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Cos’è IBM AI OpenScale

IBM ha annunciato AI OpenScale, un servizio che mira a introdurre più modelli di intelligenza artificiale nelle imprese.

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L’intelligenza artificiale è una “buzz word” di sicuro interesse che tuttavia, quando si passa all’ambito aziendale, non sempre viene applicata concretamente. Il motivo? Poca informazione, scarsità di personale realmente pronto a gestirne i flussi e i processi, case history ancora giovani e privi di un riscontro sul lungo periodo in quanto a utilità e risultati.

Per questo IBM ha pensato ad AI OpenScale. Si tratta di un progetto che mira a spiegare come i modelli AI possono conseguire obiettivi di sicuro valore, in più ambiti e industry, con un grado di certezza e affidabilità rilevanti. La multinazionale statunitense ha uno scopo: portare fiducia alle imprese, affrontando le sfide legate all’adozione dell’intelligenza artificiale in contesti pratici. A tal proposito, AI OpenScale agisce come piattaforma, basata su IBM Cloud Watson, che si pone tra le infrastrutture di un’impresa e i loro software, per fornire previsioni, suggerire operazioni e, in generale, migliorare il business specifico di ogni attività.

Ogni volta che un’applicazione utilizza il modello AI di IBM, i dati in entrata e quelli di output vengono registrati in un database centralizzato. A quel punto, la potenza data dal calcolo computazionale artificiale fornisce consigli e statistiche, che diventano sempre più precisi con il passare de tempo, ovvero con l’ottenimento di più informazioni. Il particolare interessante è che i modelli sono dotati di un aspetto macro, dato appunto dai risultati, ma anche micro, relativo cioè alle singole attività analizzate. In questo modo, gli utenti hanno l’opportunità di espandere voci peculiari per capire come si è arrivati a un certo dato, quali parti della produttività sono state prese in considerazione e i processi interessati.

Sebbene all’inizio il servizio funzionerà con i modelli distribuiti all’interno di IBM Watson, AI OpenScale potrà eventualmente essere utilizzato con piattaforme di terze parti, come Amazon SageMaker e le declinazioni di Azure ML, sviluppate in TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, SparkML e PMML.

Immagine: IBM Enterprise