Рекомендации по вашему следующему проекту в области искусственного интеллекта

Основы успешного внедрения искусственного интеллекта

В настоящее время мы видим два разных подхода к внедрению искусственного интеллекта на предприятиях. Некоторые организации спешат внедрить решения для получения быстрой отдачи, в то время как другие придерживаются долгосрочного подхода, надеясь извлечь выгоду из будущих инвестиций. Независимо от того, на каком этапе развития ИИ находится компания, существуют некоторые общие проблемы, такие как нехватка квалифицированных кадров, энергопотребление, проблемы с цепочками поставок и бюджетные ограничения. Стоимость любого масштабного внедрения ИИ составляет около 10 миллионов фунтов стерлингов.

Важно, чтобы любая организация, планирующая внедрение ИИ, с самого начала инвестировала в нужные ресурсы и технологии, чтобы впоследствии избежать дорогостоящих ошибок. Наметилась четкая тенденция к увеличению инвестиций в ИИ.

Согласно данным, опубликованным Statista, в период с 2013 по 2022 год компании инвестировали в технологии искусственного интеллекта около 934,2 миллиарда долларов, причем тенденция к росту из года в год растет. Появление генеративного ИИ значительно увеличило расходы на ИИ в прошлом году, причем лидирующими стали крупные технологические компании, такие как Microsoft, Google и Amazon. По данным Financial Times, это превысило инвестиции венчурных компаний Кремниевой долины (VC).

Кроме того, в недавнем отчете McKinsey 2023 год назван «годом прорыва» в области генеративного ИИ. Треть респондентов, участвовавших в опросе, заявили, что их организации регулярно используют эту технологию как минимум в одной бизнес-функции.

Несмотря на очевидную тенденцию к инвестированию в ИИ, многие организации считают, что в настоящее время крупномасштабное внедрение ИИ обходится непомерно дорого. Помимо затрат на ИТ-инфраструктуру и персонал, необходимо также учитывать воздействие на окружающую среду и потребление энергии. Для некоторых эти затраты могут стать временным препятствием, но организациям необходимо иметь четкий путь монетизации и обоснования рентабельности инвестиций в свои проекты в области искусственного интеллекта, чтобы оправдать инвестиции и приобрести необходимую инфраструктуру. Им также необходимо компенсировать выбросы углекислого газа, чтобы соответствовать нормативным требованиям.

Независимо от проблем, потенциальные выгоды и ценность успешных проектов в области искусственного интеллекта значительны, и их нельзя игнорировать. В настоящее время большинство отраслей находятся на ранних стадиях внедрения искусственного интеллекта, но его внедрение расширяется по мере того, как варианты использования становятся более определенными, и мы отходим от консервативного мышления, которое преобладает во многих организациях.

При подготовке к этому сдвигу важно продумать, какие шаги необходимо предпринять, чтобы обеспечить прочную основу для будущего, основанного на ИИ. Чтобы повысить шансы на успешное внедрение, организациям следует сосредоточиться на следующих областях:

1. Доступность графических процессоров: Графические процессоры необходимы для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта. Организации должны обеспечить доступность графических процессоров для всех соответствующих команд.

2. Качество данных: Высококачественные данные имеют решающее значение для создания точных и надежных моделей искусственного интеллекта. Организациям следует инвестировать в инициативы по повышению качества данных, чтобы гарантировать точность, полноту и актуальность своих данных.

3. Таланты: Поиск и удержание квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта имеет важное значение для успешного внедрения. Организациям следует разработать стратегии привлечения и удержания талантов, включая предоставление возможностей для обучения и повышения квалификации.

4. Сотрудничество: Сотрудничество между различными командами и отделами является ключом к успешному внедрению искусственного интеллекта. Организациям следует создать культуру сотрудничества и открытого общения, чтобы способствовать обмену знаниями и инновациям.

5. Управление: Установление четких руководящих принципов и процессов для деятельности, связанной с искусственным интеллектом, имеет важное значение для обеспечения соблюдения нормативных требований и этических стандартов.

Сосредоточив внимание на этих областях, организации могут повысить свои шансы на успешное внедрение ИИ и воспользоваться преимуществами, которые он может предложить.

Цепочки поставок необходимо учитывать и интегрировать в любой проект по ИИ с самого начала. Доступ к графическим процессорам (GPU) имеет решающее значение, так как без них ваш проект в области искусственного интеллекта не будет успешным. Из-за высокого спроса на графические процессоры и, как следствие, их нехватки на рынке, некоторым организациям, рассматривающим возможность внедрения ИИ, может потребоваться обратиться к поставщикам услуг хостинга для получения доступа к технологии.

Мощность и вместимость центра обработки данных

Искусственный интеллект и его большие наборы данных создают реальные проблемы для центров обработки данных, которые и без того перегружены, особенно с точки зрения энергопотребления. Современные системы искусственного интеллекта требуют плотности энергопотребления в 40-50 киловатт на стойку, что значительно превышает возможности многих центров обработки данных. Искусственный интеллект меняет требования к сетям и энергопотреблению центров обработки данных, требуя гораздо более высокой плотности оптоволоконных соединений и более быстрого подключения к сети, чем могут обеспечить традиционные провайдеры.

Технологии, обеспечивающие экономию энергии и пространства, имеют решающее значение для успешного запуска вашего проекта в области искусственного интеллекта. Хранилище данных на базе флэш-памяти может помочь решить эту проблему, поскольку оно намного экономичнее по энергопотреблению и занимаемой площади, чем жесткий диск (HDD), и требует меньших затрат на охлаждение и обслуживание. Каждый ватт, сэкономленный на хранилище, означает меньшее количество графических процессоров, которые могут быть использованы в кластере искусственного интеллекта.

Проблемы с данными для проектов ИИ являются значительными. В отличие от других проектов, основанных на данных, проекты ИИ опираются на большие наборы данных для обучения моделей и извлечения информации из огромных объемов информации. Это создает трудности в понимании моделей ИИ и того, как новые данные могут повлиять на результаты.

Проблема повторяемости по-прежнему остается сложной, но наилучшей практикой, помогающей понять модели данных и большие наборы данных, является внедрение «контрольных точек». Это гарантирует, что модели могут быть возвращены к более раннему состоянию, эффективно обращая время вспять и способствуя лучшему пониманию последствий изменений данных и параметров.

Недостаточно изучены этические аспекты и аспекты происхождения интернет-данных в моделях обучения, а также последствия удаления выбранных данных из наборов векторных данных LLM или RAG. Инвестирование в людей имеет важное значение для обеспечения надлежащего понимания и решения этих проблем.

Любая организация, вступающая на путь развития искусственного интеллекта, столкнется с нехваткой квалифицированных кадров, поскольку в настоящее время во всем мире просто не хватает специалистов по обработке данных и других специалистов, обладающих соответствующими навыками. В результате трудно найти и удержать сотрудников с нужными навыками, и они получают повышенную заработную плату. Такая ситуация, вероятно, сохранится в течение следующих 5-10 лет, в связи с чем организациям необходимо инвестировать не только в наем, но и в обучение своих сотрудников навыкам ИИ внутри компании.

По мере того, как организации продолжают внедрять ИИ, они разрабатывают конкретные варианты использования и уточняют требования к своей инфраструктуре. Они инвестируют в развитие навыков, чтобы повысить свою способность получать краткосрочную и долгосрочную отдачу от инвестиций (ROI). Однако они могут понимать, что некоторые проблемы трудно преодолеть в одиночку. Для многих организаций партнерство становится необходимым. Это возможность для поставщиков облачных и управляемых услуг предложить специализированные сервисы и инфраструктуру, которые помогут организациям достичь своих целей в области искусственного интеллекта.