# Migliori Piattaforme MLOps - Pagina 5 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Le piattaforme di operationalizzazione del machine learning (MLOps) consentono agli utenti di gestire, monitorare e distribuire modelli di machine learning mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali, automatizzando la distribuzione, monitorando la salute e l'accuratezza dei modelli e permettendo ai team di scalare il machine learning in tutta l'organizzazione per un impatto aziendale tangibile. ### Capacità principali delle piattaforme MLOps Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle piattaforme MLOps, un prodotto deve: - Offrire una piattaforma per monitorare e gestire i modelli di machine learning - Consentire agli utenti di integrare i modelli nelle applicazioni aziendali in tutta l'azienda - Monitorare la salute e le prestazioni dei modelli di machine learning distribuiti - Fornire uno strumento di gestione olistico per comprendere meglio tutti i modelli distribuiti in un'azienda ### Casi d'uso comuni per le piattaforme MLOps I team di data science e ingegneria ML utilizzano le piattaforme MLOps per operationalizzare i modelli e mantenere le loro prestazioni nel tempo. I casi d'uso comuni includono: - Automatizzare la pipeline di distribuzione per i modelli ML costruiti dai data scientist nelle applicazioni di produzione - Monitorare il drift del modello, il degrado dell'accuratezza e le anomalie delle prestazioni nei modelli distribuiti - Gestire il tracciamento degli esperimenti, la versioning dei modelli e la governance della sicurezza lungo il ciclo di vita del ML ### Come le piattaforme MLOps differiscono da altri strumenti Le piattaforme MLOps si concentrano sulla manutenzione e il monitoraggio dei modelli distribuiti piuttosto che sullo sviluppo iniziale del modello, distinguendosi dalle [piattaforme di data science e machine learning](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), che si concentrano sulla costruzione e l'addestramento dei modelli. Alcune soluzioni MLOps offrono una gestione centralizzata di tutti i modelli in tutta l'azienda in un'unica posizione e possono essere agnostiche rispetto al linguaggio o ottimizzate per linguaggi specifici come Python o R. ### Approfondimenti da G2 sulle piattaforme MLOps Basandosi sulle tendenze di categoria su G2, il monitoraggio dei modelli e il tracciamento degli esperimenti si distinguono come le capacità più apprezzate. Una maggiore affidabilità dei modelli e cicli di iterazione più rapidi si distinguono come i principali benefici dell'adozione. ## How Many Piattaforme MLOps Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 250 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 55 - **Buyer Segments**: Piccola Impresa 54% │ Mercato Medio 31% │ Impresa 14% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Piattaforme MLOps Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 6,700+ Recensioni autentiche - 250+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Piattaforme MLOps Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/it/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Miglior performer:** [ILUM](https://www.g2.com/it/products/ilum-ilum/reviews) - **Più facile da usare:** [Roboflow](https://www.g2.com/it/products/roboflow/reviews) - **Più in voga:** [Arize AI](https://www.g2.com/it/products/arize-ai/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. 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[Model Share](https://www.g2.com/it/products/model-share/reviews) L'innovazione dell'IA è più veloce e facile che mai. La missione di Model Share AI è dare ai creatori di IA superpoteri in poche righe di codice. Crea il tuo primo Model Playground per distribuire, monitorare e migliorare i modelli di ML più velocemente e facilmente che mai - a un prezzo imbattibile. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Model Share?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Model Share?** - **Venditore:** [Model Share](https://www.g2.com/it/sellers/model-share) - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** New York, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/model-share-ai/ (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 2. [Modelshop](https://www.g2.com/it/products/modelshop-inc-modelshop/reviews) Modelshop è una piattaforma che consente alle organizzazioni di creare rapidamente applicazioni analitiche. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Modelshop?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Modelshop?** - **Venditore:** [Modelshop](https://www.g2.com/it/sellers/modelshop) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Newark, US - **Twitter:** @modelshopinc (68 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/modelshop-inc/ (8 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 3. [Modular](https://www.g2.com/it/products/modular/reviews) Modular è una piattaforma di sviluppo software AI che unifica lo sviluppo e la distribuzione dell'AI per tutti. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Modular?** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Modular?** - **Venditore:** [Modular](https://www.g2.com/it/sellers/modular) - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** Everywhere, US - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/modular-ai (268 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 4. [NeoPulse AI Studio](https://www.g2.com/it/products/neopulse-ai-studio/reviews) Il Framework NeoPulse consente alle organizzazioni di gestire l'intero flusso di lavoro e l'infrastruttura AI da un unico luogo. Ciò significa che DevOps, ingegneri dei dati e ingegneri ML lavorano da un'unica interfaccia invece di utilizzare applicazioni separate. Utilizzando NeoPulse, un ingegnere dei dati può assemblare set di dati di addestramento. L'ingegnere del machine learning può creare modelli AI. L'ingegnere DevOps può distribuire e gestire la soluzione senza mai lasciare l'ambiente NeoPulse. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate NeoPulse AI Studio?** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind NeoPulse AI Studio?** - **Venditore:** [AI Dynamics](https://www.g2.com/it/sellers/ai-dynamics) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Bellevue, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aidynamics/ (16 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise #### What Are NeoPulse AI Studio's Pros and Cons? **Pros:** - Capabilities (1 reviews) - Data Analytics (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Model Management (1 reviews) **Cons:** - Lack of Features (1 reviews) - Missing Features (1 reviews) - Model Limitations (1 reviews) ### 5. [ParallelM MLOps](https://www.g2.com/it/products/parallelm-mlops/reviews) MCenter di ParallelM aiuta i Data Scientist a distribuire, gestire e governare i modelli di ML in produzione. Basta importare il tuo modello esistente dal tuo notebook preferito e poi creare connessioni dati o un endpoint REST per il servizio del modello con il costruttore di pipeline drag-and-drop. Il monitoraggio avanzato crea automaticamente avvisi quando i modelli non funzionano come previsto a causa di dati in cambiamento. Con la governance del modello integrata, ogni azione è controllata e tracciata, inclusa la versioning del modello e chi può promuovere i modelli in produzione per garantire la conformità con le normative. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind ParallelM MLOps?** - **Venditore:** [ParallelM](https://www.g2.com/it/sellers/parallelm) - **Sede centrale:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @ParallelM_AI (139 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9369269 (3 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 6. [Payatu AI/ML Security Audit](https://www.g2.com/it/products/payatu-ai-ml-security-audit/reviews) Testare i sistemi AI/ML richiede conoscenze specifiche del dominio. Presso Payatu, i nostri esperti nel dominio AI/ML hanno orchestrato modi per aiutarti a proteggere la tua applicazione intelligente contro minacce alla sicurezza e alla privacy esoteriche e potenzialmente gravi. Copertura della valutazione della sicurezza ML 1) Comprensione dell'applicazione a) Caso d'uso b) Capacità del prodotto c) Implementazioni 2) Identificazione della superficie di attacco a) Comprensione della pipeline ML b) Raccogliere casi di test se presenti 3) Modellazione delle minacce a) Attori e confini delle entità b) Identificazione dei possibili attacchi su endpoint esposti c) Possibili vettori di attacco 4) Endpoint del modello a) Comprendere i modi con cui gli utenti finali comunicano con il modello b) Simulare l'interazione dell'utente finale 5) Attacco di apprendimento avversario a) Creare input per ingannare i classificatori b) Utilizzare strumenti personalizzati c) Generazione automatizzata di campioni zero day teoricamente infiniti, se possibile 6) Attacco di furto del modello a) Modello distribuito localmente o remotamente b) Ingegneria inversa dell'applicazione distribuita Script personalizzati per attacchi di furto del modello in black-box 7) Attacco di distorsione del modello e avvelenamento dei dati a) Simulare loop di feedback abusati dagli attaccanti b) Quantificare la distorsione del modello 8) Inversione del modello e inferenza a) Ottenere accesso al modello tramite canali di comunicazione validi o compromessi b) Inferire campioni sensibili dal dataset di addestramento dal modello 9) Valutazione del framework/rete/applicazione a) Identificare vulnerabilità tradizionali nell'applicazione b) Sfruttarle per gli attacchi sopra menzionati 10) Reporting e mitigazione a) Proposta di mitigazione completa b) Collaborare con sviluppatori/esperti di dominio per le implementazioni **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Payatu AI/ML Security Audit?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Payatu AI/ML Security Audit?** - **Venditore:** [Payatu](https://www.g2.com/it/sellers/payatu) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** Pune, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/payatu (135 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 7. [Plainsight](https://www.g2.com/it/products/plainsight/reviews) Plainsight è il leader nell'AI visiva comprovata. Fornendo la combinazione unica di strategia AI, una piattaforma di visione AI e competenza nel deep learning, Plainsight sviluppa, implementa e supervisiona soluzioni di visione artificiale trasformative per le imprese. Attraverso la più ampia gamma di servizi gestiti e una piattaforma di visione AI per processi centralizzati e pipeline standardizzate, Plainsight rende la visione artificiale ripetibile e responsabile in tutte le iniziative di visione AI aziendali. Plainsight risolve problemi dove altri hanno fallito e consente alle aziende di vari settori di realizzare il pieno potenziale dei loro dati visivi con le barriere più basse alla produzione, la generazione di valore più rapida e il monitoraggio per il successo a lungo termine. Per ulteriori informazioni, visita https://plainsight.ai. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Plainsight?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Plainsight?** - **Venditore:** [Plainsight](https://www.g2.com/it/sellers/plainsight) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** Greater Seattle Area, US - **Twitter:** @PlainsightAI (1,460 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plainsightai/ (22 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Piccola impresa, 20% Mid-Market #### What Are Plainsight's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) - AI Integration (1 reviews) - AI Modeling (1 reviews) - AI Technology (1 reviews) - Innovation (1 reviews) **Cons:** - Required Expertise (1 reviews) - Required Knowledge (1 reviews) ### 8. [PoplarML](https://www.g2.com/it/products/poplarml/reviews) PoplarML consente il deployment di sistemi ML scalabili pronti per la produzione con uno sforzo ingegneristico minimo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate PoplarML?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind PoplarML?** - **Venditore:** [PoplarML](https://www.g2.com/it/sellers/poplarml) - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/poplarml/ (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### What Are PoplarML's Pros and Cons? **Pros:** - Model Management (1 reviews) **Cons:** - Missing Features (1 reviews) ### 9. [Qwak](https://www.g2.com/it/products/qwak/reviews) Qwak è una piattaforma AI completamente gestita, accessibile e affidabile che contiene tutto ciò di cui tu e il tuo team avete bisogno per costruire applicazioni AI di alta qualità in modo semplice. La piattaforma offre un approccio focalizzato sulla produzione che consente agli ingegneri ML e ai professionisti della data science di portare i modelli in produzione più velocemente che mai. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Qwak?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Qwak?** - **Venditore:** [Qwak](https://www.g2.com/it/sellers/qwak) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @Qwak_ai (208 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/qwakai (48 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 10. [Replicate](https://www.g2.com/it/products/replicate-replicate/reviews) Replica le esecuzioni e affina i modelli open-source. Distribuisci modelli personalizzati su larga scala. Tutto con una sola riga di codice. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Replicate?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Replicate?** - **Venditore:** [Replicate](https://www.g2.com/it/sellers/replicate) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are Replicate's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Model Limitations (1 reviews) ### 11. [Robovision](https://www.g2.com/it/products/robovision/reviews) Robovision è un'azienda di visione artificiale e un pioniere nell'apprendimento profondo 3D. Con oltre un decennio di esperienza, Robovision ha sviluppato la Robovision Platform e Robovision Edge per risolvere la sfida di gestire i cambiamenti in ambienti dinamici. Le aziende possono utilizzare la sua soluzione end-to-end per sviluppare, distribuire e riaddestrare rapidamente l'IA senza dipendenza tecnica. Questo consente loro di portare l'IA in produzione su larga scala. Con una rete globale di partner composta da integratori di sistemi, costruttori di macchine, costruttori di dispositivi e fornitori di servizi, Robovision può accelerare la trasformazione dei clienti e guidare la co-innovazione in una varietà di casi d'uso. Ad esempio, Robovision aiuta a costruire la prima macchina completamente automatizzata al mondo che riconosce, raccoglie e pianta talee di piante. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Robovision?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Robovision?** - **Venditore:** [Robovision](https://www.g2.com/it/sellers/robovision) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Gent, BE - **Pagina LinkedIn®:** https://be.linkedin.com/company/robovisionai (115 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 12. [SolasAI AI Bias Detection & Mitigation Library](https://www.g2.com/it/products/solasai-ai-bias-detection-mitigation-library/reviews) SolasAI è un software che rileva e rimuove pregiudizi e discriminazioni dai modelli decisionali di un cliente. Funziona nel settore del credito e della sottoscrizione assicurativa, nel marketing predittivo, nella sanità e nell'occupazione, per citare alcuni casi d'uso. Usiamo l'IA per correggere l'IA. Forniamo fiducia e trasparenza nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nei modelli statistici standard. Abbiamo oltre 45 anni di esperienza in questo campo, quindi il nostro software è progettato dalle persone di cui le grandi banche, le compagnie assicurative e i fornitori di servizi sanitari si fidano per aiutarli a identificare e ridurre il loro rischio. Se sei stanco di pagare esperti costosi che non riescono a mettersi d'accordo e poi lasciano la parte difficile della risoluzione dei problemi ai tuoi costosi e sovraccarichi data scientist, allora SolasAI fa per te. Seguiamo le ultime decisioni e segnali da parte di tribunali, regolatori e legislatori, così come le ultime e migliori tendenze tecnologiche per l'IA e l'equità nel suo complesso. Questo è integrato in SolasAI, così non devi capirlo da solo. SolasAI è anche abbastanza flessibile da adattarsi al tuo business senza esporti a rischi inutili. Ti aiutiamo a identificare le alternative più giuste e performanti, e poi creiamo la giusta quantità di dati e giustificazioni per permetterti di comunicare con revisori, regolatori o altri stakeholder. Crediamo nell'equità, ma siamo risolutori di problemi pratici. Le decisioni sbagliate sono decisioni sbagliate. Ti aiutiamo a prendere le migliori decisioni mentre espandi il tuo business e scopri nuove possibilità attraverso l'equità. Modeler, siete stanchi di strumenti che cercano di sostituirvi o di chiamare i vostri 'bambini brutti'? Bene, SolasAI è il tuo co-pilota per aiutarti a portare la tua grande scienza dei dati e intuizioni e assicurarti di raggiungere anche un'equità straordinaria. Risolviamo questo insieme usando la scienza dei dati avanzata. Siamo il tuo partner e non la tua concorrenza! **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind SolasAI AI Bias Detection & Mitigation Library?** - **Venditore:** [SolasAI, Inc](https://www.g2.com/it/sellers/solasai-inc) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Philadelphia, US - **Twitter:** @solas_ai (76 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/solasai/ (18 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 13. [Tecton](https://www.g2.com/it/products/tecton/reviews) Un feature store è una piattaforma dati che facilita la creazione, il deployment e l'utilizzo delle feature per l'apprendimento automatico. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Tecton?** - **Venditore:** [Tecton](https://www.g2.com/it/sellers/tecton) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tectonai/ (167 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 14. [Tenyks](https://www.g2.com/it/products/tenyks/reviews) Tenyks.ai è una piattaforma MLOps innovativa che consente ai team di visione artificiale di accelerare lo sviluppo di modelli pronti per la produzione. Con le sue funzionalità all'avanguardia, Tenyks.ai permette agli utenti di ospitare i dati in modo sicuro nel loro cloud storage aziendale e di accelerare il caricamento dei dataset. Visualizzando, identificando e correggendo i problemi dei dati, gli utenti possono garantire l'integrità e la qualità dei loro dataset. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Tenyks?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Tenyks?** - **Venditore:** [Tenyks](https://www.g2.com/it/sellers/tenyks) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Cambridge, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tenyks/ (16 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 15. [The Researcher Workspace](https://www.g2.com/it/products/the-researcher-workspace/reviews) Costruito su Neuralith, RSpace offre ai team di R&D un cockpit adatto al laboratorio dove possono cercare letteratura, brevetti e dati sperimentali, avviare flussi di lavoro multi-step con agenti e ricevere risposte completamente citate. Porta il potere della forza lavoro digitale alla scoperta e all'innovazione di conoscenze approfondite. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate The Researcher Workspace?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind The Researcher Workspace?** - **Venditore:** [Iris.ai](https://www.g2.com/it/sellers/iris-ai-081b600a-b52d-44ed-922c-0d5c43382dff) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Norway , NO - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/iris-ai (35 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are The Researcher Workspace's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (1 reviews) ### 16. [Widget Brain](https://www.g2.com/it/products/widget-brain/reviews) Widget Brain è il principale fornitore di servizi di intelligenza artificiale per la gestione della forza lavoro nei settori del commercio al dettaglio, dell'ospitalità e dell'industria. Gli algoritmi di classe mondiale di Widget Brain e la scalabilità infinita offrono i migliori programmi mai realizzati che garantiscono la conformità alle leggi locali, migliorano le prestazioni aziendali e creano dipendenti felici. I servizi di intelligenza artificiale di Widget Brain per l'ottimizzazione della forza lavoro includono: - Pianificazione della capacità: Valutare e abbinare l'offerta e la domanda a lungo termine per prepararsi ai requisiti di risorse future e agli aggiustamenti operativi. - Previsione della domanda: Prevedere la domanda futura per la pianificazione strategica del personale e per l'impatto delle festività, della stagionalità e degli eventi. - Creazione dei turni: Minimizzare i costi, centralizzare la programmazione e creare turni ottimali mantenendo i livelli di servizio desiderati. - Assegnazione dei turni: Assegnare i turni ai dipendenti. Ridurre gli straordinari e massimizzare la conformità con le leggi sul lavoro e le preferenze dei dipendenti. - Verifica della conformità: Controllare il programma rispetto agli effettivi per determinare i pagamenti premium e segnalare potenziali problemi di conformità, considerando i dati di attestazione. I servizi di intelligenza artificiale di Widget Brain e l'approccio alla pianificazione ti permettono di stabilire ed eseguire gli standard della tua azienda come un mix equilibrato di costi, prestazioni e felicità dei dipendenti in tutte le sedi. Questo non solo si traduce in risultati più coerenti e prevedibili, ma consente anche ai tuoi direttori generali e manager di riallocare il tempo e l'energia per rifocalizzarsi sulla gestione della tua attività e del personale. A sua volta, ciò riduce anche il loro stress e li abilita a gestire meglio la tua attività e a guidare il tuo personale. Gli utenti dei servizi di Widget Brain riportano il 100% di conformità con le leggi e i regolamenti sul lavoro, una riduzione dei costi del lavoro del 5-10% e il 76% dei dipendenti che confermano orari più equi. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Widget Brain?** - **Venditore:** [WidgetBrain](https://www.g2.com/it/sellers/widgetbrain) - **Anno di Fondazione:** 2005 - **Sede centrale:** Stockholm, Stockholm County, Sweden - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/quinyx (301 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 17. [Yields for Performance](https://www.g2.com/it/products/yields-for-performance/reviews) Chiron App è una piattaforma di data science pluripremiata e uno strumento di validazione dei modelli specificamente progettato per fornire ai gestori del rischio dei modelli, ai data scientist e ai validatori dei modelli uno strumento basato sull'IA che possiede tutte le funzionalità per gestire efficacemente il rischio dei modelli. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Yields for Performance?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Yields for Performance?** - **Venditore:** [Yields.io](https://www.g2.com/it/sellers/yields-io) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Ghent, BE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/yields (45 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 18. [0Ptikube](https://www.g2.com/it/products/0ptikube/reviews) 0ptikube è uno strumento di visualizzazione potente e intuitivo progettato per aiutare gli utenti a comprendere e gestire i loro cluster Kubernetes con facilità. Fornendo capacità di monitoraggio in tempo reale e ottimizzazione delle risorse, 0ptikube consente agli utenti di identificare i colli di bottiglia e migliorare le prestazioni dell'infrastruttura utilizzando approfondimenti guidati dall'IA. Caratteristiche principali: - Monitoraggio in tempo reale: Monitora il tuo cluster Kubernetes in tempo reale con una dashboard personalizzata, offrendo immediati approfondimenti sulle prestazioni del sistema. - Modalità di visualizzazione: Visualizza l'uso delle risorse a livello di pod o ottieni una panoramica completa del cluster, facilitando una migliore gestione delle risorse. - Ottimizzazione delle risorse: Identifica i colli di bottiglia delle risorse e ottimizza la tua infrastruttura per migliorare le prestazioni utilizzando l'analisi guidata dall'IA. Il valore principale di 0ptikube risiede nella sua capacità di semplificare la gestione dei cluster Kubernetes attraverso una visualizzazione e un monitoraggio migliorati. Offrendo approfondimenti in tempo reale e ottimizzazione potenziata dall'IA, affronta le sfide dei colli di bottiglia delle risorse e delle inefficienze delle prestazioni, consentendo agli utenti di mantenere un'infrastruttura robusta ed efficiente. **Who Is the Company Behind 0Ptikube?** - **Venditore:** [0ptikube](https://www.g2.com/it/sellers/0ptikube) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/0ptikube/ (3 dipendenti su LinkedIn®) ### 19. [3D Continuum](https://www.g2.com/it/products/3d-continuum/reviews) 3D Continuum è un'azienda tecnologica dedicata a migliorare l'efficienza operativa e la sicurezza nel settore dell'industria pesante attraverso soluzioni avanzate di intelligenza artificiale (IA). Integrando l'esperienza umana con l'intelligenza delle macchine, 3D Continuum offre una piattaforma basata su cloud che fornisce intuizioni strategiche in tempo reale e intelligenza attuabile, permettendo alle aziende industriali di ottimizzare i processi produttivi e ridurre i costi. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi Dati Guidata dall'IA: La piattaforma elabora enormi quantità di dati industriali, scoprendo intuizioni spesso inaccessibili attraverso metodi tradizionali. - Intuizioni Strategiche in Tempo Reale: Gli utenti ricevono intelligenza attuabile immediata per migliorare la produttività e il processo decisionale operativo. - Riduzione dei Bias: Sfruttando l'IA, il sistema minimizza i bias umani, portando a strategie più obiettive ed efficaci. - Integrazione dei Dati: La piattaforma consolida i dati da varie fonti, abbattendo i silos e fornendo una visione completa delle operazioni. Valore Primario e Soluzioni: 3D Continuum affronta il problema critico dei dati non strutturati e sottoutilizzati nell'industria pesante, che contribuisce a perdite finanziarie significative e rischi per la sicurezza. Trasformando i dati grezzi in intuizioni affidabili e attuabili, la piattaforma consente alle aziende di migliorare l'efficienza produttiva, potenziare le misure di sicurezza e ottenere risparmi sui costi sostanziali. Questo approccio innovativo non solo ottimizza le operazioni attuali, ma posiziona anche le aziende per una crescita sostenibile in un mondo sempre più guidato dai dati. **Who Is the Company Behind 3D Continuum?** - **Venditore:** [3D Continuum](https://www.g2.com/it/sellers/3d-continuum) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3dcontinuum/ (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 20. [525K Global Solutions](https://www.g2.com/it/products/525k-global-solutions/reviews) 525K Global Solutions offre una piattaforma all'avanguardia per l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento progettata per aiutare gli operatori logistici di tutte le dimensioni a migliorare le loro operazioni in modo efficiente. Riconoscendo che ci sono solo 525.000 minuti in un anno, l'azienda sottolinea l'ottimizzazione rapida per massimizzare la produttività in questo lasso di tempo limitato. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Visibilità della Catena di Approvvigionamento: Fornisce approfondimenti completi sull'intera catena di approvvigionamento, consentendo alle aziende di monitorare e gestire le operazioni in modo efficace. - Controlli di Processo Automatizzati: Implementa controlli automatizzati su misura per i flussi di lavoro logistici specifici di ciascun partner, garantendo operazioni fluide ed efficienti. - Approfondimenti Azionabili: Traduce i dati in strategie azionabili allineate con gli indicatori chiave di prestazione (KPI) dei partner, facilitando decisioni informate. Valore Primario e Soluzioni: 525K consente alle aziende di prendere possesso e controllo dei loro processi e costi della catena di approvvigionamento. Integrando la tecnologia avanzata di 525K, le aziende possono allineare i loro processi della catena di approvvigionamento con la tecnologia di classe mondiale, portando visibilità e collegando i collegamenti mancanti senza soluzione di continuità. I controlli di processo automatizzati della piattaforma si concentrano sui flussi logistici personalizzati di ciascun partner, traducendo gli approfondimenti in azioni gestite dalla piattaforma e conformi ai KPI dei partner visibili nei loro centri di comando e controllo. Questo approccio porta a significativi risparmi sui costi ed efficienze operative, come dimostrato da miglioramenti di oltre 65 milioni di dollari in costi ed efficienza per le principali aziende nella regione MENA tra il 2020 e il 2022. **Who Is the Company Behind 525K Global Solutions?** - **Venditore:** [525K Global Solutions](https://www.g2.com/it/sellers/525k-global-solutions) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Riyadh, SA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/525k (24 dipendenti su LinkedIn®) ### 21. [Ai-OPs](https://www.g2.com/it/products/ai-ops/reviews) Ai-OPs è un'azienda di software con sede negli Stati Uniti specializzata in soluzioni basate sull'intelligenza artificiale su misura per l'industria pesante e le operazioni complesse. La loro piattaforma di punta, Koios, è progettata per integrarsi perfettamente con i sistemi di controllo esistenti, fornendo ottimizzazione in tempo reale, approfondimenti predittivi e rilevamento delle anomalie per migliorare l'efficienza operativa e la redditività. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Integrazione AI Senza Soluzione di Continuità: Koios si installa sulla maggior parte dell'hardware disponibile in commercio o su appliance virtuali e può distribuire modelli AI su qualsiasi rete di controllo. Supporta i protocolli industriali standard, garantendo la compatibilità con i sistemi esistenti. - Motore AI in Tempo Reale: La piattaforma offre un motore AI in tempo reale capace di eseguire modelli con alta disponibilità e ridondanza, fornendo approfondimenti immediati e regolazioni di controllo. - Opzioni AI Flessibili: Ai-OPs fornisce servizi di modellazione AI personalizzati e consente l'integrazione di modelli AI esistenti nella piattaforma Koios, preservando gli investimenti precedenti e facilitando soluzioni su misura. - Competenza Settoriale: Koios è applicabile in vari settori, tra cui manifatturiero, generazione di energia, petrolchimico, agricoltura, utilities, energie rinnovabili, acque reflue, petrolio e gas, chimico, alimentare e bevande, farmaceutico e industrie della carta e della cellulosa. Valore Primario e Soluzioni: La piattaforma Koios di Ai-OPs affronta sfide critiche nell'industria pesante trasformando i dati in intelligenza azionabile. Migliora la stabilità dei processi, ottimizza il consumo energetico e aumenta il tempo di attività delle apparecchiature, portando a significativi risparmi sui costi e miglioramenti delle prestazioni operative. Dotando gli operatori di strumenti basati sull'intelligenza artificiale, Koios consente un rapido ritorno sull'investimento, con implementazioni misurate in settimane anziché in trimestri. In sintesi, la piattaforma Koios di Ai-OPs offre una soluzione AI completa per le industrie pesanti, fornendo ottimizzazione in tempo reale e approfondimenti predittivi per guidare l'eccellenza operativa e la redditività. **Who Is the Company Behind Ai-OPs?** - **Venditore:** [Ai-OPs](https://www.g2.com/it/sellers/ai-ops) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Mobile, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ai-op (9 dipendenti su LinkedIn®) ### 22. [AIShield - AI Security Product](https://www.g2.com/it/products/aishield-ai-security-product/reviews) Proteggi i tuoi carichi di lavoro AI contro attacchi e minacce alla sicurezza con una tecnologia brevettata unica nel settore. Monitora e rispondi automaticamente a qualsiasi incidente di attacco in tempo reale sfruttando l'integrazione SIEM di Splunk e Microsoft Sentinel. AIShield è un prodotto di sicurezza AI progettato per proteggere i dispositivi alimentati da AI di fronte a minacce emergenti alla sicurezza. Fornisce un'analisi automatizzata delle vulnerabilità a livello di hacker e protezione degli endpoint per rafforzare i sistemi AI contro nuove vulnerabilità come il furto/estrazione del modello, l'avvelenamento dei dati, l'evasione degli algoritmi e gli attacchi di inferenza del modello/dati. AIShield si integra facilmente nei tuoi flussi di lavoro esistenti come AWS Sagemaker, Azure ML, ecc., rendendo la sicurezza AI accessibile agli sviluppatori e aiutando a migliorare la postura di sicurezza. AIShield si integra facilmente con Splunk e Microsoft Sentinel per fornire avvisi in tempo reale. Protegge la proprietà intellettuale e il marchio delle organizzazioni contro violazioni critiche e attacchi ai sistemi AI (dispositivi, risorse, carichi di lavoro, modelli). Richiedi una prova gratuita qui, https://www.boschaishield.com/trial-request/ Già cliente AWS, https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ppbwtiryaohti **Who Is the Company Behind AIShield - AI Security Product?** - **Venditore:** [AIShield](https://www.g2.com/it/sellers/aishield) - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** Bengaluru, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bosch-aishield (6 dipendenti su LinkedIn®) ### 23. [Akira AI](https://www.g2.com/it/products/akira-ai/reviews) Akira Ai sta portando gli esperimenti di intelligenza artificiale in produzione e fornisce soluzioni per la consegna continua per l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, standardizzando le operazioni di AI e ML/DL, monitoraggio della qualità, visualizzazione dei modelli e catalogo dei modelli. Siamo specialisti nella costruzione e gestione in loco così come all'EDGE. **Who Is the Company Behind Akira AI?** - **Venditore:** [Akira GenAI](https://www.g2.com/it/sellers/akira-genai) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 24. [Algorithmia](https://www.g2.com/it/products/algorithmia-algorithmia/reviews) Algorithmia è una piattaforma AI completa progettata per semplificare lo sviluppo, il deployment e la gestione dei modelli di machine learning. Offre un ambiente unificato che si rivolge a data scientist, sviluppatori e professionisti IT, consentendo loro di collaborare efficacemente e accelerare la consegna di soluzioni AI. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Ambiente di Sviluppo AI Unificato: Fornisce una piattaforma coesa che integra strumenti e risorse per tutte le fasi del ciclo di vita dell'AI, dalla creazione del modello al deployment. - Strumenti Specifici per Ruolo: Offre strumenti ricchi di funzionalità su misura per le esigenze di data scientist, sviluppatori e team IT, facilitando una collaborazione efficiente e la produttività. - Deployment Scalabile: Supporta la scalabilità senza soluzione di continuità dei modelli AI, garantendo che possano gestire carichi di lavoro e requisiti di prestazioni variabili. - Governance e Conformità: Include funzionalità di governance robuste per gestire i modelli AI, garantendo la conformità con le politiche organizzative e gli standard del settore. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Algorithmia affronta le sfide della gestione di stack tecnologici AI complessi fornendo una piattaforma unificata che semplifica il processo di sviluppo AI. Consente alle organizzazioni di accelerare il deployment delle soluzioni AI, ridurre le complessità operative e garantire che le iniziative AI siano allineate con gli obiettivi aziendali. Offrendo strumenti su misura per i vari ruoli all'interno del team AI, Algorithmia favorisce la collaborazione e migliora la produttività, guidando infine l'innovazione e fornendo un impatto significativo attraverso dipartimenti e settori. **Who Is the Company Behind Algorithmia?** - **Venditore:** [Algorithmia](https://www.g2.com/it/sellers/algorithmia) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @DataRobot (19,264 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 25. [Applisafe](https://www.g2.com/it/products/applisafe/reviews) Applisafe è una soluzione completa per la sicurezza delle applicazioni web progettata per proteggere i siti web da una vasta gamma di minacce, inclusi SQL injection, cross-site scripting (XSS), bot spam e accessi non autorizzati tramite proxy, VPN e reti TOR. Implementando Applisafe, i proprietari di siti web possono garantire che siano in atto meccanismi di difesa robusti, proteggendo i dati sensibili e mantenendo prestazioni ottimali del sito web. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Protezione Avanzata dalle Minacce: Utilizza algoritmi intelligenti per rilevare e prevenire SQL injection, attacchi XSS e altre vulnerabilità che potrebbero compromettere la sicurezza del sito web. - Misure Anti-Spam: Impiega moduli di protezione dallo spam sofisticati per filtrare messaggi e contenuti indesiderati in tempo reale, mantenendo il sito libero da bot spam e link dannosi. - Controllo degli Accessi: Blocca i visitatori che utilizzano proxy, VPN e reti TOR, garantendo che solo utenti legittimi possano accedere al sito web. - Sanitizzazione Automatica degli Input: Sanifica tutte le richieste e risposte in entrata e in uscita, riducendo il rischio di violazioni dei dati e altre minacce alla sicurezza. - Integrazione DNSBL: Si integra con i principali database di spam per proteggere il sito web da visitatori dannosi e altre minacce. - Sistema di Ban Completo: Consente di bloccare e reindirizzare i visitatori in base all'indirizzo IP, paese, sistema operativo, browser e referrer, fornendo un controllo granulare sull'accesso al sito web. - Monitoraggio e Analisi in Tempo Reale: Offre monitoraggio del traffico live, log dettagliati delle minacce e analisi delle visite per fornire approfondimenti sulla sicurezza del sito web e sul comportamento degli utenti. - Efficienza delle Risorse: Ottimizzato per le prestazioni, Applisafe opera con un uso minimo delle risorse di sistema, garantendo che la velocità e la funzionalità del sito web non siano compromesse. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Applisafe risponde alla necessità critica di una sicurezza robusta del sito web offrendo una suite completa di funzionalità che proteggono da una moltitudine di minacce informatiche. Implementando Applisafe, i proprietari di siti web possono: - Migliorare la Postura di Sicurezza: Proteggere i loro siti web da attacchi comuni e sofisticati, garantendo l'integrità e la riservatezza dei dati sensibili. - Mantenere la Fiducia degli Utenti: Fornire un'esperienza di navigazione sicura per i visitatori, favorendo fiducia e credibilità. - Garantire la Conformità: Rispettare gli standard e le normative del settore relative alla protezione dei dati e alla sicurezza informatica. - Ottimizzare le Prestazioni: Prevenire attività dannose che possono rallentare o interrompere la funzionalità del sito web, garantendo prestazioni ottimali per gli utenti. Integrando Applisafe, le organizzazioni possono gestire e mitigare proattivamente i rischi per la sicurezza, permettendo loro di concentrarsi sui loro obiettivi aziendali principali senza la costante preoccupazione di potenziali minacce informatiche. **Who Is the Company Behind Applisafe?** - **Venditore:** [Applisafe](https://www.g2.com/it/sellers/applisafe) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ## What Is Piattaforme MLOps? [Software di Intelligenza Artificiale](https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Piattaforme MLOps? - [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) - [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Software di etichettatura dei dati](https://www.g2.com/it/categories/data-labeling) --- ## How Do You Choose the Right Piattaforme MLOps? ### Cosa Dovresti Sapere sulle Piattaforme MLOps ### Cosa sono le Piattaforme MLOps? Le soluzioni MLOps applicano strumenti e risorse per garantire che i progetti di machine learning siano eseguiti correttamente ed efficientemente, includendo la governance dei dati, la gestione dei modelli e il deployment dei modelli. La quantità di dati prodotta all'interno delle aziende sta aumentando rapidamente. Le imprese stanno realizzando la sua importanza e stanno sfruttando questi dati accumulati per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende stanno trasformando i loro dati in insight per guidare le decisioni aziendali e migliorare le offerte di prodotti. Con il machine learning, gli utenti sono in grado di estrarre grandi quantità di dati. Che siano strutturati o non strutturati, scopre modelli e aiuta a fare previsioni basate sui dati. Un aspetto cruciale del processo di machine learning è lo sviluppo, la gestione e il monitoraggio dei modelli di machine learning. Gli utenti sfruttano le Piattaforme MLOps per gestire e monitorare i modelli di machine learning mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali.  Sebbene le capacità MLOps possano unirsi in prodotti software o piattaforme, è fondamentalmente una metodologia. Quando data scientist, ingegneri dei dati, sviluppatori e altri stakeholder aziendali collaborano e assicurano che i dati siano gestiti e estratti correttamente per significato, hanno bisogno di MLOps per garantire che i team siano allineati e che i progetti di machine learning siano tracciati e possano essere riprodotti. #### Quali Tipi di Piattaforme MLOps Esistono? Non tutte le Piattaforme MLOps sono create uguali. Questi strumenti permettono agli sviluppatori e ai data scientist di gestire e monitorare i modelli di machine learning. Tuttavia, differiscono in termini di tipi di dati supportati, nonché nel metodo e nella modalità di deployment.  **Cloud** Con la capacità di memorizzare dati in server remoti e accedervi facilmente, le aziende possono concentrarsi meno sulla costruzione di infrastrutture e più sui loro dati, sia in termini di come derivare insight da essi sia per garantire la loro qualità. Queste piattaforme permettono loro di addestrare e distribuire i modelli nel cloud. Questo aiuta anche quando questi modelli vengono integrati in varie applicazioni, poiché fornisce un accesso più facile per modificare e regolare i modelli che sono stati distribuiti. **On-premises** Il cloud non è sempre la risposta, poiché non è sempre una soluzione praticabile. Non tutti gli esperti di dati hanno il lusso di lavorare nel cloud per una serie di motivi, inclusi problemi di sicurezza dei dati e latenza. In casi come l'assistenza sanitaria, regolamenti rigorosi come l'HIPAA richiedono che i dati siano sicuri. Pertanto, le soluzioni on-premises possono essere vitali per alcuni professionisti, come quelli nel settore sanitario e governativo, dove la conformità alla privacy è rigorosa e talvolta vitale. **Edge** Alcune piattaforme permettono di avviare algoritmi sull'edge, che consiste in una rete mesh di data center che elaborano e memorizzano dati localmente prima di essere inviati a un centro di archiviazione centralizzato o al cloud. L'edge computing ottimizza i sistemi di cloud computing per evitare interruzioni o rallentamenti nell'invio e nella ricezione dei dati. ** ** ### Quali sono le Caratteristiche Comuni delle Piattaforme MLOps? Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle Piattaforme MLOps che possono essere utili agli utenti: **Addestramento del modello:** L'ingegneria delle caratteristiche è il processo di trasformazione dei dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante ai modelli predittivi. È un passaggio chiave nella costruzione di un modello e si traduce in un miglioramento dell'accuratezza del modello su dati non visti. Costruire un modello richiede di addestrarlo fornendogli dati. L'addestramento di un modello è il processo mediante il quale vengono determinati i valori corretti per tutti i pesi e il bias dai dati inseriti. Due metodi chiave utilizzati a questo scopo sono l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. Il primo è un metodo in cui l'input è etichettato, mentre il secondo si occupa di dati non etichettati. **Gestione del modello:** Il processo non termina una volta che il modello è stato rilasciato. Le aziende devono monitorare e gestire i loro modelli per garantire che rimangano accurati e aggiornati. Il confronto dei modelli consente agli utenti di confrontare rapidamente i modelli con un benchmark o con un risultato precedente per determinare la qualità del modello costruito. Molte di queste piattaforme dispongono anche di strumenti per il tracciamento delle metriche, come l'accuratezza e la perdita. Può aiutare con la registrazione, la catalogazione e l'organizzazione di tutti i modelli di machine learning distribuiti in tutta l'azienda. Non tutti i modelli sono destinati a tutti gli utenti. Pertanto, alcuni strumenti consentono di fornire utenti in base all'autorizzazione sia per distribuire che per iterare sui modelli di machine learning. **Deployment del modello:** Il deployment dei modelli di machine learning è il processo di rendere i modelli disponibili in ambienti di produzione, dove forniscono previsioni ad altri sistemi software. Alcuni strumenti consentono agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione. I metodi di deployment assumono la forma di API REST, GUI per analisi on-demand e altro ancora. **Metriche:** Gli utenti possono controllare l'uso e le prestazioni del modello in produzione. Questo aiuta a tracciare come i modelli stanno performando. ### Quali sono i Vantaggi delle Piattaforme MLOps? Attraverso l'uso delle Piattaforme MLOps, i data scientist possono ottenere visibilità nei loro sforzi di machine learning. Questo li aiuta a comprendere meglio cosa funziona e cosa no, e vengono forniti con gli strumenti necessari per risolvere i problemi se e quando si presentano. Con questi strumenti, gli esperti preparano e arricchiscono i loro dati, sfruttano le librerie di machine learning e distribuiscono i loro algoritmi in produzione. **Condividere gli insight sui dati:** Gli utenti sono abilitati a condividere dati, modelli, dashboard o altre informazioni correlate con strumenti basati sulla collaborazione per promuovere e facilitare il lavoro di squadra. **Semplificare e scalare la data science:** Modelli pre-addestrati e pipeline pronte all'uso su misura per compiti specifici aiutano a semplificare il processo. Queste piattaforme aiutano efficacemente a scalare gli esperimenti su molti nodi per eseguire l'addestramento distribuito su grandi set di dati. **Sperimentare meglio:** Prima che un modello venga spinto in produzione, i data scientist trascorrono una quantità significativa di tempo lavorando con i dati e sperimentando per trovare una soluzione ottimale. Le Piattaforme MLOps facilitano questa sperimentazione attraverso strumenti di visualizzazione dei dati, aumento dei dati e preparazione dei dati. Diversi tipi di strati e ottimizzatori per il deep learning sono anche utilizzati nella sperimentazione, che sono algoritmi o metodi utilizzati per cambiare gli attributi delle reti neurali come pesi e tasso di apprendimento per ridurre le perdite. ### Chi Usa le Piattaforme MLOps? I data scientist sono molto richiesti, ma c'è una carenza nel numero di professionisti qualificati disponibili. Il set di competenze è vario e vasto (ad esempio, c'è bisogno di comprendere una vasta gamma di algoritmi, matematica avanzata, competenze di programmazione e altro); pertanto, tali professionisti sono difficili da trovare e richiedono una compensazione elevata. Per affrontare questo problema, le piattaforme stanno sempre più includendo funzionalità che rendono più facile sviluppare soluzioni AI, come le capacità di drag-and-drop e algoritmi pre-costruiti. Inoltre, per avviare progetti di data science, è fondamentale che l'azienda nel suo complesso supporti questi progetti. Le piattaforme più robuste forniscono risorse che danno agli utenti non tecnici la capacità di comprendere i modelli, i dati coinvolti e gli aspetti dell'azienda che sono stati impattati. **Ingegneri dei dati:** Con capacità di integrazione dei dati robuste, gli ingegneri dei dati incaricati della progettazione, integrazione e gestione dei dati utilizzano queste piattaforme per collaborare con i data scientist e altri stakeholder all'interno dell'organizzazione. **Citizen data scientist:** Soprattutto con l'aumento di funzionalità più user-friendly, i citizen data scientist che non sono professionalmente formati ma hanno sviluppato competenze sui dati si stanno sempre più rivolgendo a MLOps per portare l'AI nella loro organizzazione. **Data scientist professionisti:** I data scientist esperti sfruttano queste piattaforme per scalare le operazioni di data science lungo il ciclo di vita, semplificando il processo di sperimentazione fino al deployment, accelerando l'esplorazione e la preparazione dei dati, nonché lo sviluppo e l'addestramento dei modelli. **Stakeholder aziendali:** Gli stakeholder aziendali utilizzano questi strumenti per ottenere chiarezza sui modelli di machine learning e comprendere meglio come si collegano con l'azienda nel suo complesso e le sue operazioni. ### Quali sono le Alternative alle Piattaforme MLOps? Le alternative alle Piattaforme MLOps possono sostituire questo tipo di software, sia parzialmente che completamente: [Piattaforme di data science e machine learning](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** A seconda del caso d'uso, le aziende potrebbero considerare piattaforme di data science e machine learning. Questo software fornisce una piattaforma per lo sviluppo end-to-end completo di modelli di machine learning e può fornire funzionalità più robuste per l'operazionalizzazione di questi algoritmi. [Software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Le Piattaforme MLOps sono ottime per il monitoraggio e la gestione su larga scala dei modelli, che si tratti di visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro. Tuttavia, in alcuni casi, le aziende potrebbero desiderare una soluzione più facilmente disponibile pronta all'uso, che possano utilizzare in modo plug-and-play. In tal caso, possono considerare il software di machine learning, che richiederà meno tempo di configurazione e costi di sviluppo. Molti diversi tipi di algoritmi di machine learning eseguono vari compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in algoritmi di machine learning più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, le reti bayesiane, il clustering, l'apprendimento degli alberi decisionali, gli algoritmi genetici, i sistemi di classificazione dell'apprendimento e le macchine a vettori di supporto, tra gli altri. Questo aiuta le organizzazioni che cercano soluzioni puntuali. #### Software Correlato alle Piattaforme MLOps Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle Piattaforme MLOps includono: [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Il software di preparazione dei dati aiuta le aziende con la gestione dei loro dati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Sebbene le Piattaforme MLOps offrano funzionalità di preparazione dei dati, le aziende potrebbero optare per uno strumento di preparazione dedicato. [Software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate, e per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse ospitano dati provenienti da più database e applicazioni aziendali, consentendo agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository.  [Software di etichettatura dei dati](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Per avviare l'apprendimento supervisionato, è fondamentale avere dati etichettati. Mettere in atto uno sforzo di etichettatura sistematico e sostenuto può essere facilitato dal software di etichettatura dei dati, che fornisce un set di strumenti per le aziende per trasformare dati non etichettati in dati etichettati e costruire algoritmi AI corrispondenti. [Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** L'NLP consente alle applicazioni di interagire con il linguaggio umano utilizzando un algoritmo di deep learning. Gli algoritmi NLP inseriscono il linguaggio e forniscono una varietà di output basati sul compito appreso. Gli algoritmi NLP forniscono riconoscimento vocale e generazione del linguaggio naturale (NLG), che converte i dati in un linguaggio umano comprensibile. Alcuni esempi di utilizzo dell'NLP includono chatbot, applicazioni di traduzione e strumenti di monitoraggio dei social media che scansionano le reti sociali per menzioni. ### Sfide con le Piattaforme MLOps Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.  **Requisiti dei dati:** Per la maggior parte degli algoritmi AI, è necessaria una grande quantità di dati per far sì che imparino ciò che è necessario. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato per costruire un'applicazione veramente intelligente. **Carenza di competenze:** C'è anche una carenza di persone che comprendono come costruire questi algoritmi e addestrarli per eseguire le azioni necessarie. L'utente comune non può semplicemente avviare un software AI e far sì che risolva tutti i suoi problemi. **Bias algoritmico:** Sebbene la tecnologia sia efficiente, non è sempre efficace ed è segnata da vari tipi di bias nei dati di addestramento, come bias razziali o di genere. Ad esempio, poiché molti algoritmi di riconoscimento facciale sono addestrati su dataset con principalmente volti maschili bianchi, altri sono più propensi a essere identificati erroneamente dai sistemi. ### Quali Aziende Dovrebbero Acquistare le Piattaforme MLOps? L'implementazione dell'AI può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi. Ecco alcuni esempi: **Servizi finanziari:** L'uso dell'AI nei servizi finanziari è prolifico, con le banche che lo utilizzano per tutto, dallo sviluppo di algoritmi di punteggio di credito all'analisi dei documenti di guadagno per individuare tendenze. Con MLOps Plat, i team di data science possono costruire modelli con i dati aziendali e distribuirli sia alle applicazioni interne che esterne. **Sanità:** Nel settore sanitario, le aziende possono utilizzare queste piattaforme per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, come prevedere le visite in-patient e sviluppare sistemi che possono abbinare le persone a studi clinici rilevanti. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede molto tempo, le organizzazioni sanitarie stanno utilizzando la data science per accelerare il processo, utilizzando dati da studi precedenti, articoli di ricerca e altro. **Retail:** Nel retail, soprattutto nell'e-commerce, la personalizzazione è fondamentale. I principali rivenditori stanno sfruttando queste piattaforme per fornire ai clienti esperienze altamente personalizzate basate su fattori come il comportamento precedente e la posizione. Con il machine learning in atto, queste aziende possono mostrare materiale altamente rilevante e catturare l'attenzione dei potenziali clienti. ### Come Acquistare le Piattaforme MLOps #### Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per le Piattaforme MLOps Se un'azienda sta iniziando e cerca di acquistare la sua prima piattaforma di data science e machine learning, o ovunque si trovi nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare l'opzione migliore. Il primo passo nel processo di acquisto deve coinvolgere un'attenta analisi dei dati dell'azienda. Poiché una parte fondamentale del percorso di data science coinvolge l'ingegneria dei dati (cioè la raccolta e l'analisi dei dati), le aziende devono garantire che la qualità dei loro dati sia alta e che la piattaforma in questione possa gestire adeguatamente i loro dati, sia in termini di formato che di volume. Se l'azienda ha accumulato molti dati, deve cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti dolenti e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare una checklist di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di una checklist di criteri. La checklist serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora. A seconda dell'ambito del deployment, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di data science. #### Confrontare le Piattaforme MLOps **Creare una lista lunga** Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare una lista corta** Dalla lista lunga dei fornitori, è utile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre demo** Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe fare una demo di ciascuna soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e dataset. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione delle Piattaforme MLOps **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione, è cruciale. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione con il giusto interesse, competenze e tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un lead tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione del fornitore può essere più piccolo, con meno partecipanti che multitasking e assumono più responsabilità. **Negoziazione** Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda non significa che sia fisso (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di andare fino in fondo, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Quanto Costano le Piattaforme MLOps? Come menzionato sopra, le Piattaforme MLOps sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra le due potrebbero differire, con le prime che spesso comportano costi iniziali più elevati legati alla configurazione dell'infrastruttura.  Come con qualsiasi software, queste piattaforme sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti sull'uso. I fornitori potrebbero avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo potrebbe includere un certo grado di supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione. Una volta configurate, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuite nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarle a derivare insight dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'Investimento (ROI) Le aziende decidono di distribuire le Piattaforme MLOps per ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite dal software, è fondamentale comprendere i suoi costi. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, a volte a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-deployment del software per comprendere meglio come i processi siano stati migliorati e quanto tempo sia stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma. ### Implementazione delle Piattaforme MLOps **Come vengono Implementate le Piattaforme MLOps?** L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, sia uno specialista di implementazione del fornitore che una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace. **Chi è Responsabile dell'Implementazione delle Piattaforme MLOps?** Potrebbe richiedere molte persone, o molti team, per distribuire correttamente una piattaforma di data science, inclusi ingegneri dei dati, data scientist e ingegneri del software. Questo perché, come menzionato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, è raro che una persona o anche un team abbia una comprensione completa di tutti gli asset di dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale in atto, un'azienda può iniziare a mettere insieme i propri dati e iniziare il viaggio della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati. **Come si Presenta il Processo di Implementazione per le Piattaforme MLOps?** In termini di implementazione, è tipico che il deployment della piattaforma inizi in modo limitato e successivamente si espanda in modo più ampio. Ad esempio, un marchio retail potrebbe decidere di testare A/B l'uso di un algoritmo di personalizzazione per un numero limitato di visitatori del loro sito per comprendere meglio come sta performando. Se il deployment ha successo, il team di data science può presentare i loro risultati al team di leadership (che potrebbe essere il CTO, a seconda della struttura dell'azienda). Se il deployment non ha avuto successo, il team potrebbe tornare al tavolo da disegno, cercando di capire cosa è andato storto. Questo comporterà l'esame dei dati di addestramento, così come degli algoritmi utilizzati. Se provano di nuovo, ma nulla sembra avere successo (cioè, il risultato è errato o non c'è miglioramento nelle previsioni), l'azienda potrebbe dover tornare alle basi e rivedere i propri dati nel complesso. **Quando Dovresti Implementare le Piattaforme MLOps?** Come menzionato in precedenza, l'ingegneria dei dati, che coinvolge la preparazione e la raccolta dei dati, è una caratteristica fondamentale dei progetti di data science. Pertanto, le aziende devono dare priorità alla messa in ordine dei propri dati, assicurandosi che non ci siano record duplicati o campi disallineati. Sebbene questo possa sembrare basilare, non lo è affatto. Dati errati come input si tradurranno in dati errati come output.  ### Tendenze delle Piattaforme MLOps **AutoML** AutoML aiuta ad automatizzare molti compiti necessari per sviluppare applicazioni AI e di machine learning. Gli usi includono la preparazione automatica dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata, la fornitura di spiegabilità per i modelli e altro ancora. **AI incorporata** Le funzionalità di machine e deep learning stanno diventando sempre più incorporate in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole o meno. Utilizzare l'AI incorporata all'interno di software come CRM, automazione del marketing e soluzioni di analisi consente agli utenti di semplificare i processi, automatizzare determinati compiti e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede nei prossimi anni e potrebbe farlo nel modo in cui il deployment cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio circa. Alla fine, i fornitori potrebbero non dover evidenziare i benefici del loro prodotto dal machine learning poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso. **Machine Learning come servizio (MLaaS)** L'ambiente software si è spostato verso una struttura più granulare, a microservizi, in particolare per le esigenze delle operazioni di sviluppo. Inoltre, il boom dei servizi di infrastruttura cloud pubblica ha permesso alle grandi aziende di offrire servizi di sviluppo e infrastruttura ad altre aziende con un modello pay-as-you-use. Il software AI non è diverso, poiché le stesse aziende offrono MLaaS ad altre aziende. Gli sviluppatori sfruttano facilmente questi algoritmi e soluzioni pre-costruiti fornendo loro i propri dati per ottenere insight. Utilizzare sistemi costruiti da aziende enterprise aiuta le piccole imprese a risparmiare tempo, risorse e denaro eliminando la necessità di assumere sviluppatori di machine learning qualificati. MLaaS crescerà ulteriormente man mano che le aziende continueranno a fare affidamento su questi microservizi e man mano che la necessità di AI aumenta. **Spiegabilità** Quando si tratta di algoritmi di machine learning, specialmente il deep learning, può essere particolarmente difficile spiegare come siano arrivati a determinate conclusioni. L'AI spiegabile, nota anche come XAI, è il processo mediante il quale il processo decisionale degli algoritmi viene reso trasparente e comprensibile agli esseri umani. La trasparenza è il principio più prevalente nella letteratura attuale sull'etica dell'AI, e quindi la spiegabilità, un sottoinsieme della trasparenza, diventa cruciale. Le Piattaforme MLOps stanno sempre più includendo strumenti per la spiegabilità, aiutando gli utenti a costruire la spiegabilità nei loro modelli e a soddisfare i requisiti di spiegabilità dei dati nella legislazione come la legge sulla privacy dell'Unione Europea, il GDPR.