Strategia AI: równoważenie rozwiązań w chmurze i lokalnych w celu optymalizacji kosztów, wydajności i bezpieczeństwa.

Firmy każdej wielkości i każdego rodzaju wdrażają sztuczną inteligencję , aby zwiększyć produktywność i wydajność. Jednak zamiast widocznych efektów tej strategii, borykają się ze wzrostem kosztów tokenów, trudnościami w integrowaniu narzędzi i większymi zagrożeniami bezpieczeństwa.

Jak w przypadku wszystkich nowych technologii, najpierw następuje adopcja, a wdrożenie i zarządzanie to kolejne kroki. Eksperymenty trwają w niemal każdej branży, a wyciągnięte wnioski pomogą innym firmom w pomyślnym wdrożeniu i osiągnięciu dojrzałości w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Pracownicy obawiają się jednak zastąpienia i czasami poświęcają więcej czasu na kwestionowanie rezultatów swojej pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. W najgorszym przypadku, więcej pracy będzie wymagało zapewnienie pracownikom zaufania do technologii i sprostanie nowym, niewidocznym wyzwaniom związanym z adaptacją strategii AI.

Koszty sztucznej inteligencji i przyszłe wyzwania

Rosnące koszty kodu to jedno z największych wyzwań stojących przed firmami. Bez jasnych metod pomiaru wpływu kosztów kodu na wydajność, ocena, czy inwestycje w sztuczną inteligencję przynoszą realne korzyści, staje się bardzo trudna. Jest to szczególnie istotne w przypadku wprowadzania nowych i bardziej zaawansowanych modeli – a utrzymanie przewagi nad konkurencją oznacza, że ​​towarzyszące temu i stale rosnące koszty stanowią cenę prowadzenia działalności.

Jednak, mimo że pracownicy mogli właśnie ukończyć szkolenie lub skonfigurować nowy przepływ pracy dla jednego modelu sztucznej inteligencji (AI), wprowadzenie kolejnego mogłoby zwiększyć złożoność i zniweczyć wszelkie nowe korzyści w zakresie produktywności. Dlatego należy znaleźć równowagę między integracją sztucznej inteligencji, związanymi z nią kosztami, a odczuwanymi przez pracowników korzyściami w zakresie produktywności.

ال

Największe korzyści jak dotąd przyniosła sztuczna inteligencja, która automatyzuje powtarzalne zadania, odciążając pracowników. Słyszeliście o tym wielokrotnie, ale korzyści z tego płynące są realne i namacalne. Niezależnie od tego, czy chodzi o podsumowywanie spotkań, tworzenie dokumentów, wyszukiwanie informacji w firmie, czy pomoc pracownikom w szybszym znajdowaniu informacji, sztuczna inteligencja daje pracownikom cenny czas na skupienie się na zadaniach wymagających krytycznego myślenia i kreatywności. Pracownicy są coraz bardziej świadomi, że przyszłość miejsca pracy zależy od sztucznej inteligencji, dlatego rozwijają swoje umiejętności dzięki rozwiązaniom cyfrowym. Aby odnieść sukces, organizacje muszą zapewnić dostęp do odpowiedniej technologii i stworzyć środowiska, w których pracownicy czują się swobodnie i mogą korzystać z możliwości sztucznej inteligencji.

Jednak w miarę jak coraz więcej organizacji wychodzi poza tę fazę eksperymentalną , zaczynają one stosować bardziej zdyscyplinowane podejście. Poddają w wątpliwość bezpieczeństwo sztucznej inteligencji i to, czy pracownicy korzystają z narzędzi...

W swojej istocie sztuczna inteligencja powinna dążyć do redukcji złożoności. Kiedy pracownicy mogą wykonywać swoje zadania wydajniej, a organizacje zachowują kontrolę nad kosztami i zarządzaniem, wtedy zaczyna się ujawniać prawdziwy zwrot z inwestycji.

Cyfrowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji oferują obecnie korzyści, takie jak spersonalizowana optymalizacja urządzeń oparta na osobowości użytkownika czy zintegrowana analiza nastrojów, pozwalająca mierzyć zadowolenie pracowników z narzędzi cyfrowych. Te innowacje redefiniują zarządzanie doświadczeniami i przyczyniają się do wzrostu satysfakcji i produktywności pracowników. Umożliwiają one również liderom utrzymywanie bliższego kontaktu z pracownikami i ocenę, czy sztuczna inteligencja poprawia ich doświadczenia, czy też dodaje im kolejną warstwę złożoności.

• Jakiego rozwoju infrastruktury AI w organizacjach spodziewasz się w ciągu najbliższych kilku lat?

Nadal będziemy obserwować znaczące inwestycje w infrastrukturę AI. Dyskusja musi jednak wyjść poza samą pojemność, ponieważ sama pojemność nie tworzy wartości biznesowej. Kolejny etap skupi się na zapewnieniu, że infrastruktura umożliwi obciążeniem AI działanie tam, gdzie jest ono najbardziej efektywne. Oznacza to traktowanie punktu końcowego jako części infrastruktury AI i wykorzystywanie go do lokalnej obsługi określonych zadań, obok usług chmurowych i przetwarzania brzegowego. Jednocześnie możemy spodziewać się większego nacisku na infrastrukturę AI, która oprócz czystej mocy obliczeniowej wspiera zarządzanie, bezpieczeństwo i wydajność. Razem te transformacje infrastrukturalne zaczną przynosić praktyczną wartość, której pracownicy i firmy oczekują od AI, a której obecnie nie dostrzegają.

• Jakie najważniejsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach obecnie uważnie Pan obserwuje?

Dla mnie wyróżniają się trzy główne trendy:

Po pierwsze, przejście na hybrydowe architektury AI. Organizacje coraz bardziej świadomie decydują, które obciążenia powinny być uruchamiane w chmurze, a które lokalnie.

Po drugie, rośnie zainteresowanie ekonomią sztucznej inteligencji. Wraz z rosnącą popularnością tej technologii, firmy zwracają coraz większą uwagę na koszty operacyjne, wydajność infrastruktury i ogólny koszt wdrożenia AI.

Wreszcie, jesteśmy świadkami ewolucji roli punktu końcowego. Przez lata komputer osobisty był postrzegany jedynie jako urządzenie dostępowe. Dziś stał się inteligentną platformą obliczeniową, zdolną do bezpiecznego i wydajnego uruchamiania zadań AI.

Firmy nie potrzebują ogromnego budżetu na sztuczną inteligencję, aby skutecznie wdrożyć te trzy trendy. Wystarczy, że poświęcą czas na identyfikację, zadanie po zadaniu, gdzie powinny znajdować się prawdziwie inteligentne możliwości.