Al giorno d'oggi è quasi impossibile parlare di qualsiasi argomento legato alla tecnologia senza menzionare uno dei seguenti tre termini: algoritmi, automazione e intelligenza artificiale. Sia che la conversazione riguardi lo sviluppo di software industriale (dove gli algoritmi sono fondamentali), DevOps (che riguarda interamente l'automazione) o AIOps (l'uso dell'intelligenza artificiale per potenziare le operazioni IT), incontrerai queste parole d'ordine della tecnologia moderna.
In effetti, la frequenza con cui compaiono questi termini e i numerosi casi d’uso sovrapposti a cui vengono applicati rendono facile confonderli. Ad esempio, potremmo pensare che ogni algoritmo sia una forma di intelligenza artificiale o che l’unico modo per automatizzarlo sia applicargli l’intelligenza artificiale.
La realtà è molto più complessa. Sebbene algoritmi, automazione e intelligenza artificiale siano tutti correlati, sono concetti nettamente diversi e sarebbe un errore confonderli. Oggi analizzeremo cosa significano questi termini, come differiscono e dove si intersecano nel panorama tecnologico moderno.
Cos'è un algoritmo:
Cominciamo con un termine che è stato sbandierato negli ambienti tecnici per decenni: algoritmo.
Un algoritmo è un insieme di procedure. Nello sviluppo del software, un algoritmo solitamente assume la forma di una serie di comandi o operazioni che un programma esegue per eseguire un determinato compito.
Detto questo, non tutti gli algoritmi sono software. Ad esempio si potrebbe dire che una ricetta è un algoritmo perché è anche un insieme di programmi. In effetti, la parola algoritmo ha una lunga storia, che risale a secoli prima che chiunque la conoscesse
Cos'è l'automazione:
Automazione significa eseguire attività con input o supervisione umana limitati. Gli esseri umani possono impostare strumenti e processi per eseguire attività automatizzate, ma una volta avviati, i flussi di lavoro automatizzati verranno eseguiti in gran parte o interamente da soli.
Come gli algoritmi, il concetto di automazione esiste da secoli. Agli albori dell’era dei computer, l’automazione non era il fulcro di attività come lo sviluppo di software. Ma negli ultimi dieci anni circa, si è diffusa l’idea che i programmatori e i team operativi IT debbano automatizzare quanto più possibile il loro lavoro.
Oggi l’automazione va di pari passo con pratiche come DevOps e la distribuzione continua.
Cos'è l'intelligenza artificiale:
L'intelligenza artificiale (AI) è la simulazione dell'intelligenza umana mediante computer o altri strumenti non umani.
L’intelligenza artificiale generativa, che genera contenuti scritti o visivi che imitano il lavoro di persone reali, è stata al centro delle discussioni sull’intelligenza artificiale nell’ultimo anno circa. Tuttavia, l'intelligenza artificiale generativa è solo uno dei tanti tipi di intelligenza artificiale esistenti e la maggior parte delle altre forme di intelligenza artificiale (ad esempio, l'analisi predittiva)
esisteva molto prima che il lancio di ChatGPT innescasse l'attuale boom dell'intelligenza artificiale.
Insegna la differenza tra algoritmi, automazione e intelligenza artificiale:
Algoritmi contro automazione e intelligenza artificiale:
Possiamo scrivere un algoritmo completamente estraneo all'automazione o all'intelligenza artificiale. Ad esempio, un algoritmo in un'applicazione software che autentica un utente in base a nome utente e password utilizza un insieme specifico di procedure per completare l'attività (che lo rende un algoritmo), ma non è una forma di automazione, ed è certamente non l'intelligenza artificiale.
Automazione contro AI:
Allo stesso modo, molti dei processi automatizzati dagli sviluppatori di software e dai team ITOps non sono una forma di intelligenza artificiale. Ad esempio, le pipeline CI/CD spesso contengono molti flussi di lavoro automatizzati, ma non si affidano all'intelligenza artificiale per automatizzare i processi. Usano semplici processi basati su regole.
AI con automazione e algoritmi:
Nel frattempo, l’intelligenza artificiale spesso fa affidamento su algoritmi per aiutare a imitare l’intelligenza umana e, in molti casi, mira ad automatizzare le attività o prendere decisioni. Ma ancora una volta, non tutti gli algoritmi o l’automazione sono legati all’intelligenza artificiale.
Come i tre si uniscono:
Detto questo, il motivo per cui algoritmi, automazione e intelligenza artificiale sono così importanti per la tecnologia moderna è che usarli insieme è fondamentale per alcune delle tendenze tecnologiche più calde di oggi.
Il miglior esempio di ciò sono gli strumenti di intelligenza artificiale generativa, che si basano su algoritmi addestrati per imitare la produzione di contenuti umani. Una volta implementato, il software di intelligenza artificiale generativa può generare contenuti automaticamente.
Algoritmi, automazione e AI possono convergere anche in altri contesti. Ad esempio, i NoOps (flussi di lavoro delle operazioni IT completamente automatizzati che non richiedono più lavoro umano) possono richiedere non solo l’automazione algoritmica, ma anche sofisticati strumenti di intelligenza artificiale per consentire processi decisionali complessi e basati sul contesto che non possono essere raggiunti dai soli algoritmi.
Algoritmi, automazione e intelligenza artificiale sono al centro del mondo tecnologico di oggi. Ma non tutte le tecnologie moderne si basano su questi tre concetti. Per comprendere con precisione come funziona una tecnologia, dobbiamo conoscere il ruolo che gli algoritmi, l’automazione e l’intelligenza artificiale svolgono (o non svolgono) in essa.
Orario di pubblicazione: 16 maggio 2024