SAS Innovate on Tour ha fatto tappa a Milano il 10 e 11 giugno, riunendo circa 300 esperti e professionisti per discutere di analytics — e di come l‘AI generativa può rendere più semplice utilizzarle per migliorare la propria azienda. Il team globale di SAS infatti spiegato come l’intelligenza artificiale generativa possa integrarsi nella piattaforma SAS Viya per fornire risposte ricche di dati e coscienti del contesto. E anche di come i dati sintetici possano avere un valore enorme, specie in alcuni settori dove trovare dati reali diventa complesso.
L’adozione dell’AI generativa in Italia e le soluzioni di SAS
Dal palco milanese di SAS on Tour, Mirella Cerutti, regional vice president di SAS, ha aperto i lavori parlando di dati — una specialità di casa SAS. L’azienda ha infatti effettuato una ricerca presso le aziende italiane, valutando l’impatto che l’AI generativa sta avendo sui partner SAS. Sei decision-maker su dieci pensano che sarà fondamentale. Ma solo il 3% delle aziende italiane ha davvero implementato la GenAI, nonostante praticamente tutti (94%) gli intervistati abbiano già pianificato investimenti in questa tecnologia per il prossimo anno.
Perché questi ritardi nell’adozione? Tra i principali ostacoli emersi: la mancanza di tool appropriati (57%), dubbi sull’uso dei dataset (56%), complessità nell’implementazione pratica (51%), assenza di competenze interne (40%) e timori su privacy (79%), security (73%) ed etica (65%). Ed è proprio su questi punti che SAS sta lavorando con partner e clienti: implementare l’AI generativa in maniera sicura e formare il personale sono una sfida fondamentale per il prossimo futuro.
La visione di SAS sull’AI generativa
Per spiegare perché l’AI generativa potrebbe fare la differenza per le aziende, Bryan Harris, CTO di SAS, dice in maniera semplice che l’AI rende più semplice e veloce quello per cui è celebre SAS: usare i dati per imparare. E chi apprende più velocemente ha risultati di business migliori
Incontrando Harris a margine dell’evento principale, il dirigente ci ha spiegato che “l’AI può permettere di interagire con i dati con il linguaggio umano, rendendo più semplice prendere decisioni“. Ma bisogna ricordare che l’AI generativa è solo una delle forme di intelligenza artificiale che possono aiutare l’azienda: “ci sono problemi quantitavi per cui l’AI ‘tradizionale’ (e mi scoccia chiamarla così, perché è innovativa) darà risposte molto più precise dell’AI generativa”.
Harris ha anche ribadito l’importanza di aiutare i clienti a realizzare progetti concreti, affrontando le sfide legate a privacy, sicurezza e governance dei dati. “Stiamo aiutando aziende di ogni settore a cogliere il valore dei dati con l’AI, abbassando costi e trasformando i processi” spiega Harris. “In Italia notiamo che serve ancora migliorare le data strategy: servono buoni dati per avere buoni risultati”.
Il ruolo delle piattaforme SAS
La piattaforma cloud SAS Viya gioca un ruolo chiave in questo, gestendo l’intero ciclo di vita dei dati e dell’AI. Harris spiega che permette di operare i propri modelli LLM preferiti nel cloud preferito, on premise e persino on edge. Ma che soprattutto permette di avere risultati costanti e ricchi di dati aziendali. Infatti, Viya permette di associare il prompt dato all’AI generativa con una serie di richieste valutate da SAS, per far sì di avere risposte costanti. Inoltre, permette di confrontare le risposte generate con i dati raccolti e analizzati da SAS, senza condividerle con i fornitori di AI generativa.
Marinela Profi, AI Product Strategy Global Lead, ha mostrato le capacità di SAS Viya grazie all’orchestrazione dei large language model (LLM) con una serie di casi d’uso. Per esempio, nel caso di un’azienda che voleva aiutare il proprio costumer support fornendo sintesi dei reclami dei clienti e risposte generate dall’AI, che un’operatore avrebbe valutato prima di inviare.
Profi spiega che hanno usato il modello per comprendere e sintetizzare il reclamo, per poi validare e spiegare la sintesi con Viya. A questo punto, il software SAS prende quelle informazioni, le arricchisce con i dati del cliente, spiega le correlazioni e solo a questo punto torna a usare l’LLM per generare una risposta. Che l’operatore potrà valutare con link alla documentazione e alle informazioni sul cliente, in maniera semplice — ma anche precisa. Nel flusso di lavoro, solo due operazioni su sette spettano al Large Language Model. “Non dobbiamo dimenticarci che gli LLM da soli non risolvono i problemi di business, ma sono uno degli strumenti” per farlo in maniera fluida e sicura, spiega Profi.
Puntare sulle specificità di ogni settore (e sulla concretezza)
In un contesto dove le organizzazioni stanno ancora esplorando la GenAI, SAS dà la priorità all’identificazione di casi d’uso guidati dalle esigenze specifiche di settore e la loro applicazione secondo uno standard etico. Questo favorisce un’adozione sicura e una produttività accelerata. Tra le funzionalità GenAI di SAS c’è la GenAI orchestration: Viya integra i modelli GenAI esterni con i processi e i sistemi aziendali esistenti, orchestrando gli LLM per casi d’uso aziendali end-to-end.
Inoltre, c’è Viya Copilot, di cui Profi ha dato una dimostrazione sul palco ma che è ancora in fase di sviluppo. Migliora la produttività di sviluppatori, data scientist e utenti aziendali con un assistente personale che accelera le attività analitiche, aziendali e di settore.
SAS continua a integrare le funzionalità di Generative AI nella sua soluzione MarTech di punta, SAS Customer Intelligence 360, per aiutare i marketer a migliorare l’esperienza del cliente. A queste soluzioni specifiche, si aggiungono anche SAS Health, SAS Fraud Decisioning, SAS Anti-Money Laudering, SAS Analytics for IoT. Che utilizzano diversi metodi analitici e di intelligenza artificiale per fornire soluzioni specifiche per i diversi settori.
Viya Workbench, dati sintetici e assistenti GenAI di settore
Il team di SAS, sul palco, ha parlato anche dei primi risultati di Viya Workbench. Destinato agli sviluppatori, Viya Workbench è un ambiente di calcolo self-service e on-demand per la preparazione dei dati, l’analisi esplorativa dei dati e lo sviluppo di modelli analitici e di machine learning. Viya Workbench consente agli sviluppatori di lavorare nel linguaggio di loro scelta, come SAS, Python e non solo. Grazie a un’interfaccia intuitiva e flessibile, offre due opzioni di ambiente di sviluppo: Jupyter Notebook/JupyterLab e Visual Studio Code.
Nel 2024 SAS amplierà ulteriormente la sua offerta GenAI con il lancio di SAS Data Maker, un generatore di dati sintetici per affrontare le sfide più critiche senza compromettere i dati sensibili, e di assistenti GenAI specifici per diversi settori industriali. E fra le novità in arrivo, SAS ha già sperimentato tecniche avanzate come le GAN (generative adversarial networks) per creare dati sintetici statisticamente validi, preservando la privacy e riducendo bias.
Una roadmap verso il futuro
Queste novità permettono a SAS di ampliare i propri orizzonti. In particolare, l’impatto di SAS Viya Workbench offrirà un ambiente unificato per gli sviluppatori, mentre i modelli SAS saranno disponibili come prodotti autonomi per allargare il mercato.
Come sottolinea Mathias Coopmans, Head of Technology Futures EMEA, questo permette di ottenere insight sui dati in maniera efficiente dal punto di vista di “velocità, scalabilità e costo”. Ne sono un esempio i casi d’uso della federazione rugby francese, che usa Viya per analizzare in real-time 540 milioni di dati e creare una Coach Dashboard per tattiche vincenti, e del servizio postale Posten, che ha migliorato del 500% la velocità di elaborazione. Ma sul palco i dirigenti hanno citato una quantità enorme di esempi di successo: basta visitare il sito SAS per vedere che i casi d’uso non mancano affatto.
Nuovi prodotti e servizi per una Trustworthy AI
Se le novità derivate dall’integrazione dell’AI generativa all’interno di SAS sono interessanti, molte aziende continuano ad avere dubbi riguardo privacy e sicurezza. Proprio per questo SAS ha annunciato il lancio di nuovi prodotti e servizi per migliorare la governance dell’AI e la fiducia nei modelli:
- Le “model card“, etichette informative autogenerate per modelli SAS e open source che evidenziano metriche chiave
- Il servizio “AI Governance Advisory” per guidare i clienti nell’adozione responsabile dell’AI
- Il “Trustworthy AI Life Cycle Workflow” basato sul framework NIST per documentare l’impatto dei sistemi AI
Reggie Townsend, VP Data Ethics di SAS, ha sottolineato: “Il nostro obiettivo è fornire ai clienti gli strumenti, basati su decenni di esperienza, per integrare l’AI in modo da incrementare la redditività e ridurre al contempo i danni involontari“.
Il futuro di SAS, oltre all’AI generativa
SAS sta adottando un approccio olistico per portare l’AI generativa alle aziende, combinando piattaforma, soluzioni verticali e modelli specifici. L’obiettivo è consentire a tutti di interrogare i dati e democratizzare l’AI, mantenendo però saldi principi di etica, responsabilità e human-centricity. Ma più volte durante gli interventi dal palco e le roundtable con i dirigenti e il resto della stampa, abbiamo notato come l’AI generativa non sia mai presentata come la “soluzione a tutti i problemi di business” delle aziende.
Anzi, nelle presentazioni abbiamo sentito più volte spunti interessanti su altre tecnologie. Per esempio il quantum computing, che secondo Harris nei prossimi due anni potrebbe fare la differenza soprattutto per quanto riguarda le risposte di ottimizzazione, dove sono fisicamente avvantaggianti rispetto ai computer classici. Il dirigente ci dice che nel prossimo anno, diciotto mesi al massimo, vedremo modelli quantistici fra le possibilità in Workbench.
L’AI generativa per SAS, quindi, è uno degli strumenti per rendere le aziende più “rapide nell’imparare”. Ma per sfruttarlo devono avere solide fondamenta di dati e usare anche altre forme di intelligenza artificiale e calcolo avanzato.
- Harvard Business Review (Autore)
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