Massimizzare le risorse infrastrutturali per un'AI sicura e scalabile

Come passare da un'infrastruttura frammentata a un ambiente standardizzato per sfruttare al massimo le GPU esistenti e ridurre i tempi di sviluppo.

Nel paper "The Total Economic Impact™ Of Red Hat AI" redatto da Forrester potrai approfondire:

Il superamento dei limiti infrastrutturali per scalare lo sviluppo dell'AI
L'analisi del ROI e dei vantaggi economici
I vantaggi per la governance e la sicurezza
L'analisi dei costi di investimento

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Infrastrutture e AI: perché la frammentazione rallenta lo sviluppo

Oggi le aziende faticano a implementare progetti di Intelligenza Artificiale su larga scala a causa di una scarsa visibilità sulle risorse hardware e di infrastrutture limitate. La mancanza di strumenti standardizzati e i rigidi requisiti di conformità generano ritardi, allungando drasticamente i tempi di sviluppo dei modelli e facendo lievitare i costi operativi.

Ottimizzare le risorse attraverso il controllo centralizzato

Per sviluppare più modelli di Intelligenza Artificiale sfruttando al massimo l'hardware esistente, occorre una piattaforma che offra una vista centralizzata dell'infrastruttura. In questo modo, i team IT possono allocare i server in modo intelligente, innalzando l'utilizzo delle GPU fino all'80% ed evitando di dover acquistare nuove macchine. Questo si traduce in un drastico abbattimento dei costi infrastrutturali e in un Ritorno sull'Investimento (ROI) stimato fino al 233%.

Scenari d'uso raccontati nel paper

L'analisi contenuta nel paper si basa sulle esperienze reali di quattro organizzazioni di diversi settori che hanno adottato Red Hat AI per scalare in sicurezza i propri progetti di intelligenza artificiale.

Settore Finanziario

Un'azienda ha messo in produzione oltre 100 modelli, tra cui un'applicazione AI per supportare il processo di approvazione dei prestiti mitigando i rischi legati a decisioni errate.

Settore Manifatturiero

L'impiego dell'AI ha permesso di creare modelli capaci di ridurre i tempi di collaudo per rilevare le cause profonde delle non conformità, abbattendo i costi di manutenzione.

Enti Governativi

Decine di modelli predittivi sono stati attivati per allocare meglio le risorse sul territorio, identificare abusi e frodi tramite l'incrocio di dati, e sintetizzare archivi di ricerca scientifica.

Telecomunicazioni

Un sistema di tracciamento avanzato per il miglioramento del servizio clienti ha permesso di ridurre i disservizi e dimezzare i tempi di risposta agli incidenti.