Що можуть вивчити надії Генеративного ІІ з хиб Cloud Computing

Генеративний ІІ (GenAI) прийшов, щоб залишитися, з організаціями у всьому світі, які смакують можливості технологій. Вже 72% організацій повідомляють, що вони зараз використовують GenAI або широко, або рідко, і ще 26% експериментують з цією технологією. Однак ця нова стадія прийняття GenAI все ще знаходиться на ранній стадії.

За даними McKinsey, лише 1% керівників компаній описують свої розгортання GenAI як “зрілі”, тобто технологія повністю інтегрована у робочі процеси та забезпечує суттєві бізнес-результати. Закриття цього розриву зрілості вимагає постійного коригування курсу, часто зводиться до бар’єрів розгортання, таких як значні витрати, недовіра до неперевірених технологій та регуляторні ризики. Якщо ці виклики здаються знайомими, вони повинні бути – коли команди ІТ вперше перейшли до прийняття хмари як наступної великої справи, багато з тих самих бар’єрів виникли.

Дві хвилі нового технологічного ентузіазму відрізняються в деяких аспектах. Хоча облачне обчислення було реалізовано в більш критичних системах на ранній стадії, GenAI приймається швидше на пілотних етапах і для випадків використання, в основному присвячених підвищенню ефективності та продуктивності. Однак крива навчання подібна: вони обоє змушують організації думати та працювати по-іншому.

Відображаючи досвід своїх попередників з облачним обчисленням, сьогодні надії GenAI можуть позиціонувати себе для краще інформованого майбутнього.

Керування витратами, ризиком та зміною: вивчення хиб Cloud Computing

Повертаючись до часу, коли технологія хмари почала набувати популярності, багато організацій недооцінили складність міграції та переоцінили короткострокові економії. В результаті більшість тих самих організацій стали жертвами трьох основних пасток: поганого керування витратами, помилок конфігурації безпеки та природної опору, який супроводжує культурні та організаційні зміни.

Ера хмари навчила нас, що просте “підняття та зміщення” робочих навантажень – переміщення їх у хмару без модернізації – часто не давало цінності. Аналогічно, ініціативи GenAI часто зупиняються, коли організації намагаються підключити спадкову, неструктуровану або погано задокументовану дані до потужних нових моделей без оновлення основи даних. Насправді проекти GenAI можуть давати незадовільні результати або навіть посилювати існуючі неефективності. Урок: технологія сама по собі не може подолати фундаментальні слабкості.

Як і технологія хмари викрила пробіли в управлінні, навичках та довгостроковій стратегії, так і GenAI. Якщо співробітники приймають інструменти GenAI без нагляду або використовують технологію поза межами прийнятної політики використання, ризики тіньової ІТ можуть знову виникнути, разом з труднощами забезпечення безпеки GenAI-конвейєрів та забезпечення відповідності у масштабі. Ці паралелі продовжуватимуться, коли GenAI переходить від експериментів до широкої корпоративної інтеграції, вимагаючи тих самих потужних кадрів кібербезпеки, планів реагування на інциденти та структур управління, які знаходяться в хмарі.

Поза керуванням ризиком некерований витратний сплеск є довгостроковою проблемою в техніці. Хмара не є винятком, і коли компанії продовжують інтегрувати GenAI у свої робочі процеси, вони стикаються з аналогічним зростанням витрат.

Досліджуючи способи покращення стратегії керування витратами, все більше організацій звертаються до FinOps як рішення. Використовуючи своєчасні, даних-орієнтовані знання для покращення прогнозування та заохочення міжфункціональної відповідальності та співпраці, комплексна інфраструктура FinOps довела свою цінність для обмеження надмірних витрат та максимізації бізнес-цінності. Принципи FinOps не обмежуються лише керуванням витратами на хмару, пропонуючи життєздатний варіант для витрат GenAI.

Застосування уроків хмари на практиці GenAI

До кінця цього року Gartner прогнозує, що щонайменше 30% проектів GenAI будуть покинуті після доказу концепції. Коли гіп надміру перевершує реальність, приховані закономірності за провалами проектів GenAI – як непідготовлені дані, неясна бізнес-власність або непотрібна складність – часто залишаються непоміченими в поспіху прийняти нову технологію. Визнання та вирішення цих сигналів на ранній стадії можуть означати різницю між успіхом GenAI та ще одним покинутим проектом. Лідери, які активно спостерігають за цими попередженнями, а не обходять процес, готують свої команди до довгострокового успіху.

Як тільки прийняття затверджено, компанії повинні зробити акцент на малих пілотних проектах GenAI для тестування та забезпечення реальної цінності, а не переходити до негайного масштабування на рівні підприємства. Це критично, щоб компанії починали лише з декількома чітко визначеними, високоефективними випадками використання з чіткими цілями ROI, відображеними на реальні бізнес-потреби.

Це забезпечує ранній успіх, будує внутрішню довіру та уникнення марнування часу та ресурсів на загальне експериментування. Починаючи з GenAI-прийняття, прив’язаного до відчутного результату – як автоматизація підсумків підтримки клієнтів або прискорення перевірки коду – організації можуть швидко продемонструвати цінність, уточнити свій підхід та масштабувати більш стратегічно. Це також допомагає вирівняти технічні зусилля з бізнес-цілями, де зараз багато пілотних проектів GenAI не дотягують.

Відтоді встановлення сильних перевірок та балансів, постійного моніторингу та чітко визначених політик управління є наступним критичним кроком для відповідального використання та відповідності. Зв’язок з зовнішніми експертами може бути першим кроком у навігації сьогодні складної та постійно еволюціонуючої регуляторної ландшафту. Інвестуючи в правильні інструменти та інфраструктуру на ранній стадії процесу реалізації GenAI, разом з безперервною підготовкою, організації можуть закласти основу для сталих успіхів.

Знаходження правильного балансу з інноваціями GenAI

Застосовуючи уроки епохи хмари з дисципліною та передбаченням, організації можуть уникнути дорогої помилки та розблокувати повний потенціал GenAI – безпечно, сталий та у масштабі.

GenAI має залишитися потужною силою, з 70% генеральних директорів, які повідомляють, що вони очікують, що технологія вплине на їхні бізнес-моделі протягом наступних трьох років. Число, яке збільшується до 89% серед тих, хто вже використовує технологію. Чисто потенціал GenAI доводить свою цінність для виконавчих рішень, але сталий, великомасштабний вплив все ще залежить від вирішення проблем довіри, управління та інтеграції.