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SAS, guardare al valore dell’AI

All’evento Innovate On Tour di Milano tutte le novità dell’intelligenza artificiale generativa all’interno del portafoglio Viya: il focus è sulla creazione di valore

Trasformazione Digitale

Quando parlo con i clienti la domanda per me non è ‘qual è la tua strategia di intelligenza artificiale’ ma ‘qual è la tua strategia di business’: partendo da qui, si va a mappare come l'intelligenza artificiale fa parte di quella strategia di business”, esordisce Marinela Profi, AI Product Strategy Global Lead di SAS, nel commentare le ultime novità del colosso mondiale degli analytics. L’occasione è la tappa milanese dell’evento SAS Innovate On Tour, che ha riunito a metà giugno nel capoluogo meneghino oltre 300 persone tra partner e clienti, in un denso programma dedicato a fare il punto sull’evoluzione dell’offerta di SAS, anche alla luce degli annunci dell’evento mondiale Innovate tenutosi a Las Vegas a metà maggio.


Marinela Profi di SAS

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Il valore dell’AI

SAS è nel business degli analytics da ormai più di 40 anni, durante i quali vi sono stati innumerevoli cicli di hype, e oggi siamo nell'hype cycle dell'intelligenza artificiale, con un mercato in fortissima crescita che vede anche forti investimenti”, ha sottolineato Marinela Profi, spiegando che “la strategia di SAS anche in ambito AI è quella di sempre: privilegiare solo ciò che porta valore ai nostri clienti, e se un certo tipo di intelligenza artificiale è in grado di farlo, allora procediamo, ma non siamo il tipo di azienda che la impone per forza ai clienti”.

In altre parole, “per noi l'intelligenza artificiale generativa non è altro che una funzionalità che va a aumentare i processi esistenti, e non la soluzione a tutti i problemi di business”, prosegue Marinela Profi, notando che “i Large Language Model da soli non bastano, perché continuano a essere fondamentali le capacità di analisi dati, ed è più che mai importante parlare di qualità del dato, perché quello che viene dato in pasto agli LLM ha un forte impatto sull'accuratezza dell’output. Quindi data quality, sicurezza, governance dei modelli, protezione della privacy e della proprietà intellettuale sono i principi cardine della nostra strategia per quanto riguarda l'intelligenza artificiale. E le soluzioni che abbiamo da poco lanciato vanno proprio a supportare questi punti cardine”.

Potenziale da cogliere

Entrando nel vivo di SAS Innovate On Tour, Mirella Cerutti, Regional Vice President di SAS, cita i risultati di un recente studio, condotto all'inizio dell'anno da Coleman Parkes Research e sponsorizzato da SAS, che ha intervistato su scala globale e italiana figure decisionali nel campo dell'Intelligenza Artificiale generativa e dei data analytics per comprendere a fondo il percepito e lo stato attuale di queste tecnologie. I risultati della ricerca, ha sottolineato Mirella Cerutti, indicano che c’è entusiasmo sul potenziale dell'AI generativa, soprattutto nell'aumentare la produttività del business e delle persone, ma esistono ancora diversi ostacoli che ne rallentano l'adozione.


Mirella Cerutti di SAS

Più in dettaglio, in Italia sei decision maker su dieci ritengono che l'AI generativa migliorerà significativamente la customer experience e sarà un importante driver di innovazione all'interno delle aziende, tanto che il 30% delle imprese ha dichiarato di aver già iniziato a utilizzare in via sperimentale la GenAI, mentre un altro 30% prevede di farlo nei prossimi 12 mesi e un altro 31% entro due anni. Ma soprattutto il 94% dei decision maker italiani intervistati ha già pianificato investimenti sull’AI generativa per il prossimo anno.

Tuttavia, solo il 3% degli italiani coinvolti afferma di aver completamente implementato queste tecnologie nei propri processi aziendali. La ricerca ha anche identificato gli ostacoli che rallentano l'adozione della GenAI in Italia: la mancanza di tool appropriati (57%, I dubbi sull'uso dei dataset, sia interni sia esterni (56%); la complessità nel passare dalla fase concettuale a quella pratica e nel dimostrare i ritorni sugli investimenti (51%), oppure a integrarsi con i sistemi preesistenti in azienda (45%), e infine l’assenza di competenze interne (40%).

A tutto Workbench

L’evoluzione dell’offerta SAS anche in chiave AI è stata illustrata da Bryan Harris, Executive VP e Chief Technology Officer di SAS, che ha inquadrato il tema all’interno degli elementi che devono guidare nell’utilizzo della GenAI: governance, produttività e prestazioni, e fiducia. In particolare, è stato illustrato l'ampliamento delle funzionalità della piattaforma SAS Viya per i dati e l'intelligenza artificiale, compresa la disponibilità generale 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. Nel dettaglio, Viya Workbench consente agli sviluppatori di lavorare nel linguaggio di loro scelta, come SAS, Python e R (quest’ultimo entro la fine del 2024).


Bryan Harris di SAS

Grazie a un'interfaccia intuitiva e flessibile, Viya Workbench offre due opzioni di ambiente di sviluppo: Jupyter Notebook/JupyterLab e Visual Studio Code. L'accesso alle potenti procedure analitiche SAS (Proc) e alle API Python native all'interno di Viya Workbench accelera lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale ad alte prestazioni. Inoltre, le librerie Python personalizzate di ultima generazione, esclusive di Viya Workbench, possono migliorare significativamente la velocità e le prestazioni con modifiche minime al programma Python dello sviluppatore.

Non solo: Viya Workbench è un ambiente di sviluppo flessibile, scalabile, efficiente e on-demand, che richiede un supporto IT minimo. L'ambiente analitico dedicato dispone di una potenza di calcolo CPU/GPU personalizzabile in base alle esigenze del progetto. I modelli e gli altri risultati possono essere sfruttati in Viya per la gestione dei dati, la governance e il deployment. Inizialmente disponibile attraverso Amazon AWS Marketplace, Workbench prevede piani futuri per altri fornitori cloud e una distribuzione software-as-a-service.

Guardare all’etica

Più in generale, le nuove funzionalità GenAI di SAS, presenti sia su Viya sia su Customer Intelligence 360 sono: GenAI orchestration, con Viya che integra i modelli GenAI esterni con i processi e i sistemi aziendali esistenti, orchestrando gli LLM per casi d'uso aziendali end-to-end: Viya Copilot, che migliora la produttività di sviluppatori, data scientist e utenti business con un assistente personale che accelera le attività analitiche, aziendali e di settore. Copilot offre diversi strumenti per attività come la generazione di codice, la pulizia dei dati, l'esplorazione dei dati, la pianificazione del marketing, la progettazione di percorsi e l'analisi dei gap di conoscenza; SAS Data Maker, che affronta le sfide della privacy e della scarsità dei dati generando dati tabellari sintetici di alta qualità senza compromettere le informazioni sensibili, consentendo alle organizzazioni di affrontare il tema privacy; e anche novità in ambito Customer Engagement, con SAS che continua a integrare le funzionalità di GenAI in Customer Intelligence 360, per aiutare i marketer a migliorare la customer experience.


Reggie Townsend di SAS

Infine, il tema dell’etica nell’AI, con soluzioni per migliorarne la governance e sostenere la fiducia e la trasparenza dei modelli. Al riguardo, Reggie Townsend, Vice President, SAS Data Ethics Practice, sottolinea che le aziende “si stanno ponendo domande giuste sulla responsabilità e l’etica inerenti all'AI. Il nostro obiettivo è fornire gli strumenti e le indicazioni, basate su decenni di esperienza, per integrare l'AI in modo da incrementare la redditività e ridurre al contempo i danni involontari”. Ecco quindi che SAS Viya vedrà l’introduzione di “model card”, ovvero etichette informative per una AI trustworthy che serviranno a tutte le parti interessate lungo l’intero ciclo di vita dell'AI, partendo dagli sviluppatori per arrivare al board dell’azienda, a trovare valore in uno tool dedicato che supporta modelli sia proprietari sia open source.

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