Cos'è l'orchestrazione AI?

Oltre ai modelli AI e agli agenti di AI, i sistemi di AI includono anche risorse computazionali, storage dei dati e flussi e pipeline di dati che trasmettono i dati in un'organizzazione. Numerosi sistemi di AI collegano i modelli con gli strumenti attraverso le application programming interface (API).

Un'efficace orchestrazione dell'AI semplifica il ciclo di vita dell'AI end-to-end in ogni fase. Le piattaforme di orchestrazione automatizzano i workflow di AI, tengono traccia dei progressi verso il completamento delle attività, gestiscono l'utilizzo delle risorse, monitorano il flusso di dati e la memoria e gestiscono gli eventi di errore.

Man mano che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'AI generativa (gen AI) diventano sempre più diffusi, le organizzazioni stanno implementando tecniche di orchestrazione LLM per creare e mantenere chatbot e altre app di AI più capaci.

Con un sistema AI unificato, le aziende beneficiano di maggiore efficienza, scalabilità, reattività ed efficacia.

L'orchestrazione AI funziona colmando le lacune tra i componenti di un workflow di AI. I tre pilastri che facilitano l'orchestrazione del workflow dell'AI sono:

• Integrazione dell'AI

• Automazione dell'AI

• Gestione dell'AI

L'integrazione dell'AI collega i database, altri componenti del sistema e gli strumenti di AI in una soluzione di AI.

Fondamentali per l'integrazione dell'AI sono i data pipeline, ovvero i processi automatizzati che organizzano, memorizzano e spostano i dati attraverso un'organizzazione. Gli ingegneri dei dati progettano e costruiscono pipeline di dati per un trasferimento efficiente dei dati, una qualità dei dati, una facile manutenzione e un accesso per l'integrazione e l'analisi dei dati. I diagrammi di flusso dei dati sono strumenti utili che illustrano il movimento dei dati all'interno di un'organizzazione e risultano utili durante la creazione di strumenti di AI.

L'integrazione riguarda anche la comunicazione e la collaborazione in tempo reale tra modelli di apprendimento automatico (ML), collegandoli a strumenti tramite API per la chiamata di funzioni.

Le piattaforme di orchestrazione consentono la creazione di ecosistemi di AI che concatenano i modelli in workflow complessi per svolgere autonomamente attività di alto livello troppo impegnative per un modello a sé stante.

L'automazione è il completamento di attività senza intervento umano. I processi automatizzati possono spaziare dal semplice codice "if-then" fino a workflow di intere app.

Numerose applicazioni di AI automatizzano una parte di un workflow o di un processo, il che in teoria semplifica la vita dell'utente. Ad esempio, le app di AI possono riassumere e tradurre documenti, generare frammenti di codice, controllare il codice e condurre ricerche.

L'automazione nell'orchestrazione dell'AI è l'uso di strumenti di orchestrazione per automatizzare i processi e il processo decisionale relativi all'AI, come una chiamata di funzione da un modello LLM a uno strumento attraverso la sua API.

Le piattaforme di orchestrazione possono anche gestire autonomamente l'uso dell'elaborazione, dando priorità alla memoria e alle risorse laddove sono più necessarie per affrontare richieste urgenti.

In altri casi, l'automazione può includere una manutenzione costante in quanto la piattaforma monitora un sistema di AI per individuare eventuali errori e altre perdite di prestazioni e quindi risolve tali problemi. Patch, aggiornamenti e persino nuovi modelli possono essere implementati automaticamente per ridurre al minimo le interruzioni dell'esperienza del cliente o dell'utente.

La gestione dell'AI è fondamentale per l'impegno costante di un'organizzazione nella governance dei dati e nell'etica dell'AI. I casi d'uso dell'orchestrazione nella gestione dell'AI riguardano la supervisione dell'intero ciclo di vita di un'applicazione AI.

I data scientist possono trarre vantaggio dal monitoraggio delle prestazioni nei workflow di trattamento dei dati che forniscono i dati puliti e affidabili di cui i modelli AI hanno bisogno per risultati accurati.

La gestione è fondamentale anche per gli obblighi di sicurezza, reporting e conformità di un'organizzazione. Una solida protezione dei dati sostiene l'impegno a proteggere i dati degli utenti mantenendo le aziende in linea con i requisiti legali.

Gli agenti AI sono modelli di apprendimento automatico singoli in grado di pianificare ed eseguire attività in modo autonomo. L'orchestrazione dell'AI è l'integrazione degli agenti AI con altri modelli, strumenti e fonti di dati per automatizzare e gestire sistemi AI più grandi.

Immagina un agente AI come un semaforo collegato a un sensore del flusso del traffico. Questo semaforo può determinare in modo autonomo quando cambiare colore e svolge un lavoro soddisfacente nella gestione del flusso di traffico all'incrocio.

Tuttavia, non ha idea di quali siano le condizioni generali del traffico in tutta la città, e nemmeno a un isolato di distanza al semaforo successivo.

Sulle strade in cui i semafori non sono sincronizzati o temporizzati correttamente, spesso si creano ingorghi, con conducenti impazienti che sottopongono gli automobilisti vicini a dover assistere a tutta la loro frustrazione.

In questo scenario lo strumento di orchestrazione dell'AI sarebbe il sistema che coordina la tempistica delle modifiche al semaforo per mantenere i veicoli in movimento senza intoppi lungo le strade.

L'orchestrazione dell'AI aiuta le aziende ad applicare la tecnologia AI nella creazione e nell'implementazione di sistemi e app che scalano in modo efficiente, vengono eseguiti senza intoppi e evitano interruzioni delle prestazioni. I vantaggi dell'orchestrazione AI includono:

• Maggiore scalabilità

• Maggiore efficienza

• Collaborazione migliore

• Prestazioni migliorate

• Governance e conformità più affidabili

Una delle preoccupazioni principali che le organizzazioni devono affrontare quando approntano una strategia di AI, è come scalare i sistemi di AI con la crescita dell'organizzazione e i casi d'uso in evoluzione. L'orchestrazione consente alle aziende di adattarsi alle richieste e ai workflow mutevoli con le risorse appropriate nei posti giusti.

Ad esempio, gli sviluppatori possono utilizzare Kubernetes per automatizzare e amministrare l'implementazione, la gestione e la scalabilità delle applicazioni AI basate su container. Le piattaforme di orchestrazione assegnano dinamicamente le risorse in tempo reale per soddisfare le richieste e le priorità mutevoli man mano che le aziende crescono e necessitano di cambiamenti.

L'orchestrazione crea workflow automatizzati che eliminano la necessità di attività ripetitive e noiose. Come esempio di come questa perfetta integrazione possa ottimizzare le pratiche aziendali, considera una situazione in cui i dipendenti devono fare riferimento regolarmente a dati aziendali.

Tradizionalmente, possono consultare manuali, video di formazione e fogli di calcolo oppure possono chiedere ai colleghi di altri reparti di trovare le informazioni di cui hanno bisogno.

Tuttavia, l'AI fornisce soluzioni alternative. I framework di orchestrazione open source come LangChain consentono di creare applicazioni di AI in modo modulare, e alcuni offrono interfacce con uso limitato di codice o no-code.

La retrieval-augmented generation (RAG) collega un database a un modulo LLM di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per creare un chatbot che offre agli utenti l'accesso ai dati interni attraverso prompt conversazionali. Le organizzazioni possono implementare un'applicazione di questo tipo per offrire ai dipendenti un accesso efficiente ai dati di cui hanno bisogno.

Come altri tipi di piattaforme basate su cloud, gli strumenti di orchestrazione forniscono uno spazio di lavoro centralizzato in cui i team possono collaborare sia internamente, sia con altri team su progetti. Piuttosto che mantenere ogni componente di un'app di AI in un silo separato, tutti gli stakeholder del progetto possono lavorare insieme nello stesso ambiente.

La condivisione delle conoscenze e la collaborazione migliorata di uno spazio di lavoro unico si estende alla fase successiva all'implementazione del ciclo di vita di un prodotto AI. Quando si presentano bug e altre sfide, tutti possono collaborare per risolvere efficacemente i problemi.

L'orchestrazione dell'AI apre le porte a una risoluzione dei problemi più complessa, in quanto consente ai creatori di app di AI di utilizzare più modelli, strumenti, fonti di dati e altri asset.

I modelli AI sono specializzati. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono progettati per svolgere compiti specifici. L'orchestrazione facilita la creazione di un sistema AI che mette a disposizione i punti di forza dei vari modelli per affrontare le sfide per cui sono progettati in modo univoco.

Ad esempio, un modello di computer vision e un modello di elaborazione del linguaggio naturale possono collaborare per effettuare la scansione e riepilogare documenti fisici. Il primo "legge" il testo con il riconoscimento ottico dei caratteri, mentre il secondo fornisce il riassunto.

La risoluzione dei problemi è migliorata anche dalle funzionalità di monitoraggio in tempo reale offerte da numerosi strumenti di orchestrazione. Le organizzazioni possono utilizzare i dati continui sulle prestazioni per modificare i workflow, mettere a punto i modelli per ottenere risultati migliori e regolare i flussi di dati secondo necessità.

Gli strumenti di orchestrazione dell'AI sono l'unico punto di controllo per un'intera app, sistema o workflow di AI. Con la capacità di gestire tutti i componenti in un unico posto, le organizzazioni possono garantire meglio che le loro iniziative di AI soddisfino i requisiti legali e normativi.

Lo stato del sistema AI può essere tracciato e monitorato in tempo reale, garantendo insight e trasparenza nei suoi processi mentre lavora.

La trasparenza è fondamentale per l'uso responsabile dell'AI nell'assistenza sanitaria e in altri settori che coinvolgono dati sensibili e le piattaforme di orchestrazione possono aiutare a rendere più spiegabili i sistemi di AI oscuri.

Una governance e una conformità affidabili sono particolarmente importanti in settori con rigide normative sulla privacy, come quando si applica l'AI generativa nella finanza, nella medicina o nel settore legale.