Generativna umetna inteligenca lahko spremeni svet – vendar le, če bo podatkovna infrastruktura vztrajala

Kljub hrupu okoli Generativna AI, večina strokovnjakov v industriji še ni odgovorila na pomembno vprašanje: ali obstaja infrastrukturna platforma, ki lahko dolgoročno podpira to tehnologijo, in če je tako, ali bo dovolj trajnostna za podporo radikalnih inovacij, ki jih obljublja Generative AI?

Generativna orodja umetne inteligence so si s svojo zmožnostjo pisanja dobro sintetiziranega besedila s klikom na gumb že ustvarila precejšen sloves – naloge, ki bi sicer zahtevale ure, dneve, tedne ali mesece za ročno dokončanje.

To je vse lepo in prav, toda brez ustrezne infrastrukture ta orodja preprosto nimajo razširljivosti, da bi resnično spremenila svet. Kmalu presežen $ 76 milijarde, Astronomski obratovalni stroški Generative-AI že potrjujejo to dejstvo, vendar obstajajo dodatni dejavniki.

Podjetja se morajo osredotočiti na ustvarjanje in povezovanje pravih orodij, da bi jih trajnostno izkoristila, in morajo vlagati v centralizirano podatkovno infrastrukturo, ki omogoča nemoten dostop do vseh ustreznih podatkov LLM brez namenskih cevovodov. S strateško implementacijo ustreznih orodij bodo lahko zagotovili poslovno vrednost, ki jo iščejo, kljub omejitvam zmogljivosti, ki jih trenutno nalagajo podatkovni centri – šele takrat bo revolucija umetne inteligence resnično napredovala.

Poznan vzorec

Glede na novo poročilo raziskovalnega inštituta Capgemini, 74% vodilnih delavcev verjame, da koristi generativne umetne inteligence odtehtajo njegove skrbi. Takšno soglasje je že spodbudilo visoko stopnjo sprejemanja med podjetji – približno 70% azijsko-pacifiških organizacij je bodisi izrazilo namero za vlaganje v te tehnologije ali pa je začelo raziskovati primere praktične uporabe.

Toda svet je že šel po tej poti. Vzemimo za primer internet, ki je postopoma pritegnil vse več pozornosti, preden je presegel pričakovanja z nešteto izjemnimi aplikacijami. Toda kljub impresivnim zmogljivostim je zares zaživel šele, ko so njegove aplikacije začele delovati oprijemljiva vrednost podjetjem v velikem obsegu.

Pogled izven ChatGPT

AI pada v podoben cikel. Podjetja so hitro sprejela tehnologijo, s ocenjenih 93 % podjetij, ki že sodelujejo v več študijah primerov uporabe umetne inteligence/ML. Toda ne glede na visoko stopnjo uvajanja se številna podjetja še vedno spopadajo z uvajanjem – zgovoren znak nezdružljive podatkovne infrastrukture.

Z ustrezno infrastrukturo lahko podjetja pogledajo dlje od površinske ravni mamljivih zmogljivosti Generative AI in izkoristijo njen resnični potencial za preoblikovanje svojega poslovnega okolja.

Dejansko lahko Generative-AI pomaga hitro in v večini primerov precej učinkovito napisati kratek opis, vendar njegov potencial daleč presega to. Od potencialnega odkrivanja zdravil do zdravljenja v zdravstvu do optimizacije dobavne verige, nobeden od teh prebojev ni mogoč, če podatkovni centri, ki podpirajo in poganjajo aplikacije AI, niso dovolj robustni, da bi upravljali svoje delovne obremenitve.

Premagovanje ovire za razširljivost

Generativna umetna inteligenca še ni zagotovila pomembne vrednosti podjetjem, ker nima razširljivosti. To je posledica dejstva, da imajo podatkovni centri omejitve zmogljivosti – njihova infrastruktura prvotno ni bila narejena za podporo obsežnega raziskovanja, orkestracije in prilagajanja modela, ki jih potrebujejo veliki jezikovni modeli (LLM) za učinkovito izvajanje več ciklov usposabljanja.

Izkoriščanje vrednosti Generative AI je torej odvisno od tega, kako dobro podjetje uporablja lastne podatke, kar je mogoče izboljšati z razvojem robustne podatkovne arhitekture. To je mogoče doseči s povezovanjem strukturiranih in nestrukturiranih virov podatkov z LLM-ji ali s povečanjem prepustnosti obstoječe strojne opreme.

Bistveno je, da lahko podjetja, ki želijo usposobiti svoje LLM za organizacijske podatke, te podatke najprej konsolidirajo na enoten način. V nasprotnem primeru bodo podatki, ki ostanejo v ločeni strukturi, verjetno povzročili pristranskost v učnih sposobnostih LLM.

Podporni sistem

Generativna umetna inteligenca se ni pojavila iz nič – nastajala je že kar nekaj časa, njena uporaba in potencial pa bosta v naslednjih desetletjih le še naraščala. Toda za zdaj njegove poslovne aplikacije trčijo v zid, ki ni razširljiv.

V resnici so ta različna orodja močna le toliko, kolikor je močna infrastruktura za obdelavo podatkov, ki jih podpira. Zato je ključnega pomena, da vodje podjetij izkoristijo platforme, ki lahko obdelujejo petabajte podatkov, ki jih ta orodja potrebujejo za oprijemljivo doseganje pomembne vrednosti, ki jo obljubljajo.