Що можуть вивчити надії генеративного штучного інтелекту з хмарних обчислень проб і помилок

Генеративний штучний інтелект (GenAI) прийшов, щоб залишитися, і організації по всьому світу насолоджуються можливостями цієї технології. Вже 72% організацій повідомляють, що вони використовують GenAI або широко, або обмежено, а ще 26% експериментують з цією технологією. Однак ця нова стадія прийняття GenAI все ще знаходиться на ранніх етапах.

За даними McKinsey, лише 1% керівників компаній описують свої розгортання GenAI як “зрілі”, тобто технологія повністю інтегрована в робочі процеси та забезпечує суттєві бізнес-результати. Закриття цього зазору зрілості вимагає постійного коригування курсу, часто зводиться до перешкод 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 хмарних обчислень як наступної великої справи, багато з тих же бар’єрів виникли.

Дві хвилі нової технологічної уваги відрізняються в деяких аспектах. Хоча хмарні обчислення були реалізовані в більш критичних системах на ранній стадії, GenAI приймається швидше на пілотних стадіях і для випадків використання, головним чином присвячених підвищенню ефективності та продуктивності. Однак крива навчання подібна: вони обоє змушують організації думати та працювати по-іншому.

Відображаючи досвід своїх попередників у сфері хмарних обчислень, сьогодні надії GenAI можуть позиціонувати себе для кращого інформованого майбутнього.

Керування витратами, ризиком і змінами: вивчення помилок хмарних обчислень

Повертаючи годинник назад до того часу, коли хмарна технологія почала набувати популярності, багато організацій недооцінили складність міграції та переоцінили короткострокові економії витрат. В результаті більшість тих самих організацій стали жертвами трьох основних помилок: поганого управління витратами, неправильної конфігурації безпеки та природної опозиції, яка супроводжує культурні та організаційні зміни.

Ера хмарних обчислень навчила нас, що просто “підняття та зміщення” робочих навантажень – переміщення їх у хмару без модернізації – часто не дозволяло доставляти цінність. Подібним чином ініціативи GenAI часто застряють, коли організації намагаються підключити спадкову, неструктуровану або погано документовану дані до потужних нових моделей без оновлення даних. Насправді проекти GenAI можуть доставляти розчаровуючі результати або навіть посилювати існуючі неефективності. Урок: технологія сама по собі не може подолати фундаментальні слабкості.

Як і хмарна технологія, так і GenAI викрили пробіли в управлінні, навичках та довгостроковій стратегії. Якщо співробітники приймають інструменти GenAI без нагляду або використовують технологію поза межами прийнятної політики використання, ризики тіньового ІТ можуть знову з’явитися, разом з труднощами забезпечення безпеки GenAI та забезпечення відповідності у масштабі. Ці паралелі продовжуватимуть з’являтися, оскільки GenAI переходить від експериментів до широкої корпоративної інтеграції, що вимагає тих же потужних框ок безпеки, планів реагування на інциденти та структур управління, які існують у хмарі.

Поза ризиком управління, некерований витратний розмах є довгостроковою проблемою в галузі технологій. Хмара не є винятком, і оскільки компанії продовжують інтегрувати GenAI у свої робочі процеси, вони стикаються з подібним зростанням витрат.

Розростаюча кількість організацій, які намагаються покращити свою стратегію управління витратами, звертаються до FinOps як рішення. Використовуючи своєчасні, даних-орієнтовані відомості для покращення прогнозування та заохочення міжфункціональної відповідальності та співробітництва, комплексна інфраструктура FinOps довела свою цінність для обмеження надмірних витрат та максимізації бізнес-цінності. Принципи FinOps не обмежуються лише управлінням витратами на хмару, пропонуючи життєздатний варіант для витрат GenAI.

Встановлення уроків хмарних обчислень у практику GenAI

До кінця цього року, за прогнозами Gartner, щонайменше 30% проектів GenAI будуть покинуті після концепції доказу. Коли гіп надходить реальністю, приховані закономірності за невдачами проектів GenAI – як непідготовлені дані, неясна бізнес-власність або непотрібна складність – часто залишаються непоміченими у спішній прийнятті нової технології. Визнання та вирішення цих сигналів на ранній стадії може означати різницю між успіхом GenAI та ще одним покинутим проектом. Лідери, які активно спостерігають за цими попередженнями, а не скорочують процес, готують свої команди до довгострокового успіху.

Як тільки прийняття затверджено, компанії повинні зробити наголос на малих пілотних проектах GenAI для тестування та забезпечення реальної цінності, а не переходити до негайного масштабування по всьому підприємству. Це критично важливо, щоб компанії почали лише з кількох чітко визначених, високоефективних випадків використання з чіткими цілями ROI, відображеними назад до реальних бізнес-потреб.

Це забезпечує ранній успіх, будує внутрішню впевненість та уникнення марнування часу та ресурсів на загальну експериментацію. Підключаючи прийняття GenAI до осяжної цілі – як автоматизація підсумків підтримки клієнтів або прискорення перевірок коду – організації можуть продемонструвати цінність швидко, уточнити свій підхід та масштабувати більш стратегічно. Це також допомагає вирівняти технічні зусилля з бізнес-цілями, де зараз багато пілотних проектів GenAI не дотягують.

Від цього моменту встановлення сильних перевірок та балансів, постійного моніторингу та чітко визначених політики 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, а також постійну підготовку, організації можуть встановити основу для сталого успіху.

Знаходження правильного балансу з інноваціями GenAI

Застосовуючи уроки хмарної ери з дисципліною та передбаченням, організації можуть уникнути дорогої помилки та розблокувати повний потенціал GenAI – безпечно, сталим чином та у масштабі.

GenAI має залишитися потужною силою, з 70% керівників компаній, які повідомляють, що вони очікують, що технологія вплине на їхні бізнес-моделі протягом наступних трьох років. Цифра зростає до 89% серед тих, хто вже використовує технологію. Чітко, трансформаційний потенціал GenAI доводить свою цінність для виконавчих рішень, але сталий, великомасштабний вплив все ще залежить від вирішення питань довіри, управління та інтеграції бар’єрів.