Τι μπορούν να μάθουν οι αισιόδοξοι για την Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη από τις δοκιμές και τα σφάλματα του cloud computing

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (GenAI) ήρθε για να μείνει, με οργανισμούς παγκοσμίως να απολαμβάνουν τις δυνατότητες των τεχνολογιών. Ήδη, Το 72% των οργανισμών αναφέρουν ότι χρησιμοποιούν αυτήν τη στιγμή την GenAI είτε εκτενώς είτε με φειδώ και ένα άλλο 26% πειραματίζεται με την τεχνολογία. Ωστόσο, αυτό το νέο στάδιο υιοθέτησης της GenAI βρίσκεται ακόμη στα αρχικά του στάδια.

Σύμφωνα με McKinsey, μόνο το 1% των στελεχών εταιρειών περιγράφουν τις εφαρμογές GenAI ως «ώριμες», που σημαίνει ότι η τεχνολογία είναι πλήρως ενσωματωμένη στις ροές εργασίας και οδηγεί σε σημαντικά επιχειρηματικά αποτελέσματα. Η κάλυψη αυτού του χάσματος ωριμότητας απαιτεί συνεχή διόρθωση της πορείας, η οποία συχνά καταλήγει σε εμπόδια ανάπτυξης, όπως σημαντικά έξοδα, δυσπιστία σε μη αποδεδειγμένες τεχνολογίες και κανονιστικούς κινδύνους. Αν αυτές οι προκλήσεις σας φαίνονται οικείες, θα έπρεπε να σας ακούγονται - όταν οι ομάδες IT αγκάλιασαν για πρώτη φορά το cloud ως το επόμενο μεγάλο πράγμα, πολλά από τα ίδια εμπόδια εμφανίστηκαν.

Τα δύο κύματα του ενθουσιασμού για τις νέες τεχνολογίες διαφέρουν κατά κάποιο τρόπο. Ενώ το cloud computing εφαρμόστηκε σε πιο κρίσιμα συστήματα από νωρίς, η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη υιοθετείται ταχύτερα σε πιλοτικά στάδια και για περιπτώσεις χρήσης που αφιερώνονται κυρίως στην αύξηση της αποδοτικότητας και της παραγωγικότητας. Ωστόσο, η καμπύλη μάθησης είναι παρόμοια: και τα δύο ωθούν τους οργανισμούς να σκέφτονται και να εργάζονται διαφορετικά.

Αναλογιζόμενοι τις εμπειρίες των προκατόχων τους στο cloud computing, οι σημερινοί φιλόδοξοι της Γενιάς Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να προετοιμαστούν για ένα καλύτερα ενημερωμένο μέλλον.

Διαχείριση Κόστους, Κινδύνου και Αλλαγής: Μαθαίνοντας από τα Λάθη του Cloud

Γυρίζοντας τον χρόνο πίσω, όταν η τεχνολογία cloud άρχισε να κερδίζει έδαφος, πολλοί οργανισμοί υποτίμησαν την πολυπλοκότητα της μετάβασης και υπερεκτίμησαν την βραχυπρόθεσμη εξοικονόμηση κόστους. Ως αποτέλεσμα, οι περισσότεροι από αυτούς τους ίδιους οργανισμούς έπεσαν θύματα τριών κύριων παγίδων: κακή διαχείριση κόστους, λανθασμένες ρυθμίσεις ασφαλείας και τη φυσική αντίσταση που συνοδεύει τις πολιτισμικές και οργανωτικές αλλαγές.

Η εποχή του cloud μας δίδαξε ότι η απλή «ανύψωση και μετατόπιση» φόρτων εργασίας – η μεταφορά τους στο cloud χωρίς εκσυγχρονισμό – συχνά δεν αποφέρει αξία. Ομοίως, οι πρωτοβουλίες GenAI συχνά κολλάνε όταν οι οργανισμοί προσπαθούν να ενσωματώσουν παλαιά, μη δομημένα ή κακώς τεκμηριωμένα δεδομένα σε ισχυρά νέα μοντέλα χωρίς να ενημερώσουν τη βάση δεδομένων. Στην πραγματικότητα, τα έργα GenAI μπορούν να αποφέρουν απογοητευτικά αποτελέσματα ή ακόμα και να ενισχύσουν τις υπάρχουσες ανεπάρκειες. Το μάθημα: η τεχνολογία από μόνη της δεν μπορεί να ξεπεράσει τις θεμελιώδεις αδυναμίες.

Όπως ακριβώς η τεχνολογία cloud αποκάλυψε κενά στη διακυβέρνηση, τις δεξιότητες και τη μακροπρόθεσμη στρατηγική, έτσι και η GenAI (Τεχνολογία Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης). Σε περίπτωση που οι εργαζόμενοι υιοθετήσουν εργαλεία GenAI χωρίς εποπτεία ή χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία εκτός των ορίων της πολιτικής αποδεκτής χρήσης, οι κίνδυνοι της σκιώδους πληροφορικής (shadow IT) ενδέχεται να επανεμφανιστούν, μαζί με τις δυσκολίες διασφάλισης των αγωγών GenAI και διασφάλισης της συμμόρφωσης σε μεγάλη κλίμακα. Αυτές οι ομοιότητες θα συνεχίσουν να εμφανίζονται καθώς η GenAI μετακινείται από τον πειραματισμό στην ευρεία ενσωμάτωση των επιχειρήσεων, απαιτώντας τα ίδια ισχυρά πλαίσια κυβερνοασφάλειας, σχέδια αντιμετώπισης περιστατικών και δομές διακυβέρνησης που υπάρχουν στο cloud.

Πέρα από τη διαχείριση κινδύνου, η μη διαχειριζόμενη διασπορά κόστους αποτελεί ένα μακροχρόνιο πρόβλημα στον τομέα της τεχνολογίας. Το cloud δεν αποτελεί εξαίρεση και καθώς οι επιχειρήσεις συνεχίζουν να ενσωματώνουν την GenAI στις ροές εργασίας τους, αντιμετωπίζουν μια παρόμοια κλιμάκωση των εξόδων.

Ένας αυξανόμενος αριθμός οργανισμών που προσπαθούν να βελτιώσουν τη στρατηγική διαχείρισης κόστους τους στρέφεται στο FinOps ως λύση. Αξιοποιώντας έγκαιρες, βασισμένες σε δεδομένα πληροφορίες για να βοηθήσει στη βελτίωση των προβλέψεων και να ενθαρρύνει τη διαλειτουργική λογοδοσία και συνεργασία, μια ολοκληρωμένη υποδομή FinOps έχει αποδειχθεί ανεκτίμητη για τον περιορισμό των υπερβολικών δαπανών και τη μεγιστοποίηση της επιχειρηματικής αξίας. Οι αρχές του FinOps δεν περιορίζονται μόνο στη διαχείριση κόστους cloud, προσφέροντας μια βιώσιμη επιλογή και για τις δαπάνες GenAI.

Εφαρμογή των Μαθημάτων Cloud στην Πρακτική της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Μέχρι το τέλος του τρέχοντος έτους, Gartner προβλέπει ότι τουλάχιστον το 30% των έργων GenAI θα εγκαταλειφθεί μετά την απόδειξη της ιδέας. Όταν η διαφημιστική εκστρατεία ξεπερνά την πραγματικότητα, τα κρυμμένα μοτίβα πίσω από τις αποτυχίες των έργων GenAI - όπως τα μη προετοιμασμένα δεδομένα, η ασαφής ιδιοκτησία της επιχείρησης ή η περιττή πολυπλοκότητα - συχνά περνούν απαρατήρητα στη βιασύνη για την υιοθέτηση νέας τεχνολογίας. Η έγκαιρη αναγνώριση και αντιμετώπιση αυτών των σημάτων μπορεί να κάνει τη διαφορά μεταξύ της επιτυχίας της GenAI και ενός ακόμη εγκαταλελειμμένου έργου. Οι ηγέτες που παρακολουθούν ενεργά αυτά τα προειδοποιητικά σημάδια, αντί να παρακάμπτουν τη διαδικασία, προετοιμάζουν τις ομάδες τους για μακροπρόθεσμη επιτυχία.

Μόλις εγκριθεί η υιοθέτηση, οι εταιρείες θα πρέπει να δώσουν έμφαση σε μικρά πιλοτικά έργα GenAI για να δοκιμάσουν και να διασφαλίσουν την πραγματική αξία, αντί να προχωρήσουν σε άμεση κλιμάκωση σε ολόκληρη την επιχείρηση. Είναι κρίσιμο οι εταιρείες να ξεκινήσουν με μόνο λίγες σαφώς καθορισμένες περιπτώσεις χρήσης υψηλού αντίκτυπου, με σαφείς στόχους απόδοσης επένδυσης (ROI) που αντιστοιχίζονται με τις πραγματικές επιχειρηματικές ανάγκες.

Αυτό εξασφαλίζει έγκαιρες νίκες, χτίζει εσωτερική εμπιστοσύνη και αποφεύγει τη σπατάλη χρόνου και πόρων σε γενικούς πειραματισμούς. Συνδέοντας την υιοθέτηση της GenAI με ένα απτό αποτέλεσμα – όπως η αυτοματοποίηση των περιλήψεων υποστήριξης πελατών ή η επιτάχυνση των αξιολογήσεων κώδικα – οι οργανισμοί μπορούν να επιδείξουν γρήγορα αξία, να βελτιώσουν την προσέγγισή τους και να επεκταθούν πιο στρατηγικά. Βοηθά επίσης στην ευθυγράμμιση των τεχνικών προσπαθειών με τους επιχειρηματικούς στόχους, όπου πολλά πιλοτικά προγράμματα GenAI υστερούν αυτήν τη στιγμή.

Από εκεί και πέρα, η καθιέρωση ισχυρών ελέγχων και ισορροπιών, η συνεχής παρακολούθηση και οι σαφώς καθορισμένες πολιτικές διακυβέρνησης αποτελούν το επόμενο κρίσιμο βήμα για την υπεύθυνη χρήση και συμμόρφωση. Η συνεργασία με εξωτερικούς εμπειρογνώμονες μπορεί να αποτελέσει ένα εξαιρετικό πρώτο βήμα στην πλοήγηση στο σημερινό πολύπλοκο και διαρκώς εξελισσόμενο κανονιστικό τοπίο. Επενδύοντας στα σωστά εργαλεία και υποδομές από νωρίς στη διαδικασία εφαρμογής της GenAI, μαζί με συνεχή εκπαίδευση, οι οργανισμοί μπορούν να θέσουν τα θεμέλια για βιώσιμη επιτυχία.

Επίτευξη της σωστής ισορροπίας με την καινοτομία GenAI

Εφαρμόζοντας τα μαθήματα της εποχής του cloud με πειθαρχία και διορατικότητα, οι οργανισμοί μπορούν να αποφύγουν δαπανηρά λάθη και να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) – με ασφάλεια, βιωσιμότητα και σε μεγάλη κλίμακα.

Η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) αναμένεται να παραμείνει μια ισχυρή δύναμη, με 70% των CEOs αναφέροντας ότι αναμένουν ότι η τεχνολογία θα επηρεάσει τα επιχειρηματικά τους μοντέλα τα επόμενα τρία χρόνια. Ένας αριθμός που αυξάνεται στο 89% μεταξύ εκείνων που ήδη χρησιμοποιούν την τεχνολογία. Σαφώς, το μετασχηματιστικό δυναμικό της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης αποδεικνύεται πολύτιμο για τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων, αλλά ο βιώσιμος, μεγάλης κλίμακας αντίκτυπος εξακολουθεί να εξαρτάται από την αντιμετώπιση των εμποδίων εμπιστοσύνης, διακυβέρνησης και ενσωμάτωσης.