Punerea în perspectivă a provocărilor AI prin parteneriate

Funcție sponsorizată Pe măsură ce tehnologia devine mai larg implementată în mai multe sectoare și industrii verticale, capacitatea inteligenței artificiale (AI) de a transforma procesele de afaceri, luarea deciziilor strategice și experiențele clienților este laudată de strategii IT și analiștii economici.

Chiar și directorii executivi care s-au gândit cândva să aprobe investiția de care are nevoie AI pentru a oferi valoare optimă încep să-și recunoască potențialul de a îmbunătăți eficiența operațională și de a deschide calea pentru noi fluxuri de venituri.

Prognozele venerabililor observatori ai pieței, cum ar fi PwC, le susțin punctul de vedere. Este 'Studiu global de inteligență artificială' consideră că AI ar putea contribui cu până la 15.7 trilioane de dolari la economiile globale în 2030. Dintre acestea, 6.6 trilioane de dolari ar putea proveni din creșterea productivității și 9.1 trilioane de dolari ar putea proveni din „efecte secundare ale consumului”, susține PwC.

Lansarea recentă a mai multor instrumente AI generative este considerată a Breakout punct pentru ceea ce înainte fusese o ramură înalt specializată și „futuristă” a informaticii. În Marea Britanie, în 2022, Office for Artificial Intelligence raportate că aproximativ 15% dintre companii au adoptat cel puțin o tehnologie AI, ceea ce echivalează cu 432,000 de companii. Aproximativ 2% dintre companii pilotau AI, iar 10% plănuiau să adopte cel puțin o tehnologie AI în viitor (62,000 și, respectiv, 292,000 de afaceri).

Sunt încă lucruri complexe

În mijlocul acestei fervoare de AI, organizațiile ar trebui să-și amintească că AI este încă o tehnologie relativ tânără și poate fi o provocare să se instaleze pentru prima dată. În plus, rentabilitatea investiției (ROI) asociată depinde în mare măsură de procedurile și configurațiile de implementare gestionate foarte precis, care sunt adesea mai puțin robuste în fața erorilor decât implementările IT convenționale.

AI pune teste estimabile pentru echipele IT însărcinate cu implementarea inițiativelor și a sarcinilor de lucru AI/Machine Learning, de exemplu, care pot include depășirea decalajelor de competențe și constrângerile de calcul. Ele pot implica, de asemenea, schimburi de resurse cu alte sarcini de lucru ale întreprinderii care utilizează deja o infrastructură IT comună.

„AI este o călătorie, nu o destinație – nu este vorba despre a fi gata de adoptare sau de a automatiza procesele pur și simplu pentru mai multă eficiență”, spune Matt Armstrong-Barnes, Chief Technology Officer pentru Inteligența Artificială la Hewlett Packard Enterprise (HPE). „Mai degrabă, este vorba despre realizarea valorii pe termen lung, care să permită rezultate mai bune și să recunoască faptul că AI necesită o abordare fundamental diferită a implementării IT. Pentru tehnologii de întreprindere, este o curbă de învățare de 360 ​​de grade.”

Punctul lui Armstrong-Barnes este evidențiat de cea mai recentă versiune a lui Deloitte.Starea AI în întreprindere' sondaj al liderilor de afaceri la nivel mondial. Respondenții săi au identificat o grămadă de provocări apărute AI în fazele succesive ale proiectelor lor de implementare a AI. Demonstrarea valorii afacerii AI a fost o problemă citată de 37 la sută – proiectele se pot dovedi costisitoare, iar un caz de afaceri convingător poate fi greu de validat în fața consiliilor de conducere și a directorilor C-Suite care au grijă de investiții.

Extinderea acestor proiecte de inteligență artificială de-a lungul timpului poate afecta și alte obstacole identificate, cum ar fi gestionarea riscurilor legate de inteligența artificială (citată de 50% dintre cei care participă la sondajul Deloitte), lipsa acceptării executivului (și 50%) și lipsa întreținere sau asistență continuă (50 la sută din nou).

„Destul de înțeles, liderii corporativi trebuie să fie convinși că AI își va plăti drumul”, spune Armstrong-Barnes. „Acesta este locul în care lucrul de la început cu un partener tehnologic care a fost implicat de mulți ani în implementări dovedite de AI ajută la câștigarea cazului. Istoricul său va da credibilitate propunerilor de proiecte și va ajuta să convingă directorii că riscurile AI sunt la fel de gestionabile ca orice altă afacere IT.”

Și, în timp ce tehnologia și talentul sunt cu siguranță necesare, este la fel de important să se alinieze cultura, structura și modurile de lucru ale unei companii pentru a sprijini adoptarea largă a AI. potrivit lui McKinsey, cu caracteristici distinctive acționând uneori ca bariere în calea schimbării conduse de AI.

„Dacă o companie are manageri de relații care se mândresc că sunt adaptați la nevoile clienților, ei pot respinge ideea că o „mașină” ar putea avea idei mai bune despre ceea ce doresc clienții și să ignore recomandările de produse personalizate ale unui instrument AI”, sugerează McKinsey.

„Contlnesc frecvent cu colegii HPE și cu clienții HPE despre gama de provocări cu care se confruntă cu implementarea AI”, raportează Armstrong-Barnes. „Unele caracteristici doveditoare comune apar din nou și din nou. Una este o subestimare a modului în care implementările AI sunt fundamental diferite față de implementările IT tradiționale. Organizațiile trebuie să implementeze AI într-un mod în primul rând diferit de proiectele IT pe care le-au implementat în trecut. Gestionarea și scalarea datelor sunt semnificativ diferite pentru AI. Aceasta înseamnă că uneori, experiența tehnologică câștigată cu greu trebuie învățată din nou.”

Ar trebui evitată înclinația de a experimenta cu piloți AI înainte de a-l implementa direct într-un caz real de utilizare care să susțină o nevoie presantă de afaceri, explică Armstrong-Barnes. „Abordarea încercare înainte de a cumpăra pare rezonabilă – AI este complexă și așteaptă investiții”, explică el, „Dar cu AI, testele și proiectele de testare nu reproduc cu adevărat provocările pe care organizațiile utilizatorilor le vor întâmpina cu o implementare reală. . Ceea ce începe „în laborator” tinde să rămână în laborator.”

La celălalt capăt al scalei de adoptare, Armstrong-Barnes vede companii care încearcă să aplice AI oriunde poate fi aplicată, chiar și acolo unde o aplicație funcționează optim fără AI: „Aici este – doar pentru că în AI aveți un ciocan masiv, nu ar trebui să vezi totul ca pe o nucă de spart.”

Oamenii și infrastructura nu sunt ușor disponibile

Chiar și cele mai avansate sisteme de inteligență artificială nu au atins încă o autonomie totală de la un capăt la altul – trebuie să fie antrenate și ajustate de expertiza umană. Aceasta reprezintă o altă provocare pentru companiile aspirante la IA: cum să dobândești cel mai bine abilitățile necesare – recalificarea personalului IT existent? Recrutați noi membri ai echipei cu cunoștințele necesare AI? Sau explorați opțiuni pentru a amâna nevoia de expertiză AI către partenerii tehnologici?

McKinsey Rapoarte că potențialul AI este limitat de lipsa de talent calificat. Un proiect tipic de IA necesită o echipă foarte competentă, care să includă un cercetător de date, un inginer de date, un inginer ML, un manager de produs și un designer – și pur și simplu nu sunt destui specialiști disponibili pentru a ocupa toate acele locuri de muncă deschise.

„Vedem că tehnologii întreprinderilor trebuie, în general, să-și îmbunătățească abilitățile în cinci aspecte cheie”, spune Armstrong-Barnes. „În principal, ele se află în domeniile de expertiză AI, infrastructura IT, managementul datelor, managementul complexității și, într-o măsură mai mică, barierele culturale menționate mai sus. Niciuna dintre aceste provocări nu este de netrecut, având în vedere abordarea corectă și sprijinul parteneriatului.”

AI îi place, de asemenea, hardware-ul super-puternic pe care să ruleze. Furnizarea de platforme de calcul de înaltă performanță continuă ca o provocare permanentă, deoarece puține organizații doresc – sau își permit – să facă investițiile necesare în stațiunile lor de servere fără o creștere demonstrabilă a ratei ROI.

„Atunci când planifică implementările AI, planificatorii IT trebuie să ia, într-o etapă foarte incipientă, unele decizii cheie cu privire la tehnologia de bază care le permite”, spune Armstrong-Barnes. „De exemplu, o veți cumpăra, o veți construi – sau veți adopta o abordare hibridă care să cuprindă elemente ale ambelor?”

Următoarea decizie importantă se referă la parteneriate. O condiție definitorie a furnizării de succes a AI este că nimeni nu poate merge singur, subliniază Armstrong-Barnes: „Ai nevoie de sprijinul partenerilor tehnologici, iar cea mai bună modalitate de a stabili aceste parteneriate este printr-un ecosistem AI. Gândiți-vă la un ecosistem AI ca la un consorțiu de expertiză care, reunindu-vă, vă va oferi acces la cunoștințele, datele, instrumentele AI, tehnologia și economia potrivite pentru a vă dezvolta și opera eforturile de AI.”

Armstrong-Barnes adaugă: „Clienții se întreabă uneori cum a ajuns HPE să aibă atâta experiență în cazurile de utilizare AI – am prevăzut impactul acestuia cu ani în urmă și am început să ne pregătim cu mult înaintea pieței? Adevărul este că am văzut impactul AI venind nu cu ani, ci cu zeci de ani în urmă, am stabilit centre de excelență și ecosisteme AI de mult timp și am făcut achiziții strategice pentru a ne spori expertiza existentă în conformitate cu cerințele clienților și cu oportunitățile de creștere.”

Fără exercițiu nu există răsplată

O astfel de creștere este Determined AI, care a devenit parte a ofertelor de soluții HPC și AI ale HPE în 2021. Software-ul open-source al Determined AI abordează faptul că construirea și antrenarea modelelor optimizate la scară este o etapă exigentă și critică a dezvoltării ML – una care din ce în ce mai mult. necesită non-tehnologi, cum ar fi analiștii, cercetătorii și oamenii de știință, să accepte provocările HPC.

Aceste provocări includ configurarea și gestionarea unei stive de software extrem de paralele și a unei infrastructuri care cuprinde furnizarea de calcul specializată, stocarea datelor, țesătura de calcul și carduri de accelerare.

„În plus, exponenții ML trebuie să își programeze, să planifice și să-și antreneze modelele în mod eficient pentru a maximiza utilizarea infrastructurii specializate pe care au creat-o”, spune Armstrong-Barnes, „care poate crea complexitate și poate încetini productivitatea”.

Aceste sarcini trebuie să fie realizate, desigur, cu un nivel riguros de competență care, chiar și cu sprijinul echipelor IT interne supraîncărcate, nu este ușor de asigurat.

Platforma open source a Determined AI pentru formarea modelelor ML este concepută pentru a reduce acest decalaj de resurse, facilitând configurarea, configurarea, gestionarea și partajarea stațiilor de lucru sau a clusterelor AI care rulează on-premises sau în cloud. Și, pe lângă suportul premium, include funcții precum instrumente avansate de securitate, monitorizare și observabilitate – toate susținute de expertiză din cadrul HPE.

„Determined AI se referă la eliminarea barierelor pentru companii de a construi și antrena modele ML la scară și viteză, pentru a obține o valoare mai mare în mai puțin timp, cu noul HPE Machine Learning Development System”, explică Armstrong-Barnes. „Aceste capabilități includ lucruri destul de tehnologice necesare pentru a optimiza sarcinile de lucru AI/Machine Learning, cum ar fi programarea acceleratorului, toleranța la erori, antrenamentul paralel și distribuit de mare viteză a modelelor, optimizarea avansată a hiperparametrilor și căutarea arhitecturii neuronale.

„Adăugați la asta sarcini disciplinare, cum ar fi colaborarea reproductibilă și urmărirea valorilor – este mult de care trebuie să țineți cont. Cu ajutorul Determined AI, specialiștii în proiecte se pot concentra pe inovație și își pot accelera timpul până la livrare.”

Mai multe resurse și reglementări HPC joacă rolul lor

Puterea HPC este, de asemenea, utilizată din ce în ce mai mult pentru instruirea și optimizarea modelelor AI, pe lângă combinarea cu AI pentru a crește sarcinile de lucru, cum ar fi modelarea și simularea - instrumente consacrate de mult timp pentru a accelera timpul până la descoperire în sectoarele din industria de producție.

Piața globală HPC este pregătită pentru o creștere estimabilă în restul anilor 2020. Mordor Intelligence estimări valoarea sa de 56.98 miliarde de dolari în 2023 și se așteaptă ca acesta să atingă 96.79 miliarde de dolari până în 2028 – un CAGR de 11.18 la sută în perioada de prognoză.

„HPE a construit infrastructura HPC de mult timp, iar acum are un portofoliu HPC care include supercalculatoare Exascale și platforme de calcul optimizate în funcție de densitate. Unele dintre cele mai mari clustere HPC sunt construite pe inovația HPE”, spune Armstrong-Barnes. „HPE are o experiență de neegalat în platformele hardware de înaltă performanță.”

Odată cu introducerea HPE GreenLake pentru modele lingvistice mari la începutul acestui an (2023), întreprinderile – de la startup-uri până la Fortune 500 – pot antrena, regla și implementa IA la scară largă folosind o platformă de supercalculatură durabilă care combină software-ul AI HPE și cele mai avansate supercomputere.

În mod clar, adoptarea AI este o provocare pentru organizațiile de toate dimensiunile, dar nu este vorba doar despre tehnologie, subliniază Armstrong-Barnes: „Din ce în ce mai mult, toți cei care adoptă AI vor trebui să fie la curent cu reglementările și conformitățile emergente ale AI. Legislații precum Declarația Drepturilor AI din SUA, Actul UE AI și viitoarele propuneri de reglementare stabilite în Cartea albă AI a guvernului Regatului Unit – în general de așteptat să informeze un cadru AI pregătit pentru conformitate – sunt exemple imanente în acest sens.”

Pentru companiile care operează la nivel internațional, aceasta arată ca un alt obstacol înglobat în birocrație, dar Armstrong-Barnes sugerează că respectarea reglementărilor ar putea să nu fie atât de oneroasă pe cât ar putea părea - cu puțin ajutor din partea unui ecosistem de parteneriat AI bine dotat.

„Verificați dacă partenerii dvs. din ecosistemul AI vă pot ajuta și în ceea ce privește conformitatea – dacă vă aflați deja într-un mediu de afaceri puternic reglementat, s-ar putea să fiți deja la jumătatea drumului cu respectările existente.”

Sponsorizat de HPE.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/10/25/putting_ai_challenges_in_perspective/