Ogni anno, in questo periodo, decine di migliaia di professionisti dell'IT si preparano per una faticosa settimana a Las Vegas. Sebbene la città, a volte nota come "Disneyland degli adulti", non manchi di attrazioni, per una settimana esse fanno (per lo più) da sfondo a ciò per cui siamo tutti in città: in pratica, nerdare a volontà sullo stato di Cloud e, di questi tempi, sull'IT in generale.
Sì, è la conferenza AWS re:Invent!
Se andate sul sito web di re:Invent e cliccate su Topics, vedrete che la prima voce dell'elenco è "AI/ML". Poi noterete che la voce successiva è "Analytics" e vi renderete conto che in realtà l'elenco è ordinato in ordine alfabetico. Ma perché lasciare che dettagli così noiosi ostacolino una buona storia? Indipendentemente dal modo in cui il team di AWS re:Invent ordinerà l'agenda dell'evento, è abbastanza sicuro (anche a Las Vegas!) che questi argomenti saranno in cima ai pensieri della maggior parte dei partecipanti.
Vale la pena ricordare che l'attuale ondata di interesse per l'IA (nello specifico, l'IA generativa o GenAI) ha appena due anni. A re:Invent, l'anno scorso, molti di noi pensavano che l'interesse non potesse crescere ulteriormente, ma in realtà è così. Ciò che è cambiato è che siamo passati dalla prima fase di innovazione e sperimentazione a caldo a vedere i primi frutti di questa tecnologia nel mondo reale - non un'innovazione tecnica nel vuoto, ma la soluzione di problemi aziendali reali e concreti.
Le prime innovazioni AI di SnapLogic
Avevamo un vantaggio rispetto agli altri fornitori, grazie a un team interno di AI guidato dal Chief Scientist di SnapLogic, Greg Benson. Avevamo già funzioni di intelligenza artificiale nella nostra piattaforma in quei giorni lontani prima di ChatGPT e abbiamo lanciato la nostra esperienza di copilota per l'integrazione di SnapGPT (vedete cosa abbiamo fatto?) già nel marzo del 2023.
Il lancio anticipato non è solo una questione di vanto, ma ci permette anche di mettere la nostra tecnologia nelle mani dei clienti, che sono sempre il giudice finale di ciò che sviluppiamo. La conversazione è rapida e iterativa, con il feedback delle implementazioni reali che confluisce rapidamente nel ciclo di sviluppo successivo. I primi casi d'uso riguardavano l'esperienza del "primo giorno", aiutando i nuovi utenti ad accedere alla documentazione, a costruire pipeline con l'assistenza, a documentare il proprio lavoro e a comprendere quello degli altri attraverso spiegazioni in linguaggio naturale.
Abbiamo rapidamente aggiunto altre funzionalità "del secondo giorno", che avrebbero assistito e accelerato il lavoro degli utenti più esperti: verifica delle best practice, refactoring per migliorare le prestazioni e generazione di query ed espressioni SQL.
Tuttavia, la tecnologia AI è progredita così rapidamente che, sebbene i chatbot e le interfacce conversazionali costituiscano un'ottima dimostrazione, sono ben lontani dall'essere l'unico caso d'uso di GenAI e LLM. Allo stesso tempo, stava diventando chiaro che non tutte le prime dimostrazioni stavano ottenendo successo, su scala e in produzione.
Il problema principale era ottenere un accesso affidabile e continuo ai dati. Una demo può essere costruita con dati campione o un'istantanea statica, ma per essere utile nel mondo reale, i dati devono fluire da diverse fonti in tempo reale. In un'architettura IT disordinata, assemblata nel tempo in risposta a diversi vincoli, questo flusso è inevitabilmente discontinuo e interrotto.
Costruire un solido tessuto di dati per l'IA
È qui che entriamo in gioco noi. SnapLogic ha collegato qualsiasi cosa a tutto, dal sito cloud alla terra, fin dal primo giorno. Siamo stati in grado di consegnare in pochi giorni ciò che persone intelligenti e competenti hanno faticato a realizzare per mesi. Il motivo non è un nuovo, magico modello di intelligenza artificiale; utilizziamo AWS Bedrock per avere accesso al meglio di ciò che c'è là fuori, quindi, se non altro, ciò che forniamo è una scelta di modelli in modo che gli utenti possano trovare quello più adatto al lavoro.
Il modo in cui SnapLogic assicura il successo dei progetti di IA è proprio attraverso il tessuto di dati senza soluzione di continuità che rende facile mantenere la funzione abilitata all'IA alimentata con i dati migliori e più freschi, e in abbondanza.
Una volta che si opera in questa modalità, diventa ovvio che l'IA è molto più di un front-end di lusso per i dati aziendali, anche se questo è ovviamente molto prezioso di per sé. Ma l'IA può anche operare dietro le quinte, sotto forma di agenti IA autonomi che si integrano perfettamente nei flussi di lavoro esistenti.
Questa modalità "senza testa" è molto diversa dai chatbot più visibili, ma è ancora più potente, con agenti in grado di agire in modo semi-autonomo per fornire nuove funzionalità, lavorando con i dati e i sistemi esistenti. Ancora una volta, SnapLogic è lì per aiutare, con il nostro AgentCreator che consente a tutti di creare agenti che scalano a costi contenuti, si integrano perfettamente con oltre 1.000 sistemi e consentono ai team di creare rapidamente valore con l'IA.
Rendere l'IA e i dati accessibili a tutti
Quando dico "tutti", intendo proprio tutti. Al nostro evento Integreat di Londra, un paio di settimane fa, ho guidato una sala di 60 o 70 persone in un workshop pratico in cui hanno utilizzato le funzionalità GenAI di SnapLogic per risolvere una serie di problemi del mondo reale: analizzare una fattura, confrontarla con un'altra e scrivere un'e-mail con le proprie scoperte.
Il gruppo era equamente diviso tra utenti SnapLogic esistenti, che erano lì appositamente per provare le nuove funzionalità di intelligenza artificiale, e persone completamente nuove a SnapLogic, che erano lì per curiosità o come parte della loro valutazione della piattaforma. C'era anche una grande varietà di titoli e background, da singoli data scientist a team aziendali, fino a Brian Dummann, Chief Digital Officer di AstraZeneca, che è stato uno dei nostri relatori.
Tutti sono stati in grado di portare a termine l'esercizio (i badge di LinkedIn sono in arrivo, gente!) e, cosa più importante, di ottenere una comprensione molto più concreta di come tutti i diversi componenti lavorano insieme rispetto a quanto si potrebbe ottenere da un numero qualsiasi di diapositive.
Scopritelo con i vostri occhi al re:Invent
Se siete presenti ad AWS re:Invent e volete saperne di più su SnapLogic in generale e su AgentCreator in particolare, visitate il nostro stand durante la settimana. Lunedì alle 17:30 terremo anche un Lightning Talk, tenuto da Regina Goodman, Global Director of Solutions Architecture for GenAI di SnapLogic, e ci farebbe piacere vedervi lì. Ma se non siete in città o non ci vedete, potete programmare una demo di AgentCreator in qualsiasi momento.
