CLOUD COMPUTING

Azure, che cos’è e come porta l’AI generativa in azienda

Machine learning, bot intelligenti, analisi dei big data, applicazioni cognitive, tra cui la visione artificiale e la comprensione del linguaggio naturale: sono le principali tecnologie che Azure, la piattaforma cloud di Microsoft, introduce nelle attività aziendali. Ecco ii vantaggi in termini di efficienza

Pubblicato il 28 Dic 2023

Cos'è Azure

Attraverso la sua piattaforma cloud Azure, Microsoft offre un insieme di servizi che consentono alle aziende di realizzare, implementare e gestire applicazioni di intelligenza artificiale su larga scala. Machine learning, bot intelligenti, analisi dei big data, applicazioni cognitive (visione artificiale, comprensione del linguaggio naturale), sono solo alcune delle tecnologie da cui le aziende possono trarre vantaggio.

Introduzione ad Azure, la piattaforma cloud di Microsoft

Azure AI raccoglie una serie di servizi progettati specificatamente per Data scientist e sviluppatori, compreso l’accesso facilitato a modelli di intelligenza artificiale (AI), come quelli per l’apprendimento automatico (machine learning). La piattaforma Microsoft incoraggia l’uso di framework open source come TensorFlow e PyTorch e fornisce, inoltre, modelli AI di livello avanzato, ossia di tipo generativo, tra cui ChatGPT di OpenAI.

La piattaforma Azure è un potente strumento che può infondere una mentalità basata sui dati in ogni settore di un’azienda, grazie alla varietà di applicazioni che offre all’utilizzatore. A questo contribuisce anche l’interfaccia utente intuitiva, che richiama quella degli ambienti Microsoft ormai familiari, come la suite Office e i sistemi operativi installati sui personal computer.

Azure AI dà alle imprese l’opportunità di utilizzare modelli di machine learning già pronti o di sviluppare soluzioni personalizzate, mettendo a disposizione le risorse e l’infrastruttura richieste per addestrare, valutare e implementare tali modelli. Ciò consente alle organizzazioni di automatizzare le loro operazioni, estrarre conoscenze approfondite dai dati raccolti, perfezionare la comunicazione con la clientela e molto altro ancora.

Finestra che mostra tutti i modelli di Azure per intelligenza artificiale

Servizi e funzionalità di Azure

Azure AI presenta un insieme di strumenti versatili, applicabili in una varietà di settori, tra cui:

  • Estrazione e interpretazione di testo
  • Identificazione di elementi in immagini e video
  • Processi di automazione
  • Gestione e conservazione dei dati
  • Esame e analisi dati
  • Individuazione di anomalie
  • Servizi di intelligenza cognitiva
  • Apprendimento automatico (machine learning)
  • Sviluppo di chatbot

Questi strumenti si integrano perfettamente in qualsiasi ambiente di lavoro, fungendo da punto centrale per le aziende che desiderano gestire i dati in maniera trasversale, con l’intento di estrapolarne il valore più significativo per il proprio settore di riferimento.

Le soluzioni offerte da Azure AI sono progettate per ottimizzare i processi aziendali, accelerare lo sviluppo di strategie, prodotti, software e applicazioni per le aziende, facilitare la condivisione di dati e garantire un accesso controllato e sicuro alle risorse, ossia i pilastri fondamentali per le aziende che puntano all’innovazione tecnologica.

Le caratteristiche chiave di Azure: scalabilità e flessibilità

Azure si distingue soprattutto per due caratteristiche chiave: scalabilità e flessibilità. Questi attributi sono fondamentali per le aziende che cercano di adattare le loro risorse IT alle mutevoli esigenze del mercato.

Scalabilità – Significa soprattutto elasticità delle risorse.

  • Azure consente di aumentare o diminuire le risorse computazionali in base alla domanda, garantendo che le applicazioni possano gestire picchi di traffico senza problemi e che non si sprechino risorse durante i periodi di bassa domanda.
  • Pagamento in base all’uso: con Azure, si paga solo per le risorse che si utilizzano, il che significa che le aziende possono scalare su e giù senza dover investire in hardware costoso che potrebbe non essere sempre necessario.
  • Distribuzione globale: Azure ha data center in numerose regioni in tutto il mondo, permettendo alle aziende di scalare le loro operazioni globalmente e di offrire prestazioni ottimali ai clienti, indipendentemente dalla loro ubicazione.

Flessibilità – Si traduce in un’ampia gamma di servizi.

  • Azure offre una vasta selezione di servizi, tra cui calcolo, storage, database, AI, analisi dei dati e Internet of Things (IoT), che possono essere combinati e configurati per soddisfare le esigenze specifiche di ogni azienda. La scalabilità e la flessibilità di Azure permettono alle aziende di adattarsi rapidamente alle esigenze in continua evoluzione, senza dover compromettere le prestazioni o investire eccessivamente in infrastrutture IT.
  • Supporto per vari linguaggi di programmazione: la piattaforma supporta numerosi linguaggi di programmazione e framework, come .NET, Java, Node.js, PHP e Python, offrendo agli sviluppatori la libertà di lavorare con gli strumenti che preferiscono.
  • Integrazione e compatibilità: Azure si integra facilmente con i sistemi esistenti, inclusi altri servizi cloud e soluzioni on-premise, permettendo una transizione graduale al cloud o un approccio ibrido.
  • Personalizzazione: gli utenti possono personalizzare le impostazioni delle risorse cloud per soddisfare requisiti specifici, come la conformità normativa o le preferenze di configurazione.
  • Marketplace: Azure Marketplace offre migliaia di applicazioni e servizi di terze parti che possono essere facilmente implementati per estendere le funzionalità della piattaforma.
Immagine che contiene schermata, Modellazione 3D, giocattolo Descrizione generata automaticamente

I principali servizi di Azure: dalla gestione dei dati al machine learning

I servizi di Azure possono essere suddivisi in diverse categorie, tra cui la gestione dei dati, il calcolo, il networking e il machine learning. Ecco una panoramica dei principali servizi offerti da Azure in queste aree:

Gestione dei dati

  • Azure SQL Database: database relazionale basato sul SQL Server di Microsoft, che offre scalabilità, backup automatici e alta disponibilità.
  • Azure Cosmos DB: database NoSQL multi-modello, distribuito globalmente, che supporta documenti, chiave-valore, grafi e colonne larghe.
  • Azure Blob Storage: archiviazione per grandi quantità di dati non strutturati, come file di testo o binari.
  • Azure Table Storage: memorizza grandi quantità di dati strutturati non relazionali, accessibili tramite chiave/valore.
  • Azure Data Lake Storage: archiviazione per big data analytics, che combina la scalabilità di un data lake con la gestione dei file.

H3 – Calcolo

  • Azure Virtual Machines: permette di creare e gestire macchine virtuali (VM) su Azure, offrendo una vasta scelta di immagini VM preconfigurate o personalizzabili.
  • Azure App Service: piattaforma per la creazione, distribuzione e gestione di applicazioni web e API, che supporta diversi linguaggi di programmazione.
  • Azure Functions: calcolo serverless che consente di eseguire pezzi di codice in risposta a eventi, senza dover gestire l’infrastruttura sottostante.
  • Azure Kubernetes Service (AKS): gestione di container che semplifica la distribuzione, la gestione e le operazioni di cluster Kubernetes.

Networking

  • Azure Virtual Network: permette di creare reti private in Azure e di connetterle con ambienti on-premise attraverso VPN o Azure ExpressRoute.
  • Azure Load Balancer: distribuisce il traffico in ingresso tra le risorse di Azure per garantire alta disponibilità e resilienza.
  • Azure Content Delivery Network (CDN): memorizza contenuti statici in posizioni geografiche distribuite per ridurre la latenza.

H3 – Machine learning e intelligenza artificiale

  • Azure Machine Learning Service: piattaforma di machine learning come servizio (MLaaS) che consente di costruire, allenare e distribuire modelli di machine learning.
  • Azure Cognitive Services: raccolta di API precostruite per l’accesso a servizi di intelligenza artificiale, come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e il linguaggio naturale.
  • Azure Bot Service: consente di creare bot intelligenti per interagire con gli utenti in modo naturale attraverso diversi canali di comunicazione

Vantaggi dell’utilizzo di Azure per le aziende

L’utilizzo di Azure AI nelle aziende offre una serie di vantaggi significativi, che possono aiutare le organizzazioni a innovare, ottimizzare i processi e migliorare l’esperienza dei clienti. Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti da Azure AI:

  • Accesso a tecnologie all’avanguardia: offre strumenti e servizi per il machine learning, il riconoscimento di immagini e suoni, il linguaggio naturale e altre capacità di intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di implementare soluzioni avanzate senza dover sviluppare la tecnologia internamente.
  • Scalabilità: offre la possibilità di scalare le risorse in base alle esigenze dell’azienda, permettendo di gestire carichi di lavoro variabili e di espandere le capacità di intelligenza artificiale man mano che l’azienda cresce.
  • Riduzione dei costi: le aziende possono ridurre i costi associati all’hardware e alla manutenzione, poiché la piattaforma cloud di Azure gestisce l’infrastruttura necessaria. Inoltre, il modello di pagamento in base al consumo consente di pagare solo per le risorse effettivamente utilizzate.
  • Velocità di implementazione: consente di accelerare lo sviluppo e il deployment di soluzioni AI grazie a servizi precostruiti e toolkit di sviluppo, riducendo il time-to-market per nuovi prodotti e servizi.
  • Integrazione con altri servizi Azure: si integra facilmente con altri servizi Azure, come Azure Data Services e Azure IoT, per creare soluzioni end-to-end che sfruttano il pieno potenziale del cloud.
  • Sicurezza e conformità: Microsoft si impegna a garantire la sicurezza dei dati e la conformità con le normative globali, offrendo funzionalità avanzate di sicurezza e privacy per proteggere le informazioni sensibili.
  • Personalizzazione: permette alle aziende di personalizzare i modelli di intelligenza artificiale in base alle proprie esigenze specifiche, utilizzando strumenti come Azure Machine Learning per allenare e ottimizzare i modelli su dataset personalizzati.
  • Miglioramento dell’esperienza del cliente: le aziende possono implementare chatbot intelligenti, analisi del sentiment e personalizzazione delle interazioni, migliorando l’esperienza del cliente e aumentando la soddisfazione.
  • Ottimizzazione dei processi interni: l’AI può essere utilizzata per automatizzare i processi aziendali ripetitivi e a basso valore aggiunto, liberando risorse umane per compiti più strategici e creativi.
  • Insight e decisioni basate sui dati: Azure AI può analizzare grandi quantità di dati per fornire insight approfonditi, aiutando le aziende a prendere decisioni informate e basate su dati reali.

Vantaggi dell’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa in azienda

L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa in azienda offre una serie di vantaggi che possono trasformare i processi aziendali, migliorare l’efficienza e generare nuove opportunità di business. Eccone alcuni:

  • Automazione dei processi creativi: produrre contenuti originali, come testi, immagini, video e musica. Questo può automatizzare e accelerare i processi creativi, come la creazione di annunci pubblicitari, la scrittura di articoli o la progettazione di prodotti.
  • Personalizzazione: le aziende possono utilizzare l’IA generativa per personalizzare i contenuti per i clienti, migliorando l’esperienza utente e aumentando l’engagement. Ad esempio, l’IA può generare raccomandazioni di prodotti o servizi personalizzati basati sui dati degli utenti.
  • Riduzione dei costi: ridurre i costi di produzione di contenuti e design, poiché può creare rapidamente materiali che altrimenti richiederebbero ore di lavoro umano.
  • Innovazione di prodotto: esplorare nuove idee di prodotto e design, generando rapidamente prototipi e simulazioni che possono accelerare il processo di sviluppo e innovazione.
  • Ottimizzazione delle risorse: analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze, aiutando le aziende a ottimizzare l’allocazione delle risorse e a prendere decisioni basate sui dati.
  • Miglioramento della qualità: migliorare la qualità dei contenuti attraverso l’apprendimento automatico e l’adattamento continuo, producendo risultati che rispettano standard elevati e sono coerenti.
  • Scalabilità: con l’IA generativa, le aziende possono scalare la produzione di contenuti senza un aumento proporzionale dei costi o delle risorse umane, consentendo loro di espandersi più rapidamente.
  • Supporto decisionale: fornire simulazioni e previsioni che aiutano i leader aziendali a prendere decisioni informate, valutando scenari futuri e potenziali impatti delle loro scelte.
  • Interazione con il cliente: l’IA generativa può essere utilizzata per creare chatbot avanzati e assistenti virtuali che offrono un’esperienza di servizio clienti personalizzata e interattiva.
  • Ricerca e sviluppo: nel settore della ricerca e sviluppo, l’IA generativa può accelerare la scoperta di nuovi materiali, farmaci o soluzioni tecnologiche, analizzando combinazioni e possibilità che sarebbero troppo complesse per essere esaminate manualmente.
  • Risposta alle tendenze: analizzare i dati dei social media e altre fonti per identificare le tendenze emergenti, permettendo alle aziende di adattare rapidamente i loro prodotti e strategie di marketing.
  • Sostenibilità: contribuire a ridurre gli sprechi attraverso la progettazione ottimizzata e la previsione della domanda, contribuendo a una maggiore sostenibilità aziendale.

L’integrazione dell’IA generativa deve essere gestita con attenzione per assicurarsi che i risultati siano etici, rispettino la privacy e siano conformi alle normative vigenti. Inoltre, è importante considerare l’impatto sull’occupazione e assicurarsi che i lavoratori siano formati adeguatamente per lavorare a fianco di queste nuove tecnologie.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Pierluigi Sandonnini
Pierluigi Sandonnini

Ho una formazione ibrida, tecnologica e umanistica. Nuove tecnologie I&CT e trasformazione digitale sono i miei principali campi di interesse. Ho iniziato a lavorare nella carta stampata, mi sono fatto le ossa al Corriere delle Telecomunicazioni negli anni a cavallo del Duemila. Collaboro con Digital360 dal 2020

Articoli correlati

Articolo 1 di 3