Рада схвалює фінансування штучного інтелекту. Інфраструктура робить його реальним.

Більшість підприємств штучного інтелекту не провалюються через те, що модель була не досконала. Штучний інтелект застряє, бо інфраструктура під ним не готова.

Цифри зазвичай подаються як погані новини. Їх краще розуміти як карту. Forrester прогнозує, що 73% розгортань штучного інтелекту не досягнуть очікуваної віддачі від інвестицій, тоді як Gartner неодноразово попереджував, що багато ініціатив з генерації штучного інтелекту будуть боротися за те, щоб вийти за рамки фази пілотного проекту, оскільки організації зустрічаються з операційними та масштабними проблемами.

Тим часом ради схвалюють більші інвестиції в штучний інтелект; конкуренти оголошують про нові розгортання майже щотижня, а команди керівників все частіше розглядають прийняття штучного інтелекту як видимий індикатор інновацій та ринкової актуальності. У багатьох компаніях тиск на демонстрацію прогресу став важко відокремити від тиску на демонстрацію готовності.

Майбутнє інфраструктури, готової до штучного інтелекту

Компанії з різних галузей зіштовхуються з фрагментованими середовищами даних, неконсистентним управлінням, застарілими інтеграціями, безпекою, створеною для світу до навантажень штучного інтелекту. Жодна з цих проблем не є проблемою моделі. Кожна з них є проблемою побудови, а проблеми побудови вирішувані. Це оптимістичний висновок, і він також точний.

Коли я говорю про інфраструктуру, я маю на увазі весь стек, а не тільки шар даних. Навантаження штучного інтелекту створюють тиск на частини середовища, які працювали нормально протягом років. Дані центри, спроектовані для стабільного корпоративного обчислення, тепер повинні поглинати густі, енергозатратні кластери GPU. Багато з них не мають енергії, охолодження чи площі підлоги, щоб зробити це без переробки. Мережі, налаштовані для звичайного трафіку, ламаються, коли моделі починають переміщувати терабайти між сховищем та обчисленням. Дані знаходяться в системах, які ніколи не призначалися для живлення чогось в реальному часі.

Кожен з цих є свідомим інженерним рішенням: де працює навантаження, чи будується, колокується чи орендується потужність, як дані переміщуються до неї, і хто підтримує її після запуску. Якщо ці рішення приймаються правильно з самого початку, штучний інтелект масштабується. Якщо їх відкладати, вони стають стелею, яку розгортання вражає.

Чесність щодо готовності штучного інтелекту стає все важче, оскільки очікування керівництва зростають. Технологічні лідери зважують справжню бізнес-терміновість проти інфраструктурної реальності, яку фінансування та вирівнювання не можуть вирішити. Команда керівництва може повністю підтримати ініціативу штучного інтелекту, але підтримка не створює зрілого управління, надійних потоків даних чи операційного володіння, яке система потребує для роботи в масштабі. Це будується, або його не існує.

Пілотні проєкти проходять у контрольованому середовищі, потім ламаються у масштабі

Вартість пропуску цього кроку з’являється відразу після ранньої перемоги. Успішний пілотний проєкт створює враження, що ширша організація готова, коли середовище все ще нестабільне. Наприклад, управління відрізняється за відділами, критичні системи все ще потребують ручного втручання для обміну даними, моделі безпеки ще не враховують, як штучний інтелект торкається чутливої інформації по всім робочим процесам.

Як тільки робота переходить за контрольований пілотний проєкт, оточуюча інфраструктура не може підтримувати розширення ефективно чи безпечно. Бюджети звужуються, графіки зсуваються, і скептицизм зростає навколо наступної інвестиції в штучний інтелект, хоча технологія ніколи не була проблемою. Середовище, в яке вона вступила, було.

Тиск на швидке рух зараз формує стратегію штучного інтелекту майже в кожній галузі. Близько 80% організацій заявляють про використання штучного інтелекту принаймні в одному бізнес-функції, і багато команд керівників бояться, що затримка розгортання залишить їх позаду конкурентів, які вже позиціонують себе як організації, керовані штучним інтелектом.

Публічні розповіді про прийняття штучного інтелекту схильні винагороджувати видимі запуски та агресивне повідомлення про трансформацію. Внутрішньо, однак, організації все ще працюють над роками накопичених фрагментів інфраструктури, які роблять стале розгортання штучного інтелекту значно складнішим, ніж команди керівництва спочатку очікували.

Чотири питання, які можуть розкрити готовність штучного інтелекту

Перед будь-яким розгортанням штучного інтелекту на масштаб, команди керівництва повинні бути здатні відповісти на ці питання з впевненістю, а не оптимізмом.

1. Чи можемо ми довіряти нашим даним? Чи застосовуються задокументовані політики управління даними послідовно по всім бізнес-підрозділам, які цей систем штучного інтелекту торкнеться, чи ми припускаємо якість даних, яку не перевірили?
2. Хто володіє цим після запуску? Чи існує визначена операційна структура, а не тільки проєктна команда, відповідальна за моніторинг, технічне обслуговування та управління цією системою, коли вона масштабується?
3. Чи були розроблені безпека та відповідність? Чи брали участь команди безпеки та відповідності в архітектурному розмові з самого початку, чи вони переглядають розгортання, яке було сплановано без них?
4. Чи можуть наші інтеграції витримати навантаження? Чи обмінюються системи, на які цей штучний інтелект залежить, даними надійно в масштабі, чи ми будуємо на основі інтеграцій, які вже потребують ручного втручання для функціонування?

Ці питання не призначені для сповільнення розгортання. Вони призначені для того, щоб виявити прогалини, які масштаб розкриє в будь-якому випадку, ідеально до того, як масштаб з’явиться. Організації, які можуть відповісти на всі чотири питання чітко, не тільки готові до штучного інтелекту. Вони достатньо оперативно зрілі, щоб захистити інвестиції, які вони роблять.

Пілотні проєкти – це стартова лінія

Успішний пілотний проєкт не є доказом організаційної готовності. Це доказ того, що контрольоване середовище створило контрольований результат.

Що пілотні проєкти рідко розкривають, це те, чи може ширша організація управляти, забезпечувати безпеку та підтримувати цю систему, коли вона покине контрольоване середовище та вступить у реальну операційну складність. Ця прогалина – це місце, де більшість ініціатив штучного інтелекту втрачають імпульс, не через те, що технологія недопрацювала, а через те, що інфраструктура, яка її оточує, ніколи не будувалася для того, щоб підтримувати те, що прийшло далі.

Ради мають рацію, коли розглядають штучний інтелект як довгостроковий конкурентний важіль. Ризик полягає в тому, коли терміновість розгортання починає замінювати операційну послідовність. Запуск швидко та масштабування на хиткій основі не прискорюють конкурентну перевагу. Це відкладення вартості неготовності до моменту, коли її значно важче стримувати.

Готовність – це фундамент

Ось частина, яка повинна надихнути кожного технологічного лідера: готовність не є обережною грою. Це агресивна гра. Ціо, які будують операційний фундамент зараз, ті, хто зможе рухатися швидко, розгортаючи нові можливості штучного інтелекту за тижні, а не за квартали, масштабуючи їх по всій компанії, а не ізолюючи їх в одному відділі, і множачи цю перевагу, поки конкуренти все ще розгортають свою першу невдалу спробу.

Це та трансформація, яка насправді тримається, і вона не належить тому, хто запустив першим. Вона належить лідерам, які перетворюють інфраструктуру з обмеження на двигун: чисті, керовані дані, на які вся компанія може будувати, інтеграції, які витримують навантаження, безпека, розроблена з самого початку, а не прикручена пізніше. Якщо все це зробити правильно, штучний інтелект перестає бути рядком окремих пілотних проєктів. Він стає можливістю, яку організація може спрямувати майже на будь-яку проблему та довіряти відповіді.

Там компаундується вартість. ФундAMENT, який дозволяє компанії розгортати штучний інтелект швидше, безпечніше та в більших масштабах, ніж хто-небудь, хто рухається на терміновість. Рада схвалює фінансування амбіцій. Інфраструктура робить його реальним. Ціо, які розуміють це, додадуть величезну вартість своїм компаніям по всіх галузях.

Стратегія штучного інтелекту та готовність інфраструктури не відокремлені від потоків роботи. Для організацій, які хочуть конкурувати на штучному інтелекті в довгостроковій перспективі, готовність повинна бути фундаментом.