Год 2025 может стать тем периодом, когда переход от шумихи вокруг генеративного ИИ к его реальным результатам неизбежен. Исследования показывают, что это особенно актуально для Великобритании, которая за ближайшие 15 лет может почти удвоить экономический рост благодаря этой передовой технологии.
Однако каждый технологический лидер понимает, что невозможно предсказать все достижения, которые принесёт будущее, даже признавая необходимость планировать на годы вперёд. Лидеры среди самых разных отраслей сталкиваются с необходимостью действовать решительно и инвестировать в такие технологические решения, как инструменты ИИ, чтобы гарантировать устойчивость своих бизнесов в будущем. Но без правильной стратегии и плана внедрения существует риск потеряться в этом процессе и не иметь ясного представления о дальнейшем пути.
Чтобы справиться с этой задачей, необходим прагматичный подход, который предполагает использование лучших доступных инструментов при сохранении гибкости и контроля. Практическое внедрение ИИ – это не жесткая привязанность к одному варианту, а создание экосистемы ИИ, которая адаптируется и развивается в соответствии с потребностями бизнеса. Это может означать выбор платформ-независимых решений, чтобы избежать зависимости от одного поставщика, использование открытого исходного кода для повышения гибкости и прозрачности, применение гибридных и мультиоблачных стратегий для обеспечения наилучшего окружения или правильное масштабирование ИИ-решений.
Преимущества практического внедрения генеративного ИИ
Сотрудничество с технологическими партнёрами может обеспечить использование потенциала ИИ для борьбы со сложностью, рисками и расходами, связанными с его внедрением и поддержкой как в настоящем, так и в будущем. Предоставляя гибкие модели потребления, оптимизированную ИТ-инфраструктуру и открытые возможности для сотрудничества с ведущими компаниями в сфере ИИ, такие партнерства поддерживают внедрение ИИ, которое соответствует уникальным потребностям бизнеса, уровню принятия рисков и долгосрочному видению. Это подтверждается опытом собственного пути компании в мире ИИ, где мы первыми испытали свои решения на себе, чтобы сделать их как можно более практичными и готовыми к предоставлению реальной отдачи клиентам.
Главные принципы внедрения генеративного ИИ
1. Предприятие и данные: ваш уникальный ресурс
Ваши данные – бесценный источник инсайтов, доступ к которому имеют только вы. У вас есть обширные данные о клиентах, операциях и рынке, которые отражают уникальный путь вашей компании. Эти данные являются ключом к успеху в гонке за достижение преимуществ с помощью ИИ.
Используя модели, обученные на открытых данных, и дорабатывая их с помощью ваших внутренних данных, вы способны получить конкурентное преимущество: глубже понять клиентов, проактивно управлять рисками и улучшать процессы принятия решений.
2. Уважайте распределение данных
Данные всегда распределены территориально. Большая их часть остаётся внутри компании, а более 50% генерируется на удалённых устройствах. Для эффективности их использования важно, чтобы они были близки к приложениям и сервисам, которые на них опираются.
Многие компании рассматривают обучение и использование ИИ моделей на месте как более рациональное решение, помогающее сократить задержки, снизить расходы и повысить безопасность. Согласно опросам, 66% британских руководителей предпочитают использовать подход, сочетающий локальные и облачные технологии для работы с ИИ.
3. Соответствие требованиям инфраструктуры ИИ
Нет универсального подхода к разработке инфраструктуры для ИИ. Организации различного размера и отраслей найдут свои уникальные способы использования, от локальных устройств до больших центров данных. Чтобы избежать избыточных или недостаточных инвестиций, важно адаптировать ИИ-решения к вашим конкретным задачам и целям, тщательно проанализировав их.
4. Поддержка открытой модульной архитектуры
ИИ может быстро устаревать в условиях постоянно меняющейся технологической среды. Открытая и модульная архитектура будет важной для адаптации к изменениям и избежания привязки к устаревающим технологиям. Использование открытых стандартов обеспечивает гибкость и поддержку сообщества, а также разрешает адаптировать инструменты под конкретные требования.
5. Создание экосистемы ИИ
Среди технологий, знаний и услуг, необходимых для успешной работы с ИИ, важно сотрудничество. Важно выбрать партнёров, которые поощряют открытую экосистему и предоставляют возможность работать с ведущими игроками в сфере ИИ и инноваций.
Подход для реальных результатов
Успешная навигация в новых ландшафтах требует сбалансированного подхода, учитывающего как энтузиазм, так и реализм. Получение пользы от новых технологий требует стратегического подхода и тщательной подготовки данных, их качества и хранения. Не стремитесь сразу стать лидером в ИИ, начните с конкретных задач, способных принести безубыточность, и укрепите свой путь к успеху с ясной стратегией и правильными партнёрствами.
Источник: TechRadar
