Изкуственият разум може да помогне в миграцията на бизнеса към облака
(снимка: CC0 Public Domain)
Генеративният изкуствен интелект и облачните изчисления са две допълващи се технологии, които могат да бъдат използвани заедно и да подпомагат една на друга по-доброто им използване, според консултантската компания McKinsey.
„Облакът е необходим, за да вдъхне живот на генеративния AI“, а генеративният AI може от своя страна да опрости миграцията към публичния облак, заяви Бхаргс Шриватсан, партньор в McKinsey и партньор-ръководител на дивизията за облачни операции и оптимизация, говорейки на Cloud Expo Asia в Сингапур тази седмица.
Ускоряване на миграцията към облака
Възможностите на генеративния AI ще помогнат на предприятията да „преведат“ наследения програмен код – например приложения, написани на Cobol – на езици, типични за облака, каза Шриватсан. Същевременно изкуственият разум ще помогне в модернизирането на наследените бази данни като част от миграцията към облака.
Така, според експерта на McKinsey, инструментите на генеративния AI могат да намалят времето за миграция към облак с около 30-40%. „С развитието на големите езикови модели и появата на повече сценарии на използване и готови инструменти, времето за мигриране на работните натоварвания към публичния облак ще продължи да намалява. Надяваме се, че процесът на миграция ще стане по-ефективен“, каза тя.
Справяне с недостига на умения
В допълнение към миграцията към облака генеративните AI евентуално могат да помогнат и за справяне с недостига на умения. Например, използвайки Amazon Kendra, организациите могат да синтезират своите документи, за да помогнат на служители с по-стари технически умения да научат новите технологични концепции, използвайки подкани. Други обичайни сценарии на използване на генеративни AI включват писане на програмен код, създаване на съдържание и ангажиране на клиенти.
От консултантската компания напомнят, че хиперскейлъри като Amazon Web Services и Google Cloud вече предлагат набори от модели и различни AI платформи на организациите, така че предприятия по цял свят да могат да изграждат, обучават и управляват свои собствени езикови модели. Това би трябвало да улесни организациите да се възползват от предимствата на генеративните AI.
Облакът като тестова площадка за AI
От друга страна, казва Шриватсан, облакът остава идеалният начин да се започне с генеративни AI. „Опитите да го направите вътрешно, поради частни набори от данни и опасения относно сигурността, поверителността на данните и нарушаването на интелектуалната собственост, могат да ограничат скалируемостта и гъвкавостта. Недостигът на графични процесори в цялата индустрия също може да създаде предизвикателства“.
Как точно се започва с генеративните алгоритми? Предприятията най-често започват с готови модели за един или два сценария на използване. Така те си доказват ползите за бизнеса. След това евентуално разширят приложението на генеративните AI в цялата организация. Заедно с това фирмите прецизират моделите със собствени данни.
Избор на правилния модел
С течение на времето организациите най-вероятно ще възприемат някои модели и ще поискат да ги държат по-близо до своите собствени инфраструктури, очаква Шриватсан. Предприятията, които внедряват правилно облачни системи чрез установяване на правилните контроли за сигурност, схеми за работа с данни и архитектурни решения, ще могат да въведат генеративните алгоритми в употреба по-бързо, осигурявайки си значително конкурентно предимство.
Изборът на правилния модел също ще бъде от решаващо значение за избягване на прекомерни разходи, произтичащи от внедряването на генеративни AI. Шриватсан съветва организациите да идентифицират подходящия модел за своите специфични нужди, за да бъдат рентабилни и ефективни. За организациите, които внедряват и прецизират своите собствени модели, е желателно да обмислят каналите за данни ще са им необходими за стартиране, и кои са наборите от данни, които планират да използват.