Generatiivinen tekoäly voi muuttaa maailmaa – mutta vain, jos tietoinfrastruktuuri pitää perassa

Huolimatta siitä, miten paljon Generative AI:sta on puhuttu, useimmat alan asiantuntijat eivät ole vielä ottaneet kantaa tärkeään kysymykseen: Onko olemassa infrastruktuurialustaa, joka voi tukea tätä teknologiaa pitkällä aikavälillä, ja jos on, onko se riittävän kestävä tukeakseen radikaaleja innovaatioita, joita Generative AI lupailee?

Generatiiviset tekoälytyökalut ovat jo luoneet itselleen maineen kykynsä kirjoittaa hyvin syntetisoitua tekstiä yhden painalluksen sisällä – tehtävät, jotka muuten vaatisivat tunteja, päiviä, viikkoja tai kuukausia valmistella manuaalisesti.

Se on kaikki hyvin, mutta ilman oikeaa infrastruktuuria nämä työkalut eivät vain ole skaalautuvia, jotta ne voivat todella muuttaa maailmaa. Kun niiden toimintakustannukset ylittävät pian 76 miljardia dollaria, Generative-AI:n valtavat toimintakustannukset ovat todisteena tästä jo nyt, mutta on muitakin tekijöitä pelissä.

Yritykset on keskittävä luomaan ja kytkemään oikeat työkalut hyödyntääkseen niitä kestävästi ja on investoitava keskitetyssä tietoinfrastruktuurissa, joka tekee kaiken relevantin tiedon saumattomasti saataville heidän LLM:lleen ilman omia putkia. Strategisen toteutuksen kautta oikeat työkalut voidaan toteuttaa, jotta voidaan toimittaa liiketoiminnan arvo, jota haetaan, vaikka datakeskuksissa on kapasiteettirajoituksia – vasta silloin tekoälyvallankumous etenee todella.

Tuttu kaava

Capgemini Research Instituten uuden raportin mukaan 74% johtajista uskoo, että generatiivisen tekoälyn hyödyt ylittävät sen liittyvät huolet. Tällainen konsensus on jo aiheuttanut korkeat omaksumisluokat yrityksissä – noin 70% Aasian ja Tyynenmeren alueen organisaatioista on ilmoittanut aikovansa investoida näihin tekniikoihin tai tutkia käytännön soveltamisia.

Mutta maailma on ollut tämän tien jo aikaisemmin. Otetaan esimerkiksi internet, joka houkutteli vähitellen enemmän ja enemmän huomiota, kunnes se ylitti odotukset monin erinomaisin sovelluksin. Mutta huolimatta sen vaikuttavista kyvyistä, se lähti tosiasiassa liikkeelle vasta, kun sen sovellukset alkoivat toimittaa materiaalista arvoa yrityksille laajassa mittakaavassa.

Katse eteenpäin ChatGPT:stä

Tekoäly on päässyt samanlaiseen sykliin. Yritykset ovat nopeasti omaksuneet teknologian, arviolta 93% yrityksistä on jo mukana useissa tekoäly-/konenäkösovelluksissa. Mutta huolimatta korkeasta omaksumisluokasta, monilla yrityksillä on edelleen vaikeuksia käyttöönotossa – tästä viittaa tietoinfrastruktuurin yhteensopimattomuus.

Oikean infrastruktuurin avulla yritykset voivat katsoa generatiivisen tekoälyn houkuttelevan pinnan alla olevan todellisen potentiaalin ja hyödyntää sitä muuttaakseen liiketoimintamaisemaaan.

Totuus on, että generatiivinen tekoäly voi auttaa kirjoittamaan nopeasti ja useimmiten hyvin, mutta sen potentiaali ulottuu paljon pidemmälle. Mahdollisesta lääkekehityksestä terveydenhoitopalveluihin ja toimitusketjun optimointiin, mikään näistä läpimurroista ei ole mahdollista, jos tietokeskukset, jotka tukevat ja ajavat tekoälysovelluksia, eivät ole tarpeeksi vahvoja hallitakseen työkuormiaan.

Esteen ylittäminen skaalautuvuudessa

Generatiivinen tekoäly ei ole vielä toimittanut merkittävää arvoa yrityksille, koska siltä puuttuu skaalautuvuus. Tämä johtuu siitä, että tietokeskuksilla on kapasiteettirajoitukset – niiden infrastruktuuri ei ollut alun perin suunniteltu tukemaan suurta tutkimusta, orkestraatiota ja mallien säätöä, joita suurten kielen mallien (LLM) on tarve toimia useita koulutusjaksoja tehokkaasti.

Hyödyntämällä generatiivista tekoälyä liiketoiminnan arvoa edellyttää, miten hyvin yritys hyödyntää omaa tietoaan, mikä voidaan parantaa kehittämällä vahvan tietoarkkitehtuuri. Tämä voidaan saavuttaa kytkemällä rakenteiset ja rakenteettomat tietolähteet LLM:ään tai lisäämällä olemassa olevan laitteiston läpimenoa.

On olennaista, että yritykset, jotka haluavat kouluttaa LLM:nsä organisaatiotiedolla, voivat konsolidoida tiedon yhdenmukaisesti. Muuten tieto, joka on siloitu, aiheuttaa todennäköisesti harhan LLM:n oppimiskyvyssä.

Tukijärjestelmä

Generatiivinen tekoäly ei ilmestynyt tyhjästään – se on ollut tekeillä jo jonkin aikaa, ja sen käyttö ja potentiaali kasvavat vuosikymmenien ajan. Mutta nyt sen liiketoimintasovellukset ovat törmäyskurssilla, joka ei ole skaalautuva.

Todellisuus on, että nämä erilaiset työkalut ovat vain niin vahvoja kuin tietokäsittelyinfrastruktuuri, joka tukee niitä. On siis olennaista, että liiketoimintajohtajat hyödyntävät alustoja, jotka voivat käsitellä petatavua tietoa, jota nämä työkalut tarvitsevat toimitatakseen todellista arvoa, jota he lupaavat.