Le tecnologie digitali insieme con l’Intelligenza artificiale generativa possono portare numerosi e importanti vantaggi alle imprese, di ogni dimensione e settore di attività, come innanzitutto aumento di efficienza, di produttività e competitività, riduzione dei costi operativi. Ma anche maggiore resilienza di sistemi e processi, continuità operativa e sostenibilità.
Ma mentre i dati di scenario dicono che in media il 50% delle aziende in Italia e nei maggiori Paesi europei utilizzano già sistemi di AI, a vario livello e impiego, proprio questa media è alzata dalle imprese più grandi, dove questa percentuale sale a oltre il 60% del totale, invece nelle piccole e medie imprese questa diffusione e adozione è ancora limitata attorno a un 20% del totale. Una questione di investimenti, ricerca e sviluppo, ma anche di visione, conoscenza, consapevolezza.
Per questo, per far crescere informazione e consapevolezza, un colosso mondiale come Ibm ha voluto dedicare a questi temi l’evento Ibm Think 2023, che si è svolto a Milano e ha chiamato a raccolta manager, imprenditori e addetti ai lavori, e nel corso del quale ha indicato la propria visione per ciò che riguarda gli sviluppi futuri dell’AI generativa per le aziende.
Una prospettiva che si articola innanzitutto secondo tre linee di sviluppo e casi d’uso: la creazione e sviluppo di software e nuovo codice di programmazione; i servizi alla clientela; i nuovi lavori ‘digitali’ e le loro applicazioni concrete nelle imprese.
Indice degli argomenti
Come estrarre valore dall’AI generativa
Una delle domande da farsi, e a cui dare un risposta adeguata, è “come estrarre valore per il business dall’AI generativa?, che oggi è sempre più fruibile anche per le Pmi”, sottolinea Stefano Rebattoni, presidente e amministratore delegato di Ibm Italia, e vicepresidente di Assolombarda con delega a Transizione digitale e innovazione tecnologica.
Che rimarca: “la possibilità di generare più efficienza e produttività attraverso i sistemi di AI può liberare migliaia di ore per uomo nelle aziende, dando agli operatori la possibilità di riqualificarsi su attività di maggiore valore e profilo”. Ma per cogliere le opportunità che si stanno delineando, “occorrono investimenti mirati sul digitale e sulle competenze per il digitale”, sottolinea Rebattoni.
Un filone con grandi potenzialità di crescita è ad esempio quello che si può definire come ‘l’AI per l’IT’, vale a dire le potenzialità di Artificial intelligence generativa per lo sviluppo di software e codice di programmazione nei più svariati settori di attività, perché la potenza di elaborazione dell’AI permette di accelerare moltissimo lo sviluppo tecnologico.
Sono molti gli approcci per innovare
A ben guardare, ci sono molti approcci di modernizzazione delle applicazioni oggi disponibili. Alcune opzioni includono la riscrittura di tutto il codice dell’applicazione in Java o la migrazione completa sul cloud pubblico, il che a volte può sacrificare funzionalità fondamentali, senza fornire, però, l’auspicata riduzione dei costi.
Gli strumenti finora disponibili “che convertono le applicazioni Cobol in sintassi Java possono produrre codice difficile da gestire e non riconoscibile per uno sviluppatore Java”, fanno notare gli specialisti del colosso tecnologico americano. L’AI generativa promette invece potenzialità molto interessanti, ma l’attuale tecnologia di riscrittura parziale assistita dall’AI non dispone ancora del supporto Cobol e non ottimizza il codice Java necessario per l’attività specificata. Quindi è un percorso con diverse tappe ancora da raggiungere.
Secondo un recente report di Gartner, “entro il 2028, la combinazione di persone e assistenti AI che lavorano congiuntamente potrebbe ridurre il tempo necessario per completare le attività di programmazione del 30%”. Il report rileva, inoltre, che “l’utilizzo degli strumenti di generazione del codice basati sull’AI non sostituisce i processi di quality assurance e i controlli di sicurezza necessari agli sviluppatori per lo sviluppo di prodotti affidabili e sicuri, nonché per la mitigazione dei rischi derivanti dall’utilizzo di metodi generativi per il codice”.
L’AI generativa per i servizi alla clientela
I sistemi di AI generativa possono poi far evolvere rapidamente anche tutto il settore del Customer care e dei servizi alla clientela, ad esempio con nuovi strumenti di gestione dei contatti e di ticketing dei servizi. È quanto ha fatto ad esempio Wind Tre con le tecnologie e il supporto di Ibm, progettando una soluzione di Intelligent automation basata su Intelligenza artificiale e automazione per analizzare, arricchire e risolvere in maniera automatizzata le segnalazioni dei clienti.
L’obiettivo è quello di ottimizzare il processo di gestione dei reclami aperti dagli utenti a seguito di anomalie sui sistemi e ridurre le attività ripetitive del suo Service desk. A oggi la soluzione è stata in grado di gestire in maniera automatizzata oltre duecentomila segnalazioni, raggiungendo alti livelli di automazione. Dopo la fase di analisi, i ticket vengono arricchiti con informazioni raccolte dai sistemi informativi dell’azienda di Tlc e inviati ai sistemi di automazione per la risoluzione. La fase di elaborazione dei ticket viene adesso gestita dalla Robotic process automation (Rpa), per ottimizzare il processo.
“Un altro filone di forte crescita e potenzialità è poi quello collegato a tutti i nuovi lavori digitali, dalla gestione dei dati alle attività amministrative in forma digitale, compresa anche la generazione di contenuti per il marketing e la comunicazione”, osserva Tiziana Tornaghi, managing partner di Ibm Consulting Italia.
L’equazione ‘dati più AI uguale valore’
I nuovi ‘foundation models’ che si stanno sviluppando anche attraverso l’Intelligenza artificiale generativa permettono di rendere finalmente vera l’equazione ‘dati più AI uguale valore’.
“Finora il ritorno dell’investimento nel business si otteneva agevolmente solo in ambiti di applicazione particolari, e non su applicazioni e grandezze di scala”, rimarca Alessandro Curioni, vicepresidente Ibm per l’Europa e direttore del laboratorio di ricerca di Zurigo. Che spiega: “i ‘foundation models’ in via di evoluzione consentono di procedere su grandezze di scala e di utilizzarli anche per altre applicazioni diverse da quelle specifiche per cui sono stati pensati aggiungendo solo pochi dati e annotazioni”.
Un’evoluzione molto importante, una delle tante che aprono le porte all’AI generativa anche nel variegato universo delle Pmi: “così è più facile e meno costoso creare dei modelli operativi efficienti”, sottolinea Curioni, “che risultano anche più flessibili e più facili da aggiornare rispetto a quanto si poteva fare solo qualche anno fa”.
L’AI generativa di Watsonx Ibm
Sono molti gli strumenti e le soluzioni che comprendono l’AI generativa che Ibm sta sviluppando per il mondo delle imprese. Ad esempio, Watsonx Code Assistant è stato progettato per consentire alle aziende di servirsi dell’intelligenza artificiale generativa e degli strumenti di automazione per accelerare la modernizzazione delle applicazioni mainframe.
“Ibm sta progettando nuove funzionalità per fornire strumenti per ogni fase del percorso di modernizzazione”, rilevano i manager del colosso tecnologico, “le fasi chiave di questo percorso prevedono la ristrutturazione dei servizi aziendali in Cobol, la trasformazione del codice Cobol in codice Java, con un design ottimizzato, e la validazione del risultato ottenuto, compreso l’uso di funzionalità di test automatizzate”.
I potenziali vantaggi per le aziende
I potenziali vantaggi per le aziende comprendono: “accelerazione dello sviluppo del codice e aumento della produttività degli sviluppatori durante il percorso di modernizzazione delle applicazioni”, spiegano gli specialisti, “gestione dei costi totali, della complessità e dei rischi delle attività di modernizzazione delle applicazioni; apertura della piattaforma a un più ampio pool di competenze IT; e anche la realizzazione di un codice di alta qualità, facile da manutenere attraverso la personalizzazione dei modelli e l’applicazione delle best practices”.
Secondo una nuova ricerca dell’Ibm Institute for Business Value, nei prossimi due anni le aziende saranno più inclini a valorizzare le applicazioni mainframe esistenti piuttosto che riscriverle da zero. Allo stesso tempo, però, lo studio mostra che la principale sfida per le imprese è innanzitutto la mancanza di risorse e competenze. Un nodo intricato a livello internazionale, che in Italia risulta ancora più complicato da sciogliere.
