Umjetna inteligenca (AI) postaje ključni pokretač poslovanja
S usponom pristupa usmjerenih na digitalno u globalnim tržištima, Umjetna inteligencija (AI) više nije futuristička ideja, već praktičan alat za moderna poslovanja. Kako se organizacije okreću ovim tehnologijama, prepoznaju važnu ulogu AI u poboljšanju angažmana korisnika i informiranju strategija vođenih podacima kako bi prevladali trenutnu digitalnu ekonomiju.
Na ključnom događaju koji je organizirao Google Cloud, tvrtka ističe 2024. kao prijelaznu godinu za AI, ističući dolazak konkretnijih aplikacija za AI visoke razine poduzeća. Dodatno, istraživanje provedeno od strane Foundry1 kao dio svog godišnjeg CIO Tech Polla, izvijestilo je da 70% vođa IT-a pojačava svoja ulaganja u AI alate, pokazujući predanost integraciji ovih mogućnosti u svoje operacije.
Premostiti prepreke za napredak u primjeni AI
Unatoč ovom entuzijazmu, put prema usvajanju AI opterećen je preprekama. Izvješće objavljeno od strane Dell Technologies identificira glavne prepreke poput nedostatka educiranog osoblja za znanost o podacima, rastuće složenosti i ogromnog obujma podataka, te nedovoljnih kapaciteta obrade, što sve doprinosi usporenom ostvarivanju koristi od AI.
Alarmantnih 86% organizacija koje su sudjelovale u istraživanju prijavilo je barem jednu tehnološku zapreku za učinkovitost AI, dok je drugi dio, 42% IT izvršnih direktora anketiranih od strane Equinixa, izrazio zabrinutost zbog nedovoljne pripremljenosti njihovih trenutnih infrastruktura za zahtjeve AI-a.
Priprema terena za integraciju AI
Da bi u potpunosti omogućili genAI, tvrtke prvo moraju riješiti potrebnu infrastrukturu, što može značiti usvajanje rješenja za visoko performantno računarstvo (HPC), poboljšanje pohrane podataka za upravljanje obimnim setovima podataka, te jačanje operacija mreže za neprekidan prijenos podataka. Dostupnost za rast ostaje ključna briga kako bi se usklađivala sa napredovanjem AI modela.
Prilagođena AI rješenja za specifične poslovne potrebe
Prilagodba AI ne nalaže jednoličan pristup, s obzirom na njezine raznolike primjene u različitim sektorima. Na primjer, opsežni jezični modeli na temelju genAI zahtijevaju značajno prostora i obuku. Iako se percepcija troškova može činiti zaprekom, strateški odabrana rješenja mogu dovesti do značajnih financijskih dobitaka. Dell AI Factory zajedno s NVIDIA-om ističe se kao ilustrativni primjer, nudeći poduzećima sveobuhvatnu AI alatnu kutiju dok omogućava implementacije na nizu okruženja s podacima.
Osim toga, fiskalna i operativna fleksibilnost je neophodna posebno u nepredvidivoj ekonomiji. Modeli poput Dell APEX nude usluge plaćanja po korištenju, opskrbljujući poslovne subjekte prilagodljivošću koja im je potrebna za inkrement integracije AI-a bez velikih početnih troškova.
Konačno, prijelazak na platformu optimiziranu za AI, iako zastrašujući, ključan je korak za poslovne subjekte koji teže opstati u evoluirajućem digitalnom okruženju. Uspostavljanje čvrste osnove i razvijanje stručnosti za AI među osobljem može omogućiti poduzećima da se neprekidno skaliraju i inoviraju s genAI.
Važna pitanja i odgovori:
P: Koje su ključne poteškoće u usvajanju AI infrastrukture?
O: Ključne poteškoće uključuju nedostatak obučenog osoblja za znanst o podacima, upravljanje složenosti i obujma podataka, nedostatak obradnih kapaciteta, i osiguranje da trenutne infrastrukture mogu zadovoljiti velike zahtjeve aplikacija za AI.
P: Kako tvrtke mogu pripremiti svoju infrastrukturu za integraciju AI-a?
O: Tvrtke se trebaju uložiti u rješenja za visoko performantno računarstvo (HPC), nadograditi svoje mogućnosti pohrane podataka, unaprijediti svoje operacije mreže za besprijekoran prijenos podataka, i osigurati skalabilnost infrastrukture kako bi se mogla prilagoditi stalnom razvoju AI modela.
P: Jesu li dostupna sektorski specifična rješenja za AI?
O: Da, raznolikost primjena AI-a znači da postoje prilagođena rješenja za različite sektore. Na primjer, veliki jezični modeli u genAI zahtijevaju prostor i resurse kako bi učinkovito funkcionirali, te poslovni subjekti mogu odabrati specifične AI alate i rješenja koji se uklapaju u njihove jedinstvene potrebe i ciljeve.
Kontroverze ili ključne poteškoće:
Jedna od glavnih kontroverzi oko AI-a je etička upotreba i potencijalne pristranosti unutar AI sustava. Kako AI modeli uče iz postojećih podataka, ako podaci sadrže pristranosti, AI odluke mogu nastaviti s ovim problemima. Nadalje, premještanje poslova automatizacijom pomoću AI ostaje tema zabrinutosti među radnom snagom.
Osim toga, osiguravanje privatnosti i sigurnosti podataka predstavlja izuzetnu poteškoću jer AI sustavi često zahtijevaju velike količine podataka, koji mogu uključivati osjetljive informacije. Balansiranje inovacija s regulatornim usklađivanjem, posebice s propisima poput GDPR-a i CCPA-e, je ključno.
Prednosti:
– AI može značajno poboljšati angažman korisnika i personalizaciju.
– AI pomaže u razvoju data-driven strategija, što dovodi do informativnijeg donošenja odluka.
– Može automatizirati rutinske zadatke, oslobađajući ljudske radnike za složeniji i strateški rad.
– AI tehnologije mogu dovesti do značajnih financijskih dobitaka kada se strateški implementiraju.
Mane:
– Visoki početni troškovi za integraciju AI-a.
– AI modeli mogu odražavati ili pojačati postojeće pristranosti prisutne u podacima za obuku.
– Postoji rizik od premještanja poslova zbog automatizacije rutinskih zadataka.
– Brige oko privatnosti i sigurnosti podataka pojačane su proširenjem mogućnosti AI-a.
Povezane Poveznice:
Za više informacija o napredovanju u AI i infrastrukturi, možete posjetiti sljedeće glavne domene:
– Google Cloud
– Dell Technologies
– NVIDIA
– Equinix
Molimo vas osigurajte da prilikom klika na ovim poveznicama, posjećujete službene i sigurne web stranice. Krajolik digitalne transformacije i AI infrastrukture konstantno se razvija, te ovi resursi pružaju uvid i ažuriranje o najnovijim trendovima i tehnologijama.