Dopo aver discusso di come l’AI stia rivoluzionando l’Enterprise Architecture Management (EAM), Tom Sprenger, Senior Consultant in Business Technology di Capgemini Invent ed Eva Jaidan, Head of Data Analytics and AI di MEGA, si concentreranno sul Large Language Model (LLM) come assistente per la gestione dell’architettura IT e sull’impatto degli assistenti AI generativi sul ruolo degli architetti aziendali. Questa evoluzione porta con sé sia opportunità che sfide. In questa esplorazione, approfondiremo il modo in cui gli LLM possono aiutare a gestire l’architettura aziendale, bilanciare i benefici e i rischi dell’IA, navigare nell’integrazione dell’IA nei sistemi attuali e immaginare il futuro dell’architettura IT con l’IA. Esamineremo inoltre i potenziali casi d’uso e affronteremo il quesito: “L’IA è una minaccia per gli architetti aziendali di oggi o un catalizzatore per la loro evoluzione?”
LLM come assistente per la gestione dell’architettura aziendale
I termini “chatbot” e “copilot” stanno diventando sempre più diffusi nelle discussioni sull’IA nella gestione dell’Enterprise Architecture (EAM). Forse vi sarete imbattuti in termini come “copilot che fanno crescere gli architetti” o “chatbot che li assistono” e vi sarete chiesti quali siano le differenze tra i due. Con l’avanzare delle tecnologie AI e la loro integrazione sempre più profonda nei sistemi aziendali, è fondamentale distinguere tra questi strumenti per sfruttarne efficacemente i vantaggi unici.
I chatbot, potenziati dai LLM, sono progettati per gestire le domande e le interazioni quotidiane legate a una base di conoscenza del dominio, possono assistere nella creazione di un nuovo progetto, guidare l’utente attraverso i passaggi necessari o aiutare con la documentazione recuperando le informazioni pertinenti dalla base di conoscenza. Disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, i chatbot forniscono conoscenze on-demand sull’Enterprise Architecture (EA), sui framework e sulle metodologie, adattandosi al livello di competenza e alla lingua dell’utente. Ciò si traduce in una maggiore produttività e qualità dell’onboarding dei nuovi architetti e accelera il percorso dell’EA, caratterizzato da requisiti di conoscenza approfondita e dalla sua curva di apprendimento decisamente ripida.
“Copilot” nell’IA incarna il duplice scopo di collaborazione (“co”) e di guida (“pilota”). I copilot, anch’essi alimentati da LLM, sono progettati per intraprendere azioni ed eseguire compiti in collaborazione con l’utente finale. Hanno accesso a dati e piattaforme e possono eseguire compiti sotto la guida dell’utente. Ad esempio, un copilota potrebbe assistere nella creazione di diagrammi, suggerendo il tipo di diagramma più adatto in base agli input dell’utente, o identificando le aree che richiedono attenzione analizzando gli schemi nei dati ed evidenziando le anomalie. I copilot agiscono come partner attivi nel processo, guidando l’implementazione strategica della tecnologia all’interno delle organizzazioni.
In sintesi, i chatbot e i copilot, entrambi componenti integrali dell’IA, stanno trasformando il modo in cui affrontiamo le attività e le interazioni lavorative quotidiane. Lavorano insieme per snellire le operazioni, aumentare la produttività e migliorare l’esperienza complessiva dell’utente nell’ambito dell’architettura IT.
Bilanciare vantaggi e rischi: Come orientarsi nel panorama dell’IA e degli LLM
Sebbene l’IA, e in particolare gli LLM, offrano numerosi vantaggi, è essenziale essere consapevoli dei potenziali rischi associati al loro utilizzo. Ecco alcune aree chiave di rischio:
Problemi di privacy e informazioni distorte
I sistemi di intelligenza artificiale, compresi gli LLM, necessitano di una grande quantità di dati per l’addestramento e il funzionamento. Se questi dati includono informazioni sensibili, potrebbero verificarsi problemi di privacy. Pertanto, la privacy e l’anonimizzazione dei dati sono fondamentali. Il livello di trasparenza e sicurezza di questi sistemi di intelligenza artificiale può variare a seconda della loro integrazione nei sistemi esistenti.
I sistemi di IA e i LLM possono involontariamente apprendere e propagare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, portando a risultati o decisioni potenzialmente ingiusti. Ad esempio, se un’intelligenza artificiale utilizzata per le assunzioni viene addestrata sui dati di un’azienda che storicamente ha favorito alcuni gruppi demografici, potrebbe perpetuare questi pregiudizi, dando luogo a pratiche di assunzione scorrette.
Affidabilità e sicurezza
I sistemi di intelligenza artificiale potrebbero non funzionare sempre in modo coerente, soprattutto in scenari per i quali non sono stati addestrati. Questa imprevedibilità potrebbe rappresentare un rischio per le applicazioni critiche. Ad esempio, un’intelligenza artificiale utilizzata per la guida autonoma deve essere affidabile in tutte le condizioni atmosferiche e di traffico, non solo in quelle per cui è stata addestrata. Inoltre, i sistemi di IA potrebbero essere vulnerabili ad attacchi maligni, che potrebbero manipolarne il funzionamento o rubare informazioni sensibili.
Disinformazione e informazioni errate
Sia i copilot che i chatbot generano risultati sulla base dei dati e delle domande in ingresso. Tuttavia, esiste il rischio di “allucinazione”, ossia la generazione di informazioni non presenti nei dati di input. A questo proposito sono fondamentali fattori come il parametro della “temperatura”, che controlla il livello di creatività dell’output dell’IA. In ogni caso, i contenuti generati da un assistente AI generativo devono essere rivisti e messi a punto prima di essere utilizzati, poiché rimangono ancora questioni da affrontare, in particolare in termini di correttezza.
Considerazioni etiche e legali
Se si utilizza un modello LLM proveniente da una fonte proprietaria come OpenAI, il controllo sui dati e sul funzionamento interno del modello potrebbe essere limitato. Sebbene questi modelli siano in genere robusti e ben testati, la trasparenza sull’uso dei dati e sul processo decisionale del modello potrebbe non essere del tutto chiara, e potrebbe potenzialmente portare a rischi imprevisti e a sfide nel garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Al contrario, se un modello LLM locale personalizzato viene sviluppato, messo a punto, ospitato e gestito con il pieno controllo dei dati, vi è un maggior grado di trasparenza e controllo. Ciò consente una comprensione più approfondita del processo decisionale del modello e una maggiore garanzia di privacy e sicurezza dei dati. Tuttavia, lo sviluppo e la manutenzione di un modello di questo tipo richiedono un investimento significativo in termini di risorse e competenze (processo MLOps).
Rischi dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’architettura d’impresa
L’integrazione dell’IA nell’Enterprise Architecture (EA) è molto promettente, ma è un percorso pieno di potenziali insidie che gli architetti aziendali devono affrontare. I rischi sono vari e vanno dagli intoppi operativi ai disallineamenti strategici, e richiedono una comprensione approfondita per essere mitigati in modo efficace.
Come superare le complessità dell’integrazione dell’IA nell’architettura aziendale
Le raccomandazioni guidate dagli algoritmi dell’IA possono semplificare i processi, ma possono anche involontariamente radicare pregiudizi, derivati da dati storici non neutrali. Ad esempio, un architetto aziendale potrebbe trovare un’IA che favorisce i sistemi legacy per gli aggiornamenti, perché i dati del passato non incorporano il cambiamento strategico dell’azienda verso le tecnologie innovative. Il risultato? Un disallineamento della strategia IT con gli obiettivi aziendali.
Poi c’è la complessità dell’IA stessa. L’intricata logica che alimenta le decisioni dell’IA non è sempre trasparente e pone il dilemma della “scatola nera”. Per gli architetti aziendali, ciò significa lottare con la sfida di convalidare le decisioni dell’IA senza comprendere appieno i suoi processi di ragionamento. Se uno strumento guidato dall’IA sta ottimizzando i protocolli di sicurezza della rete, la mancanza di trasparenza potrebbe significare non sapere se le vulnerabilità critiche sono state affrontate in modo adeguato, con conseguenti punti ciechi nel panorama IT.
Anche l’affidabilità e la coerenza delle prestazioni dell’IA destano preoccupazione. I sistemi di IA, in particolare quelli che imparano e si adattano nel tempo, possono evolvere in modo imprevedibile. Quando gli architetti aziendali si affidano a questi sistemi per mantenere l’integrità e le prestazioni dell’architettura IT, qualsiasi cambiamento imprevisto può causare interruzioni. Immaginate un’intelligenza artificiale incaricata di bilanciare i carichi dei server in un’azienda globale: un cambiamento improvviso e inspiegabile nel suo schema potrebbe causare sovraccarichi o interruzioni del sistema, con un impatto sulle operazioni aziendali. Un altro rischio è l'”eccessiva ingegnerizzazione” delle soluzioni.
Rischi e realtà dell’IA nell’architettura aziendale
L’IA è in grado di generare numerose soluzioni architettoniche, ma non sempre “more is better”. Gli architetti aziendali possono trovarsi di fronte alla sfida di separare le opzioni troppo complesse o tecnicamente elaborate che, per quanto impressionanti, potrebbero non essere pratiche o economicamente vantaggiose per l’organizzazione. Infine, l’introduzione dell’IA richiede un cambiamento nelle competenze degli architetti aziendali.
Il rischio è duplice: da un lato, c’è il pericolo che gli architetti diventino troppo dipendenti dall’IA, con un potenziale declino delle loro competenze faticosamente acquisite; dall’altro, è necessario tenere il passo con l’evoluzione del panorama dell’IA, che può essere scoraggiante e richiede un aggiornamento continuo.
Per gli architetti aziendali, questi rischi significano che l’IA non può essere una soluzione “set-and-forget” nell’EA. È uno strumento che richiede una supervisione, una profonda comprensione del suo funzionamento e un approccio agile all’integrazione. Con un occhio vigile e l’impegno a collaborare con i sistemi uomo-macchina, gli architetti aziendali possono sfruttare la potenza dell’IA non solo per integrare, ma anche per potenziare il loro ruolo cruciale nel plasmare le imprese del futuro.
In definitiva, la simbiosi tra l’IA e gli architetti d’impresa preannuncia un nuovo capitolo dell’EAM, segnato non dalla sostituzione, ma dal potenziamento. Come architetti, l’invito non è a resistere ma a reimmaginare, a non ritirarsi ma a riattrezzarsi, assicurandoci di rimanere parte integrante dell’infrastruttura digitale di domani come lo siamo oggi.
A cura di Tom Sprenger, Senior Consultant in Business Technology di Capgemini Invent – Eva Jaidan, Head of Data Analytics and AI di MEGA
