Oblak kot bistveni vzvod za prehod v dobo umetne inteligence in strojnega učenja

Nekatere številke so osupljive: globalna poraba za infrastrukturne storitve v oblaku se je v prvem četrtletju 2024 povečala za 21 % in dosegla skoraj 80 milijard USD. Takšni vložki so ogromni za tehnične direktorje in direktorje informatike, ki se soočajo s tremi glavnimi težavami pri povečanju poslovne uspešnosti: umetna inteligenca in kvantno računalništvo, kibernetska odpornost in nadzor stroškov v oblaku. Poleg tega morajo posodobiti IT sisteme in zadostiti vedno večjim zahtevam podjetij, hkrati pa podpirati ekipe pri njihovi digitalni preobrazbi. Vse to v kontekstu, kjer je generativna umetna inteligenca (GenAI) »najpomembnejša tehnologija našega časa«, kot je Satya Nadella, izvršni direktor Microsofta, že dejal na Microsoft Build 2023. Kako lahko torej učinkovito, hitro in varno uvedemo umetno inteligenco in strojno učenje? Odgovor je v oblaku.

Kako integrirati UI v poslovne procese? Uporaba in primeri

Dva primera poslovnih sektorjev, ki so že integrirali umetno inteligenco

Integracija umetne inteligence in strojnega učenja je zdaj bistvena za vsako podjetje. Vendar pa so potrebne naložbe precejšnje. Seveda so velike organizacije prve izkoristile to priložnost v sektorjih dejavnosti, kjer je nadzor podatkov bistven. Tukaj sta dva primera sektorjev, ki se zanašajo na umetno inteligenco za povečanje svoje uspešnosti:

• Bančni sektor je bil eden od predhodnikov pri uvajanju modelov umetne inteligence v oblaku, bodisi:
  
  
  • za zagotavljanje personaliziranih bančnih ponudb strankam s skrbno analizo njihovih potrošniških navad in finančnih potreb.
  • bodisi za odkrivanje goljufij: zahvaljujoč umetni inteligenci se milijoni bančnih transakcij lahko pregledajo v realnem času, kar omogoča prepoznavanje in blokiranje sumljivih operacij, preden so te zaključene.
  
  
• Aeronavtika: glavni akterji v aeronavtičnem sektorju stavijo na umetno inteligenco z namenom predvidenega vzdrževanja. Senzorji, nameščeni v letalih, zagotavljajo podatke, ki lahko, če jih analizirajo modeli umetne inteligence, napovejo in preprečijo napake, preden se pojavijo.

Umetna inteligenca in strojno učenje v malih in srednjih podjetjih (MSP): kako ju izkoristiti?

Umetna inteligenca, ki je bila nekoč rezervirana za velike organizacije, je zdaj dosegljiva vsem podjetjem, ne glede na njihov sektor dejavnosti.

Na primer, MSP lahko uporabi UI za analizo nakupnega v

Toliko primerov, ki dokazujejo, da umetna inteligenca in strojno učenje nista več last velikih podjetij in da lahko vsaka organizacija s pravimi orodji in pravim okoljem uvede te tehnologije.

Umetna inteligenca in strojno učenje: kako lahko pripravim svoje podjetje?

Ali vaš oblak deluje in je pripravljen na sprejem modelov UI? Popolno! Toda preden začnete, morate upoštevati nekaj dobrih praks.

Varnost na prvem mestu: konsolidirajte svoj informacijski sistem in ga zaščitite

Modeli UI obdelujejo veliko količino občutljivih podatkov in so v središču poslovne uspešnosti. Pred uvedbo umetne inteligence je ključno zagotoviti, da je informacijski sistem popolnoma varen.

Slabo zavarovano oblačno okolje vas izpostavlja velikim tveganjem: uhajanju podatkov, vdorom, zlonamernim napadom in konfiguracijskim napakam. Za preprečevanje teh groženj je bistvena stroga varnostna strategija, prilagojena vašemu posebnemu okolju. Izvajati jo je potrebno od trenutka, ko je izbran dobavitelj, in uporabljati v celotnem življenjskem ciklu vaših modelov.

Pazljivo izberite dobavitelja

Za zagotovitev varnosti vaših podatkov v oblaku je bistvenega pomena, da izberete ponudnika z močno varnostno držo . Poiščite ponudnika s priznanimi certifikati, kot sta ISO/IEC 27001 ali SOC 2, in ki se strogo drži varnostnih standardov. Poskrbite tudi, da ponuja odzivno podporo, prilagodljivo razširljivost, pregledno zaračunavanje ter inovativna orodja za integracijo in optimizacijo tehnologij umetne inteligence in strojnega učenja.

Zaščitite svoj oblak s strogimi varnostnimi ukrepi

Ko imate pravega dobavitelja, je treba varnost uvesti v kulturo vašega podjetja. Uvesti je treba stroge ukrepe, da se ustvari ustrezna podlaga za uvedbo tehnologij umetne inteligence:

• Omejite dostop do podatkov in sistemov v oblaku pooblaščenim uporabnikom in aplikacijam s strogimi rutinami preverjanja pristnosti in avtorizacije.
• Šifrirajte občutljive podatke med prenosom, da jih zaščitite pred nepooblaščenim dostopom.
• Zavarujte konfiguracijo storitev v oblaku tako, da upoštevate varnostna priporočila dobavitelja in redno uporabljate varnostne popravke.
• Nenehno spremljajte dejavnosti v oblačnem okolju ter beležite dogodke za hitro odkrivanje in odpravo incidentov.
• Usposobite zaposlene o najboljših varnostnih praksah, specifičnih za oblak, da čim bolj zmanjšate tveganje človeških napak.

FinOps pristop k optimizaciji stroškov v oblaku

Podjetja, ki uspešno nadzirajo svojo porabo v oblaku, sprejmejo strategijo skupnega upravljanja stroškov, ki združuje finančne in IT ekipe: to se imenuje FinOps .

FinOps ponuja napredna orodja za sledenje proračuna glede na skupino, projekt, oddelek ali okolje, kar olajša prepoznavanje trendov in prilagajanje virov. Ko je ta pregled vzpostavljen, funkcije oblaka, kot je samodejno skaliranje, v realnem času prilagodijo vire, da optimizirajo njihovo uporabo in zmanjšajo izgubo.

Z integracijo načel FinOps spremenite upravljanje stroškov v oblaku v strateško sredstvo za uvajanje umetne inteligence, optimizirate učinkovitost in povečate donosnost naložbe.

Pozabite na »one size fits all« in sprejmite strategijo, osredotočeno na potrebe

Za oblak in generativno umetno inteligenco ni strategije, ki bi ustrezala vsem, saj se njuna vrednost uresniči na dolgi rok. Vendar pa Wiktor Zdzienicki, Global Practice Manager, Data and AI pri SoftwareOne, ponuja 5 najboljših praks za izdelavo vašega načrta:

• Določite jasne strategije za uvedbo oblaka in UI: prilagodite načrt posebnim potrebam podjetja.
• Ne zanemarjajte uporabniške izkušnje: zagotovite si enostaven in hiter dostop do informacij.
• Oblikujte postopke strojnega učenja, ki temeljijo na robustnih procesih.
• Pripravite podatke: pred kakršnimkoli postopkom očistite svoje podatke in procese, da preprečite pridobivanje napačnih rezultatov.
• Spodbujajte sprejem novih tehnologij z investiranjem v izobraževanja in usposabljanja.

Oblak: bistven vzvod za izvajanje robustnih procesov umetne inteligence in strojnega učenja

Medtem ko je uvajanje umetne inteligence olajšano zaradi tehnološkega napredka, še vedno zahteva strogo načrtovanje in trdno okolje IT. Imeti optimiziran in 100-odstotno pripravljen oblak je prva kljukica, ki jo morate narediti.

Velike potrebe po obdelavi podatkov

Izvajanje procesov umetne inteligence in/ali strojnega učenja zahteva velikansko računalniško moč za usposabljanje kompleksnih modelov na ogromnih nizih podatkov. Oblačno okolje to olajša, saj omogoča preprosto prilagajanje računalniških in pomnilniških virov glede na zahteve. Ni vam treba vlagati v toge fizične IT-infrastrukture: ta operacija vam omogoča prilagajanje vaših potreb v realnem času.

Druga ključna točka: varnost. Ponudniki oblakov ponujajo zelo zanesljive infrastrukture z varnostnimi kopijami in močnimi mehanizmi za obnovo. Ta varna okolja ščitijo podatke pred okvarami strojne opreme in grožnjami programske opreme ter zagotavljajo stalno razpoložljivost.

Shranjevanje: življenjska sila UI

Poleg potrebne računalniške moči integracija in uvedba umetne inteligence zahteva precejšnjo zmogljivost shranjevanja. Nabori podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje modelov UI, so veliki in zapleteni ter zahtevajo varno in dostopno shranjevanje. Zato je za množično integracijo umetne inteligence v podjetja potrebna podpora iz oblaka, ki omogoča:

• Dostop do zmogljivih virov: oblak omogoča takojšen dostop do zmogljivih, razširljivih računalniških virov, idealnih za usposabljanje in uvajanje kompleksnih modelov UI.
• Zanašanje na namenska orodja in platforme umetne inteligence: ponudniki oblakov ponujajo razvojna ogrodja, knjižnice algoritmov in celo storitve strojnega učenja.
• Prilagodljivost in razširljivost: oblak se prilagaja naraščajočemu povpraševanju in potrebam po računalništvu in shranjevanju podatkov za aplikacije UI.
• Nižje stroške uvajanja: model plačila po porabi (»pay-as-you-go«) se izogiba velikim vnaprejšnjim naložbam v fizično infrastrukturo.

V dobi množičnega uvajanja umetne inteligence in rešitev strojnega učenja se morajo podjetja hitro prilagoditi. Vendar bodite previdni: prenagljen pristop je lahko kontraproduktiven. Za uspešen prehod se zanesite na močno strategijo, ki v celoti izkorišča prednosti oblaka.