L’approccio globale di AWS

AWS ha un approccio globale per tutte le soluzioni di intelligenza artificiale, a partire dal Machine Learning per finire alla Generative AI ideali per ogni settore d’industria. Offre la più ampia e profonda serie di servizi, strumenti e risorse di AI e ML e di infrastrutture cloud, consentendo a sviluppatori, data scientist e professionisti esperti di costruire e distribuire modelli di ML su scala, per soddisfare i requisiti tecnologici delle organizzazioni di tutte le dimensioni.

AWS aiuta le organizzazioni a sfruttare l’AI e l’apprendimento automatico (ML) per abilitare nuove proposte di valore per il business, portando a risultati migliori come la riduzione dei rischi, l’aumento dei ricavi, l’efficienza operativa e migliori pratiche ESG.

AWS rende l’intelligenza artificiale accessibile alle organizzazioni fornendo servizi completamente gestiti che eliminano la complessità della creazione, dell’addestramento e dell’implementazione di modelli di ML.

Infine AWS permette di realizzare soluzioni di livello enterprise ponendo sempre la massima attenzione alla semplicità di utilizzo, alla scalabilità, alla sicurezza ed alla privacy, all’aderenza a normative vigenti, con costi concorrenziali.

La vasta gamma di offerta si compone di servizi e tool per lo sviluppo delle soluzioni, di modelli pre addestrati per il ML così come di foundation models che danno accesso anche ai Large Languages Models. Tutto questo si arricchisce e si rinnova costantemente per soddisfare i diversi livelli di competenza ed esigenze aziendali. Tra i FM disponibili in AWS citiamo, a titolo di esempio: AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI e tutta la suite Amazon Titan.

I servizi di intelligenza artificiale di AWS si integrano facilmente con le applicazioni per risolvere i casi d’uso più comuni in tutti i settori dell’industria, come le raccomandazioni personalizzate, la modernizzazione dei contact center, il miglioramento della sicurezza e l’aumento del coinvolgimento dei clienti.

La strategia di AWS si basa su alcuni punti chiave fonamentali

Approccio Stratificato: AWS offre servizi di AI e ML in tre livelli:

• Bottom Layer: Framework e infrastrutture per esperti e professionisti di ML.
• Middle Layer: Servizi ML per data scientist e sviluppatori.
• Top Layer: Servizi AI che imitano la cognizione umana per utenti che non desiderano creare modelli ML.

Focus Industriale: AWS adatta le sue soluzioni AI per vari settori, tra cui la manifattura, dove AI e ML possono ottimizzare le operazioni, abilitare la manutenzione predittiva e automatizzare il controllo qualità.

Framework di Adozione Cloud per l’AI (CAF-AI): AWS ha sviluppato un framework per guidare le organizzazioni nel loro percorso di trasformazione AI. Questo framework include:

• Quattro fasi: Envision, Align, Launch e Scale
• Focus: Risultati aziendali, volano AI, strategia dati e capacità fondamentali

Integrazione con Servizi Cloud: La strategia AI di AWS sfrutta la sua infrastruttura cloud, consentendo una perfetta integrazione tra servizi AI e altre offerte AWS.

Enfasi su Sicurezza e Conformità: AWS incorpora le migliori pratiche di sicurezza e gli standard di conformità nei suoi servizi AI, garantendo che le organizzazioni possano adottare le tecnologie AI in modo responsabile.

Innovazione Continua: AWS aggiorna e espande regolarmente le sue offerte AI e ML per tenere il passo con il campo rapidamente evolutivo dell’intelligenza artificiale.

I servizi di intelligenza artificiale disponibili sul cloud di Amazon, sono raggruppati per diversi scenari

• AI Services
• Computer Vision: Amazon Rekognition
• Natural Language Processing: Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe
• Speech Recognition and Text-to-Speech: Amazon Polly, Amazon Transcribe
• Forecasting: Amazon Forecast
• Personalization: Amazon Personalize
• Fraud Detection: Amazon Fraud Detector
• Industrial and IoT AI
• Amazon Lookout for Vision: Automated visual inspection
• Amazon Lookout for Equipment: Anomaly detection in industrial equipment
• AWS Panorama: Computer vision at the edge
• Amazon Monitron: Predictive maintenance
• AI Development Tools
• AWS Deep Learning Containers
• AWS DeepComposer
• AWS DeepLens
• AWS DeepRacer
• AI Governance and MLOps
• Amazon SageMaker Model Monitor
• Amazon SageMaker MLOps
• AWS AI Services Governance

Entrando nel merito della GenAI, che consente di creare nuovi contenuti come testi, codici, immagini e video, forniamo una panoramica dello stack a livelli proposto da AWS:

• Il Bottom Layer è quello infrastrutturale, dove troviamo servizi per costruire i propri modelli ed eseguirli.
• Nel Middle Layer troviamo tool per costruire con LLM e FM, protagonista di questo livello è Amazon Bedrock.

Bedrock è un servizio completamente gestito che offre una scelta di modelli di fondazione (FM) ad alte prestazioni delle principali aziende di IA, come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI e Amazon, tramite un’unica API, insieme ad un’ampia gamma di funzionalità necessarie per creare applicazioni di IA generativa, utilizzando l’IA in modo sicuro, responsabile e nel rispetto della privacy. Utilizzando Amazon Bedrock, è possibile sperimentare e valutare facilmente i migliori FM per il proprio caso d’uso, personalizzarli privatamente con i propri dati utilizzando tecniche come l’ottimizzazione e la generazione aumentata dei recuperi (Retrieval Augmented Generation, RAG), e creare agenti che eseguono attività utilizzando i sistemi e le origini dati aziendali. Poiché Amazon Bedrock è serverless, non è necessario gestire alcuna infrastruttura, mentre è possibile integrare e implementare in modo sicuro funzionalità di IA generativa nelle applicazioni utilizzando i servizi AWS già noti.

• Il Top Layer è costituito da applicazioni che sfruttano LLM e FM, dove troviamo tutta la suite di Amazon Q.

Questo stack è progettato per supportare l’intero ciclo di vita dell’IA, dalla preparazione dei dati allo sviluppo di modelli, fino alla distribuzione e al monitoraggio. Si rivolge a diversi profili di utenti, dagli esperti di ML e data scientist agli sviluppatori e agli utenti aziendali che desiderano incorporare le funzionalità di IA nelle loro applicazioni senza avere una profonda esperienza di ML.

AWS aggiorna ed espande continuamente le sue offerte di IA, quindi è sempre una buona idea controllare la documentazione ufficiale di AWS per ottenere le informazioni più aggiornate sui servizi e le funzionalità disponibili.