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I principali punti salienti di ZDNET
- La gestione della complessità è ancora fuori dalla portata dell’intelligenza artificiale.
- Per il prossimo futuro, gli esseri umani rimangono essenziali per le infrastrutture e l’architettura.
- L'”automazione per ultima” deve essere il principio guida nella progettazione del processo.
Sulla strada per l’apocalisse del lavoro tecnologico è accaduta una cosa divertente.
La marcia verso lo sviluppo tecnologico basato sull’intelligenza artificiale sta colpendo un muro: un muro di complessità. Man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre più parte del enterprise, sta guidando la domanda di infrastrutture ben progettate, reti resilienti e stack software program sofisticati che richiedono supervisione e intervento umano.
Questa è la parola da Jon McNeillCEO di DVx Ventures, ex presidente di Tesla ed ex direttore operativo di Lyft. McNeil è l’autore di un nuovo libro L’algoritmo: la formula dell’ipercrescita che ha trasformato Tesla, Lululemon, General Motors e SpaceX. Di recente ho avuto l’opportunità di incontrare McNeill per discutere di ciò che i professionisti IT dovrebbero considerare e cercare mentre si muovono in questo nuovo panorama.
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Tanto per cominciare, ha detto: “Sono un tecno-ottimista, non un pessimista. Sono stufo di tutta la tristezza e la tristezza in cui le persone sono solo parzialmente informate”.
Infrastrutture e opportunità di networking
Per i professionisti della tecnologia, la frenesia dell’intelligenza artificiale sta creando solide opportunità, ha affermato. Queste opportunità differiscono per i professionisti delle infrastrutture e delle reti rispetto ai professionisti dell’informatica e del software program.
Per i professionisti delle infrastrutture e delle reti la domanda sarà intensa, ha previsto. “La necessità di elaborazione e di server sta creando un’enorme domanda di competenze di rete”, ha osservato. “L’esperienza necessaria per mantenere questi server in funzione, per mantenerli sincronizzati, è straordinaria.”
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Una percentuale significativa di GPU si guasta ogni anno, quindi “sostituiamo costantemente queste cose”, ha spiegato McNeill. “Quando li sostituisci, devi risincronizzarli e far funzionare di nuovo il software program di rete con i chip di memoria a banda alta. Tutte queste cose si sommano a una grande domanda da parte delle persone, e non credo che scomparirà presto, con tutta la complessità di questi cluster e server farm.”
Oltre a ciò, “la domanda di inferenza continuerà a guidare la domanda di infrastrutture”, ha aggiunto. “Questa è davvero un’ottima notizia per i professionisti dell’infrastruttura IT.”
Informatica e software program sono una storia diversa
Dal punto di vista dell’informatica e del software program, si svolge una storia diversa, con un appello agli autori di codici, agli ingegneri del software program e agli sviluppatori di passare a un livello di competenze più elevato, ha affermato McNeill.
“Hanno questa torta a strati di questi diversi approcci architettonici, e gli scienziati informatici intelligenti stanno cercando di capirlo”, ha osservato. “Sì, posso codificare un’app su un singolo livello. Se ho sei o sette modelli diversi che si uniscono e lavorano insieme, posso mantenerli sincronizzati in modo agente. Ma l’invenzione dell’architettura è umana, probabilmente anche nel prossimo futuro.”
Le società di software program più durevoli che stanno emergendo “vengono create con una serie di strati”, ha spiegato. “Attaccano un problema molto complesso. Diranno: ‘Ehi, uno strato di questo problema può essere risolto con un semplice indice di ricerca. Un altro strato di questo problema può essere risolto con il machine studying.’ Quindi non spenderei soldi in gettoni per risolvere questi pezzi del problema. Altri aspetti del problema possono essere risolti con modelli piccoli, forse un’altra parte del problema con modelli più grandi.”
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Di conseguenza, le persone “stanno risalendo più in alto la catena del valore dell’architettura”, ha aggiunto. “Stanno lasciando che la codifica di base venga eseguita da agenti e modelli in QA, QC e distribuzione. Ma il lavoro architetturale più significativo si sposta lungo quella catena del valore.”
‘Automatizzare per ultimo’ come principio guida
Nel suo libro, McNeill ha esortato a procedere con l’intelligenza artificiale – e con qualsiasi forma di automazione – con deliberata cautela e lungimiranza. Ha raccontato come Tesla stesse riscontrando un rallentamento nei suoi primi sforzi di automazione della fabbrica e non fosse in grado di soddisfare la domanda delle sue auto. Ciò ha portato il suo group a concludere che “automatizzare per ultimo” deve essere un principio guida nella progettazione del processo. L’azienda ha deciso di ripartire da zero, allestendo sul suo terreno un lungo tendone con una catena di montaggio gestita interamente da esseri umani.
“Le nostre macchine non potevano costruire le auto di cui avevamo così tanto bisogno da vendere… Solo dopo aver appreso i dettagli del sistema di produzione ne avremmo saputo abbastanza per iniziare a ottimizzare il processo… Il principio dell’automazione per ultima è controintuitivo… Se il software program viene creato prima che l’intero sistema sia semplificato e ottimizzato, allora il codice sarà molto difficile da modificare. Questo è evitabile. Tieni a bada i programmatori fino alla nice, finché non hai progettato un nuovo processo semplificato, ottimizzato e sai esattamente cosa vuoi. La codifica andrà molto più veloce se hai la disciplina di aspettare.”
Inoltre: un responsabile dell’intelligenza artificiale non è più sufficiente: ecco perché anche la tua azienda ha bisogno di un “mago”.
McNeill ha esortato i professionisti della tecnologia a respingere se il administration richiede l’intelligenza artificiale o soluzioni costose di alto livello, quando un approccio semplice funzionerà. “Spesso, questa logica persuade poi i dirigenti senior.”
