AI-boomen har nådd et avgjørende midtpunkt: Hva bedrifter må vite

Ungdomsskolen var aldri noen sin beste periode – men alle måtte gjennomgå den, med vekstplager og alt, for å nå en bedre, mer moden versjon av seg selv.

Den nåværende AI-boomen er nå inn i en slags egen vanskelige tenåringsalder, noe eksperter kaller det urolige midten mellom innføring og modning. Den innledende hype har forsvunnet, og nå fokuserer organisasjonene på å gjøre AI virkelig operasjonelt. Men AI kommer i en vanskelig tid. Forutsigelser er overalt, skepsis er høy blant bedrifter og forbrukere, og snakk om en utvidende AI-boble har bedriftsledere på randen, og venter på det fryktede punktum.

I dette avgjørende øyeblikket, må organisasjonene skille signalen fra støyen – enten de endrer sine anstrengelser fra eksperimentering til praktisk anvendelse, eller skalerer praktisk anvendelse til operasjonell allomfattende. Dette krever fokus på tangibele faktorer de kan kontrollere, som deres infrastruktur og data-beredskap; måling av resultater; og bygging av grunnlaget for skala.

Infrastruktur-først-tilnærmingen

Sann AI-beredskap krever riktig infrastruktur for å støtte bærekraftig utrulling av AI-arbeidsbyrder. Naturligvis har AI drevet opp etterspørselen etter skytjenester: sky-utgifter forventes å øke med 40% i år, med infrastruktur som den dyreste posten på budsjettet, og nye datasentre springer opp på hver kontinent for å møte den økende etterspørselen etter AI-regning. Ved dette AI-innflektpunktet, er infrastrukturvalg eksistensielle. Infrastruktur definerer hva som er trygt, hva som er mulig, og hva som faktisk vil være til nytte for bedriften, i stedet for å skape en belastning på ressurser.

Bærekraftig infrastruktur defineres av mer enn bare kostnader og total regnekraft. Når organisasjonene bestemmer seg for hvor og hvordan de skal hoste sine AI-arbeidsbyrder, må de vurdere spørsmål om ressurseffektivitet, sikkerhet, synlighet og total pris-ytelsesforhold. AI-infrastruktur kan ikke være en engangsinvestering, men en prosess i bevegelse, i stand til å utvikle seg med kravene til hvert prosjekt.

Dette er en markant avvik fra historiske tilnærminger til sky-utgifter. Før den nåværende AI-rusen, avhengig organisasjonene ofte av en enkelt skytjenesteleverandør – vanligvis en hyperskaler – for å hoste sine sky-baserte operasjoner. Nå utfordrer kompleksiteten og variasjonen av AI-arbeidsbyrder denne modellen, spesielt når bedrifter flytter mot mer praktiske bruksområder, og alternative skyer oppstår for å møte etterspørselen.

Moderne AI-initiativer krever kraftig regnekraft, som de tre store er godt utstyrt til å levere. Sprukene begynner å vise seg når all denne kraften blir for mye. Hyperskaler-kontrakter kan være kostbare, oppblåst med unødvendige tillegg, og kan ikke tilby den nødvendige datasikkerhet og -bosetting for høyt sensitive prosjekter.

I stedet for å binde sine sky-operasjoner til en enkelt leverandør, kan bedrifter utnytte en voksende klasse av alternativer for å komponere sine egne stakker over forskjellige leverandører, GPU-typer og offentlige/privat skyoppsett basert på deres spesifikke behov. Dette gjør at de ikke betaler for funksjoner de ikke trenger, samtidig som de tilpasser sine skyer for hva de gjør trenger.

En infrastruktur-først-tilnærming til å nå AI-modning er om å skape en stabil grunnlag for skala, en som maksimerer effektivitet og nytte uten å ofre på kraft.

Fra eksperimentering til anvendelse

Over de siste årene har bedrifter over hele verden eksperimentert med hvordan de skal få AI til å passe inn i sine operasjoner. Drevet av nysgjerrighet og ikke lite hype, har de presset grensene for innovasjon, låst opp nye muligheter for effektivitet, og hevet potensialet for talløse åpne kildeverktøy og modeller. De har også løpt rett inn i virkeligheten, og lært at Silicon Valleys “beveg deg raskt og bryt ting” filosofi ikke alltid er måten å gå, spesielt når det gjelder en teknologi så kraftig som AI.

Nå, når bedrifter kommer ut av denne eksperimenteringsfasen, er feil ikke et alternativ. Nøyaktighet er kritisk. Ytelse kan ikke være langsommere. Hvis bedrifter skal bygge om sine kjerneforretninger på en AI-ramme, må de doble innsatsen på de “kjedelige” delene som tar AI fra et kreativt eksperiment til en kraftmultiplier, inkludert:

• Data-sikkerhet og -personvern: Mange AI-modeller bruker sensitive personlige og forretningsdata for å fungere effektivt. Organisasjoner må ha sikkerhet på at deres data er vertet trygt, uten risiko for uautorisert replikasjon eller “mørk AI”-eksponering.
• Modell-livssyklus-håndtering: Modeller må være nøyaktige, oppdaterte og regelmessig omtrukket for å støtte kritiske forretningfunksjoner.
• Ytelses-konsistens: Uansett om man deployer modeller for intern bruk eller i kunde-orienterte operasjoner, er det kritisk å sikre konsistent ytelse for effektivitet og enkelhet i bruk. Mange vanlige ytelsesproblemer, som de som er relatert til latency og nedtid, løses på infrastruktur-nivå.

For tiden er det bare 37% av organisasjonene som deployer nye generative modeller på månedlig, ukentlig eller daglig basis. Når flere organisasjoner flytter inn i anvendelsesfasen, vil dette prosenttallet øke dramatisk, og skape en større etterspørsel etter regnekraft – men også infrastruktur tilpasset bestemte modeller. En “lett” modell trenger ikke en hyperskaler-nivå-grunnlag, men hvis den bruker sensitive opplysninger, kan den trenge den grad av sikkerhet. Dette er hvor tilpassede skyer kommer inn – og hvorfor infrastruktur bør være det primære betraktning midt i en bedrifts AI-skift.

Fra anvendelse til skala

For bedrifter som er lengre ut på modningskurven, er praktisk anvendelse av AI allerede en del av deres dag-til-dag. Nå er de rettet mot å skalerer disse anvendelsene for å skape enda større verdi og fullt utvikle sin bedrift.

Presset er på, og fordelen er tydelig: 81% av organisasjonene på det høyeste nivået av AI-modning rapporterte bedre økonomiske resultater i det siste året. Dette er fasen hvor AI-anvendelser gjennomgår sin største stresstest. De kan bestå luktenesten i en avgrenset miljø, men kan de håndtere mer data? Fungerer de i nye regioner? Og kanskje det viktigste spørsmålet: kan de drive meningfulle resultater?

Skala er om å vokse større, men i noen tilfeller er mindre mer. Bedrifter i denne fasen bør vurdere om målrettede små-språk-modeller (SLM) kan fungere bedre enn flerformål store-språk-modeller (LLM). AI-initiativer er mest suksessfulle når de er knyttet til reelle forretningsproblemer og kan drive målbare resultater.

En lignende mønster oppstår i anvendelse og skala av AI-agenter – den neste fronten av autonom AI. Agenter som utfører domene-spesifikke oppgaver, informert av en høyt fokusert, konsekvent vedlikeholdt datasett, er de som faktisk har en reell innvirkning på bedriften. Det sagt, spesialiserte agenter trenger likevel betydelig regnekraft, om enn ikke like mye som en allomfattende, gjør-alt-kopilot. Prioritering av infrastruktur fra starten av vil tillate organisasjonene å trekke ut virkelig ROI fra sine agente AI-initiativer uten å sprengte sine sky-budsjett.

Innovasjon med innvirkning

AI-“løpet” er mindre et løp enn en renovasjon: hvis vi bygger om bedriften, ønsker vi å gjøre det på en solid grunn – ellers kommer veggene uunngåelig til å falle sammen. Bedrifter må ta seg tid til å være tankeriktige om infrastruktur, sikre datasikkerhet, nært overvåke modell-livssyklus, overvåke ytelse, og samle inn innsikt og gjøre justeringer. Tålmodighet og utholdenhet er nøkkel til å skape løsninger som faktisk fungerer, forblir sikre, og yter konsistent.

Den nye AI-hype-syklusen kan være i ferd med å forsvinne, men organisasjonene kan komme gjennom AI sine urolige midtenår ved å energisere sine team med hva som betyr mest: resultater.