Intelligenza artificiale in tempo reale ed elaborazione di eventi

Sfruttando l’intelligenza artificiale per l’elaborazione degli eventi in tempo reale, le aziende possono collegare i punti tra eventi disparati per rilevare e rispondere a nuove tendenze, minacce e opportunità. Nel 2023, l’IBM® Institute for Business Value (IBV) ha intervistato 2.500 dirigenti globali e ha scoperto che le migliori aziende stanno ottenendo un ROI del 13% dai loro progetti di intelligenza artificiale, più del doppio del ROI medio del 5,9%.

Poiché tutte le aziende si sforzano di adottare un approccio ottimale per gli strumenti di intelligenza artificiale, discutiamo delle migliori pratiche su come la tua azienda può sfruttare l’intelligenza artificiale per migliorare i casi d’uso dell’elaborazione di eventi in tempo reale. Dai un’occhiata al webcast “Leveraging AI for Real-Time Event Processing”, di Stephane Mery, IBM Distinguished Engineer e CTO di Event Integration, per saperne di più su questi concetti.

AI ed elaborazione degli eventi: una strada a doppio senso

Un’architettura basata sugli eventi è essenziale per accelerare la velocità del business. Con esso, le organizzazioni possono aiutare i team aziendali e IT ad acquisire la capacità di accedere, interpretare e agire in base alle informazioni in tempo reale su situazioni uniche che si verificano nell’intera organizzazione. L’elaborazione di eventi complessi (CEP) consente ai team di trasformare i propri eventi aziendali grezzi in informazioni rilevanti e utilizzabili, di ottenere una visione persistente e aggiornata dei propri dati critici e di spostare rapidamente i dati dove sono necessari, nella struttura in cui sono necessario.

L’intelligenza artificiale è fondamentale anche per le aziende, poiché contribuisce a fornire funzionalità sia per snellire i processi aziendali sia per migliorare le decisioni strategiche. Infatti, in un sondaggio condotto su 6.700 dirigenti di livello C, l’IBV ha rilevato che oltre l’85% degli utenti avanzati è stato in grado di ridurre i costi operativi con l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale non simbolica può essere utile per trasformare dati non strutturati in informazioni organizzate e significative. Ciò aiuta a semplificare l’analisi dei dati e a consentire un processo decisionale informato. Inoltre, la capacità degli algoritmi di intelligenza artificiale di riconoscere modelli, imparando dai dati storici esclusivi della tua azienda, può consentire alle aziende di prevedere nuove tendenze e individuare anomalie prima e con bassa latenza. Inoltre, l’intelligenza artificiale simbolica può essere progettata per ragionare e inferire su fatti e dati strutturati, rendendola utile per navigare attraverso scenari aziendali complessi. Inoltre, gli sviluppi nei modelli LLM (Large Language Models) sia chiusi che open source stanno migliorando la capacità dell’intelligenza artificiale di comprendere un linguaggio semplice e naturale. Ne abbiamo visti esempi nell’ultima evoluzione dei chatbot. Ciò può aiutare le aziende a ottimizzare l’esperienza dei clienti, consentendo loro di estrarre rapidamente informazioni approfondite dalle interazioni nel percorso dei propri clienti.

Collegando l’intelligenza artificiale e l’elaborazione degli eventi in tempo reale, le aziende potrebbero migliorare i propri sforzi su entrambi i fronti e contribuire a garantire che i propri investimenti abbiano un impatto sugli obiettivi aziendali. L’elaborazione degli eventi in tempo reale può aiutare ad alimentare un’intelligenza artificiale più rapida e precisa; e l’intelligenza artificiale può contribuire a rendere gli sforzi di elaborazione degli eventi della tua azienda più intelligenti e reattivi nei confronti dei tuoi clienti.

In che modo l’elaborazione degli eventi alimenta l’intelligenza artificiale

Combinando l’elaborazione degli eventi e l’intelligenza artificiale, le aziende stanno contribuendo a promuovere una nuova era di processi decisionali altamente precisi e basati sui dati. Ecco alcuni modi in cui l’elaborazione degli eventi potrebbe svolgere un ruolo fondamentale nel potenziare le capacità dell’intelligenza artificiale.

• Eventi come carburante per i modelli AI: I modelli di intelligenza artificiale si affidano ai big data per affinare l’efficacia delle loro capacità. Una piattaforma di streaming di eventi (ESP) svolge un ruolo cruciale in questo, fornendo una pipeline continua di informazioni in tempo reale provenienti da fonti di dati mission-critical delle aziende. Ciò aiuta a garantire che i modelli di intelligenza artificiale abbiano accesso ai dati più recenti, siano essi elaborati in movimento da un flusso di eventi o raggruppati in set di dati di grandi dimensioni, per aiutare i modelli ad addestrarsi in modo più efficace e a operare alla velocità del business.
• Aggregati come informazioni predittive: gli aggregati, che consolidano i dati provenienti da varie fonti nell’ambiente aziendale, possono fungere da preziosi predittori per gli algoritmi di machine learning (ML). A differenza del polling ripetuto delle API o dell’attesa dell’elaborazione dei dati in batch, l’elaborazione degli eventi può calcolare questi aggregati in modo incrementale, operando in modo continuo mentre vengono generati i flussi grezzi di eventi. L’analisi del flusso può essere utilizzata per migliorare la velocità e l’accuratezza delle previsioni dei modelli.
• Contesto aggiornato per applicare l’intelligenza artificiale in modo efficace: L’elaborazione degli eventi può svolgere un ruolo cruciale nel modellare il contesto aziendale in tempo reale necessario per sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale. L’elaborazione degli eventi aiuta ad aggiornare e perfezionare continuamente la nostra comprensione degli scenari aziendali in corso. Ciò aiuta a garantire che le informazioni derivate dai dati storici, attraverso l’addestramento di modelli di machine learning (modelli ML), siano pratiche e applicabili nel presente. Ad esempio, quando l’intelligenza artificiale presenta una previsione secondo cui un cliente potrebbe essere sul punto di abbandonare, è importante considerare questa previsione nel contesto delle nostre attuali conoscenze su un cliente specifico. Questa conoscenza non è statica e i nuovi dati sugli eventi aiutano a far evolvere le nostre conoscenze più recenti con ogni interazione, per aiutare a guidare il processo decisionale e l’intervento.

Colmando il divario tra l’elaborazione degli eventi e l’intelligenza artificiale, le aziende possono contribuire a fornire dati in tempo reale per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e sfruttare l’elaborazione dei dati in movimento per calcolare aggregati in tempo reale che aiutano a migliorare le previsioni e contribuiscono a garantire che l’intelligenza artificiale possa essere applicata in modo efficace in un contesto aziendale aggiornato.

In che modo l’intelligenza artificiale rende l’elaborazione degli eventi più intelligente

L’intelligenza artificiale può rendere l’elaborazione del flusso di eventi più intelligente e reattiva in ambienti di dati dinamici e complessi. Ecco alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale potrebbe migliorare le tue iniziative guidate dagli eventi:

• Rilevamento di anomalie e riconoscimento di pattern: La capacità dell’intelligenza artificiale di rilevare anomalie e riconoscere modelli può contribuire a migliorare notevolmente l’elaborazione degli eventi. L’intelligenza artificiale può vagliare il flusso costante di eventi aziendali grezzi per identificare irregolarità o tendenze significative. Combinando analisi storiche con il riconoscimento di modelli di eventi in tempo reale, le aziende possono aiutare i propri team a sviluppare profili più dettagliati e rispondere in modo proattivo a potenziali minacce e nuove opportunità per i clienti.
• Ragionamento per correlazione e causalità: L’intelligenza artificiale può aiutare a dotare gli strumenti di elaborazione degli eventi in tempo reale della capacità di ragionare sulla correlazione e sulla causalità tra i parametri aziendali chiave e i flussi di dati. Ciò significa che non solo l’intelligenza artificiale può identificare le relazioni tra flussi di eventi aziendali, ma può anche scoprire dinamiche di causa-effetto che possono far luce su scenari aziendali precedentemente non considerati.
• Interpretazione dei dati non strutturati: I dati non strutturati possono spesso contenere informazioni non sfruttate. L’intelligenza artificiale eccelle nel dare un senso al linguaggio semplice e naturale e nell’interpretare altri tipi di dati non strutturati contenuti negli eventi in arrivo. Questa capacità può contribuire a migliorare l’intelligenza complessiva dei sistemi di elaborazione degli eventi, estraendo informazioni preziose da fonti di eventi apparentemente caotiche o non organizzate.

Scopri di più e inizia con IBM Event Automation

Connettiti con gli esperti IBM e richiedi una demo personalizzata di IBM Event Automation per vedere come può aiutare te e il tuo team a mettere in pratica gli eventi aziendali, potenziando l’analisi dei dati in tempo reale e attivando l’automazione intelligente.

IBM Event Automation è una soluzione completamente componibile, basata su tecnologie aperte, con funzionalità per:

• Trasmissione di eventi: raccogli e distribuisci flussi grezzi di eventi aziendali in tempo reale con Apache Kafka di livello aziendale.
• Gestione degli endpoint degli eventi: Descrivi e documenta facilmente gli eventi in base alla specifica API Async. Promuovere la condivisione e il riutilizzo mantenendo il controllo e la governance.
• Elaborazione degli eventi: Sfrutta la potenza di Apache Flink per creare e testare istantaneamente i flussi di elaborazione dei flussi SQL in un canvas di creazione intuitivo e a basso codice.

Scopri di più su come creare o migliorare la tua architettura completa e componibile, basata sugli eventi a livello aziendale.

Esplora il sito web di IBM Event Automation