Стратегия в области ИИ: баланс между облачными и локальными решениями для достижения оптимальных показателей стоимости, производительности и безопасности.

Компании всех размеров и типов внедряют искусственный интеллект для повышения производительности и эффективности, но вместо улучшений от этой стратегии они сталкиваются с ростом стоимости токенов, трудностями в интеграции инструментов и увеличением рисков безопасности.

Как и в случае со всеми новыми технологиями, сначала происходит внедрение, а затем, спустя несколько шагов, осуществляется реализация и управление . Эксперименты проводятся практически во всех отраслях, и полученные уроки помогут другим компаниям успешно внедрить и развить искусственный интеллект.

Однако сотрудники опасаются замены и порой тратят больше времени на сомнения в результатах своей работы, выполняемой с помощью ИИ. В худшем случае возникает дополнительная работа по обеспечению доверия сотрудников к технологии и решению новых, непредвиденных проблем, связанных с адаптацией стратегии использования ИИ.

Затраты на ИИ и будущие вызовы

Рост стоимости кода — одна из самых больших проблем, стоящих перед бизнесом. Без четких способов измерения того, как затраты на код влияют на производительность, становится очень сложно оценить, приносят ли инвестиции в ИИ реальные преимущества в производительности. Это особенно актуально при запуске новых и более мощных моделей — а опережение конкурентов означает, что сопутствующие и постоянно растущие затраты являются ценой ведения бизнеса.

Однако, даже если сотрудники только что завершили обучение или настроили новый рабочий процесс для одной модели ИИ, внедрение следующей может увеличить сложность и свести на нет любые новые преимущества в производительности. Поэтому необходимо найти баланс между интеграцией ИИ, связанными с этим затратами и повышением производительности, которое ощущают сотрудники.

ال

Наибольший прогресс на данный момент достигнут благодаря способности ИИ автоматизировать повторяющиеся задачи, освобождая сотрудников от рутинной работы. Вы много раз слышали об этом, но преимущества реальны и ощутимы. Будь то подведение итогов совещаний, составление документов, поиск внутренней информации или помощь сотрудникам в более быстром поиске данных, ИИ предоставляет людям ценное время для сосредоточения на задачах, требующих критического мышления и креативности. Сотрудники все больше осознают, что будущее рабочего места зависит от ИИ, и совершенствуют свои навыки с помощью цифровых решений. Для успеха организациям необходимо обеспечить доступ к подходящим технологиям и создать среду, в которой люди будут чувствовать себя способными использовать возможности ИИ.

Однако, по мере того как все больше организаций выходят за рамки этой экспериментальной фазы , они начинают придерживаться более дисциплинированного подхода. Они задаются вопросом, безопасен ли искусственный интеллект и используют ли сотрудники соответствующие инструменты...

По своей сути, искусственный интеллект должен стремиться к снижению сложности. Когда сотрудники могут выполнять свои задачи более эффективно, а организации сохраняют контроль над затратами и управлением, тогда начинает проявляться истинная отдача от инвестиций.

Цифровые решения на основе искусственного интеллекта теперь предлагают такие преимущества, как персонализированная оптимизация устройств в зависимости от личности пользователя или интегрированный анализ настроений для измерения удовлетворенности сотрудников цифровыми инструментами. Эти инновации меняют подход к управлению опытом и способствуют повышению удовлетворенности и производительности труда сотрудников. Они также позволяют руководителям поддерживать более тесную связь со своими сотрудниками и оценивать, улучшает ли ИИ их опыт или добавляет еще один уровень сложности.

• Как, по вашему мнению, будет развиваться инфраструктура искусственного интеллекта в организациях в ближайшие несколько лет?

Мы продолжим наблюдать значительные инвестиции в инфраструктуру ИИ. Но обсуждение должно выйти за рамки простого увеличения мощности, поскольку одной мощности недостаточно для создания бизнес-ценности. Следующий этап будет сосредоточен на обеспечении того, чтобы инфраструктура позволяла рабочим нагрузкам ИИ работать там, где они наиболее эффективны. Это означает рассмотрение конечной точки как части инфраструктуры ИИ и использование ее для выполнения конкретных задач локально, наряду с облачными сервисами и граничными вычислениями. Одновременно мы можем ожидать большего внимания к инфраструктуре ИИ, которая поддерживает управление, безопасность и эффективность, помимо чистой вычислительной мощности. Вместе эти преобразования инфраструктуры начнут приносить практическую пользу, которую сотрудники и предприятия ожидают от ИИ, но которую в настоящее время не видят.

• Какие наиболее заметные тенденции в области корпоративного искусственного интеллекта вы сейчас внимательно отслеживаете?

Для меня выделяются три основные тенденции:

Во-первых, наблюдается переход к гибридным архитектурам ИИ. Организации все более тщательно определяют, какие рабочие нагрузки должны выполняться в облаке, а какие — локально.

Во-вторых, все больше внимания уделяется экономической стороне вопроса искусственного интеллекта. По мере расширения его внедрения компании уделяют все больше внимания операционным расходам, эффективности инфраструктуры и общей стоимости развертывания ИИ.

Наконец, мы наблюдаем эволюцию роли конечной точки. Долгие годы персональный компьютер рассматривался лишь как устройство доступа. Сегодня он превратился в интеллектуальную вычислительную платформу, способную безопасно и эффективно запускать задачи искусственного интеллекта.

Компаниям не нужен огромный бюджет на ИИ, чтобы успешно внедрить эти три тенденции. Им просто нужно потратить время на то, чтобы определить, в каждой задаче в отдельности, где должны располагаться действительно интеллектуальные возможности.