Изграждането на инфраструктурата, която да поддържа AI, e приоритет за

Изграждането на инфраструктурата, която да поддържа AI, e приоритет за ИТ водачите
(снимка: CC0 Public Domain)

Повече от четирима от 10 интервюирани ИТ водачи в международен мащаб (42%) и 56% от сътрудниците им в България считат, че съществуващата им ИТ инфраструктура не е изцяло готова за условията на технологията за изкуствен интелект (AI), макар необятното ѝ приложение в промишленостите, съгласно изследване на Equinix.

Значителни пробиви в AI сферата през последната година доведоха до бързо внедряване на технологията в приложения както в секторите бизнес-към-бизнес, по този начин и бизнес-краен консуматор, отбелязва отчетът от изследването Equinix 2023 Global Tech Trends Survey, което изследва отговорите на ИТ водачите за напредъка на AI в техните организации.

Изкуственият разсъдък от ден на ден се трансформира в сериозно значим фактор, който разрешава внедряване на интелигентни и самостоятелни системи в бизнеса. „ Тези, които не съумеят оптимално да се възползват от него, могат да изостанат “, разяснява Каладхар Воруганти, старши технолог в Equinix.

Проучването удостоверява, че навлизането на AI нараства във всички браншове, като 85% от интервюираните 2 900 експерти, вземащи решения в региона на ИТ по целия свят, и 61% от тези в България, желаят да се възползват от преимуществата на AI и към този момент употребяват или възнамеряват да го употребяват в голям брой основни функционалности.

Най-вероятно е организациите да употребяват AI или да възнамеряват да го създадат в ИТ интервенциите (85%), следвани от киберсигурността (81%) и потребителско преживяване (79%). В България топ 3 на функционалностите, в които да се приложи AI, се заема от ИТ интервенциите (61%), киберсигурността (57%) и електронната търговия (56%).

„ Успешното създаване на точни AI модели зависи от предпазен и високоскоростен достъп както до вътрешни, по този начин и до външни източници на данни, които могат да бъдат разпръснати в голям брой облаци и медиатори, обменящи данни “, споделя Воруганти. „ Например, когато организациите се впускат в основаване на свои лични частни генеративни AI решения, те може да желаят да обработват своите поверителни данни на частно и несъмнено място с високоскоростен достъп до външни източници на данни и AI модели ”.
още по темата
Освен това, по неговите думи, навлизаме в ера, в която повече данни се генерират в периферията (edge). Следователно обработката на AI би трябвало да се случва там предвид на продуктивност, дискретност и усъвършенстване на разноски.

За да задоволят горепосочените условия, техническите водачи могат да внедрят хибридни решения, при които образованието на AI модели и изводите на модела могат да се правят на разнообразни места. В последна сметка, с цел да основат мащабируеми AI решения, организациите би трябвало да преценяват дали техните ИТ инфраструктури могат да поемат нужният размер на данни, шерване, предпазване и обработка на солидни и разнородни набори от данни, като в същото време имат поради устойчивостта.

ИТ водачите в EMEA изпитват най-голяма неустановеност във връзка със способността на тяхната инфраструктура да посрещне потребностите на AI (49%), спрямо водачите в Азиатско-Тихоокеанския район (44%) и Северна и Южна Америка (32%).

В допълнение към обновяването на цифровата инфраструктура, изследването също по този начин акцентира нуждата от обучение и съдействие, с цел да могат ИТ екипите да усъвършенстват внедряването на тази инфраструктура. 37% от тези, които развиват своите ИТ екипи, търсят опит в региона на AI и машинното образование.