AI-boomet har ramt et afgørende midtpunkt: Hvad virksomheder skal vide

Junior high var aldrig nogen sin bedste tid – men vi alle måtte igennem det, med vækst og smerter, for at nå en bedre, mere moden udgave af os selv.

Den nuværende AI-boom er ved at indtræde i sin egen tumultariske adolescence, noget, som eksperter kalder den besværlige midte mellem adoption og modenhed. Den oprindelige hype er forsvundet, og nu fokuserer organisationer på at gøre AI virkeligt operativt. Men AI er ved at blive moden under en udfordrende tid. Forudsigelser er overalt, skepsis er høj blandt både virksomheder og forbrugere, og snak om en udvidende AI-boble har virksomhedsledere på randen, vente på det frygtede pop.

I dette afgørende øjeblik må organisationer skille signalen fra støjen – uanset om de skifter deres indsats fra eksperimentering til praktisk anvendelse eller skalerer praktisk anvendelse til operationel almindelighed. Dette kræver fokus på konkrete faktorer, de kan kontrollere, som deres infrastruktur og data-beredskab; måling af resultater; og opbygning af grundlaget for skala.

Infrastruktur-først-tilgangen

Sandt AI-beredskab kræver den rette infrastruktur for at understøtte den bæredygtige udrulning af AI-arbejdsbyrder. Naturligvis har AI drevet op for efterspørgslen efter cloud-tjenester: cloud-udgifterne forventes at øge med 40% i år, med infrastruktur som den dyreste post på budgetten, og nye datacentre springer op på hver kontinent for at imødekomme den voksende efterspørgsel efter AI-compute. Ved dette AI-inflexionspunkt er infrastrukturvalg eksistentielle. Infrastruktur definerer, hvad der er sikkert, hvad der er muligt, og hvad der faktisk vil gavne virksomheden, i stedet for at skabe en belastning på ressourcerne.

Bæredygtig infrastruktur defineres af mere end blot omkostninger og samlet compute-kraft. Når organisationer skal afgøre, hvor og hvordan de skal hoste deres AI-arbejdsbyrder, må de overveje spørgsmål om ressourceeffektivitet, sikkerhed, synlighed og samlet pris-ydelse. AI-infrastruktur kan ikke være en enkeltstående investering, men en proces i bevægelse, der kan udvikle sig med kravene fra hvert projekt.

Det er en markant afvigelse fra historiske tilgange til cloud-udgifter. Før den nuværende AI-rush afhængige organisationer ofte af en enkelt cloud-tjenesteudbyder – typisk en hyperscaler – til at hoste deres cloud-baserede operationer. Nu udfordrer kompleksiteten og variationen af AI-arbejdsbyrder denne model, især da virksomheder bevæger sig mod mere praktiske anvendelsesområder, og alternative cloud-tjenester opstår for at imødekomme efterspørgslen.

Moderne AI-initiativer kræver kraftig compute-kraft, som de tre store er godt udstyret til at levere. Sprækkerne begynder at vise sig, når al denne kraft bliver for meget. Hyperscaler-kontrakter kan være omkostningsprohibitive, oppustede med unødvendige tilføjelser, og måske ikke tilbyde den nødvendige datasikkerhed og -residens for højt sensible projekter.

I stedet for at binde deres cloud-operationer til en enkelt udbyder kan virksomheder udnytte en voksende klasse af alternative muligheder for at komponere deres egne stacks på tværs af forskellige udbydere, GPU-typer og offentlige/private cloud-sæt op efter deres specifikke behov. På denne måde betaler de ikke for funktioner, de ikke har brug for, samtidig med at de tilpasser deres cloud til, hvad de har brug for.

En infrastruktur-først-tilgang til at nå AI-modenhed handler om at skabe en stabil grundlag for skala, en, der maksimerer effektivitet og nytte uden at ofre på kraft.

Fra eksperimentering til anvendelse

I de seneste år har virksomheder over hele verden eksperimenteret med, hvordan de kan indpasse AI i deres operationer. Drevet af nysgerrighed og en ikke ubetydelig mængde hype har de presset grænserne for innovation, låst op for nye muligheder for effektivitet og hævet potentialet for utallige open-source-værktøjer og -modeller. De har også løbet hovedkulds ind i virkeligheden, lært, at Silicon Valleys “gør det hurtigt og knus det”-filosofi ikke altid er måden at gå, især når det kommer til en teknologi så kraftfuld som AI.

Nu, da virksomheder kommer ud af denne eksperimenteringsfase, er fiasko ikke en mulighed. Præcision er afgørende. Ydelse kan ikke være langsom. Hvis virksomheder skal genopbygge kerneforretningsfunktioner på en AI-ramme, må de satse på de “kedelige” dele, der tager AI fra et kreativt eksperiment til en kraftmultiplier, herunder:

• Datasikkerhed og -privatliv: Mange AI-modeller bruger følsomme personlige og forretningsdata til at fungere effektivt. Organisationer har brug for sikkerhed for, at deres data er hostet sikkert, uden risiko for uautoriseret replikering eller “mørk AI”-eksponering.
• Model-livscyklusstyring: Modeller skal være nøjagtige, opdaterede og regelmæssigt genoptrænet for at støtte kritiske forretningsfunktioner.
• Ydelseskonsekvens: Uanset om modellerne deployes til intern brug eller i kundefacaderede operationer, er det afgørende at sikre konsekvent ydelse til effektivitet og let brug. Mange almindelige ydelsesproblemer, såsom dem, der relaterer til latency og downtime, løses på infrastrukturniveau.

Lige nu deployer kun 37% af organisationer nye generative modeller på månedlig, ugentlig eller daglig basis. Da flere organisationer bevæger sig ind i anvendelsesfasen, vil denne procentdel øge dramatisk, og der vil være en større efterspørgsel efter compute-kraft – men også infrastruktur tilpasset specifikke modeller. En “letvægts”-model har ikke brug for en hyperscaler-niveau grundlag, men hvis den bruger følsomme oplysninger, kan den måske have brug for det niveau af sikkerhed. Her kommer brugen af tilpassede cloud-løsninger ind – og hvorfor infrastruktur skal være den primære overvejelse under en virksomheds AI-skift.

Fra anvendelse til skala

For virksomheder, der er længere fremme på modenhedskurven, er praktisk anvendelse af AI allerede en del af deres daglige virke. Nu sigter de mod at skala disse anvendelser for at skabe endnu større værdi og fuldt ud udvikle deres virksomhed.

Trykket er på, og fordelene er tydelige: 81% af organisationer på det højeste niveau af AI-modenhed rapporterede bedre finansielle resultater i sidste år. Dette er fasen, hvor AI-anvendelser undergår deres største stresstest. De kan bestå lugttesten i en lukket omgang, men kan de indtage mere data? Funktionere i nye regioner? Og måske det vigtigste spørgsmål: kan de drive meningsfulde resultater?

Skala handler om at vokse større, men i nogle tilfælde er mindre mere. Virksomheder i denne fase bør overveje, om målrettede små-sprogmodeller (SLM’er) kan fungere bedre end flerformål store-sprogmodeller (LLM’er). AI-initiativer er mest succesfulde, når de er knyttet til virkelige forretningsproblemer og kan drive målbare resultater.

En lignende mønster optræder i anvendelsen og skalaen af AI-agenter – den næste front i autonom AI. Agenter, der udfører domænespecifikke opgaver, informeret af en højt fokuseret, konsekvent vedligeholdt dataset, er dem, der faktisk har en reel indvirkning på virksomheden. Det sagde, specialiserede agenter har stadig brug for betydelig compute-kraft, om end ikke så meget som en alomfattende, gør-det-hele copilot. At prioritere infrastruktur fra begyndelsen vil give organisationer mulighed for at udtrække reel ROI fra deres agenter- AI-initiativer uden at sprænge deres cloud-budgetter.

Innovation med indvirkning

AI-“løbet” er mindre et løb end en renovering: hvis vi genopbygger virksomheden, vil vi gerne gøre det på en solid grund – ellers vil væggene uundgåeligt falde sammen. Virksomheder må tage sig tid til at være omhyggelige med infrastruktur, sikre datasikkerheden, tæt styre model-livscyklussen, overvåge ydelsen og samle indsigt og foretage justeringer. Tålmodighed og vedholdenhed er nøglefaktorer til at skabe løsninger, der faktisk virker, forbliver sikre og yder konsekvent.

Nyheten om AI-hype-cyklen kan være ved at forsvinde, men organisationer kan komme igennem AI’s bumpede midtår ved at energisere deres hold med, hvad der betyder mest: resultater.