La vera trasformazione dell’intelligenza artificiale avverrà solo quando le aziende cambieranno il loro modo di lavorare. L’Europa entra nella nuova era del computing quantistico. L’AD di IBM Italia descrive la direzione strategica di Big Blue
Sono passati vent’anni dall’introduzione di Watson, il supercalcolatore che fu un concreto punto di svolta nella ricerca IBM nel campo dell’intelligenza artificiale e della comprensione del linguaggio naturale. Molte cose, nel frattempo, sono cambiate e l’evoluzione in atto negli ultimi due anni con i concetti di deep learning e intelligenza artificiale generativa ha ridefinito il modo in cui operiamo nella vita di tutti i giorni e nel business. Ma per avere una vera rivoluzione, e i benefici che ne derivano, occorre ripensare i modelli aziendali, la cultura dell’impresa e i processi operativi.
Oggi, il pioniere Big Blue fa dell’AI uno dei capisaldi della sua strategia. Alla domanda sul ruolo dell’intelligenza artificiale nei progetti che IBM sta portando avanti, Alessandro La Volpe, amministratore delegato di IBM Italia dal 2024, risponde: «Dal nostro osservatorio non ci sono progetti che non abbiano una componente di AI. Tuttavia, alcuni studi dicono che otto imprese su dieci, su scala globale, riconoscono di non aver ottenuto i risultati sperati sui profitti. Questo succede perché la maggior parte delle imprese ha avuto sinora un approccio solo sperimentale, senza affrontare ancora la trasformazione dei processi interni, con la conseguente evoluzione culturale e organizzativa».
Data Manager ha incontrato l’AD di IBM Italia per approfondire le strategie di affiancamento, le tecnologie emergenti e gli strumenti pensati per aiutare le imprese a tradurre gli investimenti in risultati tangibili. Un incontro che ha permesso anche di ripercorrere le tappe dell’evoluzione di IBM – dall’acquisizione di Red Hat alla leadership di Arvind Krishna – e di discutere delle prospettive aperte dalla ricerca nei suoi laboratori, in particolare nel campo dell’informatica quantistica.
L’impatto oltre la sperimentazione
Alessandro La Volpe, quando era alla guida della divisione Cloud e Software di IBM Italia, ha introdotto in Italia l’IBM Garage: l’approccio di co-creazione che guida i consulenti di IBM e gli esperti del team di client engineering in tutte le fasi di sviluppo congiunto di progetti con i clienti. L’elemento differenziante di questo framework è costituito dal coinvolgimento di ruoli professionali specifici: solution designer, architetti del software, data scientist, ingegneri di AI. «Agiamo su tematiche diversificate, partendo dal dialogo con i C-level o direttamente con gli imprenditori, spesso su casi d’uso di maggiore impatto sugli utenti e più facilmente applicabili. Insieme lavoriamo sulla prototipizzazione di un “minimum viable product”, e fino a quel punto – precisa Alessandro La Volpe – è un nostro investimento. Poi è il cliente che decide come scalare».
La sfida consiste nel veicolare le tecnologie sviluppate e calarle nei processi di business e l’approccio IBM Garage consente il confronto, sviluppo di competenze e la co-creazione con partner e clienti di casi d’uso che, se di successo, diventano facilmente ripetibili. «Sviluppare prototipi ha senso solo se porta rapidamente a soluzioni scalabili. Negli altri casi, rischia di diventare una trappola: una sperimentazione continua senza messa in produzione» – spiega l’AD di IBM Italia. «Lo vediamo nel caso dell’AI generativa, una tecnologia molto democratica, con barriere d’accesso sempre più basse, ma attualmente molto più avanzata rispetto al mercato, che rischia di non cogliere appieno questa grande opportunità». L’AI rappresenta una rivoluzione tecnologica al pari dell’invenzione del web; ora è necessario entrare in una logica più trasformativa. IBM ha un portfolio di soluzioni, watsonx, e competenze tecnologiche e consulenziali in grado di accelerare il cambiamento.
Dietro i riflettori puntati sulla GenAI
La vera partita per le imprese si gioca sul terreno dei dati. I modelli linguistici generalisti noti al grande pubblico vengono addestrati sulla base di uno scibile quasi totalmente estraneo all’universo aziendale: solo l’1% dei dati di business ne entrano a far parte. Se le imprese vogliono trarre valore competitivo dall’AI è necessario che esplodano il potenziale inespresso del 99%. Per fare questo le imprese sono chiamate ad adottare strategie di data governance più evolute, capaci di trasformare l’informazione grezza in conoscenza strutturata, utile sia per l’analisi dei dati sia per l’addestramento di modelli di AI verticali sui propri processi. «IBM sviluppa esattamente questo tipo di modelli più leggeri, performanti e veloci da addestrare, con volumi di parametri di almeno due ordini di grandezza inferiore rispetto agli LLM generalisti» – spiega Alessandro La Volpe. «A fare la differenza è l’intelligenza del modello. «Non servono 100 miliardi di parametri per risolvere un problema di business. Meglio un approccio a modelli misti (Mixture of Experts – MoE), più leggeri e specializzati, che operano per componenti con minori esigenze di calcolo».
La nuova generazione di modelli linguistici IBM Granite 4.0 è stata al centro delle più recenti evoluzioni tecnologiche illustrate da IBM a Orlando, in Florida, presentate durante il suo evento annuale TechXchange. La particolarità di questi modelli, che vengono rilasciati da IBM anche per la comunità open source, è l’uso di un approccio architetturale ibrido, quello delle reti neurali Transformer e Mamba, con l’applicazione della tecnologia MoE, che in pratica distribuisce il lavoro tra una serie di sottoreti. Il risultato è una performance all’altezza di modelli molto più ricchi di parametri con minore impiego di risorse computazionali e RAM, oltre alla maggiore specializzazione nei domini di addestramento.
L’innovazione verso nuovi orizzonti
Le altre novità di TechXchange riguardano il recente focus di IBM nel campo dell’automazione dell’AI, la cosiddetta “AI agentica”. Nella definizione attuale, gli agenti sono sistemi di intelligenza artificiale autonomi, capaci di definire obiettivi, pianificare passo dopo passo le proprie azioni ed eseguirle per raggiungere i risultati desiderati, con un intervento umano ridotto al minimo. La piattaforma è stata ampliata con nuove funzionalità di watsonx Orchestrate che includono AgentOps, uno strato di osservabilità e governance integrato che fornisce trasparenza end-to-end.
Secondo Alessandro La Volpe, questa nuova componente della famiglia watsonx risulta determinante per accelerare sviluppo, orchestrazione e controllo degli agenti in architetture AI ibride, dove le tecnologie IBM e di terze parti possono interoperare liberamente. «Anche questo approccio sinergico tra hybrid cloud e AI è pensato per le imprese che vogliono ottenere un reale vantaggio dall’intelligenza artificiale. Con Anthropic, la realtà di ricerca fondata dai fratelli Dario e Daniela Amodei dopo la loro esperienza in OpenAI, abbiamo avviato una partnership che coinvolge già seimila sviluppatori IBM nell’uso del modello Claude per accelerare il coding. I primi risultati indicano un potenziale incremento della produttività software di almeno il 45%».
Nel passaggio finale, Alessandro La Volpe affronta il tema dell’informatica quantistica e parla della recente apertura a San Sebastian, nei Paesi Baschi spagnoli, del primo centro di calcolo quantistico in Europa (e primo fuori dagli Stati Uniti) basato sull’IBM Quantum System Two. Grazie al processore IBM Quantum Heron a 156 qubit, uno dei più performanti sviluppati da Big Blue, il centro promuoverà collaborazioni scientifiche globali nel campo della fisica fondamentale e della scienza dei materiali. La promessa dell’AD è di tornare presto a parlare di quantum computing e del ruolo di IBM Italia come integratore verticale della trasformazione che, attraverso tecnologie infrastrutturali, software evoluti di AI e automazione e competenze consulenziali di settore può contribuire allo sviluppo della competitività del nostro Sistema Paese.
