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# Creazione di una piattaforma di intelligenza artificiale generativa pronta per l'uso aziendale su AWS
*Ratan Kumar, Jeffrey Zeng e Viral Shah, Amazon Web Services*
*[Giugno 2025 (storia del documento)](doc-history.md)*
È comune sentire che i prototipi sono semplici, le demo sono interessanti, ma la produzione è difficile. Questo è particolarmente vero per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Questo documento strategico fornisce una guida completa per aiutare le organizzazioni a implementare piattaforme di intelligenza artificiale generativa sicure, scalabili ed efficaci su. AWS Delinea un approccio architettonico a quattro livelli che comprende un'infrastruttura affidabile, la selezione dei modelli di base, sicurezza e governance solide e modelli di applicazione ripetibili.
L'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a fornire prodotti e servizi differenziati. Tra i diversi domini dell'IA, l'IA generativa è emersa come un potente catalizzatore. Ridefinisce il modo in cui le aziende possono simulare scenari, ottimizzare le operazioni e offrire esperienze digitali coinvolgenti ai propri clienti.
Sebbene molte organizzazioni stiano creando numerosi prototipi di intelligenza artificiale generativa, faticano a trasformarli in soluzioni pronte per la produzione. Per facilitare l'adozione diffusa dell'IA generativa, le aziende devono affrontare diverse sfide critiche:
+ Disponibilità e scalabilità dell'infrastruttura
+ Requisiti di sicurezza e conformità
+ Implementazione responsabile dell'IA
+ Integrazione con applicazioni e processi esistenti
+ Protezione dei dati sensibili e della proprietà intellettuale
+ Ottimizzazione dei costi e misurazione del ritorno sull'investimento (ROI)
Inoltre, è necessario pensare al ROI delle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale generativa. Come puoi integrare l'IA generativa nelle applicazioni esistenti? Come potete assicurarvi che i consigli generati dall'intelligenza artificiale siano sicuri e affidabili? Come puoi contribuire a proteggere i dati sensibili e la proprietà intellettuale quando utilizzi modelli di base esistenti o modelli ottimizzati?
Sviluppando funzionalità di intelligenza artificiale generativa pronte per l'uso aziendale, puoi superare queste sfide. Questo documento strategico offre una tabella di marcia per aiutarvi a comprendere e accelerare le iniziative di intelligenza artificiale generativa, mantenendo al contempo la conformità agli standard etici e di sicurezza. Descrive inoltre come utilizzare Servizi AWS, ad esempio Amazon Bedrock e Amazon Q, per raggiungere i risultati aziendali prefissati. Questi servizi possono supportare qualsiasi cosa, dalle automazioni del servizio clienti agli strumenti di produttività per gli sviluppatori. Possono anche aiutarti a implementare assistenti basati su chat e agenti di intelligenza artificiale che trasformano le tue operazioni aziendali.
**Nota**
[Prima di implementare queste linee guida, ti consigliamo di valutare la preparazione all'IA generativa della tua organizzazione utilizzando la valutazione del carico di lavoro dell'IA generativa.](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/gen-ai-workload-assessment/introduction.html) Questo documento strategico si basa sulle AWS best practice e sui modelli consolidati per l'adozione dell'IA generativa aziendale, documentati in questa guida.
## Destinatari principali
Questo documento strategico è destinato agli amministratori delegati (CEOs), ai Chief Technology Officer (CTOs), ai Chief Information Officer (CIOs) e ad altri dirigenti tecnologici senior responsabili della promozione dell'innovazione dell'IA e della trasformazione digitale. Per utilizzare questo documento strategico, è necessario conoscere i concetti di gestione aziendale e tecnica, come le architetture aziendali, i modelli di cloud computing, i framework di governance IT, la pianificazione tecnologica strategica e le iniziative di trasformazione digitale.
## Obiettivi
Implementando le raccomandazioni contenute in questo documento strategico, le organizzazioni possono ottenere i seguenti risultati aziendali mirati:
+ Trasforma i prototipi in soluzioni di intelligenza artificiale generativa pronte per la produzione che offrono un valore aziendale misurabile
+ Aiuta i team distribuiti a sperimentare più velocemente mantenendo la sicurezza e la governance
+ Stabilisci l'accesso a livello aziendale ai modelli di base approvati con controlli e governance adeguati
+ Riduci i tempi e i costi di sviluppo attraverso modelli applicativi riutilizzabili e strumenti standardizzati
+ Accelera l'innovazione attraverso un accesso sicuro e self-service alle funzionalità di intelligenza artificiale generativa
+ Implementa pratiche di intelligenza artificiale responsabili che promuovano l'uso etico e la conformità
+ Crea un framework scalabile per la valutazione e l'adozione di nuovi modelli di base
+ Crea fiducia nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale attraverso meccanismi di convalida e controllo adeguati
+ Ottimizza i costi operativi mantenendo al contempo elevati standard di prestazioni e sicurezza
+ Integra perfettamente le funzionalità di intelligenza artificiale generativa nelle applicazioni aziendali esistenti