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Indagine sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale condotta su oltre 9.000 clienti in tutto il mondo... Aumento della quota di chatbot tra le app basate su LLM
Python è il linguaggio di programmazione AI preferito dagli sviluppatori... Quantità di dati non strutturati elaborati aumentata del 123%
Snowflake, azienda globale di cloud data, ha annunciato che la quota di chatbot tra le applicazioni basate su Large Language Model (LLM) è aumentata del 46% rispetto a maggio dello scorso anno.
Snowflake ha pubblicato il report "Data Trend 2024", frutto di un'indagine condotta su oltre 9.000 clienti per analizzare i modelli e le tendenze nell'adozione di dati e intelligenza artificiale. Il report, che analizza come le aziende globali utilizzano l'intelligenza artificiale e i dati per il proprio business, evidenzia una diminuzione della quota di app LLM basate su input di testo (82% nel 2023, 54% nel 2024) e un aumento dei chatbot interattivi.
Inoltre, un sondaggio condotto tra la community di sviluppatori di Streamlit ha rilevato che circa il 65% degli intervistati sta lavorando a progetti LLM per scopi aziendali. In effetti, i clienti aziendali stanno utilizzando in modo diversificato le tecnologie basate su intelligenza artificiale generativa per migliorare la produttività, l'efficienza e le capacità analitiche del lavoro.
Jennifer Belissent, Head of Data Strategy di Snowflake, ha affermato: "Le app interattive sono programmate per replicare il modo in cui le persone interagiscono realmente, consentendo ora di interagire con gli LLM in modo semplice e naturale, come se si stesse conversando con un'altra persona." E ha aggiunto: "In particolare, se la governance e la sicurezza dei dati che costituiscono la base delle app LLM sono garantite, le app interattive saranno in grado di soddisfare le aspettative sia delle aziende che degli utenti, con conseguente ampliamento del loro utilizzo."
Oltre 33.000 applicazioni LLM create in 9 mesi
Negli ultimi 9 mesi, oltre 20.000 sviluppatori della community Streamlit di Snowflake in tutto il mondo hanno creato oltre 33.143 app LLM. Il linguaggio di programmazione preferito da questi sviluppatori è stato Python. L'utilizzo di Python su Snowpark, la piattaforma di creazione di app di Snowflake, è aumentato di 5,71 volte lo scorso anno. Un dato superiore a quello di Scala e Java, aumentati rispettivamente del 3,87% e dell'1,31%. Python consente di accelerare la prototipazione e la fase di test, migliorando non solo la velocità complessiva del lavoro, ma anche l'apprendimento generale nelle fasi iniziali di progetti AI all'avanguardia.
Di recente, è aumentato anche il numero di casi in cui le applicazioni LLM vengono sviluppate programmando direttamente su una piattaforma di gestione dei dati. L'utilizzo di Snowpark Native App, che consente di sviluppare app direttamente sulla piattaforma Snowflake, è aumentato di oltre 3 volte tra luglio 2023 e gennaio 2024, in un arco di 7 mesi. Le applicazioni sviluppate su una singola piattaforma dati non richiedono la copia dei dati verso fornitori esterni, con conseguente accelerazione dello sviluppo e della distribuzione delle app e riduzione dei costi di gestione e manutenzione.
Aumento dell'importanza della governance dei dati all'interno delle aziende
Con l'adozione dell'intelligenza artificiale, è aumentata anche l'analisi e l'elaborazione dei dati non strutturati all'interno delle organizzazioni. Questo processo consente di scoprire nuove sorgenti di dati non utilizzate e, al contempo, rende più importante la governance dei dati per la protezione dei dati personali sensibili. Secondo il report di Snowflake, la quantità di dati non strutturati elaborati dalle aziende nell'ultimo anno è aumentata dell'1,23%. La società di analisi di mercato IDC stima che fino al 90% dei dati globali sia costituito da dati non strutturati, come video, immagini e documenti. A differenza dei dati strutturati, già ampiamente utilizzati per l'addestramento dei modelli linguistici, l'elaborazione dei dati non strutturati rappresenta una nuova opportunità per migliorare la competitività aziendale.
Jennifer Belissent, Head of Data Strategy di Snowflake, ha sottolineato che "la governance dei dati non riguarda il controllo dei dati, ma l'utilizzo del loro valore finale." Ha poi spiegato che "Snowflake classifica la governance in tre pilastri: acquisizione dei dati, sicurezza dei dati e utilizzo dei dati. I clienti possono assegnare tag e classificare i dati per applicare criteri di accesso e utilizzo appropriati per la propria azienda." Di conseguenza, il numero di aziende che hanno adottato le funzionalità di governance dei dati di Snowflake è passato dal 70% al 100% e il numero di query eseguite all'interno della governance è aumentato del 142%.
Inoltre, Belissent ha affermato che "ogni set di dati mostra come le aziende stanno affrontando le sfide attuali. Osservando questi singoli punti dati nel loro insieme, è possibile sviluppare una strategia organizzativa integrata che sfrutti le opportunità offerte dalle tecnologie AI più recenti." E ha concluso: "La strategia fondamentale nell'era dell'intelligenza artificiale generativa non è cambiare i dati in modo radicale, ma rendere possibile l'attuazione immediata di tale strategia. A tal fine, è fondamentale che le aziende aprano e condividano le sorgenti dati diffuse in un ampio ecosistema dati, eliminando i silos di dati."
È possibile consultare il report completo "Snowflake Data Trend 2024" qui.
Sito web: https://www.snowflake.com/?lang=ko
Contatti
Ufficio stampa Snowflake
KPR
Kim Soobin
02-3426-2281
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