Funcție sponsorizată Inteligența artificială (AI) a dominat titlurile de afaceri și tehnologie în ultima vreme. Nu puteți verifica un site de știri fără a vedea o poveste despre modul în care AI este pregătită să schimbe modul în care facem afaceri.

Desigur, aproape fiecare companie este dornică să înceapă sau să-și avanseze călătoria către AI, dar majoritatea nu prea știu cum să procedeze.

AI are deja un impact major asupra afacerilor moderne. De fapt, conform statisticilor adunate de AuthorityHacker, 35% dintre companii au adoptat AI, 77% dintre dispozitive folosesc o formă de AI și nouă din 10 organizații sprijină utilizarea AI pentru a obține un avantaj competitiv. Ulterior, AI este de așteptat să adauge 15.7 trilioane de dolari la economia globală până în 2030. Și, ca în cazul oricărei noi tehnologii, vor exista locuri de muncă pierdute și locuri de muncă câștigate. Inteligența artificială ar putea elimina 85 de milioane de locuri de muncă până în 2025, dar, pe de altă parte, ar putea crea și 97 de milioane de noi locuri de muncă.

Companiile care doresc fie să adopte AI pentru prima dată, fie să-și extindă utilizarea actuală a acesteia, se confruntă cu mai multe straturi de provocări atât pe partea de personal, cât și pe partea tehnologică. Există, de asemenea, preocupări de reglementare și etice cu privire la tehnologie. Și, deoarece sistemele AI sunt alimentate de date, companiile se confruntă inevitabil cu preocupări cu privire la asigurarea calității, relevanței și disponibilității informațiilor pe care le introduc în algoritmii AI. Asigurarea că aceste seturi de date sunt exacte, actualizate și cât mai cuprinzătoare posibil poate reprezenta o provocare de durată. Același lucru este valabil atunci când vine vorba de gestionarea complexității hardware-ului necesar, a infrastructurii și a furnizării de energie, precum și a costurilor asociate.

Depășirea provocărilor pentru a culege recompense

Matt Armstrong-Barnes, tehnolog șef pentru AI la HPE, consideră că organizațiile fac adesea greșeala de a aborda AI fără un plan strategic. „Ei lucrează la tehnologie prea repede. Nu au o strategie comună”, spune el. „Ei creează proiecte științifice interesante, dar nu adaugă valoare pentru afaceri”.

În primul rând, companiile trebuie să dezvolte o strategie AI care identifică și prioritizează cazurile de utilizare și se asigură că abordează probleme reale și nu doar construiesc ceva care va trăi și va muri în laborator. Există, desigur, întrebări practice în jurul acestui proces: „Cum veți construi aceste platforme AI? Cum ai de gând să-i monitorizezi?” întreabă Armstrong-Barnes. „Cum vă asigurați că încă funcționează eficient? Cum îți vei da seama că ai obținut beneficii pe care credeai că le vor obține? Cum alocați bugetul pentru a finanța inițiativele în mod corect?”

Nu există nicio îndoială că a pune întrebările potrivite și a avea un plan solid poate ajuta la reducerea timpului necesar pentru a realiza beneficiile AI. Dar obținerea oricărui sistem AI de la modelul experimental la un model de lucru real reprezintă, de asemenea, o provocare majoră. „Cele mai mari provocări sunt legate de „operaționalizare”, care este modul în care obțineți un sistem AI de la colectarea inițială a datelor la construirea unui model până la implementarea în producție”, explică Armstrong-Barnes.

Și asigurarea faptului că angajații au abilitățile adecvate este esențială. Atragerea și reținerea personalului cu atributele potrivite sau parteneriatul cu o organizație care poate oferi acea expertiză va fi un accent major. „Există încă o mulțime de neînțelegeri cu privire la ceea ce poate face tehnologia, așa că educația nu numai că dezvoltă abilități, ci contribuie și la implicare”, adaugă el.

O abordare pe care companiile o pot adopta pentru a rezolva unele dintre problemele legate de setul de competențe și infrastructura este să caute parteneriate, sfătuiește el: „Puteți să vă asociați pentru a aduce aceste abilități; partener pentru a accesa infrastructură, platformă și servicii de model.”

O arhitectură nativă AI are multe straturi. Componentele serviciilor de infrastructură AI pot include GPU-uri și acceleratoare, de exemplu, alături de elemente de calcul, stocare și rețea, containere și mașini virtuale și biblioteci AI. De asemenea, serviciile platformei AI pot încorpora aplicații ML și servicii de date, dezvoltare și implementare. Și să nu uităm de serviciile de model care cuprind modele de bază, reglaj fin, magazine de vectori și sugestii, alături de serviciile de afaceri AI concepute pentru a promova încrederea prin eliminarea părtinirii și a derivei pentru a oferi prezentări valoroase de cazuri de utilizare.

HPE a construit deja un cadru solid, centrat pe om, care poate fi aplicat cerințelor clienților, centrat pe confidențialitate, incluziune și responsabilitate, spune compania.

„Asta înseamnă că vă puteți concentra asupra datelor și asupra problemei de afaceri”, spune Armstrong-Barnes.

Totul tine de date

Concentrarea asupra datelor atunci când proiectați și implementați sisteme AI poate fi critică. Organizațiile sunt lovite de un tsunami de date în fiecare zi. Ceea ce le permite AI să facă este să găsească modele ascunse în acele date, ceea ce ajută la accelerarea capacității lor de a obține valoare din acestea. Apoi pot lua decizii mult mai bine informate cu privire la aplicațiile, procesele și serviciile pe care doresc să le construiască sau să le îmbunătățească.

O componentă majoră a acestui focus centrat pe date este de a avea o strategie solidă pentru cum să colectați, să gestionați și să monitorizați datele - una care este strâns aliniată cu afacerea, construiește o cultură a datelor și include elemente legate de guvernanță, calitatea datelor, confidențialitate și metadate, spune HPE.

„Trebuie să înțelegeți ce încearcă afacerea să facă”, explică Armstrong-Barnes. „Trebuie să înțelegeți cum promovați calitatea datelor, cine le-a accesat, cum le eliminați, ce metadate stocați.”

O altă problemă pe care o pot prezenta datele sunt silozurile. Când datele sunt blocate, extragerea și obținerea de valoare din acestea poate fi problematică. Și odată ce aceste date sunt accesibile și disponibile, apare problema antrenării datelor care vor informa platformele AI. Când vine vorba de construirea sistemelor AI, la nivel înalt există mai multe etape: colectarea datelor; rafinarea datelor pentru a le pregăti pentru construcția modelului; construirea modelelor; reglarea modelelor; iar apoi desfășurându-le. Fiecare dintre aceste etape prezintă provocări specifice.

Dar folosirea unei arhitecturi native AI de la HPE Greenlake poate contribui în mare măsură la a pune bazele potrivite pentru a accelera aceste procese, spune HPE. Și mediul de dezvoltare a învățării automate (MLDE) al companiei este, de asemenea, conceput pentru a ajuta la reducerea complexității și a costurilor asociate dezvoltării modelului de învățare automată.

Antrenarea acestor modele AI necesită, de asemenea, o putere de procesare semnificativă. Pe măsură ce companiile adoptă sau își măresc utilizarea AI, trebuie să aibă mai întâi capacitatea tehnologică de a gestiona sarcina. Platforma HPE GreenLake poate oferi această capacitate sub forma unei arhitecturi de procesare de înaltă performanță și a unei conducte de date simplificate de care organizațiile vor avea nevoie pentru a asigura accesul la date relevante de înaltă calitate pentru a construi și implementa modele și sarcini de lucru AI.

Proiectele de succes pot lumina calea

Este adesea util să ne uităm la companiile care au făcut deja o treabă bună în adoptarea și implementarea AI pentru îndrumare. Unul dintre aceștia este echipa de esports Evil Geniuses din Seattle, WA. De-a lungul istoriei sale de 25 de ani, compania a intrat în echipe într-o varietate de sporturi, jucând Call of Duty, Fortnite, Halo, Rocket League și VALROANT. Echipele lui Evil Geniuses au avut destul succes. Echipa Call of Duty: WWII a companiei a câștigat Campionatul Call of Duty 2018, de exemplu, iar echipa VALORANT a câștigat Campionii VALORANT 2023.

„Suntem aici pentru a schimba fața jocurilor”, spune Chris DeAppolonio, CEO pentru Evil Geniuses. „Suntem o organizație de sport și divertisment în jocuri. Jucăm jocuri profesional pe tot globul. Tehnologia și datele sunt coloana vertebrală a tot ceea ce facem. Jocurile noastre sunt construite pe unu și zero. Ele se bazează pe date și cum procesăm acestea și cum creăm informații din acestea?”

Una dintre preocupările mai presante cu care se confruntă Evil Geniuses este identificarea potențialilor jucători profesioniști. Compania procesează cantități mari de date complexe pentru a găsi talente pe tot globul și . „Vrem să găsim date despre acel viitor profesionist”, spune el. Și se pare că funcționează. „Vrem să câștigăm. Vrem să găsim un talent mai bun. Vrem să fim mai eficienți cu antrenorii și cercetașii. Putem folosi informații pentru a descoperi următoarea superstar.”

Viitorul AI – atât din perspectiva productivității, cât și a beneficiilor de afaceri – pare promițător. „AI este un sport de echipă, este vorba despre abilități”, spune Armstrong-Barnes de la HPE. „Când vine vorba de implementarea cu succes a sistemelor AI, o abordare este de a colabora cu o organizație cu un istoric în construirea de sisteme AI scalabile, eficiente și eficiente. Având o moștenire profundă în domeniul inteligenței artificiale care are decenii în urmă, HPE oferă instrumentele, tehnicile și abilitățile necesare pentru a accelera inițiativele de inteligență artificială.”

Fiind bazat pe date și înțelegerea pe deplin a datelor și pentru ce le vor folosi, va ajuta o organizație să adopte o abordare centrată pe cazuri de utilizare pentru a ajuta la identificarea modului în care își poate fuziona datele cu tehnicile AI pentru a genera valoarea afacerii. Odată ce această înțelegere este la locul său, devine mai ușor să se construiască pe beneficii.  

Armstrong-Barnes sfătuiește companiile să construiască platforme care să le permită să înceapă mic, dar să aibă toate bazele la locul lor pentru a le permite să se extindă atunci când este necesar. Apoi trebuie doar să descopere ce vor să facă și cum va adăuga valoare și să crească odată cu nevoile lor în timp. HPE subliniază capacitatea sa de a construi „fabrici de inteligență artificială” care combină hardware, software și servicii care asigură scalabilitatea întreprinderii, susținută de sisteme integrate care ușurează viața utilizatorilor finali.

„Vrei să ții pasul cu concurenții tăi care se află deja în călătoria AI”, spune el. „Adăugarea de parteneri în Team AI este un factor critic de succes atunci când vine vorba de construirea unei arhitecturi native AI care se adaptează nevoilor dumneavoastră și vă permite să vă concentrați asupra datelor și provocărilor de afaceri în loc de complexitatea fundamentelor de bază.”

Sponsorizat de HPE.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/getting_on_board_with_ai/