Man mano che un numero sempre maggiore di organizzazioni sperimenta la GenAI, il panorama dei modelli di IA emergenti diventa sempre più vasto. La grande varietà di modelli disponibili fa sì che le organizzazioni che hanno superato la prima domanda sull'opportunità di utilizzare l'IA si trovino ora di fronte a una questione ancora più scoraggiante: quale modello utilizzare?
Con il numero spropositato di opzioni disponibili sul mercato e i nuovi modelli che vengono costantemente sviluppati e lanciati, molte aziende non sanno quale direzione seguire e quale modello adottare per supportare al meglio lo sviluppo delle proprie applicazioni. Guardando al futuro e prevedendo l'introduzione di altri modelli e versioni, le aziende dovrebbero adottare un approccio flessibile nella scelta dei modelli di IA, spostando l'attenzione dalla ricerca del singolo fornitore più adatto all'adozione di un approccio equilibrato e a prova di futuro con LLM Mesh.
I rischi derivanti dalla dipendenza da un unico fornitore
Affidarsi esclusivamente a un singolo modello è rischioso. Ad esempio, supponiamo che un'azienda incentri le sue applicazioni sanitarie commerciali su un unico modello di intelligenza artificiale senza integrare altri modelli. Il rischio è che il singolo modello a cui ci si affida possa talvolta fornire risultati e raccomandazioni imprecisi, causando non solo potenziali problemi finanziari ma anche una diminuzione della fiducia nell'azienda da parte del mercato in generale. Come facciamo a sapere che questo è vero? Perché è successo a IBM, che ha incentrato le sue applicazioni sanitarie sul modello AI di Watson. Poiché il modello forniva talvolta informazioni imprecise, ciò ha comportato l'erosione della fiducia e un forte impatto negativo sulla reputazione. Da allora, il ramo sanitario dell'azienda ha faticato a riprendersi.
Nonostante l'importanza di strumenti come ChatGPT di Open AI , le preoccupazioni sulla sua governance hanno sollevato domande e dubbi tra gli investitori e coloro che si occupano dell'integrazione di nuove tecnologie. Come nel caso di IBM, esiste un rischio operativo quando le aziende si buttano su un'unica onda e si legano a un unico modello di AI. Per mitigare questo rischio, evitare un singolo vendor lock-in è fondamentale per navigare nel rapido panorama dell'IA e per ridurre le preoccupazioni relative a sicurezza, etica e stabilità.
LLM Mesh: scegliete quello che vi aggrada
Con LLM Mesh, le aziende possono sfruttare i modelli di intelligenza artificiale e prepararsi ai cambiamenti futuri. Eliminando la complessità delle connessioni backend e dei requisiti API, LLM Mesh semplifica la transizione o il "wave hop" da un modello all'altro in modo rapido.
Il vantaggio del "wave hopping" è che consente alle aziende di sviluppare applicazioni aziendali utilizzando i migliori modelli di intelligenza artificiale di oggi, pur avendo la possibilità di passare ad altri modelli, sia che si tratti di passare a modelli più adatti di oggi, sia che si tratti di mantenere aperte le opzioni per i modelli emergenti che appariranno in futuro sul mercato.
Mentre le aziende decidono con cognizione di causa i costi di gestione degli LLM, che possono essere piuttosto onerosi, devono anche scegliere il modello giusto per le esigenze di prestazioni di un'applicazione. Mantenere aperte le opzioni per tenere conto di queste esigenze, come i costi, le prestazioni e la sicurezza, consente alle aziende di trarre vantaggio da un panorama in rapida evoluzione.
L'imperativo è approfittarne ora
Perché fare il salto ora? Quasi il 90% dei dirigenti considera la GenAI una priorità tecnologica assoluta. Aspettare l'onda perfetta è una strategia di svantaggio competitivo. Mentre le aziende guardano al futuro della tecnologia AI, è importante non aspettare per sfruttare l'AI se si vuole evitare di rimanere indietro. Per capitalizzare lo slancio, le aziende dovrebbero immergersi completamente nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale. Nel 2024 saranno disponibili oltre 125 modelli commerciali LLM, con un rapido aumento del 120% dei modelli rilasciati dal 2022 al 2023. Il panorama è in crescita e nuovi modelli emergenti vengono introdotti sul mercato: non c'è momento migliore di questo per le aziende che vogliono salire sull'onda.
In definitiva, le aziende che vogliono cavalcare l'onda GenAI senza subire gli svantaggi del vendor lock-in hanno una sola opzione: adottare un approccio LLM Mesh. Questo approccio non solo offre la flessibilità di scegliere il modello più adatto alle priorità di un'organizzazione, ma aiuta anche a rendere le applicazioni e i progetti di IA a prova di futuro, per garantire che l'azienda possa sempre trarre vantaggio dai modelli di IA più recenti. Se un'organizzazione naviga nell'onda dell'IA in modo più intelligente e agile, ha maggiori possibilità di anticipare la concorrenza e di uscire bene dalla marea dell'innovazione dell'IA.
