Oracle AI rivoluziona il mercato: ecco come trasforma le aziende

Non solo. Determina anche i migliori referenti per ciascun potenziale acquirente, basandosi sul loro settore e sulla loro posizione geografica, per poi inviare email personalizzate. Larry Ellison, figura di spicco di Oracle, ha evidenziato come questa personalizzazione sia cruciale: "Se sei una banca in Svizzera, pensiamo che i migliori referenti sarebbero le banche in Svizzera che hanno già acquistato quel prodotto." Questo approccio su misura massimizza l'efficacia delle interazioni commerciali. Il vero punto di forza di Oracle risiede nel suo vantaggio full-stack. Sebbene non sia l'unica azienda a proporre soluzioni RAG (Retrieval-Augmented Generation), la sua posizione è unica perché controlla l'intera pila tecnologica: dall'infrastruttura di base, passando per il livello del database, fino allo strato applicativo. Anni fa, quando Oracle sfidava colossi come Amazon Web Services sull'infrastruttura, molti, e tra questi anche noi, nutrivano scetticismo riguardo all'ambizione.

Oracle, con la guida decisa di Ellison, stava in realtà giocando una partita a lungo termine, e ora è proprio l'azienda a mostrare i risultati. Ellison ha chiarito la differenza durante il suo discorso: "Gli altri grandi cloud — Microsoft, Amazon e Google — in realtà non si occupano di applicazioni sanitarie, applicazioni aziendali, grandi applicazioni finanziarie. Non fanno questo. Sviluppano tecnologia AI, ma non stanno creando applicazioni di grandi dimensioni, scalabili, dove cercano di automatizzare settori o automatizzare ecosistemi usando questa tecnologia." Questo aspetto è fondamentale per le grandi imprese. La piattaforma dati AI proposta da Oracle richiede un'integrazione stretta tra l'infrastruttura, dove girano i modelli, i database, che custodiscono i dati privati, e le applicazioni, dove risiede la logica di business. Nella maggior parte dei casi, non si può semplicemente assemblare il tutto con delle API e sperare che funzioni su vasta scala. Il ruolo dell'infrastruttura è di vitale importanza.

Oracle sta costruendo data center AI da gigawatt. La struttura di Abilene, in Texas, destinata a OpenAI, avrà mezzo milione di GPU NVIDIA e consumerà una quantità di energia sufficiente per alimentare un milione di case con quattro camere da letto. Queste non sono risorse di calcolo comuni per le aziende. Sono, piuttosto, vere e proprie infrastrutture industriali dedicate all'addestramento e all'inferenza dell'AI. Contemporaneamente, Oracle ha dedicato decenni alla creazione di database su cui le aziende ripongono la massima fiducia per i loro dati più delicati. Ora, questi stessi database sono in grado di vettorializzare tali dati e renderli accessibili ai modelli di AI, senza, secondo l'azienda, compromettere la sicurezza. Per quanto riguarda lo strato applicativo, è qui che il valore di business si concretizza davvero, ha sottolineato Ellison. Ad esempio, Oracle sta utilizzando questa piattaforma AI per ricostruire l'intero codice base di Cerner, il suo sistema sanitario, un'eredità di 25 anni di complessità accumulata, in soli tre anni.

Ma c'è di più. Non stanno soltanto ricostruendo Cerner. Stanno sviluppando sistemi contabili per ospedali, sistemi HR che gestiscono la complessità del personale sanitario e sistemi bancari capaci di fornire finanziamenti basati sull'analisi dei crediti. Il caso d'uso nel settore sanitario, illustrato da Ellison, mostra un'abilità notevole nel coniugare una visione proiettata nel futuro con la capacità di risolvere problemi pratici. Ellison ha spiegato la sfida. Gli ospedali devono offrire le migliori cure possibili ai pazienti, ma queste cure devono anche essere pienamente rimborsabili dalle compagnie assicurative o dai sistemi sanitari pubblici. Spesso questi obiettivi sono in conflitto: il farmaco più efficace per una condizione medica potrebbe non essere coperto dall'assicurazione o non disponibile tramite il servizio sanitario nazionale. L'agente AI di Oracle utilizza la tecnologia RAG per accedere a due fonti di dati. In primo luogo, consulta la più recente letteratura medica, i dati degli studi clinici e le cartelle cliniche elettroniche del paziente, per aiutare a definire la cura ottimale.

In secondo luogo, accede alle polizze assicurative e alle regole di rimborso per stabilire cosa è coperto. L'agente propone così "la migliore cura possibile al più alto livello di rimborso ottenibile." Può anche segnalare eccezioni. Per esempio, se l'indice di massa corporea di un paziente supera una certa soglia che lo rende idoneo per un farmaco normalmente non coperto. Come Ellison ha spiegato: "È inutile prescrivere Ozempic a qualcuno nel Regno Unito che non può permetterselo perché il Servizio Sanitario Nazionale non paga Ozempic." Il sistema trova il punto d'incontro tra le migliori pratiche mediche e la realtà economica. Un altro tassello fondamentale riguarda il finanziamento ospedaliero. Molti ospedali, come ha spiegato Ellison, si trovano a corto di liquidità in attesa dei rimborsi assicurativi. L'agente AI di Oracle può aggregare i crediti, assicurare a una banca che le regole di rimborso sono state rispettate e garantire finanziamenti, consentendo all'ospedale di continuare le sue operazioni. Questo è un vero e proprio pensiero ecosistemico.

Non si tratta solo di automatizzare l'ospedale, ma di automatizzare le relazioni tra fornitori, pagatori, regolatori e istituzioni finanziarie.

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