Jakość danych i modernizacja infrastruktury kluczowa dla rewolucji AI – Lenovo

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca globalną gospodarkę w niespotykanym tempie. Według prognoz McKinsey sama generatywna AI może przynieść od 2,6 do 4,4 biliona dolarów dodatkowej wartości rocznie. Wiele firm już teraz inwestuje w tę technologię, licząc na szybki zwrot z inwestycji. Boston Consulting Group przewiduje, że do 2026 roku aż 80% przedsiębiorstw będzie korzystać z generatywnej AI, a tyle samo komputerów osobistych zostanie wyposażonych w układy AI. Jednak pomimo ogromnych możliwości, organizacje napotykają istotne bariery w skutecznym wdrażaniu tej technologii.

Kluczowe bariery w adopcji AI

1. Problematyczne dane

Jakość i dostępność danych stanowią podstawę działania AI. Aż 46% dyrektorów IT wskazuje na ograniczenia modeli AI jako główną przeszkodę w adaptacji generatywnej AI. Pomimo że wiele firm posiada bogate zasoby danych, często są one rozproszone lub nieodpowiednio sformatowane. Odpowiednia integracja i zarządzanie danymi staje się więc priorytetem.

2. Przestarzała infrastruktura

AI wymaga potężnych mocy obliczeniowych, a stare systemy nie są w stanie sprostać tym wymaganiom. 67% przedsiębiorstw przyznaje, że przestarzała infrastruktura stanowi główną barierę w adopcji AI. Modernizacja sprzętu, w tym zastosowanie nowoczesnych procesorów AI i akceleratorów GPU, jest kluczowa dla uzyskania oczekiwanych rezultatów.

3. Ograniczenia budżetowe

Koszty wdrożenia AI mogą być wysokie, ale odpowiednie planowanie pozwala na stopniową modernizację. Firmy mogą inwestować w AI etapami, koncentrując się na najbardziej obiecujących zastosowaniach i korzystając z modeli „as-a-service”, które oferują elastyczność i kontrolę kosztów.

4. Braki kadrowe

Specjaliści ds. AI są na wagę złota. Wiele organizacji nie posiada wystarczających kompetencji wśród swoich zespołów IT, a dodatkowe rekrutacje są kosztowne. Współpraca z zewnętrznymi ekspertami może pomóc firmom wdrożyć AI efektywnie i zgodnie z najlepszymi praktykami.

5. Wyzwania związane z regulacjami i bezpieczeństwem

Wzrost znaczenia AI wiąże się z rosnącymi wymaganiami w zakresie ochrony danych i zgodności z regulacjami. Zaledwie 33% organizacji wdrożyło odpowiednie mechanizmy zarządzania AI, co zwiększa ryzyko cyberataków i problemów prawnych. Implementacja zasad Zero-Trust oraz przestrzeganie przepisów o ochronie danych stają się niezbędne.

Jak skutecznie wdrożyć AI? Trzy kluczowe kroki

Eksperci Lenovo wskazują na trzy kluczowe etapy transformacji, które pozwalają firmom skutecznie wdrożyć AI i czerpać z niej maksymalne korzyści.

1. Ocena gotowości – Zanim firma wdroży AI, powinna dokładnie przeanalizować swoją infrastrukturę, aplikacje i gotowość danych. Narzędzia analityczne, takie jak AI-powered knowledge base czy GitHub CoPilot, mogą pomóc w identyfikacji obszarów wymagających optymalizacji.

2. Modernizacja danych i technologii – Firmy muszą zadbać o odpowiednie zarządzanie danymi, w tym ich integrację, strukturyzację i analizę na poziomie przedsiębiorstwa. Konieczne jest także wdrożenie nowoczesnych rozwiązań, takich jak mikroserwisy, kontenery czy automatyzacja procesów MLOps/AIops.

3. Skalowanie i optymalizacja – Po zbudowaniu solidnych fundamentów organizacje mogą wdrażać i skalować rozwiązania AI w środowiskach chmurowych, hybrydowych lub on-premise. Model usługowy (as-a-service) zapewnia elastyczność oraz kontrolę kosztów, a także umożliwia długoterminowe zarządzanie AI.

AI przyszłością biznesu, ale wymaga inwestycji

Firmy, które chcą skutecznie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, muszą skupić się na modernizacji danych i infrastruktury. Przejście na nowoczesne technologie nie jest jedynie kwestią trendu, ale koniecznością w świecie, w którym AI staje się podstawą funkcjonowania biznesu. Organizacje, które podejdą do tej transformacji strategicznie, zyskają przewagę konkurencyjną i będą mogły w pełni wykorzystać wartość drzemiącą w AI.