*Questo post è stato creato con un CustomGPT autoprodotto basato sull’ultimo video di Sophie su YouTube. Puoi trovare il link al video alla fine di questo articolo.
Quando parliamo di intelligenza artificiale, molti di noi pensano immediatamente ai chatbot, ai servizi di assistenza clienti automatizzati o ai modelli di AI generativa come ChatGPT. Tuttavia, esistono anche campi di applicazione in cui la protezione dei dati, la disponibilità del sistema e la sicurezza giocano un ruolo completamente diverso, ad esempio nelle infrastrutture critiche. In questo episodio di Sophie’s Next AI Talk, parliamo con Stefan Riesel di CREA-LOG di come l’AI possa essere utilizzata in modo sensato in questo settore e di quali requisiti bisogna tenere in considerazione.
Chi è CREA-LOG?
CREA-LOG è un’azienda specializzata da oltre 20 anni nello sviluppo e nell’integrazione di sistemi di dialogo vocale, in particolare nel campo della tecnologia vocale e bot. Stefan Riesel lavora nel settore delle vendite e della consulenza fin dai primi anni 2000 e conosce in prima persona l’evoluzione del settore: dai classici sistemi basati sul DTMF all’odierna architettura bot guidata dall’intelligenza artificiale.
Infrastrutture critiche e IA: vanno bene insieme?
Quando si parla di infrastrutture critiche, spesso ci si riferisce a fornitori di energia, forniture idriche o sistemi di trasporto. Queste aree devono funzionare in ogni momento: eventuali guasti o lacune nella sicurezza avrebbero un impatto enorme sulla società e sull’economia. Ed è proprio per questo che ai sistemi informatici si applicano requisiti particolarmente severi:
- Massima disponibilità
- Misure di sicurezza fisiche e digitali
- Rigidi requisiti di protezione dei dati e di conformità
- Utilizzo limitato o nullo del cloud
Un esempio classico: i centri di controllo della rete dei fornitori di energia. Controlla se l’elettricità scorre, dove si verificano le interruzioni e come è distribuito il carico della rete. Spesso questi sistemi vengono ancora eseguiti on-premise, cioè localmente sui propri server, a volte anche in stanze fisicamente protette con filo spinato e controlli di accesso.
Quando salta la corrente: come l’intelligenza artificiale può essere d’aiuto
Uno scenario tipico: salta la corrente, decine di chiamate arrivano al centro di controllo. Tuttavia, spesso ci sono solo due o tre persone che lavorano lì: è impossibile rispondere manualmente a tutte le chiamate. La soluzione: un bot AI basato sulla voce chiede automaticamente da dove proviene la chiamata (ad esempio tramite il codice postale), controlla se è noto un guasto e informa il chiamante dello stato attuale.
È importante qui:
In questo scenario, l’IA non deve essere solitamente basata sul cloud. Invece, viene installato localmente come soluzione container, indipendente dall’accesso a internet, conforme al GDPR e all’interno dell’ambiente sicuro del cliente.
On-premise o cloud? Le soluzioni ibride sono un’opzione realistica
Non tutti i casi d’uso delle infrastrutture critiche necessitano dell’IA generativa. A volte è sufficiente il classico riconoscimento vocale o un semplice modulo text-to-speech installato localmente. In altri casi, invece, come ad esempio nella classica area del servizio clienti di un fornitore di energia, si possono utilizzare anche servizi di intelligenza artificiale basati sul cloud come Microsoft Azure Cognitive Services.
Un esempio pratico:
Un fornitore di energia combina un sistema bot installato localmente con gli strumenti AI di Azure nel cloud. I dati sensibili dei clienti rimangono a livello locale, mentre le funzionalità di intelligenza artificiale sono integrate nel cloud, ovviamente nel rispetto delle norme sulla protezione dei dati. In questo modo è possibile creare servizi moderni per i clienti senza compromettere la sicurezza.
Conclusione: non tutte le soluzioni necessitano di GPT, ma tutte le soluzioni necessitano di lungimiranza.
Quello che questa conversazione con Stefan Riesel ci ha mostrato chiaramente: In aree con dati sensibili, non si tratta sempre di utilizzare l’IA più moderna, ma quella più adatta. A volte si tratta di un riconoscimento vocale locale, altre volte di una combinazione ibrida di un sistema on-premise e dell’intelligenza artificiale nel cloud. È sempre importante capire prima il problema e poi trovare la giusta risposta tecnologica.
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