L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese entra nella fase in cui la potenza dei modelli deve fare i conti con governance, sicurezza, proprietà intellettuale e sostenibilità economica. È su questo terreno che si inserisce l’accordo strategico tra Cloudera e Mistral, che porterà i modelli e gli strumenti sviluppati dal laboratorio francese direttamente sulla piattaforma ibrida dati e AI di Cloudera.
La collaborazione punta a consentire alle organizzazioni di costruire, personalizzare ed eseguire applicazioni di intelligenza artificiale utilizzando i propri dati privati e scegliendo dove collocare i carichi di lavoro: cloud pubblico o privato, infrastrutture on-premise, edge, ambienti sovrani o sistemi completamente air-gapped. Il presupposto è mantenere le informazioni sensibili entro i confini di sicurezza e governance già definiti dall’azienda.
La partita riguarda soprattutto le imprese che dispongono di grandi patrimoni informativi e che devono conciliare l’adozione dell’AI con vincoli normativi e operativi. Per queste organizzazioni, infatti, trasferire informazioni proprietarie verso servizi esterni può creare criticità sul fronte della sicurezza, della conformità e del controllo dell’infrastruttura.
Dai progetti pilota all’AI in produzione
L’intesa nasce con l’obiettivo di affrontare uno dei passaggi più complessi dell’attuale mercato: trasformare l’AI da tecnologia sperimentale a componente stabile dei processi aziendali.
“L’AI enterprise sta entrando in una nuova fase in cui le organizzazioni non necessitano solo di accedere a modelli potenti, ma della libertà di sbloccare un’intelligenza specializzata utilizzando i propri dati, alle proprie condizioni”, spiega Abhas Ricky, Chief Business Officer & GM, Applied AI di Cloudera. “Insieme a Mistral, stiamo offrendo alle aziende la capacità di eseguire l’AI dove risiedono i loro dati, di personalizzarla con la propria proprietà intellettuale e di mantenere il controllo su dati, infrastrutture e costi. Questa combinazione di intelligenza e controllo è essenziale per far passare l’AI dalla fase di sperimentazione alla produzione vera e propria.”
Il nodo è particolarmente rilevante nei settori regolamentati e ad alta intensità di dati, dove la possibilità di utilizzare modelli avanzati deve convivere con requisiti rigorosi in materia di trattamento delle informazioni. La proposta congiunta mantiene l’esecuzione dell’AI all’interno del perimetro scelto dall’organizzazione, riducendo la necessità di spostare all’esterno dataset sensibili o proprietari.
I modelli Mistral su 30 exabyte di dati
Sul piano tecnologico, la suite di modelli e strumenti di Mistral sarà integrata con la piattaforma ibrida dati e AI di Cloudera, permettendo ai clienti di utilizzare applicazioni personalizzate su 30 exabyte di dati.
Il deployment potrà avvenire su infrastrutture pubbliche e private, nei data center aziendali e all’interno di sistemi completamente isolati dalle reti esterne. In tutti questi casi l’obiettivo dichiarato è mantenere un livello coerente di governance e controllo.
L’integrazione comprenderà il portafoglio di Mistral dedicato a ragionamento, chat, coding, document intelligence e voce, ampliando così le opzioni disponibili per applicare l’intelligenza artificiale alle informazioni aziendali.
La scelta del luogo in cui eseguire i modelli ha anche una conseguenza economica. Le imprese potranno infatti definire il modello di distribuzione e l’infrastruttura più adatti ai singoli workload, senza dipendere esclusivamente dai servizi di AI consumati attraverso Api pubbliche. Con l’aumentare dell’utilizzo, la possibilità di calibrare l’architettura sui carichi di lavoro può diventare uno strumento…
