Cloudera e la data platform giusta per l’AI
I dati di una ricerca evidenziano le esigenze delle aziende. La piattaforma proposta e il supporto all’intelligenza artificiale.
I dati sono al centro dei risultati prodotti dall’AI generativa. Risultati che per essere affidabili (e utili) necessitano di coerenza, senza ‘allucinazioni’ e con un efficacia anche fronte costi. Il tutto poggiando su un’architettura scalabile e sicura. Parte da questa considerazione Fabio Pascali (nella foto in alto), Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus di Cloudera, nel presentare i risultati della ricerca ‘Data Architecture and Strategy in the AI Era’ condotta da Foundry Media. Con il il 90% dei leader IT che ritiene che l’unificazione del ciclo di vita dei dati su un’unica piattaforma sia fondamentale per gli analytics e l’AI.
“Tre sono i punti fondamentali su cui spingono i clienti: una data architecture moderna, e noi abbiamo sposato il modello LakeHouse OpenData, fornendo una gestione dei dati strutturati e non strutturati. Con a disposizione algoritmi di AI generativa. A questo si aggiunge una gestione unificata dei dati – che possono essere ovunque – e una piattaforma versatile e sicura. Sicura anche tenendo conto da quanto prescrivono regolamenti come l’AI Act. Noi portiamo gli LLM all’interno della piattaforma con i dati che non escono dal profilo di sicurezza dell’azienda”, sottolinea Pascali, spiegando inoltre che i modelli pre addestrati utilizzati sono quelli di Hugging Face.
In tale contesto Cloudera si propone con un modello agnostico, che si lavori on premise o in cloud, così come rispetto alla GenAI. Qui entra in gioco anche l’acquisizione di Verta, fornitore di una piattaforma ibrida e multi-cloud end-to-end, dedicata alla gestione, servizio e governance dei modelli per l’AI predittiva e generativa. “Le richieste su questi progetti arrivano soprattutto dalle grandi aziende ma conta anche la capacità di execution e quella ad esempio fronte data science. Altrimenti è difficile mettere a terra un progetto che parte da un approccio orientato alla GenAI. Nel contempo con una data architecture in cloud si apre la strada a un allargamento verso aziende di fascia più bassa. In tutto questo gli interlocutori possono essere i CFO, i CDO, spesso anche l’IT che governa dei processi”, commenta Pascali.
Ecco che tornando alla ricerca condotta da Foundry Media i responsabili IT intervistati hanno infine dichiarato di aver incontrato non pochi ostacoli nel percorso di implementazione dell’AI. Queste le cause: qualità e disponibilità dei dati (36%), sfide legate a scalabilità e implementazione (36%), integrazione con i sistemi esistenti (35%), gestione del cambiamento (34%) e trasparenza dei modelli (34%).