Co čeho se mohou Generative AI naděje naučit z Cloud Computingu Trial and Error

Generative AI (GenAI) je zde, aby zůstal, s organizacemi po celém světě, které si užívají schopností technologií. Už 72% organizací hlásí, že目前 používají GenAI buď rozsáhle nebo příležitostně a dalších 26% experimentuje s touto technologií. Nicméně, tato nová fáze adopce GenAI je stále v raných dnech.

Podle McKinsey, pouze 1% výkonných ředitelů popisuje své nasazení GenAI jako „zralé“, což znamená, že technologie je plně integrována do pracovních postupů a pohání podstatné obchodní výsledky. Zavření této mezery zralosti vyžaduje neustálé nápravu kurzu, často spočívající v nasazení překážek, jako jsou významné výdaje, nedůvěra k nevyzkoušené technologii a regulační rizika. Pokud tyto výzvy znějí povědomě, měly by – když IT týmy poprvé skočily na přijetí cloudu jako další velké věci, mnoho stejných bariér se objevilo.

Dvě vlny nové technologické vášně se liší některými způsoby. Zatímco cloud computing byl implementován v více kritických systémech na počátku, GenAI je přijímán rychleji v pilotních fázích a pro použití případů primárně věnovaných ziskům efektivity a produktivity. Nicméně, křivka učení je podobná: obě nutí organizace myslet a pracovat jinak.

Reflektováním zkušeností svých předchůdců v cloud computingu, dnešní GenAI naděje se mohou umístit pro lépe informovanou budoucnost.

Správa nákladů, rizik a změn: Učení z cloudových omylů

Otáčení hodin zpět, když cloudová technologie začala získávat trakci, mnoho organizací podcenilo složitost migrace a přehánělo krátkodobé úspory nákladů. V důsledku toho většina z těchto organizací se stala obětí tří hlavních pastí: špatné řízení nákladů, bezpečnostní chyby a přirozený odpor, který přichází s kulturními a organizačními změnami.

Cloudová éra nás naučila, že jednoduše „zvednout a přesunout“ pracovní zátěž – přesunout je do cloudu bez modernizace – často selhalo při dodání hodnoty. Podobně, GenAI iniciativy často zastavují, když organizace se snaží vložit legacy, nestrukturovaná nebo špatně zdokumentovaná data do nových modelů bez aktualizace datové základny. Skutečně, GenAI projekty mohou dodat nepřesvědčivé výsledky nebo dokonce posílit existující neefektivitu. Lekce: technologie sama o sobě nemůže překonat základní slabosti.

Stejně jako cloudová technologie odhalila mezery v řízení, dovednostech a dlouhodobé strategii, tak i GenAI. Měli by zaměstnanci přijmout GenAI nástroje bez dozoru nebo použít technologii mimo hranice přijatelné užívání, rizika stínového IT se mohou znovu objevit, spolu s obtížemi zabezpečení GenAI potrubí a zajištění shody ve velkém měřítku. Tyto paralely budou pokračovat v objevování, jak GenAI přechází z experimentování na širokou podnikovou integraci, vyžadující stejné robustní bezpečnostní rámce, plány reakce na incidenty a struktury řízení, jaké se nacházejí v cloudu.

Za rámec řízení rizik, neřízený růst nákladů je dlouhodobým problémem v technologiích. Cloud není výjimkou a jak podniky pokračují v integraci GenAI do svých pracovních postupů, čelí podobnému nárůstu výdajů.

Rostoucí počet organizací, které se snaží zlepšit svou strategii řízení nákladů, se obrací na FinOps jako na řešení. Utilizováním včasného, datově řízeného vhledu, aby pomohly zlepšit předpověď a povzbudit mezioborovou odpovědnost a spolupráci, komplexní infrastruktura FinOps se osvědčila jako neocenitelná pro potlačování nadměrných výdajů a maximalizaci obchodního hodnoty. Zásady FinOps nejsou omezeny pouze na řízení cloudových nákladů, nabízejí životaschopnou možnost pro GenAI výdaje také.

Přenos cloudových lekcí do GenAI praxe

Do konce tohoto roku, Gartner předpovídá, že alespoň 30% GenAI projektů bude opuštěno po prokázání konceptu. Když hype předchází realitě, skryté vzorce za selháním GenAI projektů – jako neprepared data, nejasné obchodní vlastnictví nebo zbytečná složitost – často zůstávají nezpozorovány ve spěchu přijmout novou technologii. Rozpoznání a řešení těchto signálů brzy může znamenat rozdíl mezi úspěchem GenAI a dalším opuštěným projektem. Vedoucí, kteří aktivně hledají tyto varovné signály, místo aby zkracovali proces, připravují své týmy pro dlouhodobý úspěch.

Jakmile je adopce schválena, společnosti by měly klást důraz na malé GenAI pilotní projekty, aby otestovaly a zajistily reálnou hodnotu, místo aby se okamžitě přesunuly k širšímu podnikovému škálování. Je kritické, aby společnosti začaly s několika jasně definovanými, vysoce dopadajícími případy použití s jasnými cíli ROI mapovanými zpět na skutečné obchodní potřeby.

To zajišťuje časná vítězství, buduje vnitřní důvěru a vyhýbá se plýtvání časem a zdroji na obecné experimentování. Připoutáním adopce GenAI k hmotnému výsledku – jako je automatizace souhrnů zákaznické podpory nebo urychlení kontrol kódu – organizace mohou prokázat hodnotu rychle, vyladit svůj přístup a škálovat více strategicky. To také pomáhá sladit technické úsilí s obchodními cíli, kde mnoho GenAI pilotů目前 selhává.

Odtud, zavedení silných kontrol a vyvážení, pokračující monitorování a jasně definovaných politik řízení je dalším kritickým krokem pro odpovědné použití a shodu. Spolupráce s externími odborníky může být prvním krokem při navigaci v dnešním komplexním a neustále se vyvíjejícím regulačním prostředí. Investováním do správných nástrojů a infrastruktury brzy v procesu implementace GenAI, spolu s kontinuálním školením, organizace mohou nastavit základ pro udržitelný úspěch.

Nalezení správné rovnováhy s GenAI inovací

Aplikováním cloudových lekcí s disciplínou a předvídavostí, organizace mohou tránhit drahé omyly a odemknout plný potenciál GenAI – bezpečně, udržitelně a ve velkém měřítku.

GenAI je nastaven, aby zůstal silnou silou, s 70% CEO, kteří hlásí, že očekávají, že technologie bude mít dopad na jejich obchodní modely v příštích třech letech. Číslo, které se zvyšuje na 89% mezi těmi, kteří již používají technologii. Zjevně, transformační potenciál GenAI je prokazatelně cenný pro výkonné ředitele, ale udržitelný, velkolepý dopad stále závisí na řešení důvěry, řízení a integračních bariér.