Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

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.

 

AI Sztuczna Inteligencja

 

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.