Как искусственный интеллект меняет бизнес: готовность к трансформации

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.

Почему компании спешат внедрять ИИ? 🤖

Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), включая разработку открытых крупных языковых моделей (LLM), побуждают организации ускорять внедрение ИИ-решений. Если ИИ соответствует вашим стратегическим целям, он может дать вам конкурентное преимущество, сделав рабочий процесс более эффективным и продуктивным, а также улучшив управление рисками. ИИ способен улучшить различные бизнес-процессы, такие как маркетинг и клиентский опыт, что, в свою очередь, способствует увеличению доходов и доли рынка.

Как начать? Определите свои цели! 🎯

Определение ваших целей трансформации — это важный первый шаг в рамках всесторонней оценки готовности к ИИ. Разработка и поддержка ИИ требует значительных инвестиций, поэтому выбор IT-инфраструктуры, соответствующей вашей стратегической дорожной карте и технологическим пробелам, критически важен для достижения успеха.

Готовы ли вы интегрировать ИИ в свои операции? 🔗

Для некоторых компаний трансформация с помощью ИИ означает интеграцию готовых LLM, таких как ChatGPT или Mistral, в свои операции. Эти модели, в сочетании с автономными агентами, могут выполнять общие функции и подключаться к вашим существующим системам через интерфейс программирования приложений (API). Другие компании могут пойти дальше и адаптировать LLM, обучая их для специфических приложений.

Первый подход требует относительно небольших изменений в IT-инфраструктуре, кроме дополнительных мер безопасности. Но разработка LLM, даже на основе готовых моделей, требует значительных обновлений IT, которые обычно не нужны для общего вычисления.

Доступ к GPU: как не остаться без ресурсов? ⏳

Доступ к графическим процессорам (GPU) и другим вычислительным ресурсам вызывает особую озабоченность у тех, кто настраивает и внедряет корпоративные модели. Для обеспечения успеха организациям необходимо установить готовность к ИИ с соответствующей вычислительной мощностью, управлением данными и безопасностью.

Индекс готовности к ИИ от Cisco показал, что, хотя организации стремятся использовать ИИ, многие отстают в таких областях, как IT-инфраструктура и управление данными. Почти две трети бизнес-лидеров ощущают необходимость в внедрении ИИ, ожидая негативных последствий, если не смогут трансформироваться в течение следующего года. Однако менее четверти опрошенных утверждают, что у них достаточно GPU для поддержки текущих и будущих нагрузок. Более половины компаний потребуется обновление инфраструктуры для использования более сложных ИИ-систем.

Собственная инфраструктура или облако? Что выбрать? ☁️

Требования к инфраструктуре для разработки ИИ значительно отличаются от тех, что подходят для общего вычисления. Большинству предприятий потребуются значительные обновления своих вычислительных ресурсов, управления данными и средств безопасности для настройки ИИ-моделей, предлагаемых облачными провайдерами. Кроме того, необходимо учитывать стратегии по найму или развитию рабочей силы в области ИИ, чтобы приобрести навыки для создания и обслуживания этих систем.

Сри Арадхюла, технический руководитель Outshift от Cisco, подчеркивает важность обеспечения доступа к ресурсам GPU еще до начала работы с ИИ. “Главное, на что нужно обратить внимание компаниям, — это осознание доступа к высокопроизводительным GPU. Это и есть главная проблема”, — говорит он.

Как оптимизировать вычислительные ресурсы? ⚖️

Нагрузки ИИ требуют мощных вычислительных ресурсов, и эти ресурсы, как правило, дорогие и ограничены в доступности, поэтому компаниям нужно стратегически подходить к их использованию. Крупные компании, строящие основные модели, доминируют на рынке, выкупая доступную мощность, что затрудняет для менее крупных игроков приобретение GPU — проблема, усугубленная цепочками поставок.

Один из вариантов — самостоятельно построить свою вычислительную инфраструктуру, приобретая GPU и ресурсы для их размещения и обслуживания. Альтернативно, вы можете сотрудничать с облачными провайдерами для доступа к GPU-инстансам. У обоих подходов есть свои плюсы и минусы.

Арадхюла рекомендует проводить анализ затрат и выгод для нахождения правильного баланса. “Облачные провайдеры берут на себя ответственность за масштабирование и управление GPU и требованиями по охлаждению. Вы платите по мере необходимости — здесь есть компромисс между стоимостью и доступностью”, — говорит он.

Сотрудничество с облачными провайдерами также имеет смысл для предприятий, которые хотят получить доступ к самым быстрым GPU, а не приобретать оборудование, которое может быстро устареть.

Данные: готовы ли вы к трансформации? 📊

Готовность данных также является важной проблемой при трансформации инфраструктуры для ИИ. В большинстве организаций данные не доступны для настройки ИИ-моделей, потому что они неправильно хранятся, очищаются или обрабатываются. Индекс готовности к ИИ от Cisco показал, что 81% организаций все еще имеют данные в силосах, ожидая решений, таких как архитектура data mesh, чтобы подготовить их для обучения моделей.

Выходы ИИ-моделей зависят от качества данных, используемых для их обучения, поэтому необходимо убедиться, что эти наборы данных являются высококачественными и актуальными для ваших целей использования. Это можно достичь, централизовав, обработав и очистив данные перед их использованием для обучения модели. Концепции data mesh полезны на этом этапе, помогая устранить силосы и подготовить данные в необходимых масштабах для приложений ИИ.

Безопасность данных: как защитить свои системы? 🔒

По данным Индекса готовности к ИИ от Cisco, 39% бизнес-лидеров говорят, что они лишь умеренно способны справляться с рисками безопасности ИИ с текущей инфраструктурой. Обеспокоительно, что четверть из них не знает о новых угрозах, нацеленных на ИИ-программное обеспечение.

Понимание специфических рисков ИИ и установление соответствующих мер защиты — ключевые шаги для ответственной и надежной трансформации. Технологии ИИ вводят уникальные вызовы безопасности, которые отличаются от традиционной кибербезопасности, требуя новых стратегий для их эффективного решения.

Организации могут извлечь значительную выгоду, адаптируя предобученные модели под специфические случаи использования. Однако, даже при настройке этих моделей, требуется мощная вычислительная мощность GPU, что делает готовность к ИИ важным аспектом.

Заключение: начинайте трансформацию уже сегодня! 🚀

Чтобы обеспечить успешную трансформацию, оцените свою дорожную карту по ИИ и понимайте потребности вашей команды разработчиков. Примите долгосрочную перспективу при принятии решений по инфраструктуре, выбирая стратегию ресурсов (внутренние или облачные), которая обещает максимальную рентабельность.

Не забывайте, что проблемы, такие как доступ к GPU, будут отличать ведущих новаторов от последователей. Хотя требования к инфраструктуре будут различаться для каждой организации, лучшая стратегия трансформации — это та, которая начинается прямо сейчас.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/