TLDR : Capgemini estende la sua partnership con Mistral AI e SAP per facilitare il dispiegamento dell'IA generativa nelle organizzazioni regolamentate, utilizzando la SAP Business Technology Platform e i modelli di Mistral AI. L'obiettivo è rispondere alle necessità di settori come i servizi finanziari, il settore pubblico, l'aerospaziale, la difesa e l'energia, dove la sicurezza e la conformità dei dati sono cruciali.
Sommario
Capgemini ha annunciato il 26 maggio l'estensione della sua partnership con Mistral AI, unicorno francese specializzato nell'IA generativa, e SAP, editore tedesco di soluzioni di gestione aziendale, suo partner di lunga data. L'obiettivo di questa collaborazione è facilitare il dispiegamento della GenAI nelle organizzazioni regolamentate, basandosi sulla SAP Business Technology Platform (BTP) e sui modelli avanzati di Mistral AI.
Questa iniziativa mira a rispondere alle esigenze specifiche dei settori soggetti a vincoli elevati in materia di sicurezza e conformità dei dati, come i servizi finanziari, il settore pubblico, l'aerospaziale, la difesa o l'energia.
Integrazione tecnologica e sicurezza dei dati
I modelli di IA generativa di Mistral AI saranno integrati nella piattaforma SAP BTP, distribuita in modalità auto-ospitata. Questa configurazione garantisce alle organizzazioni un controllo totale sui loro ambienti di esecuzione e sui loro set di dati, consentendo loro di sfruttare le capacità avanzate di automazione, analisi e supporto decisionale dei grandi modelli di linguaggio.
La collaborazione si inserisce in un approccio di IA responsabile, integrando meccanismi di governance, principi etici fin dalla progettazione, nonché un allineamento esplicito con le normative vigenti, in particolare in materia di protezione dei dati.
Una biblioteca di casi d'uso settoriali
La partnership si basa anche sull'esperienza settoriale di Capgemini nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni IA su scala industriale. La ESN offrirà una biblioteca di oltre 50 casi d'uso predefiniti che sfruttano le capacità dei modelli Mistral, validati per la loro rilevanza aziendale e la loro integrazione fluida negli ambienti SAP. Questi casi d'uso sono organizzati per settore e per processo, con esempi concreti:
- Aerospaziale e difesa: assistenza aumentata per i tecnici sul campo nel trattamento delle non conformità;
- Energia e servizi pubblici: ispezione tramite drone con generazione automatizzata di insights per la manutenzione predittiva;
- Tutti i settori: automazione degli acquisti indiretti con selezione ottimizzata dei fornitori secondo criteri operativi.
Queste soluzioni mirano a migliorare la performance operativa, ridurre i tempi di elaborazione e aumentare la qualità dei servizi in contesti in cui l'affidabilità dei sistemi informativi è critica.
Secondo Fernando Alvarez, direttore della strategia e dello sviluppo e membro del Comitato Esecutivo del Gruppo Capgemini:
"Le aziende si rivolgono sempre più all'IA generativa per migliorare la loro resilienza, razionalizzare le loro operazioni e accelerare il tempo di ritorno dell'investimento (...). In collaborazione con Mistral AI e SAP, possiamo permettere alle organizzazioni di accedere a una vasta gamma di modelli di IA innovativi e personalizzati, al fine di generare un valore commerciale significativo e favorire una crescita sostenibile".
Tradotto da Capgemini, Mistral AI et SAP s’allient pour accélérer l’adoption de la GenAI dans les secteurs réglementés
Per capire meglio
Quali sono le specificità tecnologiche della SAP Business Technology Platform (BTP) che la rendono pertinente per l'integrazione dell'IA generativa?
La SAP Business Technology Platform (BTP) offre un'infrastruttura flessibile e sicura che consente un'integrazione senza soluzione di continuità delle soluzioni di IA. Fornisce capacità di analisi avanzate, gestione dei dati e automazione che sono essenziali per sfruttare appieno i modelli di IA generativa in ambienti aziendali complessi.
Quali sono le principali sfide normative associate all'uso dell'IA generativa nelle industrie fortemente regolamentate?
Le sfide normative dell'IA generativa includono la protezione dei dati, la trasparenza degli algoritmi e la responsabilità delle decisioni automatizzate. Le industrie fortemente regolamentate devono garantire che l'implementazione dell'IA sia conforme alle leggi specifiche del settore, in particolare per quanto riguarda la privacy e la sicurezza.