover spendere milioni in personalizzazioni.

Per i clienti di grandi aziende, il cambiamento non significa meno trasformazione. Una grande organizzazione potrebbe ancora permettersi il costo di una presenza FDE significativa. Ma ora potrebbe scegliere se investire in quella direzione o adottare una piattaforma context-aware e concentrare le proprie competenze interne sul monitoraggio, la convalida e il miglioramento continuo della piattaforma, piuttosto che sulla noiosa scrittura di codice personalizzato.

Per gli integratori di sistemi e le società di consulenza, questo cambiamento significa una trasformazione fondamentale dei loro modelli di business. Le aziende che tradizionalmente generavano valore attraverso la personalizzazione e l'integrazione manuale scopriranno che questa fonte di valore si sta erodendo. Questo non è inevitabilmente fatale, ma richiede piuttosto un riposizionamento. Le società di consulenza possono trasformare il loro ruolo da "implementatore che scrive codice" a "consulente strategico che guida la trasformazione aziendale". Possono gestire il trasferimento nei processi organizzativi esistenti, formare i team all'utilizzo efficace dei nuovi sistemi e progettare i processi aziendali per generare valore dalle nuove capacità tecnologiche.

Misurazione della maturità della piattaforma e della qualità dell'implementazione

Quando le organizzazioni scelgono tra diverse piattaforme di intelligenza artificiale, diventa sempre più importante valutarne la maturità e la reale scalabilità. La semplice presenza di ingegneri in fase di sviluppo non è di per sé un segnale negativo (le grandi organizzazioni potrebbero aver bisogno temporaneamente di ingegneri specializzati), ma dovrebbe sollevare interrogativi. La domanda diagnostica corretta non è "Questa piattaforma ha bisogno di ingegneri in fase di sviluppo?", ma "Perché questa piattaforma ne ha bisogno?".

È comprensibile che una piattaforma richieda FDE (Functional Data Integration), poiché le organizzazioni dei clienti hanno requisiti che esulano completamente dall'ambito della piattaforma. Tuttavia, se una piattaforma richiede FDE perché non ha consapevolezza del contesto, non riesce a raggiungere l'adattabilità tramite configurazione e non riesce a gestire l'eterogeneità, ciò indica che la piattaforma non ha ancora raggiunto la maturità produttiva.

Un altro test diagnostico è la rapidità con cui una seconda e una terza implementazione possono essere eseguite per una specifica categoria di organizzazioni clienti. Se la prima implementazione presso un istituto finanziario richiede sei mesi, ma la seconda e la terza richiedono sei settimane, questo è un buon segno che la piattaforma sta scalando e sta accumulando conoscenze sul dominio. Se ogni implementazione richiede sei mesi, indipendentemente dal numero di implementazioni, ciò indica che non si sta verificando alcuna reale scalabilità.

Le implicazioni a lungo termine per la struttura del settore dell'IA

Il passaggio da modelli dipendenti da FDE a modelli consapevoli del contesto ha ampie implicazioni per lo sviluppo strutturale del settore dell'intelligenza artificiale.

I fornitori di piattaforme si differenzieranno maggiormente in base alla loro capacità di codificare un'intelligenza contestuale approfondita per specifici domini o settori. Un fornitore con una reale competenza nei settori dei servizi finanziari e la capacità di codificare tale competenza nelle proprie ontologie, modelli semantici e strutture di governance, avrà un significativo vantaggio competitivo rispetto ai fornitori con approcci generalisti.

Ciò, a sua volta, significa che le piattaforme verticali specializzate probabilmente supereranno le prestazioni delle piattaforme orizzontali generiche. Un fornitore di servizi finanziari specializzato può comprendere che i requisiti di conformità sono specifici del settore, che i metodi di modellazione del rischio variano e che la classificazione dei clienti segue gli standard di settore. Un fornitore generico con un'ampia base di clienti dovrebbe generalizzare queste specificità, con conseguenti risultati non ottimali.

Ciò implica anche che il settore dell'intelligenza artificiale stia attraversando una sorta di consolidamento, in cui la profonda competenza di settore sta diventando un elemento di differenziazione sostenibile. Le startup con posizioni di nicchia in settori specifici potrebbero ottenere risultati migliori rispetto a piattaforme più ampiamente rilevanti semplicemente perché sono più specializzate.

Ciò implica ulteriormente che il settore stia sviluppando una sorta di struttura a due livelli, in cui i fornitori del livello infrastrutturale (che forniscono capacità di base) e i fornitori del livello specifico del dominio (che codificano le competenze di dominio) coesistono e si completano a vicenda. Un'organizzazione potrebbe scegliere di basarsi su un modello di base del fornitore A, mentre l'intelligence specifica del dominio è codificata dal fornitore B.

Punto di svolta nell'IT: dagli FDE alle piattaforme context-aware

Il passaggio da ingegneri in servizio a piattaforme context-aware non rappresenta solo un'evoluzione tecnologica, ma una trasformazione fondamentale del modo in cui le organizzazioni aziendali concettualizzano e costruiscono la propria infrastruttura IT. Questo cambiamento è guidato da imperativi economici (la scalabilità delle piattaforme rispetto alle persone), imperativi tecnologici (la capacità dei moderni sistemi di intelligenza artificiale di comprendere il contesto) e imperativi strategici (il ritorno a lungo termine sull'investimento nell'intelligenza di piattaforma rispetto alla personalizzazione orientata al progetto).

Per i leader aziendali, questo significa che il modo in cui vengono valutate le piattaforme di intelligenza artificiale deve cambiare. Non è più sufficiente chiedersi: "Questa piattaforma può risolvere il nostro problema specifico?". La domanda giusta è: "Questa piattaforma è scalabile? E se non lo è, perché?". Le risposte a queste domande influenzeranno le decisioni di investimento strategico per gli anni a venire.

Konrad Wolfenstein

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