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AtScale lancia una suite di IA basata su metriche aziendali soggette a governance
Il 15 ottobre AtScale ha annunciato AtScale for AI, una suite che combina strumenti per la modellazione semantica, il chiarimento delle domande, il calcolo basato su regole di governance e la verifica delle risposte. Ava e ACE sono già disp
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
AtScale scommette sul fatto che l’IA aziendale abbia bisogno di definizioni più chiare dei concetti di business, più che di un modello più intelligente. La nuova suite AtScale for AI punta a far sì che i sistemi di IA utilizzino metriche e calcoli approvati, mentre il suo amministratore delegato sostiene che i modelli non possano fornire regole aziendali che un’organizzazione non ha mai definito.
La proposta ha però un limite: delle quattro funzionalità della suite indicate per nome, solo due sono già disponibili. Le altre due, che aiutano a creare modelli semantici e a verificare le risposte dell’IA, sono ancora in fase di sviluppo.
Per AtScale, il problema è il significato dei concetti aziendali
Annunciata il 15 ottobre, AtScale for AI riunisce AtScale Ava, AtScale CoModel e AtScale Canary, con il supporto dell’AI Computation Engine dell’azienda, o ACE. La suite è progettata per collegare le domande in linguaggio naturale a definizioni aziendali condivise, calcolare le risposte in base a tali definizioni e verificare l’accuratezza dei risultati.
AtScale illustra il problema con una domanda comune: «Quali sono stati i nostri ricavi nell’ultimo trimestre?». Un sistema deve sapere quale definizione di ricavi applicare, quale periodo considerare e come calcolare la cifra. Secondo l’azienda, un modello linguistico più potente non può risolvere queste scelte se l’impresa non ha definito i propri criteri.
«L’industria dell’IA continua a dire alle imprese di comprare un modello più intelligente, ma un modello non può arrivare con il ragionamento alla vostra definizione di ricavi», ha dichiarato Chris Lynch, amministratore delegato di AtScale.
Chris Lynch, amministratore delegato di AtScale
Due funzionalità sono pronte; altre due devono ancora arrivare
Ava, il cui nome sta per Ask, Verify, Answer, gestisce le richieste ambigue prima del calcolo. Se un utente chiede i «ricavi», si legge nel comunicato, Ava può chiarire se la domanda riguarda gli ordini acquisiti, i ricavi rilevati o il valore dei contratti, per poi inviare la richiesta chiarita ad ACE.
ACE applica ai dati aziendali definizioni delle metriche e logiche di calcolo soggette a governance, con l’obiettivo di restituire risultati coerenti tra agenti di IA, applicazioni e strumenti di analisi. Secondo AtScale, ottimizza anche le prestazioni delle query e i costi di calcolo. Ava e ACE sono già disponibili; l’azienda afferma che CoModel e Canary arriveranno presto.
CoModel è pensato per usare l’IA nella creazione di bozze e nella manutenzione di modelli semantici che descrivono metriche, dimensioni e relazioni. Le modifiche proposte restano soggette a revisione umana. Canary è progettato per confrontare le risposte dell’IA con risultati convalidati e con coppie di domande e risposte fornite dai clienti, aiutando i team a individuare errori e monitorare le regressioni.
Gli esempi dei clienti sollevano una questione di verifica
Il comunicato di lancio di AtScale include una testimonianza di Dr. Kevin McLafferty, responsabile dei dati e dell’analisi per le attività bancarie commerciali di HSBC nel Regno Unito. McLafferty ha affermato che, su una tabella da 10 terabyte in Google Cloud, l’accuratezza delle analisi deterministiche basate sull’IA è salita dal 65% a oltre il 99% quando AtScale ha svolto il ruolo di livello semantico. Si tratta di una dichiarazione di un cliente riportata nell’annuncio dell’azienda, non della descrizione di un test documentato in modo indipendente.
Nicolas Treanton, direttore dei dati e dell’analisi di Carrefour, ha dichiarato che il rivenditore usa già un livello semantico per governare migliaia di indicatori chiave di prestazione. Estendere questa base all’IA, ha detto, consente agli agenti di attingere alle stesse definizioni utilizzate dagli analisti e dagli strumenti di business intelligence.
La tesi di AtScale sull’accuratezza dipende dai prossimi rilasci
Il lancio riflette anche il sostegno di AtScale ad Apache Ossie, precedentemente chiamato Open Semantic Interchange, come standard condiviso per preservare la logica aziendale tra modelli di IA, agenti e piattaforme di dati. L’azienda afferma che una sua valutazione separata di sette grandi modelli linguistici ha rilevato un miglioramento dell’accuratezza per ciascun modello con l’aggiunta di un livello semantico AtScale, ma l’annuncio di lancio non include i punteggi sottostanti né la metodologia.
Per ora, gli acquirenti possono usare Ava per chiarire le domande e ACE per calcolare metriche soggette a governance. La promessa più ampia della suite — usare la modellazione assistita dai modelli e verifiche continue delle risposte per migliorare l’IA aziendale — dipende dal passaggio di CoModel e Canary da funzionalità previste a prodotti disponibili.