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AUTOMAZIONE OGGI 450 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA 83 S SI intelligenza artificiale N ell’era del processo decisionale guidato dai dati, il ruolo dell’artificial intelligence (AI) non è mai stato così cen- trale. Dalle previsioni dell’andamento del mercato azio- nario, alla generazione di contenuti personalizzati per gli utenti, i modelli di AI sono all’avanguardia dell’inno- vazione. Tuttavia, la loro efficacia è profondamente legata alla qua- lità e alla tempestività dei dati che utilizzano. La sfida dei dati obsoleti Quando i modelli vengono addestrati o alimentati con informa- zioni incomplete, distorte o non aggiornate, i risultati predittivi ne risentono. I dati obsoleti possono dare l’illusione della precisione e i modelli mostrare un’elevata fiducia nelle loro previsioni, ma queste si basano su una realtà che non esiste. Le implicazioni derivanti da dati non aggiornati hanno un’ampia portata: in settori come finanza, sanità e retail, le decisioni basate su informazioni non aggiornate possono portare a perdite finanziarie significative o opportunitàman- cate; in applicazioni critiche come la guida autonoma o la diagnostica medica, dati obsoleti possono avere un ruolo davvero fondamentale; per i servizi incentrati sul cliente, come motori di raccomandazione omarketing personalizzato, le previsioni obsolete possono portare a un calo del coinvolgimento e della soddisfazione degli utenti. L’enigma delle ‘allucinazioni’ I modelli fondazionali sono incredibilmente potenti, ma non sono immuni dal generare contenuti privi di senso, un fenomeno noto come ‘allucinazioni’, che si verifica perché il modello attinge da un insieme di dati statici che potrebbero non contenere le informa- zioni più attuali o contestualmente rilevanti. Meno allucinazioni, più accuratezza L’integrazione di dati in tempo reale nella pipeline dell’intelligenza artificiale può ridurre significativamente il verificarsi di allucina- zioni. Quando il modello ha accesso a dati più aggiornati, può ge- nerare previsioni o contenuti contestualmente rilevanti. I dati in tempo reale garantiscono che le previsioni del modello siano alline- ate alle informazioni più recenti ed è fondamentale per le aziende che desiderano sfruttare tutta la potenza dell’AI per guidare il pro- cesso decisionale e passare a casi d’uso predittivi di alto valore che possono essere sbloccati dall’AI. Il ruolo dei database La base per la creazione di esperienze ipercontestualizzate e perso- nalizzate per applicazioni generative arricchite dall’intelligenza artifi- ciale dipende dalla bontà delle informazioni memorizzate e archiviate in azienda, al fine di accedere al set più accurato possibile. I dati in tempo reale sono una componente integrante di questo stack ed è indispensabile che i database operativi siano strettamente integrati nella pipeline AI. Ciò garantisce un flusso continuo di dati in tempo reale nei modelli, consentendo loro di adattarsi istantaneamente alle condizioni in evoluzione. Per creare queste esperienze, gli sviluppa- tori hanno bisogno di una piattaforma di database multi-modello in grado di archiviare, gestire e interrogare in modo efficiente i dati non strutturati di un livello di memoria a lungo termine per gli LLM - Intel- ligent Large Language Model, che permetta di aumentare il contesto con la conversazione e la sua storia con dati ‘freschi’, e di archiviarli e ricercarli nel formato nativo degli LLM, quello dei vettori matema- tici a elevata dimensione. La chiave per fornire una memoria a lungo termine ai modelli fondamentali è un database in grado di memoriz- zare e interrogare dati non strutturati, adatto a diventare piattaforma di dati per le applicazioni di AI in tempo reale. Può combinare senza problemi operazioni e archivi transazionali, analitici e semantici con integrazioni tra piattaforme LLMopen source e cloud provider, per ac- celerare il percorso degli sviluppatori nella creazione di applicazioni di prossima generazione. L’integrazione dei dati in tempo reale nei mo- delli di AI generativa e predittiva è un cambiamento di paradigma. La capacità dell’AI di adattarsi e fornire insight accurati e tempestivi sarà il caposaldo di un processo decisionale efficace. Affrontando i problemi legati a dati obsoleti e allucinazioni, si può sbloccare il vero potenziale dell’AI, rendendola una risorsa inestimabile nel futuro guidato dai dati. Couchbase - www.couchbase.com Rahul Pradhan I dati in tempo realeunisconoAI generativa epredittiva I modelli di AI sono innovativi ma la loro efficacia è legata alla qualità e alla tempestività dei dati che utilizzano Fonte: foto Shutterstock La base per la creazione di esperienze ipercontestualizzate e personalizzate per applicazioni generative arricchite dall’intelligenza artificiale dipende dalla bontà delle informazioni memorizzate e archiviate in azienda