Navigera i AI-landskapet kan vara en komplex utmaning för dagens företag. Med AI-teknologins framfart är behovet av en robust och flexibel infrastruktur mer akut än någonsin. I detta sammanhang framträder hybridmetoden som en kritisk komponent för att utnyttja AI:s fulla potential. Erica Langhi, Senior Solutions Architect EMEA på Red Hat, belyser i sin krönika hur företag kan dra nytta av en hybrid molnstrategi för att skala upp sin AI-innovation och samtidigt säkerställa efterlevnad och kostnadseffektivitet. Med sin expertis utforskar hon hur en sammanvävd kombination av on-premise och molnlösningar kan möjliggöra en mer dynamisk, säker och effektiv hantering av AI-drivna projekt.
Företag använder idag AI för att förbli konkurrenskraftiga, förstå kunder bättre och för att öka effektiviteten. Även om entusiasmen för AI ökar, kämpar många initiativ för att etableras. Huvudorsaken är bristen på en samarbetsplattform som stöds av en robust hybrid molninfrastruktur. Utan ett hybridmoln som stödjer din AI-strategi är framgång svårt att uppnå.
AI:s nytta är svår att bortse ifrån. Nya AI-verktyg automatiserar vardagliga uppgifter och ger datainsikter som kan förvandla kundupplevelser, spara kostnader och erbjuda nya möjligheter. CIO:er känner samtidigt en press att anta AI för att hålla jämna steg med konkurrenterna.
Företag har dock svårt att ta AI-projekt från pilotfas till produktion. Dess kostnader och komplexitet överrumplar många datavetare. Infrastrukturen kan inte möta de höga kraven på AI-arbetsbelastningar. Silor mellan utvecklare, dataingenjörer och IT-operationer hindrar framsteg.
Förtroende genom modellförklaring
Inom AI är förtroende av största vikt. Modellförklarbarhet blir avgörande för att skapa förtroende och hantera problem relaterade till den ”svarta lådan”-aspekten hos stora MI-modeller. Riskbenägna företag inom främst sjukvård och finans är dock tveksamma till att använda AI på grund av sin skepsis kring att lita på modellresultat.
Modellförklarbarhet handlar inte bara om att förstå modellens inre funktioner, utan även om att säkerställa att modellen tränats på verifierad, proprietär och kontextuell data. Företagens mest värdefulla data återfinns fortfarande i proprietär data som är låst i äldre system och i privata datacenter. Modeller tränade på rensad, validerad och förbättrad proprietär data kan skapa förtroende för att alla AI-resultat härstammar från autentisk och sanningsenlig data som är unik för er organisation.
Till exempel, genom att träna kundtjänstens chattbotar med flera års kundsamtalstranskript säkerställer att dess svar överensstämmer med verkliga kundkonversationer istället för att efterlikna online-dialoger. På liknande sätt, i Ansible Lightspeed, tränas modeller med verkliga fungerande Ansible-playbooks; resultaten är inte bara teoretiskt hållbara utan även praktiska och fungerande.
Den verifierade datan flödar genom hybridpipelines till modellerna. När distribuerad AI styr beslut, ger rekommendationer eller genererar kod, är datatransparens viktigt för att skapa förtroende till den antagna AI:n.
Många organisationer, särskilt de högt reglerade, är tveksamma till att ha proprietär data i molnet. I vissa fall är de helt enkelt inte kapabla till det på grund av juridiska och regulatoriska krav. Därför är det nödvändigt att behålla data på plats.
Flexibilitet med skalbara resurser
Här vi stöter på nästa stora problem – utveckling och träning av AI-modeller förbrukar enorma beräkningsresurser som överstiger traditionella datacenters kapacitet. Datavetenskapens varierande karaktär kräver också flexibel skalbarhet av infrastrukturen för att möta dessa behov, vilket innebär att det finns ett tydligt behov av den beräkningskraft och skalbarhet som det offentliga molnet erbjuder.
Offentliga molns kostnader kan skena iväg utan korrekt styrning. Datavetare kräver flexibel åtkomst till offentliga molnresurser som kan skalas från en privat molngrund. En hybridmodell erbjuder kostnadseffektiva och smidiga träningsmiljön genom att eliminera överflödig kapacitet och tillåter användning av offentligt moln endast när det är nödvändigt samtidigt som det möjliggör att data finns lokalt.
Hybridansatsens fördelar inkluderar fokus på miljömässiga, sociala och styrningsmässiga frågor (ESG), där konsumenter och kunder blir alltmer motiverade av ESG-frågor och väljer att köpa från företag med tydliga ramar. Hybrida molnstrukturer erbjuder en balanserad metod för kostnads- och miljöhantering, vilket tillåter optimering av resurser för specifika projekt och säkerställer att AI-initiativ förblir kostnadseffektiva och miljömässigt ansvarsfulla. Flexibiliteten i hybridmolnet möjliggör dynamisk resursallokering, vilket minskar onödiga kostnader och det totala koldioxidavtrycket från AI-modellträning.
Resan mot AI-excellens innebär att hitta balans. AI-eran kräver teknisk skicklighet och strategiskt kunnande för att hantera proprietär data, säkerställa laglig efterlevnad och optimera resurser. Hybridmolnet är nyckeln och erbjuder en helhetslösning som förenar AI-potentialen med kraven för modern företagsstyrning. I takt med att AI-landskapet fortsätter att utvecklas är det inte bara ett val att anamma en hybrid molncentrerad strategi; det är en förutsättning för framgång.
