Jauns horizonts: AI ainavas paplašināšana

Saistībā ar Arm

Neskatoties uz visiem satricinājumiem, nāvējošā 2020. gada koronavīrusa pandēmija un centieni to apturēt ir devusi vērtīgu mācību: organizācijas, kas iegulda tehnoloģijās, izdzīvo. IT infrastruktūras iniciatīvas, kas tika ieviestas pirms krīzes, ir ļāvušas neskaitāmiem uzņēmumiem pāriet uz tiešsaistes tirdzniecību un attālināto darbu. Citiem vārdiem sakot, darbojieties tās laikā.

Jauns horizonts: AI ainavas paplašināšana

• Lejupielādēt pilnu pārskatu

Pandēmija ir devusi līdzīgu mācību par mākslīgo intelektu (AI): organizācijas vai nu ir uz pareizā ceļa ar savām AI stratēģijām, vai, ja kas, tām ir būtiski jāpaātrina investīciju temps. Bērnu slimnīcas galvenais informācijas virsnieks Dens Nigrins norāda, ka mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, kas veicina televeselību, piemēram, ne vienmēr ir saistītas ar Covid, taču pandēmija noteikti ir paātrinājusi šāda veida rīku apsvēršanu un izmantošanu.

Nesenajā MIT Technology Review Insights aptaujā, kurā piedalījās 301 biznesa un tehnoloģiju līderis, 38% ziņo, ka viņu AI investīciju plāni pandēmijas dēļ nav mainījušies, un 32% norāda, ka krīze ir paātrinājusi viņu plānus. Nemainīto un atjaunoto AI plānu procentuālais daudzums ir lielāks organizācijās, kurām jau ir ieviesta AI stratēģija.

Patērētāji un biznesa lēmumu pieņēmēji saprot, ka mākslīgais intelekts var palielināt cilvēku pūles un pieredzi. Tehnoloģiju līderi lielākajā daļā organizāciju AI uzskata par būtisku spēju, kas ir paātrinājusi centienus palielināt darbības efektivitāti, iegūt dziļāku ieskatu par klientiem un veidot jaunas uzņēmējdarbības inovācijas jomas.

AI nav jauns papildinājums korporatīvajā tehnoloģiju arsenālā: 62% aptaujāto izmanto AI tehnoloģijas. Respondentiem no lielākām organizācijām (kuru gada ieņēmumi pārsniedz 500 miljonus ASV dolāru) ir gandrīz par 80% augstāki izvietošanas rādītāji. Mazās organizācijas (kuru ieņēmumi ir mazāki par 5 miljoniem USD) ir 58% apmērā, kas ir nedaudz zem vidējā līmeņa.

Taču lielākā daļa organizāciju nav izstrādājušas plānus, kā tās vadīt: nedaudz vairāk nekā trešdaļa (35%) respondentu norāda, ka attīsta savas mākslīgā intelekta iespējas oficiālas stratēģijas aizgādībā. AI plāni ir biežāk sastopami lielās organizācijās (42%), un pat mazie uzņēmumi ir 38%, nedaudz virs vidējā līmeņa.

No tiem, kuriem pašlaik nav AI ieviešanas, ceturtā daļa apgalvo, ka nākamajos divos gados izvietos šo tehnoloģiju, un mazāk nekā 15% norāda, ka neplāno vispār. Šeit plaisa starp lielajām un mazajām organizācijām palielinās: mazāk nekā 5% lielo organizāciju nav AI plānu, salīdzinot ar 18% mazākām organizācijām.

Vairāk lietojumprogrammu tuvojas avotam

Organizācijas arvien biežāk pārceļ savu IT infrastruktūru uz mākoņa bāzes resursiem — neskaitāmu iemeslu dēļ, tostarp izmaksu efektivitātes un skaitļošanas veiktspējas dēļ. Enerģijas pārvaldības uzņēmumā Schneider Electric mākonis ir bijis obligāts ne tikai, lai pārveidotu mūsu uzņēmumu digitāli, bet arī pārveidotu mūsu klientu uzņēmumus digitāli, saka Ibrahim Gokcen, kurš vēl nesen bija Schneider galvenais tehnoloģiju vadītājs. Tā mums bija skaidra, stratēģiska investīciju joma pirms krīzes.

Tāpēc nav pārsteidzoši, ka lielākā daļa organizāciju AI ievieto mākonī: 77% izvieto uz mākoņiem balstītas AI lietojumprogrammas. Tas padara mākoņa resursus daudz populārākus nekā mitināšanu serveros vai tieši galapunkta ierīcēs, piemēram, klēpjdatoros vai viedtālruņos.

Mākoņos balstīts AI arī ļauj organizācijām darboties līdzstrādnieku ekosistēmā, kurā ietilpst lietojumprogrammu izstrādātāji, analītikas uzņēmumi un paši klienti. Nigrins apraksta, kā mākonis ļauj vienam no Bostonas Bērnu slimnīcas partneriem, Izraēlas medicīnas tehnoloģiju izstrādātājam DreaMed Diabetes, injicēt AI viedtālruni insulīna attālajā pārvaldībā. Pirmkārt, pacienti mākonī augšupielādē insulīna sūkņa vai glikometra datus. Pacients nodrošina piekļuvi šiem datiem slimnīcai, kas savukārt izmanto programmatūru — arī mākonī —, lai apkopotu datus un izmantotu algoritmisko pieeju, lai piedāvātu pielāgojumus pacienta insulīna shēmā, tādējādi nodrošinot milzīgu laika ietaupījumu un papildu iespējas. ieskats ārstiem.

Taču, lai gan mākonis sniedz ievērojamas ar mākslīgo intelektu saistītās priekšrocības organizācijām, arvien lielākam skaitam lietojumprogrammu ir jāizmanto malas infrastruktūras iespējas, kas ir starpposma skaitļošanas slānis starp mākoni un ierīcēm, kurām nepieciešama skaitļošanas jauda. Priekšrocība ir tāda, ka šie skaitļošanas un uzglabāšanas resursi, kas atrodas malu serveros, atrodas tuvāk ierīcei nekā mākoņdatošanas datu centri, kas var atrasties tūkstošiem jūdžu attālumā. Tas nozīmē, ka latentums ir mazāks — tādēļ, ja kāds izmanto ierīci, lai piekļūtu lietojumprogrammai, laika aizkave būs minimāla. Un, lai gan malu skaitļošanai nav mākoņa bezgalīgas mērogojamības, tā ir pietiekami spēcīga, lai apstrādātu tādas lietojumprogrammas kā AI, kas prasa daudz datu.

Lejupielādēt pilnu pārskatu.

Šo saturu izstrādāja Insights, MIT Technology Review pielāgotā satura grupa. To nav rakstījuši MIT Technology Review redakcijas darbinieki.

paslēpties