Valorizzare l’investimento nei Large Language Models, ecco alcune strategie efficaci

I Large Language Models (LLM) stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e generano valore. Questi modelli di intelligenza artificiale, capaci di comprendere e generare testi simili a quelli umani, offrono nuove possibilità per ottimizzare i processi, migliorare l’engagement dei clienti e creare nuovi prodotti e servizi. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale degli LLM, è fondamentale integrarli in un quadro strategico più ampio. Marinela Profi, AI Product Strategy Global Lead presso SAS, ci ha illustrato alcune strategie chiave per un’implementazione efficace degli LLM.

Alcune strategie individuate da SAS per sfruttare al meglio il potenziale dei LLM e ricavarne valore

Ottimizzare le prestazioni, riducendo le allucinazioni e il costo dei token

Iniziamo esplorando l’importanza dell’ottimizzazione delle prestazioni. Ridurre le “allucinazioni“, ovvero la generazione di informazioni errate o senza senso. Effettivamente, tali situazioni comportano un consumo di tempo per l’azienda, poiché ogni informazione fornita richiede una verifica aggiuntiva. D’altra parte abbiamo un metro di misura, ovvero il costo dei token, cioè le risorse computazionali necessarie per l’elaborazione linguistica. Questi sono alla base degli LLM. Risulta essenziale migliorarne l’efficienza complessiva e di conseguenza abbassarne il costo per token. Le aziende possono utilizzare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in combinazione con gli LLM per ottimizzare le prestazioni. Questo garantisce risultati più accurati e riduce i costi operativi.

L’importanza della governance

La seconda strategia, la governance, riveste un ruolo fondamentale nell’assicurare un utilizzo responsabile e etico dei LLM. Le organizzazioni devono stabilire politiche sulla privacy dei dati e lavorare per eliminare i pregiudizi nelle risposte generate dai modelli. Inoltre, la governance include il monitoraggio continuo dei LLM per garantire la conformità agli standard normativi, fondamentali, specie dopo la firma dell’AI ACT che verrà presto messo in vigore. Questo patto fatto nel nostro Paese, contiene una serie di regolamentazioni che tutelano l’utente consumatore e le aziende da possibili effetti dannosi provocati dall’uso scorretto dell’AI. Risulta fondamentale aggiornare rapidamente i modelli al fine di mantenerli rilevanti ed efficienti nel tempo.

L’orchestrazione è l’arte perfetta per l’integrazione

Infine, l’orchestrazione rappresenta l’articolazione di tutte le risorse e i processi necessari per integrare efficacemente i LLM nelle operazioni aziendali. Ciò include la creazione di pipeline di dati che alimentano i modelli con informazioni rilevanti e la distribuzione dei risultati generati ai sistemi appropriati. L’orchestrazione è fondamentale per gestire la complessità associata alla configurazione, al monitoraggio e alla manutenzione dei diversi LLM utilizzati in varie attività aziendali. Fornisce un quadro unificato per il deployment, l’integrazione e la supervisione dei modelli, semplificando la gestione di sistemi complessi.

Integrare con successo i LLM nelle operazioni aziendali richiede quindi un approccio olistico che unisca l’ottimizzazione delle prestazioni, la governance e l’orchestrazione. Solo attraverso questa combinazione di strategie organizzative è possibile sbloccare appieno il potenziale dei LLM per migliorare l’efficienza operativa, promuovere l’innovazione e ottenere un vantaggio competitivo significativo.

Sebbene i Large Language Model siano strumenti trasformativi nell’arsenale dell’intelligenza artificiale, è importante sottolineare che l’integrazione dei LLM è un processo complesso. Questo, infatti, richiede non solo competenze tecnologiche, ma anche una comprensione approfondita delle esigenze aziendali e degli obiettivi strategici. Le aziende devono investire tempo e risorse nella formazione del personale e nello sviluppo di infrastrutture e processi appropriati per garantire il successo dell’integrazione dei LLM nelle loro operazioni quotidiane. Allo stesso tempo, la governance garantisce la protezione dei dati dei clienti e la neutralità delle risposte generate dai modelli. Infine, l’orchestrazione dei LLM è essenziale per massimizzarne il potenziale e il valore, migliorando l’efficienza, la gestione, la sicurezza e l’integrazione dei modelli nelle applicazioni reali.

Approcciando l’integrazione dei LLM come un’iniziativa strategica e multidisciplinare, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale trasformativo di queste potenti risorse di intelligenza artificiale. Secondo SAS, è possibile quindi trasformare la promessa della Generative AI in una realtà tangibile e profittevole per il business.

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