Цифровата инфраструктура на бизнеса все още не е готова за AI

Повече от четирима от 10 анкетирани ИТ лидери в световен мащаб (42%) и 56% от колегите им в България смятат, че съществуващата им ИТ инфраструктура не е напълно подготвена за изискванията на технологията за изкуствен интелект (AI), въпреки широкото ѝ приложение в индустриите, според проучване на Equinix.

Значителни пробиви в AI сферата през последната година доведоха до бързо внедряване на технологията както в секторите бизнес-към-бизнес, така и в бизнес-краен потребител, отбелязва докладът от проучването Equinix 2023 Global Tech Trends Survey, което изследва отговорите на ИТ лидерите за напредъка на AI в техните организации.

Изкуственият интелект все повече се превръща в критично важен фактор, който позволява внедряване на интелигентни и автономни системи в бизнеса. „Тези, които не успеят максимално да се възползват от него, могат да изостанат“, коментира Каладхар Воруганти, старши технолог в Equinix.

Проучването потвърждава, че навлизането на AI нараства във всички сектори, като 85% от анкетираните 2 900 професионалисти, вземащи решения в областта на ИТ по целия свят, и 61% от тези в България, искат да се възползват от предимствата на AI и вече използват или планират да го използват в множество ключови функции.

Най-вероятно е организациите да използват AI или да планират да го направят в ИТ операциите (85%), следвани от киберсигурността (81%) и клиентското изживяване (79%). В България топ 3 на функциите, в които да се приложи AI, се заема от ИТ операциите (61%), киберсигурността (57%) и електронната търговия (56%).

„Успешното разработване на точни AI модели зависи от защитен и високоскоростен достъп както до вътрешни, така и до външни източници на данни, които могат да бъдат разпръснати в множество облаци и посредници, обменящи данни“, казва Воруганти. „Например, когато организациите се впускат в създаване на свои собствени частни генеративни AI решения, те може да искат да обработват своите поверителни данни на частно и сигурно място с високоскоростен достъп до външни източници на данни и AI модели”.

[related-posts]

Освен това, по неговите думи, навлизаме в епоха, в която повече данни се генерират в периферията (edge). Следователно обработката на AI трябва да се случва там с оглед на производителност, поверителност и оптимизиране на разходи.

За да задоволят горепосочените изисквания, техническите лидери могат да внедрят хибридни решения, при които обучението на AI модели и изводите на модела могат да се извършват на различни места. В крайна сметка, за да създадат мащабируеми AI решения, организациите трябва да преценят дали техните ИТ инфраструктури могат да поемат необходимият обем на данни, споделяне, съхранение и обработка на масивни и разнообразни набори от данни, като същевременно имат предвид устойчивостта.

ИТ лидерите в EMEA изпитват най-голяма несигурност във връзка със способността на тяхната инфраструктура да посрещне нуждите на AI (49%), в сравнение с лидерите в Азиатско-Тихоокеанския регион (44%) и Северна и Южна Америка (32%).

В допълнение към обновяването на дигиталната инфраструктура, проучването също така подчертава необходимостта от образование и сътрудничество, за да могат ИТ екипите да оптимизират внедряването на тази инфраструктура. 37% от тези, които развиват своите ИТ екипи, търсят опит в областта на AI и машинното обучение.