Google Cloud Summit 2024: l’intelligenza artificiale generativa al centro delle strategie aziendali

Eventi come il Google Cloud Summit 2024, che si è tenuto a Milano nei giorni scorsi, non servono solo per tenersi aggiornati sulle ultime novità o intrattenersi in utili attività di networking. In alcuni momenti nevralgici dell’evoluzione del mercato, come è quello che stiamo vivendo, riescono a delineare in modo molto chiaro quali sono i principali trend da tenere in considerazione. Non è certo una sorpresa che oggi il tema principale con cui tutte le aziende devono confrontarsi è l’intelligenza artificiale.

Ne abbiamo parlato con Cristina Conti, Customer Engineering Manager di Google Cloud e sono emerse considerazioni molto interessanti.

L’intelligenza artificiale è qui per restare 

È inutile opporsi al cambiamento: l’impatto che sta avendo l’intelligenza artificiale, con la “notorietà” che ha ottenuto da quando sono diventati disponibili servizi come ChatGPT basati sull’IA generativa, è paragonabile a quello che ha avuto Internet. Siamo già in una prima fase di maturazione, non tanto della tecnologia, quanto della consapevolezza su opportunità e rischi della tecnologia. Sono tre gli aspetti su cui Google Cloud e tutte le aziende che operano nel settore stanno puntando: casi d’uso, contestualizzazione dei risultati sui dati aziendali e, in assoluto l’elemento chiave, la sicurezza.

È necessario definire dei casi d’uso concreti

Durante il keynote di Paolo Spreafico, Director Customer Engineering di Google Cloud per l'Italia, è stata mostrata una demo di una richiesta di prestito effettuata con il supporto di un “agente” IA. La demo non era stravolgente, non c’erano effetti speciali, ma ha mostrato come l’IA generativa può essere calata nei processi aziendali.

È quindi finito, velocemente, il tempo delle sperimentazioni fini a sé stesse. Per trarre valore dall’IA, non solo generativa, è indispensabile avere dei risultati concreti e tangibili nel breve termine. In funzione del fatto che molte aziende stanno iniziando ora a sperimentare con l’IA generativa, è impensabile partire subito dai processi mission critical. Iniziare con dei casi d’uso semplici e “periferici” però permettere di ottenere dei riscontri concreti e aiuta a prendere confidenza con la tecnologia, condizioni imprescindibili per poi estendere l’uso dell’IA a, potenzialmente, tutte le attività aziendali. “È importante testare [l’IA] e vedere come può incidere nella riduzione dei tempi e nell’efficientamento del business”, così ha sintetizzato il concetto Cristina Conti durante la nostra intervista. 

Il grounding basato su Google Search

Un altro aspetto essenziale per trarre valore dall’IA è rendere rilevanti e affidabili i contenuti generati con l’IA. Strutturalmente gli LLM tendono a generare contenuti che possono essere perfetti nella forma, ma che nella sostanza non sono corretti. Chiunque abbia provato a interagire con un servizio di IA generativa si sarà imbattuto in varie allucinazioni, che possono essere mitigate andando ad ancorare i risultati ai dati aziendali.

Esistono varie tecniche di grounding, fra cui quella più utilizzata è il RAG, che ha anche il vantaggio di non utilizzare i dati aziendali per allenare il modello, garantendo quindi la salvaguardia di quei dati. Appurato che il grounding è un elemento essenziale per rendere rilevante qualsiasi applicazione basata sull’IA generativa, tutti gli attori del mercato hanno integrato diverse tecniche di grounding nelle loro piattaforme e tutti permettono di effettuare il grounding sui dati aziendali. Non ci soffermiamo, in questa sede, sull’importanza di avere dei dati aziendali “puliti” e ben strutturati, affinché le tecniche di grounding possano risultare efficaci. Nel contesto del Google Cloud Summit, dobbiamo invece concentrare l’attenzione su un elemento differenziante, che rende davvero diversa la piattaforma IA di Google rispetto ai concorrenti. Google Cloud permette di effettuare il grounding sull’enorme base dati di Google Search. “Mettiamo a disposizione la possibilità di fare grounding su Google Search, che è, se vogliamo, una delle fonti fattuali, realmente fattuali, di informazioni disponibili al mondo più grande e affidabile.” Questo passaggio dell’intervista con Cristina Conti sottolinea quanto la competizione, in ambito IA, non è una questione di tecnologie o strumenti, ma di dati. Chiunque oggi può utilizzare i principali LLM per sviluppare le proprie applicazioni basate sull’IA, esistono diverse piattaforme per farlo in modo efficiente. La vera differenza, la reale possibilità di generare valore con l’IA passa necessariamente dai dati. Dalla capacità delle aziende di strutturare in modo efficace i propri dati e, da parte dei provider di servizi IA, di mettere a disposizione una “base dati” su cui effettuare il grounding davvero differenziante. Per fare un altro esempio, anche SAP adotta un approccio simile, facendo leva sui dati, anonimizzati, di tutti i suoi clienti che hanno dato l’autorizzazione all’uso dei loro dati. 

L’IA al servizio della sicurezza 

Abbiamo definito dei casi d’uso, i nostri dati sono strutturati in modo efficace e abbiamo le competenze per sfruttare al meglio la piattaforma IA di Google. Il successo di un’applicazione IA, ma più in generale di qualsiasi strategia legata all’IA, non può prescindere dall’operare in un ambiente sicuro. La stessa definizione di sicurezza, con l’avvento dell’IA, sta cambiando e lo scenario è decisamente molto complesso. “Per Google e per Google Cloud la sicurezza è sempre stato un tema essenziale, già da diversi anni per noi la logica dello Zero Trust è il criterio di partenza”, partendo da questa premessa generale, Cristina Conti poi ha descritto come gli strumenti offerti da Google Cloud garantiscono la sicurezza della piattaforma IA e, allo stesso tempo, come Gemini sta “entrando” negli strumenti di sicurezza per supportare tecnici e non nel gestire questo scenario sempre più complesso.

In occasione dell’evento, è stato presentato Raffaele Gigantino, nuovo Country Manager di Google Cloud per l’Italia, proveniente da VMware.