Al giorno d'oggi, è quasi impossibile parlare di qualsiasi argomento legato alla tecnologia senza menzionare uno dei tre termini seguenti: algoritmi, automazione e intelligenza artificiale. Che si parli di sviluppo software industriale (dove gli algoritmi sono fondamentali), DevOps (che riguarda interamente l'automazione) o AIOps (l'uso dell'intelligenza artificiale per supportare le operazioni IT), incontrerete sicuramente questi termini d'ordine della tecnologia moderna.
In effetti, la frequenza con cui questi termini compaiono 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 IA, o che l'unico modo per automatizzarlo sia applicarvi l'IA.
La realtà è molto più complessa. Sebbene algoritmi, automazione e intelligenza artificiale siano tutti correlati, si tratta di concetti nettamente diversi e sarebbe un errore confonderli. Oggi analizzeremo il significato di questi termini, le loro differenze e le loro intersezioni nel panorama tecnologico moderno.
Che cos'è un algoritmo:
Cominciamo con un termine che negli ambienti tecnici circola da decenni: algoritmo.
Un algoritmo è un insieme di procedure. Nello sviluppo software, un algoritmo di solito assume la forma di una serie di comandi o operazioni che un programma esegue per portare a termine 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 qualcuno la utilizzasse.
Cos'è l'automazione:
L'automazione significa eseguire attività con un input o una supervisione umana limitati. Gli esseri umani possono impostare gli strumenti e i processi per eseguire attività automatizzate, ma una volta avviati, i flussi di lavoro automatizzati funzioneranno in gran parte o interamente in modo autonomo.
Come gli algoritmi, il concetto di automazione esiste da secoli. Agli albori dell'era informatica, l'automazione non era un aspetto centrale di attività come lo sviluppo software. Ma nell'ultimo decennio circa, l'idea che programmatori e team IT dovessero automatizzare il più possibile il loro lavoro si è diffusa.
Oggigiorno l'automazione va di pari passo con pratiche come DevOps e distribuzione continua.
Che cosa è l'intelligenza artificiale:
L'intelligenza artificiale (IA) è la simulazione dell'intelligenza umana da parte di computer o altri strumenti non umani.
L'IA generativa, che genera contenuti scritti o visivi che imitano il lavoro di persone reali, è al centro del dibattito sull'IA da circa un anno. Tuttavia, l'IA generativa è solo uno dei tanti tipi di IA esistenti, e la maggior parte delle altre forme di IA (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 vs. 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 (il che lo rende un algoritmo), ma non è una forma di automazione e certamente non è intelligenza artificiale.
Automazione vs. IA:
Allo stesso modo, molti dei processi automatizzati dagli sviluppatori software e dai team ITOps non sono una forma di intelligenza artificiale. Ad esempio, le pipeline di CI/CD spesso contengono numerosi flussi di lavoro automatizzati, ma non si basano sull'intelligenza artificiale per automatizzare i processi. Utilizzano semplici processi basati su regole.
IA con automazione e algoritmi:
Nel frattempo, l'IA si affida spesso ad algoritmi per imitare l'intelligenza umana e, in molti casi, mira ad automatizzare compiti o prendere decisioni. Ma, ancora una volta, non tutti gli algoritmi o l'automazione sono correlati all'IA.
Come si uniscono i tre:
Detto questo, il motivo per cui algoritmi, automazione e intelligenza artificiale sono così importanti per la tecnologia moderna è che il loro utilizzo combinato è fondamentale per alcune delle tendenze tecnologiche più in voga del momento.
L'esempio migliore sono gli strumenti di intelligenza artificiale generativa, che si basano su algoritmi addestrati a imitare la produzione di contenuti umana. Una volta implementati, i software di intelligenza artificiale generativa possono generare contenuti automaticamente.
Algoritmi, automazione e intelligenza artificiale possono convergere anche in altri contesti. Ad esempio, i flussi di lavoro NoOps (flussi di lavoro IT completamente automatizzati che non richiedono più l'intervento umano) potrebbero richiedere non solo l'automazione algoritmica, ma anche sofisticati strumenti di intelligenza artificiale per consentire processi decisionali complessi e basati sul contesto, impossibili da ottenere con i soli algoritmi.
Algoritmi, automazione e intelligenza artificiale sono al centro del mondo tecnologico odierno. Ma non tutte le tecnologie moderne si basano su questi tre concetti. Per comprendere appieno il funzionamento di una tecnologia, è necessario conoscere il ruolo che algoritmi, automazione e intelligenza artificiale svolgono (o non svolgono) in essa.
Data di pubblicazione: 16 maggio 2024