Microsoft Frontier Company: 6 mila esperti per l'AI enterprise

Più che di nuove tecnologie e nuovi servizi, che ormai non mancano, l'intelligenza artificiale di nuova generazione ha bisogno di applicazioni pratiche e progetti di successo. Altrimenti, è assai difficile che l'enorme mercato di cui parlano tutti i vendor tecnologici di settore si concretizzi davvero. Ecco perché Microsoft ha creato Microsoft Frontier Company, una nuova unità operativa dedicata a quella che l'azienda definisce "Frontier Transformation".

Il nuovo "braccio" di Microsoft punta dichiaratamente a facilitare l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali dei clienti con l'obiettivo di produrre risultati misurabili. A descrivere per primo questa nuova divisione - che parte con un investimento di 2,5 miliardi di dollari e circa 6.000 tra ingegneri ed esperti di settore - è stato Judson Althoff, CEO di Microsoft Commercial Business.

Da molti punti di vista Microsoft sta replicando il modello del Forward Deployed Engineering - anche se afferma di andare ben oltre questo - che ha fatto il successo soprattutto di Palantir e che ora viene mutuato da molti vendor tecnologici dell'IT. L'idea di fondo è che ci vuole troppo tempo ad aspettare che le aziende clienti e i loro partner tecnologici sviluppino le competenze necessarie a gestire e implementare le tecnologie di un vendor. Si fa molto prima a mandare dal cliente il proprio personale tecnico per fare co-design, co-innovazione, implementazione e potenziamento successivo di nuovi sistemi AI. 

Althoff sostiene che Microsoft Frontier Company rappresenterà "l'organizzazione tecnica orientata ai risultati più grande del settore", anche se non è chiaro in base a quali criteri. Di sicuro non mancherà la concorrenza: la stessa mossa è stata fatta di recente sia da OpenAI - che ormai è ufficialmente un "frenemy" di Microsoft - sia da Anthropic sia anche, con meno fanfara, da AWS.

Il fatto che i grandi player dell'AI si stiano muovendo tutti allo stesso modo suggerisce che la competizione nel settore si stia spostando dalla qualità dei modelli di AI generalisti - che migliorano costantemente ma non più rapidamente come prima (hype a parte) - alla capacità di semplificare drasticamente l'adozione dell'AI negli ambienti enterprise: integrazione dei dati, riprogettazione dei flussi di lavoro e gestione del cambiamento organizzativo sono aspetti spesso citati in questo senso, e che le aziende utenti hanno difficoltà ad affrontare correttamente e, allo stesso tempo, velocemente e su larga scala.

Sul piano tecnico, Microsoft Frontier Company promette - parola di Althoff - una "model-diverse, open, heterogeneous AI platform": in sostanza, la possibilità di usare modelli AI di qualsiasi fornitore. Perché "I clienti non dovrebbero essere vincolati a un unico modello, così come non dovrebbero essere vincolati a un unico fornitore di tecnologia. La piattaforma Microsoft offre alle organizzazioni la flessibilità necessaria per utilizzare il modello più adatto a ogni scenario - che provenga da OpenAI, Anthropic, Microsoft AI, o sia open source o un modello specializzato ottimizzato per un settore specifico - senza cedere il controllo".

Resta da valutare quanto questa flessibilità lato modelli AI (di quelli parla Althoff) si tradurrà poi in una libertà di scelta tecnologica e di piattaforme più generale. È lo stesso materiale di presentazione di Microsoft Frontier Company a sottolineare che il suo "outcome-driven engineering" si basa sulla piattaforma integrata di Microsoft stessa. Quindi sulla Microsoft IQ Platform e sui vari Copilot, Agent 365 e su tutto il mondo Azure.

Dettaglio - ma nemmeno tanto - importante: Microsoft promette che i dati dei clienti verranno utilizzati con il massimo rispetto della privacy e della proprietà intellettuale. Come spiega sempre Althoff, l'approccio della Frontier Company si basa su "Un principio non negoziabile: l’intelligenza dei clienti è protetta. I loro dati, la loro proprietà intellettuale, il loro vantaggio competitivo: nulla di tutto ciò viene utilizzato per addestrare modelli in modi che trasformino in merce ciò che li contraddistingue nel loro settore... non esiste alcun consenso sociale per un futuro dell’AI che si nutra dell’intelligenza delle aziende in cui viene implementata".