Bedrock protagonista indiscussa dell’AWS Summit 2024

La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è già sotto agli occhi dell’Italia, e va di pari passo con la diffusione del cloud.

L’AWS Summit di Milano del 2024 ha registrato il numero di partecipanti più alto di sempre, toccando quota 7.000 e triplicando il numero rispetto al 2023. Un ottimo segno per il più strutturato cloud provider al mondo, che quest’anno festeggia 18 anni sul mercato; e dopo aver introdotto la region di Milano nel 2019, ha registrato un costante trend di crescita nella sua adozione da parte delle aziende italiane.

Un Summit in cui si è parlato di innovazione e cloud computing, in cui però c’è stata una sola protagonista indiscussa: stiamo parlando della creatura di Amazon AWS Bedrock, una piattaforma che fornisce accesso a modelli di intelligenza artificiale preaddestrati e che sta aprendo nuove frontiere all’integrazione dell’IA nelle aziende di tutte le dimensioni.

Il logo di Amazon Bedrock.

Che cos’è Amazon Bedrock

Nel corso del 2023, mentre realtà come OpenAI e Google si affermavano nel settore dell’intelligenza artificiale con i loro modelli più di successo come ChatGPT e Gemini (ai tempi Google Bard), Amazon agiva in sordina, investendo in startup di IA generativa e preparando la sua soluzione personalizzata, uscita poi ad aprile 2024: Amazon Bedrock.

Di cosa si tratta esattamente?

Non un unico modello di IA, ma una piattaforma con un obiettivo: rendere accessibile a tutti lo sviluppo di applicazioni basate sull'IA generativa.

All’interno di Bedrock troviamo una suite di modelli di fondazione (FM) già pronti e interamente gestiti (serverless), sviluppati dalle più importanti aziende di IA come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI e Amazon stessa, tutte disponibili all’uso per aziende e privati tramite un’unica API.

La parte migliore? Gli FM sono aperti a una completa personalizzazione: possono essere addestrati con dati ad hoc forniti dall’utilizzatore. In pratica, diventa possibile creare una o più proprie versioni di IA che attingono e apprendono da fonti proprietarie e rispondono in modo personalizzato. Immaginate il potere che questa tecnologia può dare alle aziende!

Come si usa Amazon Bedrock?

Bedrock è stato studiato per essere semplice: basta caricare gli esempi di testi o immagini etichettati su Amazon S3 e darli in pasto all’FM selezionato. Si potrebbe temere che per addestrare la propria IA sia necessaria una mole di dati molto imponente, ma non è così: sono sufficienti circa 20 esempi proprietari per iniziare ad allenare i modelli.

Per quanto riguarda la privacy, tutto questo avviene in completa sicurezza e nel rispetto delle regole di compliance, che saranno sempre più stringenti a seguito dell’AI Act Europeo, divenuto legge lo scorso 12 luglio 2024. Ciò è possibile perché i dati dei clienti per l’addestramento privato dei modelli vengono crittografati durante la trasmissione e l'archiviazione. Questo evita che le informazioni fornite possano essere reintrodotte nel bacino di dati utilizzato per l’addestramento di base dei modelli.

I dati vengono così mantenuti costantemente al sicuro, come già avviene nell’intero ecosistema di Amazon Web Services.

I 7 modelli principali di Amazon Bedrock

Esplorando le molte possibilità offerte da Bedrock, tra IA generative dedicate a testi, chatbot, strumenti di ricerca e sintesi, generatori di immagini e altro ancora, ci siamo imbattuti in 7 modelli di spicco.

Titan

Addestrato da AWS stessa, Titan è stato presentato come modello di base più potente. Il suo raggio d’azione si espande dalla generazione all’estrazione di informazioni dai testi, alla creazione di riassunti, ricerca semantica e tracciamento aggiornato dell’esperienza utente sui siti web. È concorrente diretto di ChatGPT di OpenAI.

Sebbene ancora in fase di anteprima, Titan include anche un generatore di immagini, che promette di aiutare i clienti nei settori della pubblicità, dell'e-commerce e dell'intrattenimento a produrre immagini di qualità professionale. Dettaglio interessante, a tutte le immagini generate viene assegnata di default una filigrana invisibile, che fornisce un modo discreto per identificare le immagini generate dall'IA.

Jurassic

Progettato da AI21, Jurassic è studiato per riassumere testi ed estrarre informazioni da qualsiasi fonte, dai rendiconti finanziari alle descrizioni dei prodotti. Grazie alle sue capacità, Jurassic può essere utilizzato anche per una rapida assistenza clienti.

Jurassic-2, la versione più potente, si può utilizzare per attività di generazione di testo complesse che richiedono la massima qualità di output e supporta lingua inglese, spagnola, francese, portoghese, italiana e olandese.

Claude

Simile a Jurassic, anche Claude di Anthropic è un modello addestrato per riassunti e risposte veloci ai clienti, sebbene si concentri principalmente sulle competenze legali e di programmazione. Con una finestra di contesto che ora raggiunge i 200mila token, consente di elaborare documenti di grandi dimensioni (come i rendiconti finanziari) e di eseguire riepiloghi e confronti tra documenti, con risultati molto affidabili.

Commando

Commando è un modello progettato da Cohere ed è specializzato in conversazioni umane per l’assistenza clienti e nella generazione di testi per articoli e descrizioni di prodotti.

Llama

Meta, la società madre di Facebook, Instagram e WhatsApp, ha addestrato questo modello basandosi su milioni di annotazioni umane, arrivando a 70 miliardi di parametri e ottenendo risultati sorprendenti nella generazione di testi e interazioni in linguaggio naturale.

Stable Diffusion

Stable Diffusion è un modello per la generazione di immagini complesse sviluppato e addestrato da Stability AI, che rientra già tra gli strumenti di intelligenza artificiale più popolari online, in grado di mettere in ombra altri strumenti famosi come Dall-E o Midjourney. Tra gli usi, consente alle aziende di generare intere campagne pubblicitarie in pochi clic.

Mistral Large

Creato da Mistral AI, è un modello molto avanzato in grado di generare testi con alla base ragionamenti complessi e multilingua. Tra le sue abilità principali, c’è la capacità di seguire le istruzioni con precisione; questo ne consente un uso affidabile e su larga scala nel campo della traduzione, della generazione di codice e dei ragionamenti matematici.

I modelli di fondazione offerti da Bedrock permettono di spaziare fra molti casi d'uso diversi.

Le opportunità di Amazon Bedrock

Vista l’ampia scelta di modelli di fondazione offerti da Bedrock, le nuove opportunità che si aprono alle aziende che scelgono di sperimentare questa suite sono veramente moltissime.

Non stiamo parlando solo di funzionalità più “semplici” come ad esempio:

• la stesura di email e articoli di blog;
• l’implementazione di chatbot per risposte rapide ai clienti;
• la creazione di illustrazioni per prodotti e servizi;

ma anche di operazioni molto più complesse, basti pensare a:

• l’estrazione di dati per generare report fondamentali a prendere decisioni di business;
• la creazione di esperienze di acquisto personalizzate per i clienti online, raccomandando prodotti e servizi pertinenti ai singoli utenti;
• lo sviluppo di prototipi rapidi e test durante la progettazione di un software.

Amazon Bedrock: casi d’uso

Ecco come alcuni brand, in Italia e nel mondo, hanno saputo sfruttare le opportunità di Bedrock per potenziare il proprio business.

Toyota

Toyota, la multinazionale giapponese di automotive nota per gli elevati standard di sicurezza, utilizza Bedrock per il suo servizio Safety Connect.

In cosa consiste? L’azienda ha addestrato la sua versione di IA per processare i dati di centinaia di milioni di sensori in milioni di veicoli nel mondo, diventando in grado di rispondere entro pochi secondi alle chiamate di emergenza dei veicoli incidentati.

Alida

Alida è un’azienda che aiuta i più grandi brand del mondo a creare community con alto livello di coinvolgimento a cui sottoporre survey di raccolta feedback per il miglioramento dell’esperienza cliente e l’innovazione dei prodotti.

I clienti di Alida ricevono decine di migliaia di risposte coinvolte per singolo sondaggio, ragion per cui il team si affidava a modelli tradizionali di machine learning per processare i dati su larga scala. Tuttavia queste soluzioni faticavano a comprendere appieno i feedback delle risposte aperte dei sondaggi, catturando solo argomenti superficiali e mancando il contesto, cruciale per fornire informazioni accurate e significative.

Utilizzando Claude Instant su Bedrock, oggi Alida riesce a ottenere una comprensione più rapida, completa e contestualizzata dei dati delle survey, raccogliendo informazioni precise anche sui sentimenti degli intervistati, fondamentali per le strategie di marketing dei brand.

Airtable

Airtable, piattaforma low-code basata su cloud, con funzionalità di fogli di calcolo ma che include anche un database relazionale interno, ha sfruttato Cloude e Titan su Bedrock per lanciare un proprio servizio di IA da offrire ai clienti: Airtable AI.

Il servizio consente l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per portare a termine task come generazione di contenuti, azioni di automazione e domande e risposte intelligenti sui dati; il tutto in modo unificato all'interno dell'ambiente low-code intuitivo di Airtable, pensato per essere altamente accessibile anche ai team non tecnici.

Lonely Planet

Lonely Planet è una compagnia che opera nel settore viaggi.

Utilizzando Claude su Amazon Bedrock è riuscita a costruire una soluzione di intelligenza artificiale generativa sicura e scalabile per aiutare i clienti a pianificare viaggi ed esperienze personalizzate, ottenendo un costo inferiore dell'80% rispetto alla creazione manuale degli itinerari di viaggio.

Infocert

Infocert, tra le più grandi Certification Authority in Europa, è tra le aziende pioniere a testare Bedrock in italia, definendolo “un acceleratore clamoroso”.

Tra i servizi di Infocert, che serve oltre 150 istituti finanziari e assicurativi in Europa, enti locali e pubbliche amministrazioni, si contano PEC, firme digitali, gestione documentale e servizi per garantire la compliance normativa.

I moderni modelli di IA sono fondamentali per le sue operazioni quotidiane e il loro addestramento con Bedrock (e quindi l’attivazione di nuovi sistemi per i clienti) necessita solo di “poche settimane”, a differenza dei vari mesi che si impiegavano con i sistemi ML tradizionali. Questo anche perché, tra i vantaggi, Bedrock permette di automatizzare l’etichettatura dei dati, che con i sistemi ML va fatta rigorosamente a mano.

Molto apprezzato è anche il modello pay-per-use di Bedrock che elimina le barriere all'ingresso, permettendo alle aziende di scalare le loro operazioni senza grandi investimenti iniziali.

Mediaset

Mediaset è cliente AWS dal 2015, quando aveva iniziato a utilizzare S3 come repository veloce per le locandine dei film dell’allora neonata Mediaset Infinity. Nel tempo, con il crescere della libreria di contenuti, diventò fondamentale valorizzarla con dei metadati, arricchendo la propria suite AWS con nuovi servizi, ad esempio Recognition per riconoscere oggetti, personaggi famosi e brand.

Oggi Mediaset sfrutta Bedrock per la marcatura dei contenuti e il riconoscimento rapido dei momenti migliori per trasmettere contenuti pubblicitari. L’esperienza pubblicitaria per gli spettatori diventa così più efficace e pertinente, mentre il team tecnico può spostare il suo focus sul controllo dell’output piuttosto che sulla ricerca manuale, risparmiando tempo.

Questa soluzione innovativa è stata anche premiata al NAB Show di Las Vegas, contesto di alto prestigio per l'industria del broadcasting.

Negli sviluppi futuri, Bedrock verrà introdotta anche per le attività di smart reporting, clipping e generazione di immagini per i propri contenuti.

Bedrock apre alle aziende interessanti opportunità di sviluppi futuri.

Amazon Bedrock: da dove partire?

Abbiamo scoperto che cos’è Bedrock, come si usa e come è già stata accolta nelle aziende, con risultati molto brillanti; ma è importante concludere con una riflessione.

Oggi è facile parlare di IA, ma non è altrettanto immediato implementarla e utilizzarla nel modo corretto. Stiamo parlando di una tecnologia molto potente e in rapidissima evoluzione, che per quanto semplice da utilizzare, attraverso piattaforme innovative come Bedrock, necessita di molto testing e soprattutto di 👉 un’infrastruttura cloud affidabile alle spalle.

Senza un’infrastruttura curata e ben avviata che la sostenga, la tecnologia di Bedrock (e dell’IA in generale) rischia di non portare i risultati desiderati, o di performare in modo molto limitato, non facendo fruttare l’investimento per la sua implementazione. Immaginate di costruire un tetto decorato e moderno per una casa che però non ha le pareti: per quanto unico e innovativo, servirebbe a poco.

Se un’azienda desidera implementare Bedrock e valorizzare davvero il suo investimento, il miglior suggerimento è di partire dalle fondamenta: iniziare a costruire un ecosistema cloud performante e scalabile, con una base dati ben organizzata, per poi accrescerlo con l’introduzione dell’intelligenza artificiale. L’esempio che fa scuola, tra quelli che abbiamo riportato qui, è quello di Mediaset, che partendo dall’utilizzo delle funzionalità base di S3, ha accresciuto gradualmente la sua infrastruttura fino ad arrivare all’utilizzo rivoluzionario dell’IA che fa oggi.

Stiamo andando sempre più rapidamente verso uno scenario cloud serverless, dove prodotti come Amazon Bedrock, e i servizi cloud in generale, mettono effettivamente le aziende in condizione di fare cose altrimenti impossibili: l’importante è saper cogliere l’opportunità con lungimiranza, senza lasciarsi trasportare dai trend del momento.

Se vuoi conoscere meglio le opportunità che Amazon Bedrock e un’infrastruttura cloud progettata ad hoc possono portare al tuo business, siamo a tua disposizione: 👉 puoi contattarci cliccando qui.