Wiele organizacji rozpoczyna projekty związane ze sztuczną inteligencją od wyboru modelu, platformy lub narzędzi analitycznych. W praktyce jednak problemy pojawiają się znacznie wcześniej - na poziomie danych, infrastruktury i sposobu zarządzania środowiskiem IT.
Rozproszone repozytoria danych, brak spójnych polityk bezpieczeństwa czy ograniczona skalowalność infrastruktury potrafią skutecznie utrudnić rozwój środowisk AI. Tymczasem do pomyślnej realizacji projektów w zakresie sztucznej inteligencji konieczne są dostępne, ujednolicone, bezpieczne i zgodne z przepisami dane.
Jak je przygotować? - poniżej przedstawiamy 10 obszarów, które warto uwzględnić, aby stworzyć jak najlepsze warunki do rozwoju inicjatyw w zakresie AI.
1. Wysoka jakość danych
Dostępność danych nie oznacza jeszcze gotowości do wykorzystania ich przez modele AI. Dane powinny być uporządkowane, zoptymalizowane, bezpieczne i możliwe do wykorzystania w różnych procesach analitycznych. Problemy z jakością danych szybko przekładają się na niższą skuteczność modeli oraz trudności z dalszym rozwojem środowiska.
2. Strategia danych powinna wynikać z konkretnych zastosowań AI
Wymagania dotyczące danych będą różnić się w zależności od sposobu wykorzystania AI. Inne potrzeby będzie mieć analiza dokumentów, inne systemy wspierające automatyzację procesów, a jeszcze inne środowiska przetwarzające obraz lub dane telemetryczne.
Przygotowanie danych i infrastruktury powinno wynikać z rzeczywistych scenariuszy wykorzystania AI w organizacji.
3. Silosy danych utrudniają rozwój środowisk AI
Dane często pozostają rozproszone pomiędzy różnymi systemami, lokalizacjami i środowiskami chmurowymi. To utrudnia analizę danych oraz ogranicza możliwość skalowania projektów AI.
Jednym z kluczowych etapów przygotowania środowiska AI staje się ujednolicenie dostępu do danych i uproszczenie komunikacji pomiędzy systemami.
4. Bezpieczeństwo i zgodność powinny być częścią fundamentu danych
Środowiska AI bardzo często operują na danych wrażliwych lub krytycznych biznesowo. Oznacza to konieczność uwzględnienia polityk bezpieczeństwa, kontroli dostępu i zgodności z regulacjami już na etapie projektowania środowiska. Dotyczy to szczególnie organizacji działających w sektorach regulowanych, takich jak medycyna, administracja czy przemysł.
5. Uproszczenie zarządzania danymi
Środowiska AI korzystają zwykle z wielu źródeł danych oraz różnych platform infrastrukturalnych. Bez odpowiedniego podejścia do zarządzania taka architektura szybko staje się trudna w utrzymaniu. Rosnąca złożoność środowiska przekłada się na większe ryzyko problemów operacyjnych i wydłużenie wdrożeń.
6. Skalowalna infrastruktura
Obciążenia związane z AI dynamicznie rosną - zarówno na etapie testów, jak i środowisk produkcyjnych. Dotyczy to m.in. analizy danych, trenowania modeli czy aplikacji generatywnej AI.Dlatego infrastruktura powinna umożliwiać elastyczne skalowanie wraz ze wzrostem wymagań organizacji.
7. Gotowe platformy AI mogą uprościć wdrożenie
Budowanie środowiska AI od podstaw zwiększa złożoność projektu i wydłuża czas wdrożenia. Wstępnie zintegrowane i zweryfikowane platformy pozwalają uprościć integrację oraz ograniczyć ryzyko problemów związanych z kompatybilnością infrastruktury i oprogramowania.
8. Projekty AI wymagają współpracy różnych zespołów
Rozwiązania AI zwykle angażują wiele obszarów organizacji - od działów IT i zapewnienia bezpieczeństwa po zespoły biznesowo-analityczne. Brak wspólnego środowiska pracy oraz prawidłowego dostępu do danych może skutecznie utrudnić rozwój projektów AI.
9. Przepływ pracy
Skuteczność modeli AI zależy nie tylko od mocy obliczeniowej, ale również od szybkości dostępu do danych i wydajności całego środowiska. Zoptymalizowane potoki danych zapewniają szybszy dostęp, trafniejsze prognozy i dokładniejsze wnioski.
10. Warto wybierać środowiska gotowe do dalszego rozwoju
Wiele projektów AI rozpoczyna się od pilotażu, jednak wraz ze wzrostem liczby danych i użytkowników szybko rosną wymagania dotyczące infrastruktury. Dlatego przedsiębiorstwa powinny poszukiwać gotowych rozwiązań, które upraszczają integrację i skracają czas przygotowania odpowiedniego środowiska. W pełni zintegrowane platformy zapewniają oszczędność czasu, obniżają ryzyko i umożliwiają szybkie wdrażanie aplikacji AI.
W powyższe wymagania i zasady wpisuje się rozwiązanie, które sugerujemy naszym Klientom – czyli HPE Private Cloud AI. Jak informuje producent - w przeciwieństwie do tradycyjnych architektur referencyjnych zapewnia ono kompletną, gotową do pracy platformę AI, która obejmuje wstępnie zintegrowane elementy sprzętowe i programowe oraz zweryfikowane obciążenia robocze. Od generatywnej AI, poprzez agentową AI, aż po przyszłe rozwiązania.
HPE Private Cloud AI usprawnia wdrażanie, optymalizuje wydajność i przyspiesza wprowadzanie innowacji w całym przedsiębiorstwie. Skalowalność, uproszczone zarządzanie danymi i narzędzia do bezproblemowej współpracy wbudowane w platformę czynią z niej idealne rozwiązanie dla organizacji, które chcą wprowadzać innowacje z pomocą AI.
Opracowano na podstawie materiału Hewlett Packard Enterprise „10 rzeczy, które należy uwzględnić, aby przygotować dane do pracy z AI”.
