L’AI generativa è una tecnologia che permette di creare contenuti originali e personalizzati in diversi formati, come testo, immagini, video e rappresentazioni 3D. Viste le sue enormi potenzialità, il mercato dei partner di canale e di chi offre servizi a valore aggiunto potrebbe beneficiare su larga scala di tale innovazione. Basandosi su modelli di intelligenza artificiale che imparano dai dati esistenti e sono in grado di generare nuovi dati seguendo le specifiche dell’utente, l’IA generativa è la porta verso un nuovo mondo.
Lunga scia fino al
Le prime stime sull’impatto di business che potrebbe caratterizzare il mercato della AI generativa nel contesto enterprise sono oggetto di un prezioso insight realizzato da Canalys, che prevede un incremento del volume d’affari dai 15,4 miliardi di dollari previsti per l’anno in corso ai 158,6 miliardi ipotizzati per il 2028.
Questa tecnologia sta suscitando un grande interesse sia tra i consumatori che tra le imprese, che vedono nell’AI generativa una fonte di ispirazione, innovazione e valore. Un sondaggio condotto dal Capgemini Research Institute ha rivelato che la metà dei consumatori intervistati utilizza l’AI generativa per la propria pianificazione finanziaria, il 67% per ricevere una diagnosi o una consulenza medica e il 70% per ottenere consigli su nuovi prodotti e servizi. Le imprese, dal canto loro, riconoscono il potenziale dell’AI generativa per ottimizzare i loro processi, ridurre i costi e aumentare le vendite, l’efficienza operativa e la soddisfazione dei clienti.
In uno studio separato di Capgemini, si legge come il 96% delle organizzazioni consideri l’AI generativa uno dei temi più rilevanti per i consigli di amministrazione. Per sfruttare al meglio le opportunità offerte, è necessario comprendere la sua catena del valore, che è composta da diversi aspetti: hardware e piattaforme cloud, foundation model, MLops, applicazioni create da modelli ottimizzati e impatto sulle attività aziendali.
Hardware e piattaforme cloud sono i componenti che forniscono le risorse computazionali necessarie per addestrare e implementare i modelli di AI generativa. I foundation model sono i modelli di base che vengono pre-addestrati su grandi quantità di dati e che possono essere adattati a diversi domini e compiti. Model hub e pratiche MLops sono le piattaforme e le metodologie che facilitano la condivisione, la gestione e il monitoraggio dei modelli di AI generativa. Le applicazioni create da modelli ottimizzati sono le soluzioni che utilizzano i modelli di AI generativa per creare nuovi modelli o per migliorare quelli esistenti. Ma anche l’impatto sulle attività aziendali come effetto che l’AI generativa ha sui processi, sui prodotti, sui servizi e sui modelli di business delle imprese.
Centro di
bin partnership strategica con Google Cloud, ha creato un centro di eccellenza sull’AI generativa a livello globale, con l’obiettivo di individuare 500 use case entro i prossimi 24 mesi. La collaborazione permette alle imprese di beneficiare delle competenze, delle tecnologie e delle infrastrutture necessarie per realizzare progetti di AI generativa di successo, in diversi settori come i servizi finanziari, il manufacturing e il retail.
Valore per il
Per farsi trovare pronti, i partner di canale devono formare al più presto quelle che Canalys definisce AI strategy e AI partnership. Strategie e soluzioni in fatto di tecnologie e competenze AI devono essere infatti selezionate ed implementate sulla base della specifica attività di ogni partner di canale, che potrebbe spaziare dal consulente in tema di tecnologie emergenti al system integrator chiamato ad implementare i nuovi strumenti AI nei sistemi aziendali. E molto altro ancora, senza cadere nella tentazione e nella trappola di voler fare tutto, ritrovandosi ad offrire un ventaglio di offerta che rischia di rivelarsi molto difficile da gestire. In questo scenario si intravedono grandi opportunità in particolare per gli sviluppatori di software che dovranno dare vita ad una nuova generazione di software applicativi. Pertanto dovranno sviluppare competenze e soluzioni utili a dare una risposta ad una domanda di mercato che si prospetta del tutto inedita rispetto all’attuale scenario IT. Nella ricerca in merito alle opportunità di business che la AI generativa può portare ai partner di canale e agli ISV, Canalys ha ipotizzato quattro macro-categorie di attività: i servizi AI, lo sviluppo software AI, i servizi advanced data analytics e i prodotti di Ai generativa.
Servizi
Canalys sottolinea che la principale opportunità di business per i partner di canale ruota intorno alla sfera dei servizi AI, per quanto concerne le attività mirate ad aiutare le organizzazioni ad implementare la AI generativa con successo all’interno dei loro processi. Il catalogo dell’offerta dei servizi AI si presenta ampio, in quanto spazia dalla consulenza sulla tecnologia, alle attività di change management, di definizione e rinnovamento delle architetture IT, di progettazione, implementazione e integrazione nei sistemi esistenti. Si tratta di attività ad elevata personalizzazione che prevedono budget mediamente molto elevati.
Servizi software
La seconda opportunità per il canale è costituita dallo sviluppo di software basato su AI generativa e applicazioni ad elevata personalizzazione e verticali per i vari settori di business. Il business avrà un impatto significativo anche per gli hyperscaler chiamati ad offrire le piattaforme tecnologie e gli ecosistemi di strumenti necessari per implementare questo genere di applicazioni, per cui si prevede sostanzialmente una disponibilità basata sul modello SaaS (Software-as-a-Service).
Advanced data
La AI generativa, per Canalys, saprà produrre impatti positivi anche sul mercato legato ai servizi di advanced data analytics, andando a potenziare ulteriormente l’impiego dei servizi basati sull’intelligenza artificiale e sul machine learning nelle applicazioni di business intelligence e la business analytics. Il contesto della data science coinvolgerà anche i servizi legati ai sistemi di gestione dei dati, con cui i partner di canale dovranno supportare le attività di data collection, data preparation e data management necessarie alle attività analitiche. In particolare per quanto riguarda i servizi di gestione database, data lake e data warehouse.
Altra opportunità per i partner di canale è offerta dall’attività di vendita dei prodotti AI, che Canalys suddivide in reselling, co-selling e upselling. A tali attività si aggiungono ovviamente i già citati servizi legati all’integrazione, all’implementazione e alla personalizzazione dei sistemi IT, con particolare attenzione per quanto riguarda l’ottimizzazione e l’adozione dei servizi gestiti (managed services). Canalys prevede inoltre che questo genere di attività, per quanto già evidente, sia quello destinato a generare business soprattutto in un secondo momento e che pertanto non debba essere valutato in una prospettiva di breve termine.
L’AI generativa è una tecnologia in rapida evoluzione, che sta creando scenari senza precedenti e opportunità per le imprese di trasformare i loro modelli di business e rivoluzionare le industrie di riferimento.
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