Tehisintellektiga seotud väljakutsete vaatamine partnerluste kaudu

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Tehisintellekti väljakutsete perspektiivi asetamine partnerlustega PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Sponsoreeritud funktsioon Kuna tehnoloogiat hakatakse laialdasemalt kasutusele võtma vertikaalsemates sektorites ja tööstusharudes, kiidavad IT-strateegid ja majandusanalüütikud igati tehisintellekti (AI) võimet muuta äriprotsesse, strateegilisi otsustusi ja klientide kogemusi.

Isegi tegevjuhid, kes olid kunagi ettevaatlikud investeeringute heakskiitmise suhtes, mida tehisintellekt peab optimaalse väärtuse pakkumiseks pakkuma, hakkavad tunnistama selle potentsiaali tõhustada tegevust ja sillutada teed uutele tuluvoogudele.

Auväärsete turujälgijate, nagu PwC, prognoosid toetavad nende seisukohta. selle 'Globaalne tehisintellekti uuringArvatakse, et tehisintellekt võib 15.7. aastal anda maailmamajandusele kuni 2030 triljonit dollarit. Sellest 6.6 triljonit dollarit võib saada tootlikkuse tõus ja 9.1 triljonit dollarit "tarbimise kõrvalmõjud", kinnitab PwC.

Mitme generatiivse AI tööriista hiljutist kasutuselevõttu peetakse a Breakout punkt sellele, mis oli varem olnud väga spetsialiseerunud ja "futuristliku" arvutiteaduse haru. Ühendkuningriigis 2022. aastal Tehisintellekti Amet teatatud et umbes 15 protsenti ettevõtetest on võtnud kasutusele vähemalt ühe AI-tehnoloogia, mis võrdub 432,000 2 ettevõttega. Ligikaudu 10 protsenti ettevõtetest katsetas AI-d ja 62,000 protsenti kavatses edaspidi kasutusele võtta vähemalt ühe AI-tehnoloogia (vastavalt 292,000 XNUMX ja XNUMX XNUMX ettevõtet).

See on ikka keeruline asi

Selle tehisintellekti innukuse keskel peaksid organisatsioonid meeles pidama, et AI on veel suhteliselt noor tehnoloogia ja selle esmakordne seadistamine võib olla keeruline. Veelgi enam, seotud investeeringutasuvus (ROI) sõltub suurel määral väga täpselt hallatavatest juurutusprotseduuridest ja konfiguratsioonidest, mis on vigade korral sageli vähem vastupidavad kui tavalised IT juurutused.

Tehisintellekt esitab hinnangulisi teste IT-meeskondadele, kelle ülesandeks on näiteks AI/masinõppe algatuste ja töökoormuse rakendamine, mis võib hõlmata oskuste puudujääkide ja arvutuspiirangute ületamist. Need võivad hõlmata ka ressursside kompromisse teiste ettevõtete töökoormustega, mis juba kasutavad ühist IT-infrastruktuuri.

"AI on teekond, mitte sihtkoht – see ei tähenda kasutuselevõtuks valmisolekut ega protsesside automatiseerimist lihtsalt tõhususe suurendamiseks," ütleb Hewlett Packard Enterprise'i (HPE) tehisintellekti tehnoloogiajuht Matt Armstrong-Barnes. „Pigem on tegemist pikaajalise väärtuse realiseerimisega, paremate tulemuste võimaldamisega ja teadvustamisega, et tehisintellekt nõuab IT juurutamisel põhimõtteliselt teistsugust lähenemist. Ettevõtete tehnoloogide jaoks on see 360-kraadine igakülgne õppimiskõver.

Armstrong-Barnesi seisukohta kinnitab Deloitte'i viimane "AI olukord ettevõttesküsitlus ülemaailmsete ärijuhtide seas. Selle vastajad tuvastasid hunniku väljakutseid, mis tekivad tehisintellektiga nende AI juurutamisprojektide järjestikustel etappidel. Tehisintellekti ärilise väärtuse tõestamine oli probleem, mida mainis 37 protsenti – projektid võivad osutuda kulukaks ja kaalukat ärilist argumenti võib olla raske kinnitada, kui seisavad silmitsi investeeringute suhtes ettevaatlikud juhatused ja C-Suite'i juhid.

Nende tehisintellektiprojektide aja jooksul suurendamine võib tabada täiendavaid tuvastatud takistusi, nagu tehisintellektiga seotud riskide haldamine (mida viitas 50 protsenti Deloitte'i uuringus osalenutest), juhtkonna sisseostu puudumine (samuti 50 protsenti) ja hooldus või pidev toetus (jälle 50 protsenti).

"Üsna arusaadavalt peavad ettevõtete juhid olema veendunud, et tehisintellekt maksab oma teed," ütleb Armstrong-Barnes. „See on koht, kus algusest peale töötamine koos tehnoloogilise partneriga, kes on juba aastaid tõestanud tehisintellekti juurutamistega tegelenud, aitab kohtuasja võita. Selle kogemus annab projektiettepanekutele usaldusväärsuse ja aitab veenda spetsialiste, et tehisintellektiga seotud riskid on sama hästi juhitavad kui mis tahes muu IT-ettevõtte puhul.

Ja kuigi tehnoloogiat ja talente on kindlasti vaja, on sama oluline ühtlustada ettevõtte kultuur, struktuur ja tööviisid, et toetada tehisintellekti laialdast kasutuselevõttu. McKinsey sõnul, millel on eristavad omadused, mis mõnikord takistavad tehisintellektist tingitud muutusi.

"Kui ettevõttel on suhtehaldurid, kes tunnevad uhkust selle üle, et nad on klientide vajadustele kohandatud, võivad nad tagasi lükata arusaama, et "masinal" võib olla paremaid ideid klientide soovide kohta, ja ignoreerida tehisintellekti tööriista kohandatud tootesoovitusi," soovitab McKinsey.

„Rutlen sageli HPE kolleegide ja HPE klientidega probleemide üle, millega nad AI juurutamisel kokku puutuvad,“ teatab Armstrong-Barnes. „Mõned levinud tõenduslikud tunnused kerkivad ikka ja jälle esile. Üks on alahindamine selle kohta, kui põhimõtteliselt erinevad AI juurutused traditsioonilistest IT-rakendustest. Organisatsioonid peavad rakendama tehisintellekti peamiselt erineval viisil kui varem rakendatud IT-projektid. Andmehaldus ja skaleerimine on tehisintellekti puhul oluliselt erinevad. See tähendab, et mõnikord tuleb raskelt võidetud tehnilisi kogemusi uuesti õppida.

Armstrong-Barnes selgitab, et tuleks vältida kalduvust katsetada tehisintellekti pilootidega enne selle otsest kasutuselevõttu reaalses kasutusjuhtumis, mis toetab pakilist ärivajadust. "Proovi enne ostmist lähenemine tundub mõistlik – tehisintellekt on keeruline ja nõuab investeeringuid," selgitab ta. "Kuid tehisintellekti puhul ei korda kuivtööd ja testprojektid tegelikult väljakutseid, millega kasutajaorganisatsioonid tegeliku rakendamisega kokku puutuvad. . See, mis algab "laboris", kipub laborisse jääma."

Võtteskaala teises otsas näeb Armstrong-Barnes ettevõtteid, kes püüavad rakendada tehisintellekti kõikjal, kus seda saab rakendada, isegi kui rakendus töötab optimaalselt ilma tehisintellektita: „Siin on oluline – lihtsalt sellepärast, et AI-s on teil massiivne haamer, siis ei tohiks kõike näha kui pähklit, mis tuleb purustada.

Inimesed ja infrastruktuur ei ole kergesti kättesaadavad

Isegi kõige arenenumad AI-süsteemid ei ole veel saavutanud täielikku autonoomiat – neid tuleb koolitada ja peenhäälestada inimteadmiste abil. See kujutab endast täiendavat väljakutset tehisintellekti püüdlevatele ettevõtetele: kuidas kõige paremini vajalikke oskusi omandada – olemasolevaid IT-töötajaid ümber koolitada? Kas värvata uusi meeskonnaliikmeid, kellel on vajalikud AI-teadmised? Või uurige võimalusi, kuidas AI-teadmiste vajadus tehnoloogiapartneritele edasi lükata?

McKinsey aruanded et tehisintellekti potentsiaali piirab oskuslike talentide nappus. Tüüpiline tehisintellekti projekt nõuab väga vilunud meeskonda, kuhu kuuluvad andmeteadlane, andmeinsener, ML-insener, tootejuht ja disainer – ja kõigi nende avatud töökohtade täitmiseks pole lihtsalt piisavalt spetsialiste.

"Näeme, et ettevõtete tehnoloogid peavad üldiselt oma võimeid viies võtmeküsimuses täiendama," ütleb Armstrong-Barnes. "Peamiselt puudutavad need AI-teadmisi, IT-infrastruktuuri, andmehaldust, keerukuse juhtimist ja vähemal määral ka eelnimetatud kultuuritõkkeid. Ükski neist väljakutsetest pole õige lähenemise ja partnerluse toetuse korral ületamatu.

AI-le meeldib ka ülivõimas riistvara, millel töötada. Kõrge jõudlusega arvutusplatvormide pakkumine on jätkuvalt pidev väljakutse, sest vähesed organisatsioonid soovivad (või saavad seda endale lubada) teha vajalikke investeeringuid oma serveripindadesse ilma ROI suhtarvu tõestatava suurenemiseta.

"AI-rakenduste kavandamisel peavad IT-planeerijad juba väga varajases staadiumis tegema mõned võtmeotsused põhilise võimaldava tehnoloogia osas, " ütleb Armstrong-Barnes. "Näiteks kas kavatsete selle osta, ehitada või kasutada hübriidset lähenemisviisi, mis hõlmab mõlema elemente?"

Järgmine oluline otsus on seotud partnerlussuhetega. Eduka tehisintellekti edastamise määravaks tingimuseks on see, et keegi ei saa üksi hakkama, juhib Armstrong-Barnes tähelepanu: "Te vajate tehnoloogiapartnerite tuge ja parim viis nende partnerluste loomiseks on AI ökosüsteem. Mõelge tehisintellekti ökosüsteemile kui toetavale ekspertide konsortsiumile, mis koosnedes annab teile juurdepääsu õigele oskusteabele, andmetele, tehisintellekti tööriistadele, tehnoloogiale ja majandusele, et arendada ja rakendada oma tehisintellekti püüdlusi.

Armstrong-Barnes lisab: „Kliendid küsivad mõnikord, kuidas sai HPE tehisintellekti kasutusjuhtudel nii kogenud – kas nägime selle mõju juba aastaid tagasi ette ja hakkasime valmistuma palju enne turgu? Fakt on see, et nägime AI mõju mitte aastaid, vaid aastakümneid tagasi, oleme juba pikka aega loonud tehisintellekti tippkeskusi ja ökosüsteeme ning teinud strateegilisi omandamisi, et täiendada meie olemasolevaid teadmisi vastavalt klientide vajadustele ja kasvuvõimalustele.

Pole rongi, pole kasu

Üheks selliseks täienduseks on Determined AI, mis sai osaks HPE HPC ja AI lahenduste pakkumistest 2021. aastal. Determinedi AI avatud lähtekoodiga tarkvara käsitleb tõsiasja, et optimeeritud mudelite mastaabis koostamine ja koolitamine on ML-i arendamise nõudlik ja kriitiline etapp – see, mis üha enam nõuab HPC väljakutsetega tegelemist mittetehnoloogidelt, nagu analüütikud, teadlased ja teadlased.

Need väljakutsed hõlmavad väga paralleelse tarkvaravirna ja infrastruktuuri seadistamist ja haldamist, mis hõlmab spetsiaalset arvutusvarustust, andmesalvestust, arvutusstruktuuri ja kiirendi kaarte.

"Lisaks peavad ML-i eksponendid oma mudeleid tõhusalt programmeerima, ajastada ja koolitada, et maksimeerida nende loodud spetsiaalse infrastruktuuri ärakasutamist," ütleb Armstrong-Barnes, "mis võib luua keerukust ja aeglustada tootlikkust."

Neid ülesandeid tuleb teha loomulikult kõrge pädevustasemega, mida isegi ülekoormatud ettevõttesiseste IT-meeskondade toel pole lihtne tagada.

Determinedi AI avatud lähtekoodiga platvorm ML-mudelite koolituseks on loodud selle ressursilünga täitmiseks, muutes kohapeal või pilves töötavate tööjaamade või AI-klastrite seadistamise, konfigureerimise, haldamise ja jagamise lihtsaks. Lisaks esmaklassilisele toele sisaldab see selliseid funktsioone nagu täiustatud turbe-, jälgimis- ja vaatlemistööriistad – kõike seda toetavad HPE kogemused.

„Sindmääratud tehisintellekti eesmärk on kõrvaldada takistused ettevõtetelt ML-mudelite mastaabis ja kiiruses ehitamisel ja koolitamisel, et saavutada uue HPE masinõppe arendussüsteemi abil vähem väärtust,“ selgitab Armstrong-Barnes. "Need võimalused hõlmavad üsna tehnilisi asju, mis on vajalikud AI / masinõppe töökoormuse optimeerimiseks, nagu kiirendi ajastamine, tõrketaluvus, mudelite kiire paralleelne ja hajutatud koolitus, täiustatud hüperparameetrite optimeerimine ja närviarhitektuuri otsing.

„Lisage sellele distsiplinaarsed ülesanded, nagu reprodutseeritav koostöö ja mõõdikute jälgimine – sellega on palju vaja kursis olla. Determined AI abiga saavad projektispetsialistid keskenduda innovatsioonile ja kiirendada tarneaega.

Rohkem HPC ressursse ja reguleerimist mängivad oma rolli

HPC võimsust kasutatakse üha enam ka tehisintellektiga mudelite koolitamiseks ja optimeerimiseks, lisaks kombineerimisele tehisintellektiga, et suurendada töökoormust, nagu modelleerimine ja simulatsioon – need on kauaaegsed tööriistad, mis kiirendavad avastamiseks kuluvat aega töötleva tööstuse sektorites.

Ülemaailmne HPC turg on 2020. aastate jooksul prognoositavalt kasvanud. Mordori luure hinnangul selle väärtus on 56.98. aastal 2023 miljardit dollarit ja eeldab, et see ulatub 96.79. aastaks 2028 miljardi dollarini – prognoosiperioodi CAGR on 11.18 protsenti.

"HPE on HPC infrastruktuuri ehitanud pikka aega ja nüüd on sellel HPC portfell, mis sisaldab Exascale superarvuteid ja tihedusega optimeeritud arvutusplatvorme. Mõned suurimad HPC klastrid on üles ehitatud HPE innovatsioonile, ”ütleb Armstrong-Barnes. "HPE-l on ületamatuid teadmisi suure jõudlusega riistvaraplatvormide vallas."

Kasutuselevõtuga HPE GreenLake suurte keelemudelite jaoks Selle aasta alguses (2023) saavad ettevõtted alates idufirmadest kuni Fortune 500-ni koolitada, häälestada ja juurutada suuremahulist tehisintellekti, kasutades jätkusuutlikku superarvutiplatvormi, mis ühendab HPE tehisintellekti tarkvara ja kõige arenenumad superarvutid.

On selge, et tehisintellekti kasutuselevõtt on väljakutseid igas suuruses organisatsioonidele, kuid see ei puuduta ainult tehnoloogiat, märgib Armstrong-Barnes: „Üha enam peavad kõik tehisintellekti kasutuselevõtjad olema kursis tekkivate tehisintellekti eeskirjade ja nõuetega. Sellised õigusaktid, nagu USA tehisintellekti õiguste eelnõu, ELi tehisintellekti seadus ja Ühendkuningriigi valitsuse tehisintellekti valges raamatus esitatud tulevased regulatiivsed ettepanekud – üldiselt eeldatakse, et need annavad teavet vastavusvalmis tehisintellekti raamistikule – on selle ilmekad näited.

Rahvusvaheliselt tegutsevate ettevõtete jaoks näib see olevat järjekordne bürokraatiaga mähitud takistus, kuid Armstrong-Barnes viitab sellele, et eeskirjade järgimine ei pruugi olla nii koormav, kui võib tunduda – hästi sisustatud tehisintellekti partnerluse ökosüsteemi väikese abiga.

"Kontrollige, kas teie tehisintellekti ökosüsteemi partnerid saaksid teid ka nõuetele vastavuse saavutamisel aidata – kui olete juba tugevalt reguleeritud ärikeskkonnas, võib juhtuda, et olete juba poolel teel olemasolevate nõuetega."

Sponsoriks HPE.