L’offerta di intelligenza artificiale di IBM è focalizzata sulle aziende, e vuole quindi rispondere agli obiettivi e alle sfide principali nei progetti aziendali di AI.

Con l’accelerazione dell’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende, diventa sempre più cruciale muoversi in questo ambito con attenzione e responsabilità.

L’implementazione di un sistema di intelligenza artificiale, sia di tipo tradizionale che generativo, è un processo complesso che richiede un’attenta pianificazione. Le aziende devono integrare in nuovi sistemi di AI con quelli esistenti, selezionare i modelli AI adatti alle loro esigenze, tenere in considerazione le implicazioni etiche, le regolamentazioni, la sicurezza, l’efficienza dei sistemi in termini di affidabilità, precisione scalabilità. Questi sono solo alcuni dei requisiti ineludibili per un sistema AI aziendale. Per tutto questo, le aziende devo essere certe di costruire le loro soluzioni AI su dati affidabili, completi e di alta qualità, che facciano da base a modelli e soluzioni trasparenti, affidabili e prive di bias.

La piattaforma watsonx proposta da IBM permette di implementare con un approccio uniforme sistemi di Ai sia tradizionale che generativa, ed é basata su tre componenti, utilizzabili assieme o singolarmente e integrabili con tecnologie di altri fornitori: wastonx.ai, watsonx.governance e watsonx.data.

Tutte queste componenti si basano sulla piattaforma OpenShift che ne assicura l’utilizzo su ogni infrastruttura in ambito cloud-ibrido: datacenter on premise, cloud pubblico o privato, ecc.

watsonx.ai include diversi modelli AI (foundation model) sia implementati nei laboratori IBM, sia da altri fornitori. Molti di questi modelli sono open source e sono particolarmente adatti all’implementazione di sistemi AI per specifici ambiti, come la gestione conversazionale, lo sviluppo di codice, l’analisi di problemi complessi e così via. In questo modo un’azienda ha la possibilità di selezionare il modello più adatto al suo progetto AI, scegliendo tra alternative open che non la vincolano ad un particolare fornitore. Un modello specializzato sulle problematiche da affrontare risulterà anche più semplice da addestrare e meno complesso da eseguire, permettendo quindi significative riduzioni in termini di temi di implementazione e consumi in esecuzione. E’ compresa una serie di strumenti evoluti per l’addestramento e l’utilizzo dei modelli, tramite interfacce grafiche o di programmazione.

watson.governance include una serie di strumenti per il monitoring ed il controllo della qualità dei sistemi AI implementati, sia in fase di sviluppo che di utilizzo. Aspetti come la presenza di bias, la qualità e precisione degli output, l’aderenza alle regole di copyright o data privacy ed in generale alle normative AI emesse dalle principali organizzazioni pubbliche, la sicurezza rappresentano requisiti fondamentali per un sistema AI aziendale. Watson.governancce permette di controllare tutti questi fattori al fine di individuare tempestivamente eventuali problematiche.

watson.data é una piattaforma evoluta per la completa gestione dei dati e abilita l’implementazione di “data lakehouse”, sistemi distributi che combinano le caratteristiche di prestazioni e analytics di un data warehouse con quelle di scalabilità e gestione di dati non strutturati di un data lake. watsonx.data permette una ottimale gestione di enormi quantità di dati sia strutturati che non strutturati, requisito di base per qualunque efficiente sistema AI.

L’offerta IBM in ambito AI include anche i prodotti della linea Assistant. Si tratta di SW  utilizzabili per l’implementazione di alcune tipiche soluzioni AI, come ad esempio chatbot, sistemi conversazionali, orchestrazione di processi di business o scrittura di codice sorgente.