Более четырех из десяти опрошенных ИТ-руководителей по всему миру (42%) считают, что их существующая ИТ-инфраструктура не полностью подготовлена к требованиям технологий искусственного интеллекта (ИИ), несмотря на их широкое распространение в различных отраслях согласно опросу Equinix 2023 Global Tech Trends Survey.
Опрос, в ходе которого изучалась реакция ИТ-руководителей на достижения ИИ в их организациях, был проведен после года значительных прорывов в области ИИ, когда технология быстро внедрялась в приложения как в секторах «бизнес-бизнес», так и «бизнес-потребитель».
«Технологические лидеры во всем мире ускоряют интеграцию искусственного интеллекта в свои организации, и он становится все более важной возможностью для обеспечения интеллектуальных и автономных систем, обеспечивающих работу современного бизнеса.
Те, кто не сможет максимально использовать его, могут отстать», — сказал Каладхар Воруганти.
Опрос подтвердил, что внедрение ИИ растет во всех секторах промышленности: 85% из 2900 опрошенных лиц, принимающих решения в области ИТ, стремятся воспользоваться преимуществами ИИ и уже используют или планируют использовать его в нескольких ключевых функциях.
Организации чаще всего используют или планируют использовать ИИ в ИТ-операциях (85%), за ними следуют кибербезопасность (81%) и обслуживание клиентов (79%).
«Успешная разработка точных моделей ИИ зависит от безопасного и высокоскоростного доступа как к внутренним, так и к внешним источникам данных, которые могут быть распределены между несколькими облаками и брокерами данных», — добавил Воруганти.
«Например, когда предприятия приступают к созданию собственных частных решений для генеративного ИИ, они могут захотеть обрабатывать свои конфиденциальные данные в частном и безопасном месте с высокоскоростным доступом к внешним источникам данных и моделям ИИ. Кроме того, мы вступаем в эру где больше данных генерируется на периферии.
Следовательно, обработка ИИ должна перемещаться на периферию из соображений производительности, конфиденциальности и стоимости.
Чтобы удовлетворить вышеуказанные требования, технические лидеры могут внедрять гибридные решения, в которых обучение модели ИИ и вывод модели могут происходят в разных местах.
В конечном счете, для создания масштабируемых ИИ-решений компании должны учитывать, могут ли их ИТ-инфраструктуры обеспечивать требуемый прием данных, совместное использование, хранение и обработку больших и разнообразных наборов данных, не забывая при этом об устойчивости.»
О реализации сложных стратегий ИИ Энгус Тран, генеральный директор и соучредитель harrison.ai, отметил: «Безопасный хостинг наших вычислительных платформ и платформ хранения данных является нашим наивысшим техническим приоритетом, поскольку мы создаем решения ИИ для врачей по всему миру.
Мы полагаемся на Чрезвычайно быстрое и прямое подключение для использования гибридных облачных моделей по мере необходимости для перемещения очень больших наборов данных, на которых мы обучаем и разрабатываем наши решения ИИ.
Эта цифровая инфраструктура позволяет нам решать более крупные проблемы в области здравоохранения — от решений для медицинской визуализации до новых решений ИИ для здравоохранения. требуется больше данных и обработки, что помогает улучшить стандарты глобального здравоохранения и реализовать наше видение — изменить жизнь одного миллиона человек в день».
ИТ-руководители в регионе EMEA испытывали наибольшую неуверенность в способности своей инфраструктуры приспособиться к потребности ИИ (49%) по сравнению с лидерами в Азиатско-Тихоокеанском регионе (44%) и Северной и Южной Америке (32%).
Помимо обновлений цифровой инфраструктуры, опрос также выявил потребность в образовании. а также совместная работа, позволяющая ИТ-командам оптимизировать развертывание этой инфраструктуры 37 % специалистов по ИИ и машинному обучению обращаются за помощью к 37 % тех, кто расширяет свои ИТ-команды.