Este Infrastructura Ta cu Adevărat Gata pentru AI?

Până acum, toată lumea are o strategie de AI. Dar multe organizații nu au infrastructura pentru a o susține.

De-a lungul anului trecut, am discutat cu zeci de lideri IT care se confruntă cu presiuni reale pentru a oferi experiențe bazate pe AI. Ei sunt așteptați să aibă unelte de productivitate mai rapide, automatizare inteligentă și gestionare a punctelor de lucru mai inteligentă. Și această presiune se extinde dincolo de lucrătorii umani: organizațiile sunt acum solicitate să provisioneze și să gestioneze agenți AI care necesită propriile resurse de calcul, propriile medii de birou și propriul model de guvernanță.

După ce am petrecut ani ajutând la construirea Windows 365 și Azure Virtual Desktop la Microsoft, am dezvoltat o imagine clară a ceea ce separă organizațiile care implementează cu succes AI de cele care se blochează. Acesta se reduce, în general, la trei aspecte: utilizarea cloud-ului, calitatea datelor și disciplina costurilor.

Sunteți Sigur Că Folosiți Ceea Ce Aveți Deja?

Prima întrebare pe care o pun oricărui lider IT este: cât de bine folosiți capacitățile cloud pe care le plătiți deja?

Majoritatea organizațiilor, dacă sunt sincere, subutilizează semnificativ mediile cloud. Ei au migrat sarcinile de lucru, dar mentalitatea de ridicare și mutare înseamnă că rulează modele moștenite într-un mediu modern și lipsesc funcțiile de optimizare integrate în platforma furnizorului de cloud.

Acest lucru este enorm de important pentru AI. Aceste sarcini de lucru sunt intensiv resursă și dinamice. Ele sar, se extind și au nevoie de elasticitate. Un mediu care nu a fost optimizat pentru operarea nativă cloud se va prăbuși sub această cerință sau vă va costa mult mai mult decât este necesar atunci când nu o face.

Înainte de a investi în noi capacități AI, faceți o examinare atentă a mediului dvs. actual și întrebați-vă aceste întrebări:

• Sunt mașinile virtuale dimensionate corect, sau rulează instanțe supradimensionate?
• Sunt politici de autoscalare ajustate în funcție de modelele de sarcină, sau setate și uitate?
• Sunt utilizate instanțe rezervate și planuri de economii, sau se folosește prețul la cerere pe tot parcursul?

Furnizorii de cloud au investit în instrumente de optimizare. Folosiți-le. Și dacă stratul dvs. de gestionare nu prezintă aceste insight-uri, aceasta este o lacună care merită închisă înainte de a merge mai departe.

Datele Sunt Fundamentul, Și Majoritatea Organizațiilor Au Date Defecte

Al doilea factor de pregătire, și, sincer, mult mai critic, este datele. Nu strategia de date în abstract. Starea reală a datelor dvs. astăzi.

Sistemele AI sunt la fel de bune ca datele pe care le-au fost antrenate sau pe care le rulează. Acesta nu este un insight nou, dar implicațiile practice sunt încă subapreciate în majoritatea organizațiilor IT. Când vorbesc despre pregătirea datelor pentru AI, mă refer la trei dimensiuni specifice: curățenie, integritate și promptitudine.

Curățenia înseamnă că datele dvs. nu au duplicate, inconstantă sau erori care ar putea strica ieșirile. Pentru gestionarea punctelor de lucru, acest lucru poate însemna înregistrări de utilizatori cu atribute învechite, profiluri de dispozitive care nu au fost actualizate de luni sau asignări de politici care nu reflectă structura organizațională actuală.

Integritatea înseamnă că aveți lățimea de semnale pe care AI are nevoie pentru a face inferențe semnificative. Un motor de recomandare pentru livrarea de aplicații nu este util dacă majoritatea telemetriei dispozitivului dvs. lipsește. Un sistem de detectare a anomaliilor nu poate stabili o linie de bază dacă înregistrările dvs. au lacune. Înainte de a implementa funcții bazate pe AI, faceți o hartă a datelor pe care le aveți versus ceea ce o anumită capacitate necesită.

Promptitudinea este dimensiunea pe care organizațiile o subestimează cel mai mult. Este vorba despre inteligență în timp real sau aproape de timp real. Datele învechite produc insight-uri învechite, și insight-urile învechite pot fi mai rele decât lipsa insight-urilor. Dacă conductele dvs. de date sunt procesate peste noapte ceea ce ar trebui să curgă continuu, aceasta este o problemă structurală pe care AI nu o va rezolva.

Igiena datelor, modernizarea conductelor și instrumentarea telemetriei nu fac prezentări de bord excitante. Dar ele sunt diferența dintre funcțiile AI care funcționează și funcțiile AI care sunt abandonate trei luni după lansare.

Controlul Costurilor Nu Este O Gândire De După

A treia dimensiune a pregătirii pentru AI este financiară și merită mai multă atenție decât primește în faza de planificare.

Sarcinile de lucru AI sunt scumpe de rulat, sunt greu de prezis și se extind adesea mai repede decât bugetele pot urma. Am văzut organizații care obțin valoare semnificativă din piloții inițiali AI, și apoi urmăresc cum costurile se învârt când acești piloți se mută în producție, pentru că nimeni nu a proiectat un model de guvernanță a costurilor pentru a merge cu ei.

Acest lucru este în special adevărat în medii de birou virtual și puncte de lucru, unde funcțiile AI, cum ar fi inteligența sesiunii, scalarea predictivă și remedierea automată, pot genera o cerere substanțială de calcul pe mii de sesiuni simultan.

Organizațiile care gestionează bine acest lucru împărtășesc câteva caracteristici:

Ei tratează eficiența infrastructurii ca o premisă, nu o optimizare de făcut mai târziu. Ei au făcut deja munca de dimensionare corectă, eliminarea risipei și stabilirea bazelor de cost înainte de a ajunge sarcinile de lucru AI.

Ei construiesc vizibilitatea costurilor în operațiuni. Ei știu ce costuri au pe utilizator, pe sesiune și pe sarcină de lucru, ceea ce înseamnă că pot detecta când funcțiile AI conduc la cheltuieli neașteptate suficient de devreme pentru a corecta.

Și, important, ei au ales un strat de gestionare care prezintă semnale de cost proactiv, astfel încât nu află despre depășirile de cost în factura lunară de cloud, ci prin tablouri de bord în timp real care permit decizii mai rapide.

Prăpastia Este Închisă, Dar Acesta Necesită Înainte De Toate Onestitate

Organizațiile despre care sunt cel mai optimist sunt cele dispuse să ia o privire onestă asupra poziției lor actuale.

Prăpastia dintre ambiția AI și execuția acesteia este reală, dar nu este permanentă. Și următoarea frontieră este deja vizibilă: pe măsură ce AI-ul agențial se mută de la pilot la producție, întrebarea pregătirii infrastructurii se extinde dincolo de utilizatorii umani pentru a include agenții înșiși.

Acest lucru înseamnă auditarea utilizării cloud-ului înainte de a o extinde și investi în calitatea datelor înainte de a stratifica AI pe aceasta. Acesta înseamnă, de asemenea, tratarea guvernanței costurilor ca o preocupare arhitecturală, nu o problemă a echipei de finanțe.

Prăpastia dintre ambiția AI și execuția acesteia este reală, dar nu este permanentă. Acesta este o problemă de inginerie și operațională, și acestea sunt exact problemele pe care comunitatea noastră IT le rezolvă.