Azure AI: potenzialità delle funzioni AI di Microsoft Azure

Negli ultimi mesi la piattaforma ha lanciato una serie di aggiornamenti, pensati per migliorare i processi e le operazioni, trasformando Azure AI in uno strumento sempre più efficace per le aziende pronte a sfruttare le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. Se sei un professionista IT, potresti chiederti quanti servizi offre Azure e come questi possono ottimizzare i processi aziendali. Di seguito, esploreremo le novità di Azure AI e le funzionalità principali che possono supportare la tua attività.

Contenuto

Le novità di Azure AI

Integrazione di modelli di linguaggio avanzati

Uno dei principali sviluppi nelle funzionalità di Azure AI riguarda l’integrazione (il processo di combinare diversi sistemi o tecnologie), nella piattaforma Azure, di modelli di linguaggio avanzati (sistemi di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare testo in linguaggio naturale) come Open AI, GPT-4 che possono aiutare le aziende a superare le sfide legate alla comunicazione e all’interazione con i clienti (per ulteriori dettagli è possibile consultare la documentazione ufficiale di Azure AI). In questo contesto, questa caratteristica consente agli sviluppatori di costruire applicazioni intelligenti più sofisticate, capaci di interpretare e produrre un linguaggio naturale.

Focus sulla sicurezza, trasparenza ed equità dei modelli AI

Azure AI sta dedicando sempre più l’importanza all’uso responsabile dell’intelligenza artificiale, attraverso strumenti che aiutano a garantire trasparenza, equità e sicurezza nei modelli AI. La piattaforma offre funzionalità potenziate per il monitoraggio e la mitigazione dei bias nei dati utilizzati per l’addestramento dei modelli, supportando così lo sviluppo di soluzioni più etiche e affidabili.

Riconoscimento delle immagini e analisi di video

Sul fronte delle applicazioni pratiche, Microsoft ha reso disponibile Azure AI Vision, una suite migliorata per la visione artificiale che include funzionalità avanzate di riconoscimento delle immagini e analisi video. Rispetto alla versione precedente, che offriva solo capacità di riconoscimento di base, questa nuova versione consente un’analisi video in tempo reale e un riconoscimento delle immagini con un’accuratezza significativamente superiore, migliorando così l’efficienza nei processi aziendali.

Si tratta dunque di una tecnologia che offre alle aziende la possibilità di automatizzare processi complessi come il controllo qualità in produzione o la gestione della sicurezza in tempo reale. Va di certo sottolineato che, come tutte le automazioni, potrebbe non essere adatta a tutti i contesti: per questo formarsi sull’utilizzo di uno strumento così avanzato diventa fondamentale, perché permette al professionista di individuare le situazioni in cui l’interpretazione umana è cruciale per garantire la qualità e la sicurezza

Azure Machine Learning potenziato

Un’altra novità importante è l’espansione delle capacità di Azure Machine Learning. Gli strumenti aggiornati facilitano la creazione, l’addestramento e la distribuzione dei modelli machine learning su larga scala, riducendo i tempi di sviluppo e aumentando l’efficienza operativa.

Partnership strategiche

Microsoft continua inoltre a rafforzare le sue partnership strategiche con altre aziende tecnologiche per combinare soluzioni cloud ibride. I vantaggi includono:

Utilizzo più flessibile
Scalabilità delle applicazioni.

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Infrastruttura di Azure AI

L’infrastruttura di Azure AI è basata su potenti risorse computazionali, tra cui GPU e FPGA, che garantiscono prestazioni elevate anche per i carichi di lavoro più intensivi. Per questo risulta un ottimo strumento per le aziende che desiderano integrare l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni quotidiane. Le aziende possono infatti beneficiare degli strumenti e dei servizi avanzati offerti dall’infrastruttura che rendono possibile sviluppare, addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale personalizzati e scalabili.

I vantaggi dell’infrastruttura AI di Azure

Possibilità di sostenere carichi di lavoro intensivi, grazie alla potenza delle risorse computazionali di cui si avvale
Possibilità di agire in uno spazio di lavoro integrato che permette una gestione completa del ciclo di vita del machine learning (dalla preparazione dei dati, all’addestramento dei modelli, fino al monitoraggio delle prestazioni)
Possibilità di scegliere tra l’utilizzo di uno dei molti algoritmi predefiniti o di importare i propri modelli personalizzati
Implementazione di rigorosi protocolli di sicurezza per proteggere i dati sensibili trattati dalle applicazioni AI
Possibilità di usufruire di strumenti per la governance dei dati e la conformità normativa, che assicurano alle organizzazioni l’adesione alle normative globali sulla privacy

Come questa infrastruttura può aiutare nella pratica

L’infrastruttura di Azure AI è alla base delle funzionalità della piattaforma e dunque alla base delle molteplici applicazioni pratiche che da essa derivano. Va certamente evidenziato che l’infrastruttura supporta l’integrazione con altre soluzioni Microsoft, come Dynamics 365 e Power Platform, un aspetto che rende possibile il flusso continuo di dati tra diverse applicazioni aziendali.

Piattaforma unificata

Microsoft Azure AI è una suite completa di strumenti e servizi progettati per facilitare lo sviluppo, l’implementazione e la gestione di soluzioni AI su larga scala (vedi anche Azure AI: le potenzialità delle funzioni AI). In particolare, la Piattaforma Unificata di Azure AI semplifica il processo di creazione e distribuzione di modelli di intelligenza artificiale grazie alla sua integrazione con altri servizi Azure come Azure Machine Learning, Cognitive Services e Data Lake Storage.

I vantaggi della piattaforma unificata Azure AI

Questo approccio integrato offre diversi vantaggi:

Permette alle aziende di sfruttare dati e algoritmi in modo più efficiente, riducendo il tempo necessario per portare le soluzioni AI sul mercato
Azure Machine Learning, elemento fondamentale della Piattaforma Unificata, offre strumenti avanzati per il training dei modelli e la loro gestione
Grazie all’automazione dei flussi di lavoro e al supporto per diversi linguaggi di programmazione come Python e R, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di soluzioni innovative senza preoccuparsi delle complessità infrastrutturali
I Cognitive Services, un altro componente essenziale della piattaforma, forniscono API predefinite che permettono alle applicazioni di comprendere immagini, testi e video con facilità.

Esempi pratici di applicazione

Le nuove funzionalità di Azure AI consentono alle aziende di implementare rapidamente capacità avanzate come:

riconoscimento vocale utilizzato da assistenti virtuali per migliorare l’interazione con gli utenti. Un’azienda di ecommerce (molte si stanno aggiornando in questo senso) potrebbe utilizzare il riconoscimento vocale per consentire ai clienti di effettuare ordini semplicemente parlando.
analisi del sentiment nei loro prodotti digitali, applicata per monitorare le opinioni dei clienti sui social media. Una agenzia di marketing, per esempio, potrebbe implementare questo tipo di analisi per monitorare le reazioni dei consumatori sui canali social, e ottimizzare di conseguenza le proprie campagne pubblicitarie.

Azure AI Foundry

Azure AI Foundry è una piattaforma avanzata offerta da Microsoft che si colloca all’interno dell’ecosistema Azure AI. Questa soluzione è progettata per aiutare le aziende a sviluppare, implementare e scalare applicazioni di intelligenza artificiale in modo efficiente e sicuro. L’ambiente integrato facilita la collaborazione tra sviluppatori, data scientist e altri professionisti del settore. Inoltre offre strumenti robusti per la gestione dei dati, l’addestramento dei modelli e l’ottimizzazione delle prestazioni ed è in grado di supportare un’ampia gamma di modelli di machine learning e deep learning.

Altri vantaggi di Azure AI Foudry

l’integrazione con altri servizi Azure, che permette alle aziende di sfruttare l’infrastruttura cloud scalabile per gestire grandi volumi di dati e processi complessi.
le funzionalità avanzate per la sicurezza e la conformità, che assicurano che le applicazioni AI rispettino gli standard normativi e proteggano i dati sensibili.
Gli strumenti di monitoraggio in tempo reale che consentono di identificare rapidamente eventuali anomalie o problemi operativi
La piattaforma supporta diverse lingue di programmazione, come Python e R, un aspetto che agevola il lavoro di team multidisciplinari su progetti complessi.

Ideale per: esempio di applicazione

L’interfaccia intuitiva di facilita la gestione dei flussi di lavoro senza richiedere una profonda conoscenza tecnica da parte dell’utente. Tra i vari campi di applicazione (non l’unico) è il settore dell’e-commerce. Le aziende che operano nel commercio digitale possono infatti avvalersi delle funzionalità della piattaforma per migliorare l’esperienza cliente attraverso soluzioni personalizzate basate sull’analisi predittiva e sul riconoscimento delle immagini.

Catalogo modelli base

Elemento chiave di Azure AI è il “Catalogo modelli base”, una raccolta di modelli predefiniti che facilitano lo sviluppo e l’implementazione di applicazioni AI. Il Catalogo modelli base include infatti una serie piuttosto ampia di modelli pre-addestrati che possono essere utilizzati in molti casi di uso, e che coprono aree che vanno dall’elaborazione del linguaggio naturale, alla visione artificiale e l’analisi predittiva.

Quali vantaggi offre?

È facile intuire quali siano i vantaggi che i modelli possono offrire:

Riduzione dei tempi nei processi di sviluppo
Possibilità per gli sviluppatori di concentrarsi sulla personalizzazione piuttosto che sull’addestramento di base
Integrazione con altri servizi Azure, come Azure Machine Learning e Azure Cognitive Services, che permette una facile implementazione e scalabilità delle soluzioni create, offrendo un ambiente ottimale per il monitoraggio e la gestione dei modelli in produzione

Esempi di applicazione

Di certo la varietà dei modelli offre supporto in molteplici casi di uso. Tra i modelli disponibili si possono trovare quelli per il riconoscimento delle immagini, quelli per l’analisi del sentiment e per la traduzione automatica.

Nuovi modelli

Negli ultimi anni, Azure AI ha introdotto nuovi modelli che stanno rivoluzionando il modo in cui sfruttare la tecnologia per migliorare le operazioni aziendali. Questi recenti modelli hanno aumentato l’efficienza e il livello di personalizzazione, permettendo alle imprese di semplificare processi complessi e ottenere analisi più precise a partire dai loro dati.

Vantaggi dei nuovi modelli Azure AI

In particolare si tratta di nuovi modelli per la comprensione del linguaggio naturale sempre più precisa e per la visione artificiale, i quali:

Sono in grado di generare testi in modo fluido e contestualmente appropriato, facilitando l’interazione uomo-macchina attraverso chatbot e assistenti virtuali.
Grazie a tecniche avanzate di apprendimento profondo (deep learning), possono riconoscere immagini e video con un alto grado di accuratezza.

Esempi di applicazione di uso dei nuovi modelli

Questi aggiornamenti aprono nuove possibilità per settori come la sicurezza, la sanità e il retail, dove il riconoscimento automatico delle immagini può migliorare l’efficienza e ridurre gli errori umani. Inoltre il potenziamento dei modelli di previsione e analisi dei dati, che sfrutta algoritmi avanzati, permette alle aziende di prevedere tendenze future con maggiore precisione, ottimizzando così le decisioni strategiche. Questo è particolarmente utile nel settore dell’ecommerce, dove comprendere le preferenze dei clienti è fondamentale per migliorare l’esperienza d’acquisto.

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Api risposte

Le API risposte sono strumenti che consentono alle applicazioni di interagire in modo intelligente con gli utenti finali. Azure AI è in grado di fornire API risposte, progettate per comprendere il linguaggio naturale e generare risposte contestuali pertinenti. L’integrazione con modelli di intelligenza artificiale avanzati, come quelli sviluppati da Open AI (tra cui GPT-4 e altre versioni) rende possibile questa funzionalità della piattaforma Azure AI.

I contesti di utilizzo sono i più vari:

Chatbot
Assistenti virtuali
Analisi dei sentimenti
Traduzione automatica

I vantaggi delle API risposte di Azure AI

Questa funzionalità della piattaforma Azure AI offre diversi vantaggi:

Gestisce una grande quantità di risposte senza sacrificare la qualità;
È una tecnologia scalabile;
È sicura, conforme ai rigorosi standard globali in materia di protezione dati, a garanzia che le informazioni degli utenti siano trattate nel massimo rispetto della privacy

Esempio pratico di applicazione

Le API risposte trovano larga applicazione nell’ambito del customer care e del servizio clienti. La capacità di gestire grandi quantitativi di richieste rende questa funzionalità ideale per quelle imprese che operano su larga scala, o che si trovano in una fase di sviluppo.

Computer-use-preview

Un’area di applicazione interessante della piattaforma Azure AI è il “computer-use-preview”, che permette di analizzare i comportamenti di uso dell’utente web. Eseguire questo tipo di applicazione rappresenta una potente risorsa che permette alle aziende di ottimizzare l’uso delle loro risorse tecnologiche.

La funzione “computer-use-preview” offre una visione dettagliata delle operazioni quotidiane dei computer aziendali, promuovendo una migliore gestione del tempo e delle risorse grazie a un approccio basato sui dati.

Questo tipo di informazioni possono essere utilizzate per migliorare l’efficienza e la produttività. Il “computer-use-preview” attraverso Azure AI permette di monitorare e analizzare le attività svolte su un computer, offrendo approfondimenti preziosi sui pattern di utilizzo e sulle abitudini degli utenti. Questo può includere:

dati su quali applicazioni vengono utilizzate più frequentemente
per quanto tempo tali applicazioni vengono usate
in quali fasce orarie della giornata.

È chiaro come accedere a informazioni di questo tipo risulti cruciale per le aziende che desiderano ottimizzare l’utilizzo delle risorse informatiche e migliorare l’esperienza utente.

I vantaggi della funzione di “computer-use-preview” di Azure AI

Come per le altre funzioni anche in questo caso Microsoft

ha un approccio rigoroso rispetto alla sicurezza e al rispetto della privacy nella raccolta dati attraverso la computer-use-preview
robusti strumenti di crittografia e gestione dei dati per assicurarsi che tutte le informazioni sensibili siano protette secondo gli standard più elevati del settore

Casi di uso di questa funzione

In cosa può aiutare una funzione di questo tipo? Utilizzando strumenti di machine learning e analisi predittiva offerti da Azure AI, le organizzazioni possono identificare aree di inefficienza e proporre soluzioni mirate. Per esempio, un’impresa potrebbe scoprire che alcuni software non vengono sfruttati appieno o che ci sono picchi di utilizzo che richiedono potenziamenti delle risorse hardware. A fronte di tali constatazioni potrà pianificare aggiornamenti infrastrutturali o formativi per massimizzare la produttività.

Azure content AI understanding

Azure Content AI Understanding è una componente chiave della suite di servizi offerti da Azure AI, progettata per migliorare e automatizzare l’interpretazione dei contenuti digitali. Questo servizio utilizza tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per analizzare, comprendere e classificare i dati non strutturati presenti nei documenti, immagini, video e altri tipi di contenuti. Uno degli aspetti più rilevanti di Azure Content AI Understanding è la sua capacità di elaborare il linguaggio naturale.

Vantaggi della funzione Azure Content AI Undersrtanding

Utilizzando modelli di machine learning avanzati, il servizio può:

estrarre informazioni pertinenti da testi complessi
riconoscere entità nominate (come nomi di persone, luoghi e organizzazioni)
determinare il contesto semantico delle frasi.

Casi reali di applicazione del Contet AI Understanding

Questo rende il sistema particolarmente utile per applicazioni come la ricerca documentale, l’analisi del sentiment nei social media e l’automazione dei processi aziendali. Per le aziende di e-commerce, Azure Content AI Understanding offre notevoli potenzialità. Per esempio, può essere utilizzato per migliorare le descrizioni dei prodotti attraverso l’analisi automatica delle recensioni degli utenti, consentendo una comprensione più profonda delle preferenze dei clienti. Inoltre, il sistema può aiutare a categorizzare i prodotti in modo più accurato nei cataloghi online, migliorando così l’esperienza utente. Un altro vantaggio significativo è la capacità di elaborare contenuti multimediali. Azure AI può analizzare immagini e video per identificare oggetti o scene specifiche, fornendo informazioni utili per il marketing visivo.

Prompt flow

Il cosiddetto “Prompt Flow” è una componente chiave della piattaforma. Trattasi, infatti, di uno strumento essenziale per ottimizzare il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale rispondono alle richieste degli utenti, migliorando l’efficienza e la precisione delle interazioni. Il Prompt Flow si riferisce alla sequenza strutturata di istruzioni o suggerimenti che vengono forniti a un modello di IA per ottenere risposte più pertinenti e contestualmente adeguate. Certamente, per implementare un Prompt Flow efficace è necessario che si sia compreso in maniera dettagliata quale sia il problema da risolvere, così come del funzionamento interno del modello AI utilizzato. Nella pratica è bene seguire tre fasi di lavoro:

definire chiaramente gli obiettivi dell’interazione
sviluppare una serie di prompt chiari e specifici che guidino il modello verso i risultati desiderati
testare e affinare questi prompt attraverso iterazioni continue, basandosi sul feedback degli utenti e sull’analisi delle prestazioni.

Vantaggi di un buon Promp Flow

Migliora l’esperienza utente
Riduce i costi operativi, automatizzando processi altrimenti manuali e ottimizzando l’utilizzo delle risorse aziendali
Negli ecommerce, le interazioni personalizzate e tempestive migliorano la soddisfazione del cliente.

Esempi di utilizzo del “Prompt Flow” nella pratica

In un contesto e-commerce, i vantaggi offerti da questa funzionalità di Azure AI si traducono in raccomandazioni più precise per i prodotti e/o in risposte più accurate alle domande dei clienti. Se accuratamente implementata, permette alle aziende di ottenere notevoli vantaggi competitivi nel settore in cui operano.

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Azure AI Search

Azure AI Search, funzionalità integrante dell’ecosistema Azure AI, è progettata per potenziare le funzionalità di ricerca nelle applicazioni aziendali. Questa tecnologia sfrutta l’intelligenza artificiale per migliorare la precisione e la pertinenza dei risultati di ricerca, fornendo agli utenti un’esperienza più intuitiva e personalizzata.

I vantaggi di questa funzionalità di Azure AI

Tra i principali vantaggi, Azure AI Search:

È in grado di gestire grandi volumi di dati strutturati e non strutturati
Supporta oltre 50 lingue, compreso l’italiano
L’integrazione con altre piattaforme Azure permette una scalabilità praticamente illimitata
Utilizza tecniche avanzate di machine learning e intelligenza artificiale per analizzare i dati e ottimizzare i risultati

Esempi di applicazione di Azure AI Search e ambiti di utilizzo

Le funzionalità di comprensione del linguaggio naturale consentono di interpretare meglio le query degli utenti, offrendo suggerimenti di ricerca basati su sinonimi e contesto semantico. Questo risulta particolarmente efficace nelle piattaforme ecommerce, dove una ricerca accurata può incrementare significativamente il tasso di conversione. Inoltre c’è la possibilità di personalizzare l’algoritmo di ricerca in base alle esigenze specifiche dell’azienda: le imprese possono così definire regole personalizzate o utilizzare modelli predefiniti per migliorare ulteriormente l’efficacia della ricerca. Grazie alla dashboard dei dati analitici dettagliati è possibile monitorare le performance del sistema e apportare modifiche in tempo reale. Questi aspetti rendono questa funzionalità utile per molte tipologie di imprese, anche quelle di grandi dimensioni e che operano su mercati internazionale.

Azure ARC

Azure ARC è una soluzione innovativa di Microsoft che si integra perfettamente con Azure AI e che offre un’esperienza di gestione cloud ibrida e multi-cloud. L’intento alla base di questa novità è semplificare l’integrazione e la gestione delle risorse IT. Azure ARC consente infatti alle aziende di estendere i servizi di Azure a qualsiasi infrastruttura, sia essa on-premise, in cloud privato o in altri cloud pubblici. Le organizzazioni possono così gestire e governare i server fisici e virtuali, i cluster Kubernetes e i database in modo coerente attraverso un’unica interfaccia.

Vantaggi di Azure ARC

Le caratteristiche di questa applicazione e l’approccio centralizzato su cui si fonda offre diversi vantaggi:

Consente di applicare politiche di sicurezza uniformi e di ottimizzare l’uso delle risorse, migliorando l’efficienza operativa
È in grado di portare le funzionalità di intelligenza artificiale avanzata direttamente alle risorse locali o distribuite
Permette alle aziende di implementare modelli AI ovunque ne abbiano bisogno, sfruttando le potenzialità del cloud senza dover trasferire dati sensibili fuori dai propri ambienti sicuri.

Esempi e contesti di utilizzo

Nel contesto dell’ecommerce, Azure ARC offre vantaggi significativi. Per esempio, permette ai retailer online di gestire meglio i picchi di traffico durante periodi intensi come il Black Friday o il Cyber Monday. Inoltre, l’integrazione con soluzioni AI permette una personalizzazione avanzata dell’esperienza utente, analizzando dati in tempo reale per offrire raccomandazioni pertinenti e migliorare le strategie di vendita. Lo strumento è un passo avanti significativo verso la gestione integrata e intelligente delle risorse IT. La sua capacità di combinare il meglio del cloud con le infrastrutture esistenti rende questa soluzione ideale per le aziende che vogliono rimanere competitive nel panorama digitale contemporaneo.

Azure machine learning

L’ultima funzionalità di cui parlare, di certo non ultima per importanza, è Azure Machine Learning, una piattaforma potente e versatile offerta da Microsoft che permette alle aziende di sviluppare, allenare e distribuire modelli di apprendimento automatico su larga scala. Anche essa fa parte dell’ecosistema Azure AI, e in quanto tale, può offrire strumenti e servizi per supportare l’intero ciclo di vita del machine learning (ML), dalla preparazione dei dati alla valutazione del modello.

Vantaggi di Azure Machine Learning

Di seguito alcuni vantaggi:

Uno dei principali vantaggi di Azure Machine Learning è la sua capacità di integrarsi perfettamente con altri servizi Azure, come Azure Data Lake Storage per la gestione dei dati, e Azure Databricks per l’elaborazione distribuita
La piattaforma offre un ambiente di sviluppo flessibile che supporta diversi linguaggi di programmazione come Python e R, e framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn
Azure Machine Learning semplifica anche il processo di deployment grazie a funzionalità come il servizio Kubernetes per la gestione dei container, che consente una distribuzione rapida ed efficiente dei modelli in produzione
Offre strumenti avanzati per il monitoraggio delle prestazioni dei modelli e la gestione delle versioni
Grande attenzione alla sicurezza e alla conformità.

Esempi di applicazione in pratica

Azure Machine Learning è dunque una soluzione completa per le aziende che desiderano sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale in modo efficiente e sicuro, supportando sia sviluppatori esperti che team aziendali nella trasformazione digitale. In particolare, la capacità di integrarsi con altri servizi Azure consente alle aziende di sfruttare la scalabilità del cloud per gestire grandi volumi di dati e complessi processi di calcolo. L’ambiente di sviluppo flessibile che la piattaforma offre fa sì che gli utenti possano scegliere tra diverse opzioni di interfaccia, tra cui un’interfaccia grafica intuitiva o strumenti basati su codice per i data scientist esperti. Grazie all’ambiente sicuro e alle funzionalità integrate come l’autenticazione multi-fattoriale e la crittografia dei dati, le aziende possono essere certe che i loro progetti ML siano protetti secondo gli standard più elevati.

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