Одобрение совета директоров финансирует амбиции. Инфраструктура делает это реальным.

Большинство корпоративных инициатив по искусственному интеллекту не терпят неудачи, потому что модель не была идеальной. ИИ застревает, потому что инфраструктура под ним не готова.

Цифры обычно представляются как плохие новости. Их лучше понять как карту. Forrester прогнозирует, что 73% развертываний ИИ не достигнут ожидаемой отдачи от инвестиций, в то время как Gartner неоднократно предупреждал, что многие инициативы по генеративному ИИ будут бороться за выход за рамки фазы пилотного проекта, поскольку организации столкнутся с операционными и проблемами масштабирования.

Между тем, советы директоров одобряют более крупные инвестиции в ИИ; конкуренты объявляют о новых развертываниях почти каждую неделю, и команды руководства все чаще рассматривают принятие ИИ как видимый индикатор инноваций и рыночной актуальности. Во многих компаниях давление на демонстрацию прогресса стало трудно отделить от давления на демонстрацию готовности.

Будущее инфраструктуры, готовой к ИИ

Компании из различных отраслей сталкиваются с фрагментированной средой данных, несогласованной системой управления, устаревшими интеграциями, безопасностью, разработанной для мира до рабочих нагрузок ИИ. Ни одна из этих проблем не является проблемой модели. Каждая из них является проблемой построения, и проблемы построения можно решить. Это оптимистичная интерпретация, и это также точная интерпретация.

Когда я говорю об инфраструктуре, я имею в виду весь стек, а не только слой данных. Рабочие нагрузки ИИ оказывают давление на части среды, которые работали хорошо в течение многих лет. Данные центры, разработанные для стабильных корпоративных вычислений, теперь должны поглотить плотные, требовательные к энергии кластеры GPU. Многие из них не имеют электроэнергии, охлаждения или площади пола, чтобы сделать это без переработки. Сети, настроенные для обычных данных, ломаются, когда модели начинают передавать терабайты между хранилищем и вычислениями. Данные находятся в системах, которые никогда не были предназначены для кормления чего-либо в режиме реального времени.

Каждый из этих является намеренным инженерным решением: где работает рабочая нагрузка, будет ли построена, коллокирована или арендована емкость, как данные передаются в нее, и кто будет поддерживать ее после запуска. Если эти решения приняты правильно с самого начала, ИИ масштабируется. Если их отложить, они станут потолком, который достигнет развертывание.

Честность об ИИ-готовности становится все труднее, поскольку ожидания руководства растут. Технологические лидеры взвешивают реальную деловую срочность против инфраструктурной реальности, которую финансирование и согласование не могут решить. Команда руководства может полностью поддержать инициативу ИИ, но поддержка не создает зрелой системы управления, надежных трубопроводов данных или оперативной собственности, необходимой системе для работы в масштабе. Эти вещи либо строятся, либо не существуют.

Пилотные проекты проходят в контролируемой среде, затем ломаются в масштабе

Стоимость пропуска этого шага проявляется сразу после ранней победы. Успешный пилотный проект создает впечатление, что более широкая организация готова, когда среда все еще нестабильна. Например, система управления варьируется по отделам, критические системы все еще требуют ручного вмешательства для обмена данными, модели безопасности еще не учитывают, как ИИ касается чувствительной информации по рабочим процессам.

Как только работа переходит за пределы контролируемого пилотного проекта, окружающая инфраструктура не может поддержать расширение эффективно или безопасно. Бюджеты сжимаются, сроки сдвигаются, и скептицизм строится вокруг следующих инвестиций в ИИ, даже хотя технология никогда не была проблемой. Среда, в которую она вошла, была.

Давление на быстрое движение сейчас формирует стратегию ИИ во многих отраслях. Почти 80% организаций сообщают об использовании ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, и многие команды руководства боятся, что задержка развертывания оставит их позади конкурентов, которые уже позиционируют себя как организации, движимые ИИ.

Публичные нарративы вокруг принятия ИИ склонны вознаграждать видимые запуски и агрессивные сообщения о трансформации. Внутри организаций, однако, организации все еще работают над годами накопленной фрагментации инфраструктуры, которая делает устойчивое развертывание ИИ намного более сложным, чем команды руководства изначально ожидали.

Четыре вопроса, которые могут раскрыть готовность ИИ

Прежде чем любое развертывание ИИ перейдет в масштаб, команды руководства должны быть в состоянии ответить на эти вопросы с уверенностью, а не оптимизмом.

1. Можем ли мы доверять нашим данным? Применяются ли задокументированные политики управления данными последовательно во всех бизнес-единицах, которые этот систем ИИ затронет, или мы предполагаем качество данных, которое мы не проверили?
2. Кто владеет этим после запуска? Существует ли определенная оперативная структура, а не только команда проекта, ответственная за мониторинг, поддержку и управление этой системой при ее масштабировании?
3. Были ли разработаны безопасность и соответствие? Были ли команды безопасности и соответствия частью разговора об архитектуре с самого начала или они проверяют развертывание, которое было запланировано без них?
4. Могут ли наши интеграции выдержать нагрузку? Обмениваются ли системы, от которых зависит ИИ, данными надежно в масштабе, или мы строим на основе интеграций, которые уже требуют ручного вмешательства для функционирования?

Эти вопросы не предназначены для замедления развертывания. Они предназначены для выявления пробелов, которые масштабирование в любом случае раскроет, желательно до того, как масштабирование наступит. Организации, которые могут ответить на все четыре вопроса четко, не только готовы к ИИ. Они достаточно оперативно зрелые, чтобы защитить инвестиции, которые они делают.

Пилотные проекты – это стартовая линия

Успешный пилотный проект не является доказательством организационной готовности. Это доказательство того, что контролируемая среда дала контролируемый результат.

Что пилотные проекты редко выявляют, так это то, может ли более широкая организация управлять, обеспечивать безопасность и поддерживать эту систему, когда она покидает контролируемую среду и входит в реальную оперативную сложность. Этот пробел – это то место, где большинство инициатив ИИ теряют импульс, не потому, что технология недооценила, а потому, что окружающая инфраструктура никогда не была построена для поддержки того, что последовало.

Советы директоров правы, когда рассматривают ИИ как долгосрочный конкурентный рычаг. Риск заключается в том, что срочность развертывания начинает заменять оперативную последовательность. Быстрый запуск и масштабирование на хрупком фундаменте не ускоряет конкурентное преимущество. Это откладывает стоимость неготовности до точки, когда ее намного труднее сдержать.

Готовность – это основа

Вот часть, которая должна вдохновить каждого технологического лидера: готовность не является осторожной игрой. Это агрессивная игра. CIO, которые строят оперативный фундамент сейчас, являются теми, кто может быстро разрабатывать новые возможности ИИ за недели, а не кварталы, масштабировать их по всему бизнесу, а не оставлять их в одном отделе, и наращивать это преимущество, пока конкуренты все еще распутывают свою первую неудачную развертку.

Это та трансформация, которая действительно держится, и она не принадлежит тому, кто запустил первым. Она принадлежит лидерам, которые превращают инфраструктуру из ограничения в двигатель: чистые, управляемые данные, на которые вся компания может построить, интеграции, которые выдерживают нагрузку, безопасность, разработанная изначально, а не прикрепленная позже. Если все это правильно, ИИ перестает быть серией пилотных проектов. Он становится возможностью, которую организация может направить почти на любую проблему и доверять ответу.

Там заключаются ценность. Фундамент, который позволяет компании развертывать ИИ быстрее, безопаснее и в большем масштабе, чем кто-либо, движимый срочностью. Одобрение совета директоров финансирует амбиции. Инфраструктура делает это реальным. CIO, которые понимают это, добавят огромную ценность своим компаниям по всем отраслям.

Стратегия ИИ и готовность инфраструктуры не являются отдельными от рабочих потоков. Для организаций, которые хотят конкурировать на ИИ в долгосрочной перспективе, готовность должна быть основой.