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Anche Oracle punta sull’AI. Ma come implementarla nei processi aziendali?

Nel marasma di notizie sensazionalistiche sull’intelligenza artificiale, dagli States arriva un contributo importante che non è la costruzione (ancora) di Deep Thought.




Larry Ellison, cofondatore di Oracle, ha tenuto uno speech alla CloudWorld di Las Vegas in cui ha affrontato il tema dell'Intelligenza Artificiale, presentando le nuove soluzioni di Oracle in ambito business. In un passaggio ha sottolineato come l’avvento di ChatGpt e dell’AI generativa sia un vero e proprio spartiacque.


“Oggi l'AI generativa è la tecnologia dei computer più importante di tutte. Sono stati investiti miliardi e oggi è in grado di generare testi, musiche, immagini. Ma presto farà molto di più. Consentirà la creazione di software per la guida autonoma delle auto che le renderà più sicure, consentirà la creazione di farmaci oggi impensabili. Sono sicuro che renderà migliore la vita di tutti” ha detto Ellison durante il suo intervento.

Quando parliamo di AI tradizionale e AI generativa parliamo di due approcci differenti:


  • L’AI tradizionale si basa su un apprendimento supervisionato su un set di dati di input e output e il modello impara a fare previsioni su nuovi dati.

  • L’AI generativa si basa su un apprendimento non supervisionato su un set di dati di soli input e il modello impara così a generare nuovi dati che assomigliano a quelli di input.


Oracle ha annunciato che il proprio obiettivo sarà quello di proporre una combinazione di Ai tradizionale e generativa, consentendo alle applicazioni Oracle Cloud (ERP, HCM, SCM, CX…) di facilitare in maniera esponenziale il lavoro dei professionisti e aumentare i ricavi grazie all’efficientamento dei processi.


Ma nella pratica come è possibile utilizzare l’intelligenza artificiale nel proprio business?

Esistono diverse suite di strumenti che consentono alle aziende di:


  • Automatizzare i processi: attraverso l’automazione di processi ripetitivi e a basso valore aggiunto, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche. Ad esempio automatizzando la generazione di codice, i test dei prodotti e la gestione dei problemi.

  • Migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi: migliorando la qualità dei prodotti e dei servizi IT, correggendo gli errori, identificando le migliorie da apportare e personalizzando l’esperienza utente.

  • Sviluppare nuovi prodotti e servizi: attraverso lo sviluppo di nuovi algoritmi di compressione dei dati, creando chatbot intelligenti e numerose altre applicazioni da implementare in nuovi prodotti o servizi IT.


Ma quali sono queste suite? Ecco le più famose:


  1. Amazon Web Services (AWS): AWS offre una vasta gamma di servizi AI e machine learning, tra cui Amazon SageMaker per lo sviluppo e l'addestramento dei modelli AI.

  2. Microsoft Azure: Azure offre servizi AI come Azure Machine Learning e Azure Cognitive Services per l'integrazione di funzionalità di intelligenza artificiale nelle applicazioni.

  3. Google Cloud Platform (GCP): GCP offre strumenti come TensorFlow per lo sviluppo di modelli AI, oltre a servizi di machine learning e AI.

  4. IBM Watson: Watson di IBM è noto per le sue capacità di intelligenza artificiale e offre servizi per il natural language processing (NLP), la visione artificiale e altro ancora.

  5. Oracle Cloud: Oracle Cloud offre servizi AI e machine learning per l'integrazione nelle applicazioni aziendali, come Oracle AI Platform e Oracle Cloud Infrastructure.

  6. Salesforce Einstein: Salesforce fornisce Einstein, un'AI integrata nella sua suite di servizi CRM per l'automazione delle vendite, il servizio clienti e il marketing.

  7. SAP Leonardo: SAP offre la piattaforma Leonardo per l'IoT e l'AI, che consente di creare applicazioni intelligenti e connesse.

  8. HPE Haven OnDemand: Hewlett Packard Enterprise offre servizi cloud per l'elaborazione e l'analisi avanzata dei dati, tra cui funzionalità di machine learning.

  9. Dell EMC Isilon: Questa suite offre soluzioni per l'archiviazione e la gestione dei dati con funzionalità di analisi dei dati e intelligenza artificiale.

  10. NVIDIA: NVIDIA offre GPU e software per l'addestramento di modelli di deep learning e l'accelerazione dell'intelligenza artificiale.


È importante notare che il campo dell'IA è in continua evoluzione, con nuovi strumenti e funzionalità che vengono rilasciati regolarmente. Mantenere aggiornate le proprie conoscenze è essenziale per sfruttare al meglio questa tecnologia in rapida crescita.


Cosa aspettate a buttarvi nella mischia?





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