Как компаниям преодолеть финансовые преграды на пути внедрения ИИ

Обещания и проблемы ИИ

Преимущества ИИ вызывают большой интерес, предлагая бизнесу невероятные возможности для повышения эффективности, инноваций и роста. Однако для многих компаний эти возможности остаются недостижимыми из-за высокой стоимости внедрения, обусловленной непредсказуемыми моделями ценообразования на облачные услуги и значительными вычислительными требованиями. Это создает значительный барьер для внедрения ИИ, особенно мощных инструментов, таких как генеративный ИИ.

Демократизация ИИ

Решение заключается в демократизации доступа к ИИ – сделать эту революционную технологию доступной и достижимой для бизнеса любого размера. Снижая барьеры по стоимости, компании смогут поощрять новый виток инноваций и раскрывать истинный потенциал ИИ в каждой отрасли. К счастью, уже можно видеть признаки прогресса в этом направлении.

Устранение барьеров: Коммодитизация ИИ

Как облачные вычисления изменили технологический ландшафт, сделав вычислительные мощности доступными, ИИ находится на аналогичном пути. Коммодитизация ИИ, стимулируемая стандартизированными моделями и доступными платформами, станет ключом к его доступности для всех видов бизнеса.

Эта дорога к доступному ИИ во многом будет зависеть от сотрудничества и партнерства. Работая вместе, компании могут объединять ресурсы, делиться опытом и разрабатывать адаптированные ИИ-решения, отвечающие их специфическим потребностям. Этот подход будет необходим для того, чтобы ИИ принес пользу всем.

Технологии, демократизирующие доступ к ИИ

Одной из ключевых технологий, способствующих демократизации ИИ, становится вычисления на периферии. Периферийные вычисления приносят возможности ИИ ближе к источникам данных, обеспечивая обработку и принятие решений в реальном времени в различных отраслях. Платформы ИИ без кода и с минимальным кодированием позволяют пользователям без обширных знаний в программировании создавать и развертывать ИИ-модели, что делает разработку ИИ более доступной. Инструменты AutoML автоматизируют выбор моделей, обучение и оптимизацию, упрощая процесс разработки ИИ для непрофессионалов.

Кроме того, федеративное обучение позволяет тренировать ИИ-модели на децентрализованных устройствах, что решает вопросы конфиденциальности данных и расширяет участие в обучении ИИ-моделей. Эти достижения расширяют доступ к ИИ, упрощают его разработку и способствуют внедрению в различных приложениях и средах.

Будущее ИИ: Раскрытие потенциала в разных отраслях и обществе

Тенденции развития ИИ свидетельствуют о том, что он может изменить не только базовые технологии, но и процессы работы, сотрудничества и общения. Этот глубокий сдвиг будет способствовать инновациям, экономическому росту и социально-экономическому развитию. Ключевым аспектом станет обеспечение того, чтобы этот переход был завершен этично и безопасно, чтобы избежать негативных последствий.

Для более широкого внедрения ИИ организациям следует обратиться к многоаспектным барьерам, охватывающим технические, организационные, этические и регуляторные аспекты. Одной из первоочередных задач будет обучение работников, чтобы уменьшить сопротивление изменениям внутри организаций и чтобы сотрудники с необходимыми навыками могли работать совместно с ИИ-системами. Это позволит устранить опасения по поводу конфиденциальности данных и безопасности ИИ-систем, так как будет установлен доверие среди всех работников.

Я уверен, что нынешнее поколение лидеров справится с задачей демократизации ИИ. Повсюду видны признаки прогресса – от развития периферийных вычислений до возможности запуска ИИ-моделей на центральных процессорах, что демонстрирует стремление сделать ИИ более доступным и экономичным. Этот процесс демократизации приведет к волне инноваций в каждом секторе, изменяя не только технологии, но и то, как мы работаем и взаимодействуем.

Эта статья создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где представлены самые яркие умы современной технологической индустрии. Мнения, выраженные в статье, принадлежат автору и не обязательно отражают позицию TechRadarPro или Future plc.

Источник: TechRadar