Vertex AI è la piattaforma di intelligenza artificiale gestita offerta da Google Cloud, presentata pubblicamente nel corso del 2021 come evoluzione e punto di convergenza di diversi servizi precedentemente separati, tra cui AI Platform e AutoML. L’obiettivo dichiarato è quello di riunire in un unico ambiente gli strumenti necessari per l’intero ciclo di vita di un progetto di apprendimento automatico, dalla preparazione dei dati fino al monitoraggio dei modelli in produzione, riducendo la necessità di passare da una console all’altra o di integrare manualmente componenti eterogenee.
Dal punto di vista di chi si occupa di ottimizzazione per i motori di ricerca, Vertex AI non è uno strumento di posizionamento diretto, ma un’infrastruttura che abilita funzionalità sempre più rilevanti per il web: sistemi di raccomandazione, classificazione automatica dei contenuti, analisi delle query, generazione di testi e modelli predittivi sul comportamento degli utenti. Comprenderne le caratteristiche aiuta quindi a valutare quali attività possono essere automatizzate o potenziate all’interno di una strategia SEO.
Che cosa è Vertex AI
Vertex AI è un servizio cloud che consente di addestrare, distribuire e gestire modelli di apprendimento automatico sfruttando l’infrastruttura di Google. La piattaforma mette a disposizione sia ambienti per la costruzione di modelli personalizzati, sia strumenti che richiedono competenze tecniche limitate, pensati per chi vuole ottenere previsioni a partire da dati già strutturati. Tutte le risorse sono accessibili tramite interfaccia web, interfaccia a riga di comando e librerie per i linguaggi di programmazione più diffusi.
Un elemento distintivo è l’integrazione con il catalogo di modelli generativi di Google, che permette di richiamare modelli linguistici e multimodali senza dover gestire direttamente l’hardware. Questo rende Vertex AI un punto di accesso unico sia per approcci classici di apprendimento supervisionato, sia per applicazioni basate su intelligenza artificiale generativa.
Componenti principali della piattaforma
La piattaforma è organizzata in moduli che possono essere usati singolarmente o combinati tra loro. Questa architettura modulare è uno dei motivi per cui Vertex AI viene adottata da team con esigenze molto diverse, dai data scientist esperti a reparti di marketing che necessitano di previsioni semplici.
Set di dati e preparazione
Vertex AI consente di registrare e versionare i set di dati, mantenendo traccia delle modifiche nel tempo. La preparazione dei dati può avvenire tramite strumenti gestiti oppure importando elaborazioni già effettuate altrove, così da garantire coerenza tra ambiente di sviluppo e ambiente di produzione.
Addestramento dei modelli
L’addestramento può essere eseguito con modalità automatiche, che generano un modello a partire da dati etichettati, oppure con codice personalizzato in contenitori controllati dall’utente. In entrambi i casi la piattaforma gestisce l’allocazione delle risorse di calcolo e la scalabilità delle operazioni.
Distribuzione e previsioni
Una volta addestrato, un modello viene distribuito su un endpoint che risponde alle richieste di previsione. È possibile configurare il traffico tra più versioni dello stesso modello, così da effettuare test comparativi senza interrompere il servizio attivo.
Monitoraggio e governance
Il monitoraggio controlla costantemente la qualità delle previsioni e segnala fenomeni di deriva dei dati, cioè scostamenti tra la distribuzione osservata in addestramento e quella rilevata in produzione. A questo si aggiungono funzioni di registrazione dei modelli e di tracciamento delle versioni, utili in contesti in cui la riproducibilità è un requisito.
Confronto con alternative analoghe
Il panorama delle piattaforme gestite per l’apprendimento automatico comprende diversi fornitori. La tabella seguente riassume alcune differenze di impostazione, senza entrare nel merito di prezzi o prestazioni specifiche, che variano nel tempo.
| Piattaforma | Fornitore | Punto di forza dichiarato | Approccio prevalente |
|---|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud | Integrazione con modelli generativi e strumenti dati | Modulare, con opzioni automatiche e personalizzate |
| SageMaker | Amazon Web Services | Ampiezza dell’ecosistema cloud sottostante | Orientato allo sviluppo su misura |
| Azure Machine Learning | Microsoft | Integrazione con l’ambiente aziendale Microsoft | Misto, con forte supporto agli strumenti di sviluppo |
| Watson Studio | IBM | Governance dei modelli in contesti regolamentati | Orientato ai processi aziendali strutturati |
| Piattaforme open source | Comunità e vari fornitori | Flessibilità e assenza di vincoli di fornitore | Richiede gestione autonoma dell’infrastruttura |
Utilizzi rilevanti per la SEO
Anche se Vertex AI non nasce come strumento per l’ottimizzazione sui motori di ricerca, alcune sue funzionalità trovano applicazione in attività collegate. L’analisi predittiva può supportare la prioritizzazione dei contenuti, mentre i modelli linguistici disponibili tramite la piattaforma consentono di generare bozze, riassunti o varianti di titoli da sottoporre poi a revisione editoriale.
Un altro ambito riguarda la classificazione automatica di grandi volumi di pagine o di query, utile per individuare cluster tematici e cannibalizzazioni. Va comunque ricordato che qualsiasi output generato da un modello richiede verifica umana, sia per accuratezza sia per conformità alle linee guida dei motori di ricerca.
Come iniziare: passaggi operativi
Chi desidera valutare la piattaforma può seguire un percorso graduale, partendo da un caso d’uso circoscritto e misurabile. La sequenza seguente riassume i passaggi tipici di un primo progetto.
- Definire con chiarezza l’obiettivo del modello e la metrica con cui valutarlo.
- Verificare la disponibilità dei dati necessari e la loro qualità.
- Creare un progetto nel cloud e attivare i servizi richiesti.
- Registrare il set di dati all’interno della piattaforma.
- Scegliere tra addestramento automatico e codice personalizzato.
- Valutare il modello su un insieme di dati tenuto separato.
- Distribuire il modello su un endpoint e configurare il monitoraggio.
- Documentare risultati e limiti, così da decidere se estendere il progetto.
Domande frequenti
Vertex AI è gratuita?
No, si tratta di un servizio a consumo: l’utilizzo delle risorse di calcolo, dello spazio di archiviazione e delle chiamate ai modelli viene fatturato secondo il listino di Google Cloud. Esistono però livelli di prova e crediti iniziali che permettono di sperimentare la piattaforma senza costi immediati.
Serve saper programmare per usarla?
Non è strettamente necessario, perché le funzionalità automatiche consentono di addestrare modelli partendo da dati etichettati. Per attività più avanzate, come l’addestramento con codice personalizzato, sono invece richieste competenze di programmazione e di apprendimento automatico.
Qual è la differenza rispetto ad AutoML?
AutoML è oggi una delle modalità operative disponibili all’interno di Vertex AI, non un servizio separato. La piattaforma ha assorbito le funzionalità precedentemente offerte in modo autonomo, unificando l’esperienza d’uso.
Vertex AI può migliorare il posizionamento di un sito?
Non esiste un rapporto diretto tra l’uso della piattaforma e il posizionamento sui motori di ricerca. Può tuttavia rendere più efficienti attività che influiscono indirettamente sulla qualità dei contenuti e sull’analisi delle query.
I dati caricati restano di proprietà dell’utente?
Sì, i dati e i modelli rimangono di proprietà del cliente, che ne controlla l’accesso tramite i sistemi di gestione delle identità e dei permessi del cloud. Le condizioni contrattuali specificano come vengono trattati i dati durante l’erogazione del servizio.
Quali competenze servono per un progetto completo?
Un progetto completo richiede competenze di ingegneria dei dati, di apprendimento automatico e di gestione dell’infrastruttura cloud. Nelle organizzazioni più piccole queste figure possono coincidere, mentre in contesti strutturati è comune la collaborazione tra ruoli distinti.