Se stai cercando IBM Watsonx, probabilmente non sei alla ricerca di un altro discorso motivazionale sul tema "L'IA è il futuro". Stai cercando qualcosa di pratico: come costruire un modello, implementarlo in modo sicuro, gestirlo correttamente e mantenerlo operativo nel mondo reale, senza che la tua iniziativa rimanga bloccata in una fase pilota senza fine.
E non sei solo. Una ricerca IBM ha rilevato che quasi il 40% dei progetti di IA avviati tra il 2023 e il 2025 non è ancora andato oltre la fase pilota. Non perché la tecnologia fallisca, ma perché i team faticano a coordinare il lavoro umano del progetto intorno allo sviluppo del modello.
I teams si trovano spesso bloccati nella gestione delle approvazioni, della documentazione, dell'accesso ai dati e dei controlli dei rischi. Ed è proprio questo che questa guida ti aiuterà a risolvere.
Vi mostreremo come utilizzare IBM Watsonx per le iniziative di IA aziendali. Imparerete anche come gestire il coordinamento dei progetti, la documentazione e i flussi di lavoro interfunzionali che determinano effettivamente il successo o il fallimento della vostra iniziativa di IA.
Che cos'è IBM Watsonx?
IBM Watsonx è una piattaforma di IA e dati di livello aziendale progettata per aiutare le organizzazioni a creare, implementare e gestire modelli di IA su larga scala. Non si tratta di un singolo strumento, ma di una piattaforma integrata che combina quattro componenti principali: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data e Watsonx. Governance.
Perché utilizzare IBM Watsonx?
A differenza dei prodotti IBM Watson legacy, watsonx è stato appositamente progettato per l'era dell'IA generativa. Si concentra sul rendere accessibili alle aziende i modelli di base e le funzionalità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Gartner prevede che entro il 2026 oltre l'80% delle aziende avrà implementato applicazioni Gen-AI.
watsonx offre anche flessibilità sui modelli. Supporta i modelli Granite di IBM e una libreria di opzioni di terze parti, in modo da poter scegliere quello più adatto al tuo caso d'uso e al tuo profilo di rischio. E se hai bisogno che il modello funzioni meglio per il tuo dominio, puoi utilizzare tecniche come la messa a punto rapida per adattarlo più velocemente, senza doverlo ricostruire da zero.
Componenti principali della piattaforma IBM Watsonx
I team aziendali sprecano un sacco di tempo a "valutare le piattaforme di IA" senza sapere cosa contengano effettivamente. È così che si finisce con aspettative non soddisfatte e implementazioni disorganizzate.
IBM Watsonx si basa su quattro pilastri fondamentali, progettati per funzionare insieme e coprire l'intero ciclo di vita dell'IA:
- watsonx. ai: questo è lo studio di IA in cui il tuo team formerà, convaliderà, ottimizzerà e implementerà modelli di base e modelli di machine learning. Include un laboratorio di prompt per sperimentare i prompt, uno studio di ottimizzazione per adattare i modelli e una libreria di modelli predefiniti per iniziare.
- watsonx. orchestrate: Si tratta del livello "agente" all'interno di watsonx, dove l'IA non si limita a rispondere alle domande, ma agisce. Consente di utilizzare agenti IA predefiniti o personalizzati (creati senza codice o con codice) in grado di completare attività reali attraverso i tuoi strumenti e flussi di lavoro. È anche possibile eseguire l'orchestrazione multi-agente, dove diversi agenti collaborano tra loro.
- watsonx. data: Si tratta di un archivio dati basato su un'architettura lakehouse, che combina i vantaggi dei data lake e dei data warehouse. Gestisce la virtualizzazione dei dati, offre funzionalità di archiviazione vettoriale per l'IA generativa e fornisce una connessione ai dati dell'azienda ovunque si trovino.
- watsonx. governance: è il toolkit per gestire il ciclo di vita dell'IA con fiducia e trasparenza. Offre funzionalità per il monitoraggio della provenienza dei dati, la rilevazione dei pregiudizi dei modelli, il monitoraggio della conformità e l'applicazione automatica delle politiche.
📚 Leggi anche: IA generativa vs IA predittiva
Casi d'uso dell'IA per l'azienda per IBM Watsonx
Se investi in potenti piattaforme di IA senza identificare casi d'uso chiari, ti ritroverai con costosi progetti pilota che non raggiungeranno mai la produzione né forniranno un reale valore aziendale.
Per contestualizzare: solo il 5% delle organizzazioni ha ottenuto un esito positivo per quanto riguarda la scalatura del 70% o più dei propri progetti pilota di IA.
Non c'è da stupirsi che ciò porti a uno spreco di risorse e allo scetticismo degli stakeholder sul valore dell'IA.
La soluzione è semplice. Invece di perdersi nelle possibilità tecniche, concentrati su casi d'uso pratici e pronti per la produzione che risolvono problemi aziendali reali. Ecco alcuni esempi per stimolare la tua riflessione:
- Automazione del supporto clienti: crea assistenti IA che gestiscono le richieste di routine dei clienti estraendo le risposte direttamente dalle knowledge base della tua azienda utilizzando la generazione aumentata dal recupero (RAG).
- Intelligenza documentale: estrai automaticamente informazioni e dati chiave da documenti non strutturati come contratti, relazioni e fatture su una scala che sarebbe impossibile per i team umani.
- Generazione e modernizzazione del codice: accelera i flussi di lavoro di sviluppo software e l'efficienza ingegneristica utilizzando l'IA per generare nuovo codice, spiegare il codice esistente o aiutare a modernizzare le applicazioni legacy.
- Ricerca delle conoscenze: consentite ai dipendenti di trovare rapidamente le risposte creando una ricerca sul posto di lavoro che abbracci tutte le origini dati silosizzate della vostra azienda.
- Previsione della domanda: applica modelli di IA ai tuoi dati storici per prevedere con maggiore precisione le esigenze di inventario, l'allocazione delle risorse e le tendenze future del mercato.
- Riepilogo delle chiamate: genera riepiloghi automatici e elementi da intraprendere dalle chiamate al servizio clienti o dalle riunioni commerciali, risparmiando tempo e assicurandoti che nulla venga trascurato.
💡 Suggerimento professionale: Ciascuno di questi casi d'uso è un progetto complesso che genera il proprio lavoro: cicli di ingegneria rapidi, test dei modelli e revisioni da parte degli stakeholder.
Quando lo sviluppo dell'IA avviene in Watsonx, ma il coordinamento dei progetti, la documentazione e la comunicazione sono distribuiti su altri strumenti, si presenta il temuto problema del work sprawl. I team perdono ore a cercare informazioni, passando da un'app all'altra e ripetendo gli aggiornamenti su più piattaforme.
Elimina il lavoro superfluo e mantieni il tuo team allineato gestendo tutto il lavoro relativo ai progetti di IA in un unico posto con Converged Workspace di ClickUp. Si tratta di una piattaforma unica e sicura in cui progetti, documenti, conversazioni e analisi convivono insieme.
Come iniziare con IBM Watsonx
Iniziare a utilizzare IBM Watsonx non è così difficile come potrebbe sembrare a prima vista. Spesso i team si bloccano solo perché non dispongono di un piano di implementazione chiaro, dalla configurazione all'utilizzo effettivo.
Abbiamo risolto il problema per te con questa roadmap dettagliata che contiene tutti i passaggi:
Passaggio 1: configura il tuo ambiente Watsonx
Per prima cosa, dovrai fornire la tua istanza watsonx tramite IBM Cloud. Ciò comporta la creazione di un account, l'impostazione di gruppi di risorse per i tuoi progetti e la configurazione delle autorizzazioni IAM (Identity and Access Management).
Genererai anche chiavi API per l'accesso programmatico e dovrai definire i ruoli degli utenti sin dall'inizio. Pensa a chi dovrebbe addestrare i modelli di IA della tua organizzazione, chi può implementarli e chi deve solo visualizzare i risultati. Sarai felice di non dover affrontare problemi di sicurezza in seguito.
💡 Suggerimento professionale: utilizza uno spazio di lavoro per la project management per tenere traccia di tutte le attività di configurazione. Crea attività di ClickUp per assegnare le responsabilità per ogni passaggio della configurazione e utilizza ClickUp Docs per documentare le decisioni chiave, creando un registro dinamico che diventa prezioso per l'inserimento di nuovi membri del team.
Passaggio 2: connettete le vostre origini dati dell'azienda
Successivamente, collegherai i dati watsonx alle tue origini dati esistenti, che si trovino in database, data lake o archiviazione cloud. Questo passaggio prevede la preparazione dei dati, inclusa la mappatura dello schema (per assicurarti che la struttura dei tuoi dati sia compatibile con watsonx) e l'esecuzione di controlli di qualità dei dati. Identificherai inoltre quali dati sono effettivamente rilevanti per i tuoi modelli di IA.
Per casi d'uso come la ricerca di conoscenze basata sull'IA, dovrai preparare i tuoi documenti per la generazione aumentata dal recupero (RAG). Ciò comporta:
- Chunking: suddivisione di documenti di grandi dimensioni in segmenti più piccoli e ricercabili
- Incorporamento: creazione di rappresentazioni numeriche di questi blocchi che i modelli di IA possono comprendere e confrontare.
La fase di connessione dei dati è spesso la parte più lunga e impegnativa di un progetto di IA. Perché? Perché i dati dell'azienda sono notoriamente disordinati e frammentati tra i diversi reparti. Per riunirli tutti è necessario il coordinamento tra ingegneri dei dati, team di sicurezza e titolari delle aziende.
📮ClickUp Insight: solo il 39% dei partecipanti al nostro sondaggio afferma che i propri file, note e documenti sono completamente organizzati.
Per tutti gli altri, le informazioni sono spesso archiviate in una combinazione di luoghi diversi: un'app di chat, un'email, un drive e strumenti di gestione dei dati. Lo sforzo mentale richiesto per ricordare dove si trova qualcosa può essere faticoso quanto l'attività stessa.
Enterprise Search in ClickUp ti offre un'unica barra di ricerca che ti consente di accedere ad attività, documenti e conversazioni da un unico punto di accesso. Hai bisogno di informazioni specifiche? Chiedi a ClickUp Brain e ti fornirà rapidamente i dettagli più rilevanti. Invece di ricostruire il contesto dalla memoria, le persone possono rientrare nel lavoro con chiarezza e slancio intatti.
Passaggio 3: Addestrare e implementare i modelli di IA
Una volta effettuata la connessione dei dati, puoi iniziare ad addestrare i tuoi modelli. Hai diverse opzioni da fare, ciascuna con livelli diversi di lavoro richiesto e costo.
Puoi:
- Utilizza modelli di base pre-addestrati così come sono
- Ottimizza un modello esistente con i tuoi dati per specializzarlo, oppure
- Addestrare un modello personalizzato da zero per esigenze altamente specifiche
Un'alternativa più leggera è la regolazione prompt, che consente di modificare il comportamento di un modello attraverso istruzioni accuratamente elaborate senza la necessità di un completo riaddestramento.
Una volta creato un modello, puoi iniziare la distribuzione. Il processo è il seguente:
- Testare il modello in un ambiente di sviluppo
- Convalida in un ambiente di gestione temporanea
- Implementazione nella produzione
Configurerai anche gli endpoint di inferenza, ovvero i punti di accesso che le tue applicazioni utilizzeranno per ottenere risposte dal modello.
Ricorda che l'addestramento dei modelli è un ciclo iterativo di test, valutazione e regolazione. Potrebbe richiedere tempo, ma se terminato correttamente offre un ROI incredibilmente elevato!
Se sei curioso di creare il tuo assistente IA utilizzando un flusso di lavoro simile, guarda questo video esplicativo:
💡 Suggerimento professionale: se il tuo obiettivo è analizzare i dati di progetto (non creare un'infrastruttura IA personalizzata), non è necessario addestrare o implementare alcun modello. Con ClickUp Brain, puoi porre domande in inglese semplice sul lavoro già presente nella tua area di lavoro (attività, sequenze, assegnatari, stime, tempo monitorato e documenti) e ottenere risposte immediate, direttamente all'interno del tuo flusso di lavoro.
Ad esempio: "Quali attività rischiano maggiormente di non rispettare le scadenze in questo sprint?" o "In quali ambiti tendiamo a sottovalutare costantemente il lavoro?"
Passaggio 4: integra watsonx con i tuoi flussi di lavoro esistenti
Lo sai bene quanto noi: un modello di IA isolato non offre alcun valore aziendale; devi integrarlo nei flussi di lavoro del tuo team.
Watsonx offre diversi modi per farlo, tra cui API REST, kit di sviluppo software (SDK) per linguaggi come Python e Node.js e webhook per automazioni basate sugli eventi.
Considera anche CI/CD (integrazione continua/distribuzione continua) per i tuoi modelli di IA per automatizzare gli aggiornamenti e i rollback quando sorgono problemi.
Ecco come integrare l'IA nei prodotti, negli strumenti interni o nelle automazioni effettivamente utilizzati dai team.
Funzionalità chiave di IBM Watsonx per i team aziendali
Ti senti intimidito da tutto ciò che watsonx ha da offrire?
Ti consigliamo di iniziare con queste importanti funzionalità/funzioni dell'azienda: ✨
- Modelli e catalogo di prompt: salva e effettua la condivisione di prompt efficaci all'interno della tua organizzazione, in modo che i team non debbano reinventare continuamente la ruota.
- Guardrail: configura filtri di sicurezza e vincoli di output per impedire all'IA di generare risposte inappropriate, non in linea con il marchio o dannose.
- Valutazioni: misurate l'accuratezza, la pertinenza e la sicurezza dei modelli prima di implementarli nella produzione.
- Assistant builder: crea assistenti IA personalizzati per attività specifiche senza bisogno di competenze tecniche approfondite.
- Accesso multimodello: scegli tra una varietà di modelli, tra cui la serie Granite di IBM e modelli open source come Llama di Meta, per trovare quello più adatto al tuo caso d'uso.
- Funzionalità degli agenti: crea agenti di IA in grado di intraprendere azioni e automatizzare attività, non solo di generare testo.
Se l'adozione delle funzionalità/funzioni sembra rallentare nei primi giorni di implementazione, potrebbe trattarsi di un problema di processo piuttosto che di un malfunzionamento di Watsonx stesso.
Un catalogo di prompt, ad esempio, funziona solo se è supportato da un flusso di lavoro semplice: chi può inviare i prompt, chi li esamina, cosa significa "approvato" e dove i team devono recuperare i prompt giorno per giorno. Lo stesso vale per le valutazioni e le misure di sicurezza: se sono facoltative o poco chiare, le persone le ignoreranno per "muoversi più velocemente" e si otterranno risultati incoerenti (e un grattacapo in termini di governance).
La buona notizia? La maggior parte di questi aspetti è facile da risolvere con una titolarità definita, punti di controllo chiari e standard di condivisione prima di scalare l'utilizzo.
Governance e sicurezza dei dati in IBM Watsonx
Se hai mai provato a realizzare un progetto di IA all'interno di un'azienda reale, sai come funziona: il modello funziona, la demo viene presentata... e poi interviene la sicurezza con domande che bloccano tutto.
Su quali dati è stato addestrato? Dove è archiviato? Chi può accedervi? Può divulgare informazioni sui clienti? Cosa succede se ha delle allucinazioni?
E se non hai risposte chiare (e documentazione), il progetto non va avanti, ma rimane bloccato nel purgatorio della "revisione di sicurezza" mentre gli uffici legale, rischi e IT discutono all'infinito, ritardando l'implementazione.
Il componente di governance watsonx. è progettato per risolvere questo problema fornendo strumenti per la conformità dell'IA e la gestione dei rischi.
- Provenienza dei dati: traccia con precisione la provenienza dei tuoi dati e come sono stati trasformati lungo l'intero processo di IA.
- Controllo degli accessi: utilizza il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e il controllo degli accessi basato sugli attributi (ABAC) per definire con precisione chi può accedere a quali modelli e dati.
- Audit trail: mantieni un registro completo e immutabile di tutte le attività di addestramento, implementazione e inferenza dei modelli per la reportistica di conformità.
- Rilevamento dei pregiudizi: utilizza strumenti integrati per identificare e mitigare potenziali pregiudizi nei risultati del tuo modello prima che raggiungano il cliente.
- Applicazione delle politiche: imposta barriere di protezione automatizzate che impediscono all'IA di comportarsi in modo non conforme.
Queste funzionalità/funzioni offrono supporto ai principali framework di conformità come GDPR, HIPAA e SOC 2.
💡 Suggerimento professionale: la governance non riguarda solo gli strumenti, ma anche i processi e la documentazione.
Crea un'unica fonte di verità e una traccia trasparente e verificabile in grado di soddisfare anche i team di sicurezza più cauti, archiviando tutta la tua documentazione di governance in ClickUp Docs e effettuando il monitoraggio delle revisioni e delle approvazioni di conformità tramite attività di ClickUp.
📮 ClickUp Insight: l'88% dei partecipanti al nostro sondaggio utilizza l'IA per le proprie attività personali, ma oltre il 50% evita di utilizzarla sul lavoro. I tre principali ostacoli? Mancanza di integrazione perfetta, lacune di conoscenza o preoccupazioni relative alla sicurezza.
Ma cosa succede se l'IA è integrata nella tua area di lavoro e è già sicura? ClickUp Brain, l'assistente IA integrato di ClickUp, rende tutto questo realtà. Comprende i prompt in linguaggio semplice, risolvendo tutte e tre le preoccupazioni relative all'adozione dell'IA e creando una connessione tra chat, attività, documenti e conoscenze in tutta l'area di lavoro. Trova risposte e approfondimenti con un solo clic!
📮 ClickUp Insight: l'88% dei partecipanti al nostro sondaggio utilizza l'IA per le proprie attività personali, ma oltre il 50% evita di utilizzarla sul lavoro. I tre principali ostacoli? Mancanza di integrazione perfetta, lacune di conoscenza o preoccupazioni relative alla sicurezza.
Ma cosa succede se l'IA è integrata nella tua area di lavoro e è già sicura? ClickUp Brain, l'assistente IA integrato di ClickUp, rende tutto questo realtà. Comprende i prompt in linguaggio semplice, risolvendo tutte e tre le preoccupazioni relative all'adozione dell'IA e collegando chat, attività, documenti e conoscenze in tutta l'area di lavoro. Trova risposte e approfondimenti con un solo clic!
Come integrare IBM Watsonx con il tuo stack tecnologico
Le piattaforme di IA diventano rapidamente silos isolati se non vi è una connessione con gli strumenti già utilizzati dal tuo team. Ciò costringe le persone a trasferire manualmente le informazioni tra i sistemi, il che è lento, soggetto a errori e fa perdere il prezioso contesto che rende l'IA utile in primo luogo.
Watsonx può essere integrato sia a livello di infrastruttura che di applicazione.
Connessione dell'infrastruttura:
- Connettività cloud: utilizza servizi come AWS PrivateLink o VPC peering per connessioni sicure alla tua infrastruttura cloud esistente.
- Piattaforme container: implementazione su piattaforme come OpenShift per ambienti cloud ibridi
- Piattaforme dati: utilizza connettori nativi per collegarti a data warehouse come Snowflake e Databricks.
- Streaming: integrazione con strumenti come Kafka per pipeline di dati in tempo reale.
Integrazioni a livello di applicazione:
- Sistemi CRM: effettua la connessione a Salesforce per creare applicazioni di IA personalizzate rivolte ai clienti.
- Gestione dei servizi: integrazione con ServiceNow per automatizzare i flussi di lavoro IT e di supporto
- Applicazioni personalizzate: utilizza le API REST e gli SDK per integrare l'IA nel tuo software proprietario.
L'esito positivo dell'integrazione dipende dalla chiara titolarità delle responsabilità. Ricordate di definire chi è responsabile del mantenimento della connessione, del monitoraggio dei guasti e della gestione degli aggiornamenti.
Best practice per l'utilizzo di IBM Watsonx nei progetti di IA per l'azienda
Se in passato sei rimasto deluso dai consigli generici, non preoccuparti. Ecco alcune best practice concrete che funzionano davvero per i progetti di IA per l'azienda. 🛠️
- Inizia con la progettazione dei prompt prima della messa a punto: puoi risolvere la maggior parte dei casi d'uso con prompt ben strutturati. Risparmia il tempo e le spese della messa a punto per quando avrai completato completamente l'ottimizzazione dei prompt.
- Implementa flussi di lavoro human-in-the-loop (HITL): integra passaggi di revisione manuale nei risultati dell'IA, in particolare per le applicazioni rivolte ai clienti o ad alto rischio, dove un errore potrebbe essere costoso.
- Progettate fin dall'inizio delle misure di sicurezza: non aspettate di essere in produzione per pensare alla sicurezza. Integrate fin dall'inizio vincoli e filtri di sicurezza nel vostro processo di sviluppo.
- Crea framework di valutazione prima dell'implementazione: definisci cosa significa "buono" per il tuo caso d'uso specifico e crea un framework coerente per misurare le prestazioni del modello rispetto a tale definizione.
- Piano per il monitoraggio e il rilevamento delle derive: le prestazioni di un modello sono destinate a deteriorarsi nel tempo, man mano che il mondo cambia. Integra l'osservabilità nella tua infrastruttura di IA per individuare tempestivamente queste "derive".
- Documenta tutto: conserva una registrazione dettagliata delle versioni dei prompt, delle configurazioni dei modelli e dei risultati delle valutazioni. Il tuo io futuro ti ringrazierà.
Limiti dell'utilizzo di IBM Watsonx per l'IA dell'azienda
Prima di dedicare mesi del tempo del tuo team all'implementazione di Watsonx, è importante valutare onestamente quali potrebbero essere i punti deboli della piattaforma.
- Curva di apprendimento: watsonx è una piattaforma potente e complessa che richiede una notevole competenza tecnica per essere utilizzata in modo efficace. Non è una soluzione plug-and-play per team non tecnici.
- Dipendenza dall'ecosistema IBM: sebbene sia integrabile con strumenti di terze parti, watsonx funziona al meglio all'interno del più ampio ecosistema IBM, che include IBM Cloud e Red Hat OpenShift.
- Complessità dei costi: come la maggior parte delle piattaforme di IA aziendali, watsonx presenta molteplici componenti di costo, tra cui elaborazione, spazio di archiviazione, chiamate API e livelli di assistenza, che possono rendere difficile la definizione del budget.
- Costi operativi: la gestione dei modelli di IA in produzione non è un'attività una tantum. Richiede risorse dedicate per il monitoraggio, la manutenzione e gli aggiornamenti continui.
- Lacuna nella gestione dei progetti: watsonx è progettato per lo sviluppo e la governance dei modelli, ma non include funzionalità integrate per il project management, il monitoraggio delle attività o la collaborazione in team.
💡 Suggerimento professionale: queste limitazioni non sono esclusive di watsonx, ma si applicano a quasi tutte le piattaforme di IA delle aziende. Riunisci la gestione dei progetti di IA, la documentazione e la comunicazione del team in un unico posto per colmare il divario operativo con ClickUp, mentre watsonx si occupa degli aspetti tecnici dell'IA.
Alternative a IBM Watsonx per progetti di IA per l'Enterprise
watsonx è ottimo, ma non è l'unico strumento per creare e scalare un'organizzazione incentrata sull'IA.
Ecco alcune delle principali alternative a Watsonx per l'IA aziendale:
| Piattaforma | Ideale per | Fattore chiave di differenziazione | Considerazioni |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Aziende con infrastruttura IBM esistente | Governance integrata e supporto cloud ibrido | Curva di apprendimento più ripida |
| AWS Bedrock | Organizzazioni native AWS | Ampia selezione di modelli e profonda integrazione con AWS | Potenziale di vendor lock-in con AWS |
| Google Vertex IA | Organizzazioni con grandi volumi di dati | Potenti funzionalità MLOps e integrazione con BigQuery | Dipendenza dall'ecosistema Google Cloud |
| Microsoft Azure IA | Organizzazioni nell'ecosistema Microsoft | Forte connessione con Copilot e Office 365 | Un'architettura incentrata su Azure |
| API OpenAI | Startup e team focalizzati sulla prototipazione rapida | Accedi a modelli all'avanguardia tramite una semplice API. | Funzionalità di governance integrate limitate |
In definitiva, la piattaforma giusta dipende spesso dagli investimenti infrastrutturali esistenti della tua azienda e dalle competenze tecniche del tuo team.
Ti consigliamo di fare ricerche indipendenti e di prenderti il tempo necessario. Prova alcuni casi d'uso realistici. Verifica in anticipo le integrazioni e i requisiti di governance e assicurati che la piattaforma sia adatta al tuo modello operativo (non solo alla tua demo).
Scala il tuo flusso di lavoro IA, non solo il tuo modello
watsonx può fornirti le basi tecniche per creare e gestire l'IA dell'azienda, ma i risultati dipendono da ciò che accade intorno ad essa. È quasi impossibile avere un modello "perfetto". Concentrati invece su un caso d'uso ad alto impatto, ottieni i dati e le approvazioni in anticipo e crea un percorso ripetibile dall'esperimento alla produzione.
Se c'è una cosa da ricordare, è questa: l'IA è scalabile solo quando lo è anche la sua esecuzione. Una chiara titolarità, una documentazione pronta per la revisione e uno stretto coordinamento interfunzionale sono gli elementi che trasformano un progetto pilota funzionante in qualcosa di cui l'azienda può fidarsi e che può riutilizzare.
ClickUp rende tutto questo possibile offrendoti un unico spazio di lavoro per la pianificazione, la collaborazione e la gestione dell'implementazione delle tue iniziative di IA. Allora, cosa aspetti? Iscriviti oggi stesso a ClickUp: è gratis!
Domande frequenti (FAQ)
watsonx. ai è lo studio di IA per la creazione di modelli, watsonx. data è l'archivio dati per l'accesso ai dati dell'azienda e watsonx. governance fornisce strumenti per la gestione del ciclo di vita dell'IA e la conformità, che insieme formano la piattaforma watsonx completa.
watsonx fornisce un'infrastruttura predefinita, modelli di base e strumenti di governance che accelerano l'implementazione, ma è meno personalizzabile rispetto alle soluzioni completamente personalizzate create da zero su framework open source.
watsonx offre API e SDK per l'integrazione con sistemi esterni, ma non dispone di funzionalità native di project management, quindi i team utilizzano in genere strumenti complementari come ClickUp per gestire i progetti di IA e coordinare il lavoro.
Un utilizzo efficace richiede competenze in materia di ingegneria dei dati, ML/IA e DevOps, anche se i suoi strumenti no-code possono abbassare la barriera per casi d'uso più semplici come la creazione di assistenti IA. /