RIASSUNTO

Autori: Anthropic
Titolo originale: Building trusted AI in the enterprise

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) non è più solo una parola d’ordine, ma si è trasformata in uno strumento concreto per le aziende, capace di generare significativi aumenti di produttività e crescita dei ricavi. Le prime aziende ad adottarla stanno riscontrando risultati impressionanti: i team di assistenza clienti rispondono più velocemente, gli ingegneri riducono i tempi di codifica, i creatori di contenuti lavorano in modo più efficiente e le operazioni di back-office migliorano drasticamente. Le performance migliori attribuiscono oltre il 10% dei loro guadagni all’implementazione della GenAI.

Costruire un’IA affidabile in azienda richiede un approccio metodico: identificare i casi d’uso ad alto impatto, costruire solide fondamenta e scalare ciò che funziona. Questa guida, basata su esempi reali e best practice, delinea un percorso in quattro fasi.

Fase 1: Sviluppare la Strategia AI

Una strategia AI aziendale di successo è tridimensionale e coinvolge persone, processi e tecnologia, ciascuno con attenzione specifica.

• Persone: Ottenere il supporto dei dirigenti è fondamentale. Bisogna legare le iniziative AI agli obiettivi aziendali e pianificare un impegno continuo della leadership. La governance e la supervisione non devono essere un ripensamento: creare un comitato di revisione AI, definire linee guida etiche e processi trasparenti per la valutazione del modello e la gestione degli incidenti. L’obiettivo è costruire fiducia mantenendo lo slancio.
• Processi: La selezione e progettazione dei progetti pilota sono cruciali. Evitare di affrontare subito le opportunità più grandi. Un progetto pilota ideale bilancia la dimostrazione di valore reale con la rapidità di implementazione. Considera casi d’uso con sponsor entusiasti, dati disponibili e requisiti di conformità gestibili. Identifica i “punti di attrito” risolvibili dall’IA. Esempi comuni includono:
  • Miglioramento dell’assistenza clienti (chatbot avanzati, supporto agli agenti)
  • Aumento della produttività/creatività dei team (generazione codice, analisi dati)
  • Ottimizzazione dei processi aziendali (rilevamento frodi, elaborazione documenti)
    Per scalare, definisci “criteri di promozione” chiari per i piloti, crea manuali standardizzati e costruisci componenti riutilizzabili.
• Tecnologia: Valuta l’infrastruttura esistente in ottica AI. Questo va oltre le semplici risorse di calcolo e include l’architettura dei dati, le capacità di integrazione e gli strumenti per lo sviluppo e l’implementazione AI. I dati devono essere di alta qualità, accessibili e conformi. Serve una roadmap di implementazione tecnica che aumenti gradualmente la complessità, dalle interazioni base (Livello 1) all’integrazione con strumenti e workflow (Livello 2), fino alla creazione di agenti autonomi (Livello 3) che possono eseguire compiti complessi.

Comprendere Strumenti e Agenti

Man mano che le organizzazioni progrediscono, “strumenti” e “agenti” diventano concetti chiave.

• Strumenti: Permettono ai modelli AI di interagire con sistemi e funzioni esterne (es. ricerche web, API) per compiti specifici, non solo rispondere con testo.
• Agenti: Sistemi che combinano un LLM con la capacità di agire nel mondo reale o digitale. Includono un LLM per il ragionamento, strumenti, un framework decisionale, sistemi di memoria e comportamenti orientati all’obiettivo.

Sicurezza e Conformità

È necessaria una struttura di sicurezza completa fin dall’inizio, che copra la privacy dei dati e la sicurezza del modello, rispettando i requisiti normativi. Componenti chiave: protezione dei dati (cifratura, controlli di accesso, privacy), gestione della conformità (normative, standard di settore, politiche interne), monitoraggio e audit (registro attività, tracciamento performance, reportistica).

Pianificazione e Preparazione per il Futuro: La Roadmap di Implementazione

L’integrazione riuscita dell’IA richiede un approccio progressivo. I programmi di maggior successo evolvono come interesse composto. Un percorso tipico (sebbene accelerabile) si sviluppa in quattro fasi:

• Fase 1 (Mesi 1-3): Costruzione delle Fondamenta: Stabilire la governance, definire i requisiti tecnici, costruire il team. Questo evita cause comuni di fallimento come disallineamento, debito tecnico e carenze di talenti.
• Fase 2 (Mesi 4-6): Implementazione Pilota: Mettere in pratica la teoria. Lanciare progetti pilota selezionati con rischio gestibile, sviluppare metriche, costruire fiducia nell’IA e creare cicli di feedback per apprendere e iterare.
• Fase 3 (Mesi 7-12): Scaling Strategico: Espandere i progetti pilota di successo ad altre unità, ottimizzare i processi basati sull’apprendimento, costruire capacità interne tramite formazione e trasferimento di conoscenza.
• Fase 4 (Mesi 13+): Adozione Estesa in Azienda: Integrare profondamente le capacità AI nel tessuto operativo, affinare le strategie, aumentare l’automazione, scalare i modelli di successo e identificare nuovi casi d’uso.

Fase 2: Creare Valore di Business

Identificare il caso d’uso ottimale per il progetto pilota è fondamentale. Deve avere queste caratteristiche:

• Adatto alle capacità LLM: Sfrutta i punti di forza come l’elaborazione di dati non strutturati.
• Metriche di successo misurabili: Focus su indicatori chiave di business (es. riduzione tempo, aumento produttività).
• Chiaro ritorno sull’investimento (ROI): Dimostrare valore concreto.
• Importanza per il business, ma basso rischio di sicurezza: Permette di apprendere senza compromettere operazioni critiche.
• Dati abbondanti: Dati sufficienti nel formato necessario.
• Minima interruzione: Implementare processi potenziati dall’IA parallelamente a quelli esistenti.
• Scalabile e duplicabile: Le conoscenze e i processi sviluppati devono diventare risorse preziose.

Definire Criteri di Successo chiari: Specifici (obiettivi azionabili), Misurabili (metriche quantitative/qualitative), Allineati con gli obiettivi di business, Vincolati nel Tempo (framework di misurazione su diversi orizzonti temporali). Esempi di metriche variano a seconda del caso d’uso (routing ticket, moderazione contenuti, chatbot, generazione codice, analisi dati).

Fase 3: Costruire per la Produzione

Identificato il caso d’uso e il modello, è ora di costruire la soluzione per l’uso reale, garantendone l’affidabilità e la scalabilità.

• Ingegneria dei Prompt: È una competenza chiave per ottenere il massimo dal modello. Strutturare un prompt efficace include: contesto/ruolo del compito, dati di background, descrizione dettagliata del compito/regole, storia della conversazione (se applicabile), richiesta immediata, formattazione output, pre-compilazione risposta (se necessario). Investire nell’ingegneria dei prompt spesso risolve problemi rapidamente, evitando la costosa fine-tuning.
• Valutazione: Essenziale per l’iterazione. Valutare la performance del prompt rispetto ai criteri di successo. Test di valutazione desiderabili sono dettagliati, specifici, automatizzabili (anche usando altri LLM come giudici) e con volumi elevati. Test meno desiderabili sono open-ended, manuali e a basso volume.
• Ottimizzazione: Una volta eseguite le valutazioni, si implementano le ottimizzazioni. Due strategie chiave:
  • Esempi ‘few-shot’: Fornire al modello alcuni esempi per guidarlo nel compito. Include esempi di casi limite e, se necessario, esempi di come non eseguire il compito.
  • Chain of Thought (CoT): Incoraggiare il modello a “pensare ad alta voce” per compiti complessi. Rompere il problema in passaggi porta a output più accurati e sfumati. Benefici: maggiore accuratezza, coerenza, e possibilità di debug del processo di pensiero del modello. Svantaggi: potenziale aumento della latenza.

Fase 4: Implementazione

Una volta che l’applicazione funziona fluidamente, è pronta per la produzione.

• Cosa Fare: Implementazione progressiva (rollout graduale), configurare infrastruttura per A/B testing, progettare modi intuitivi per il feedback umano, aggiornare le valutazioni offline con dati di produzione, iterare sui prompt.
• Cosa Non Fare: Sostituire subito il sistema precedente, considerare le valutazioni offline statiche, basarsi su un singolo test di valutazione, fare tutto da soli (chiedere aiuto agli esperti).

Implementare con LLMOps

LLMOps sono le pratiche per rendere operativi i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni in produzione. È un sottoinsieme di MLOps focalizzato sulle sfide uniche degli LLM (dimensioni, complessità, richieste computazionali). La carenza di talenti è una sfida comune, sottolineando l’importanza di formazione mirata a tutti i livelli organizzativi.

Le 5 best practice più importanti per gli LLMOps:

1. Monitoraggio e Osservabilità Robusti: Tracciare non solo metriche base, ma anche quelle specifiche per LLM (uso token, qualità output), ottenendo visibilità sulle performance in produzione.
2. Gestione Sistematica dei Prompt: Controllo versione, testing e documentazione dei prompt. Creare un repository centrale.
3. Sicurezza e Conformità by Design: Integrare misure di sicurezza (controlli accesso, filtro contenuti, privacy) fin dall’inizio. Audit regolari.
4. Infrastruttura Scalabile e Gestione Costi: Progettare l’infrastruttura pensando alla scalabilità ma bilanciandola con l’efficienza costi (caching, scelta modelli, ottimizzazione token).
5. Assicurazione Qualità Continua: Testing regolare (es. per allucinazioni), validazione risposte rispetto ai requisiti di business, cicli di feedback con gli utenti finali.

Queste pratiche si supportano a vicenda e devono essere parte di una strategia coerente.

Anthropic e AWS collaborano per fornire una soluzione AI superiore per le aziende, combinando la ricerca sulla sicurezza di Anthropic con l’esperienza in infrastrutture cloud sicure e affidabili di AWS. Costruire su Claude permette di implementare soluzioni AI non solo capaci, ma anche affidabili, sicure e allineate ai valori umani, integrate con l’infrastruttura cloud esistente.