L’AI rivoluziona i data center: il punto di BCS

James Carmillet, Direttore del Cost Management presso BCS, ha condiviso con noi le sue prospettive sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore dei data center. 

Lo stesso Carmillet ha peraltro preso parte a una recente conferenza a Londra, un evento ha visto la partecipazione di un’élite di investitori, sviluppatori, architetti, consulenti e ingegneri, fornendo un quadro dettagliato delle tendenze attuali, delle sfide imminenti e delle aspettative future.

AI e data center: il contesto, casi d’uso e criticità

L’AI si sta affermando come uno strumento cruciale per colmare il divario di competenze nel settore. Nel breve e medio termine, si prevede che l’AI liberi tempo prezioso per i dirigenti, permettendo loro di concentrarsi sulla formazione di nuovi specialisti dei data center. Questi professionisti saranno fondamentali per assistere i clienti e affrontare la carenza di competenze specialistiche.

ChatGPT, in particolare, sta trovando applicazioni pratiche all’interno delle aziende. Utilizzato per redigere report dettagliati sugli investitori e analisi energetiche, ChatGPT ha dimostrato di poter ridurre significativamente i tempi di elaborazione. Non a caso Ben Pritchard di AVK ha rivelato che ChatGPT ha prodotto in una settimana un rapporto che normalmente avrebbe richiesto sei mesi. 

Inoltre, in ambito amministrativo, ChatGPT può automatizzare molteplici processi, a condizione che il personale esegua una revisione finale. Questo approccio semplifica notevolmente il flusso di lavoro, rendendo la revisione più efficiente rispetto alla creazione ex novo.

Nonostante i vantaggi, l’uso di ChatGPT solleva questioni di sicurezza, in particolare riguardo ai dati dei clienti. Le aziende sono invitate a stabilire politiche chiare e a rivederle costantemente per tenere il passo con l’evoluzione dell’AI. È inoltre essenziale che i dipendenti esaminino con occhio critico i dati forniti da ChatGPT e che le aziende formino team specializzati per la revisione degli output dell’AI.

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Una nuova era è alle porte

Alcune organizzazioni stanno investendo in data science e risorse per sviluppare soluzioni AI proprietarie. Questo investimento riflette la convinzione che l’AI porterà a un ritorno significativo dell’investimento. Del resto – utilizzando dati familiari e affidabili – queste organizzazioni possono migliorare direttamente i propri prodotti AI, attenuando i timori che l’Intelligenza Artificiale possa sostituire il ruolo umano nelle decisioni quotidiane.

I leader del settore si interrogano sull’impatto dell’AI sulle competenze richieste e sulla capacità del personale più giovane di apprendere e crescere professionalmente. È fondamentale rimanere al passo con i progressi dell’AI, monitorandola e adattandosi alla sua evoluzione. Man mano che l’Intelligenza Artificiale matura, si ridurrà la necessità di controllo manuale, favorendo un rapporto di fiducia basato sull’esperienza. 

Nel settore manufatturiero, ad esempio, si è già raggiunto un livello di automazione tale che solo 1 su 100 prodotti richiede un controllo manuale, grazie agli impianti automatizzati.

L’AI può progettare data center?

Le aziende stanno esplorando l’uso dell’intelligenza artificiale per ottimizzare i modelli di costo e per condurre stress test sui programmi esistenti. Tuttavia, c’è consapevolezza che l’esperienza accumulata in decenni non può essere completamente trasferita all’AI. Gli esperti avvertono che l’AI non dovrebbe gestire la progettazione senza una comprensione approfondita dei meccanismi e degli elementi coinvolti.

Un esperimento con l’AI di ChatGPT, che ha coinvolto la progettazione di un data center, ha prodotto risultati accettabili, ma ha anche evidenziato la difficoltà di fidarsi completamente di dati pubblici e gratuiti. Questo ha portato a un approccio prudente verso l’AI, soprattutto perché le implicazioni di un suo uso improprio in scenari critici potrebbero essere gravi.

Nonostante l’incertezza sul futuro dell’AI, si ritiene che gli early adopter avranno un vantaggio competitivo. L’industria dovrebbe lavorare verso lo sviluppo di standard AI condivisi per evitare divisioni tecnologiche. L’obiettivo è sfruttare l’AI per mitigare la carenza di personale, permettendo ai lavoratori di dedicarsi alla formazione e all’aggiornamento professionale.

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