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L’IA aziendale dipende ancora dalla qualità dei dati
Sebbene gran parte del mercato attuale dell’IA si concentri sulla selezione del giusto modello linguistico di grandi dimensioni, le organizzazioni riconoscono sempre più che la qualità dei dati gioca un ruolo altrettanto importante.
Secondo Iris.ai, una grande quota di conoscenza aziendale rimane memorizzata in documenti, report e sistemi interni difficili da elaborare per le piattaforme di dati convenzionali. La sua tecnologia è progettata per organizzare e contestualizzare queste informazioni prima che vengano utilizzate dalle applicazioni di IA, permettendo alle organizzazioni di riutilizzare le conoscenze aziendali in più dipartimenti invece di preparare i dati separatamente per ogni progetto.
L’azienda afferma che la sua piattaforma è stata applicata in diversi settori, tra cui manifattura, sanità, servizi finanziari, telecomunicazioni e settore pubblico.
AWS Collaboration si concentra sul deployment aziendale
Come parte della collaborazione, la piattaforma si integra con diversi servizi AWS, tra cui Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon SageMaker e istanze GPU Amazon EC2.
L’obiettivo è aiutare le organizzazioni a sviluppare applicazioni di IA che possano lavorare con conoscenze aziendali strutturate, supportando al contempo i requisiti di governance e conformità.
Secondo l’azienda, la piattaforma è progettata per fornire output di IA tracciabili ed è in linea con standard tra cui il GDPR, la legge europea sull’intelligenza artificiale e la ISO 27001.
Il software è disponibile anche tramite AWS Marketplace, semplificando l’acquisto per le organizzazioni che già utilizzano infrastrutture AWS.
Matthew Thomson, Direttore delle startup EMEA di AWS, ha detto che i clienti enterprise cercano sempre più modi per sbloccare conoscenze accumulate in anni di documenti e sistemi interni, piuttosto che concentrarsi esclusivamente sui modelli di IA.
Victor Botev, co-fondatore e CTO di Iris.ai, ritiene che la qualità della conoscenza aziendale rimanga uno dei fattori più importanti che influenzano le prestazioni dell’IA.
“Il modello è valido solo quanto la conoscenza a cui ha accesso.”
Sostiene che anche i modelli linguistici avanzati possono produrre risultati inaffidabili quando le informazioni aziendali sono incomplete, obsolete o strutturate in modo poco efficiente.
Un crescente focus sulla governance dell’IA
L’annuncio riflette una tendenza più ampia nell’IA aziendale, in particolare nei settori regolamentati dove le organizzazioni devono affrontare requisiti di governance, conformità e sovranità dei dati più rigorosi.
Le istituzioni finanziarie che si preparano per il Digital Operational Resilience Act (DORA), i produttori che stanno modernizzando i sistemi legacy e le organizzazioni sanitarie che gestiscono documentazione multilingue sono tra i settori che si prevede aumenteranno gli investimenti in IA nei prossimi anni.
Guardando al futuro, Iris.ai prevede di espandere la propria presenza in Nord America, Arabia Saudita ed Europa , integrando ulteriormente la piattaforma con servizi AWS come Amazon Bedrock AgentCore, Amazon QuickSight e Amazon OpenSearch.
