Nende kombinatsioon Tehisintellektiga IT-infrastruktuurid See muudab radikaalselt seda, kuidas ettevõtted oma tehnoloogilisi süsteeme kujundavad, käitavad ja skaleerivad. Asi pole enam ainult suurema hulga serverite, suurema salvestusruumi või suurema ribalaiuse omamises, vaid kogu võrgu varustamises intelligentsuse kihiga, mis suudab reaalajas toimuvast aru saada ja otsuseid langetada peaaegu nagu ekspertide meeskond... aga väsimatult ja ennekõike kogu pinu ulatuses samaaegselt.
Selles kontekstis sellised mõisted nagu Tehisintellekti rakendamine taristu haldamisel, hübriidarhitektuurides, servandmetöötluses, superarvutites ja tehisintellekti agentides mis teevad omavahel koostööd. Lisaks tekivad märkimisväärsed väljakutsed: hüppeliselt tõusvad energiakulud, integreerimise keerukus, andmete reguleerimine, vajadus spetsialiseerunud talentide järele Ja väga mõistlikud kahtlused selle kohta, kuidas IT-arhitektuuri kaasajastada ilma "kõike maha lammutamata ja nullist alustamata". Lahendame kogu selle stsenaariumi rahulikult ja väga praktilise lähenemisviisiga.
Mis on tehisintellekti rakendamine IT-infrastruktuurides?
Kui me räägime IT-infrastruktuuridele rakendatud tehisintellekt Me ei räägi megaandmekeskuse ehitamisest ainult mudelite treenimiseks, vaid täiustatud algoritmide kasutamisest juba juurutatud tehnoloogilisel infrastruktuuril. Idee on muuta teie süsteemide genereeritud tehnilised andmed (logid, jõudlusnäitajad, teated, tarbimine, piletid jne) ... Tegutsemist võimaldav teave paremate otsuste tegemiseks ja tegutsemiseks.
Ettevõtte keskkonnas pole üks suurimaid probleeme mitte andmete puudumine, vaid killustatus tööriistade ja platvormide vahelMonitoring ühelt poolt, virtualiseerimine teiselt poolt, salvestusruum, võrgud, VDI-lahendused, ERP, CRM… igal komponendil on oma konsool ja oma keel. Taristu tehisintellekt toimib kui horisontaalne luurekiht mis lõhub need silod, See ühendub kõigi nende allikatega.See mõistab konteksti ja pakub ühtset visiooni.
See lähenemisviis võimaldab meeskonnal kümne erineva konsooli vahel hüppamise asemel olla kontrollige kogu keskkonna olekut See on peaaegu nagu vestlus asjatundliku arhitektiga, kellel on samaaegne juurdepääs Citrixile, Nutanixile, NetAppile, SQL-andmebaasidele, varundussüsteemidele, avalikule pilvele ja paljule muule. Väärtus ei seisne mitte ainult küsimustele vastamises, vaid ka iga kihi toimuva korreleerimises, et tuvastada ebatõhusust, ennetada tõrkeid ja pakkuda välja parandusi.
Lisaks ei piirdu kõige kaasaegsemad taristu tehisintellekti lahendused ühe monoliitse mudeliga. Need põhinevad spetsialiseeritud mitme agendiga arhitektuurid Nad töötavad paralleelselt: mõned leiavad asjakohase teabe, teised valideerivad õigused ja turvalisuse ning veel teised panevad kokku ja asetavad konteksti lõpliku vastuse. Kõik see annab tulemuseks väga lühikese reageerimisaja (sekundite suurusjärgus), väga kõrge täpsuse ja automatiseerimise astme, mis vabastab IT-meeskondadele märkimisväärselt aega.
InfraIA ja uue põlvkonna IT-taristu haldamise platvormid
Hea näide sellest trendist on tüübipõhine lähenemine. IT-infrastruktuuri tehisintellekti vestlusplatvormidSee on loodud keeruka ja kriitilise keskkonnaga ettevõtetele ning selle filosoofia on selge: kui teil on juba olemas andmerikas infrastruktuur, miks jätkata selle käsitsi ja killustatult haldamist, kui saate tehisintellekti abil kogu selle teadmise ühendada ja muuta selle kättesaadavaks loomulikus keeles?
Seda tüüpi lahendus pakub Integreeritud ettevõtte vestlus täiustatud jälgitavuse ja visualiseerimise tööriistadega. Kasutaja (olgu ta siis administraator, ärijuht või analüütik) saab esitada küsimusi, näiteks: „Mis põhjustab virtuaalsete töölaudade jõudluse halvenemist piirkonnas X?“ või „Võrrelda ressursikasutust tootmis- ja eeltootmiskeskkondade vahel“ ning saada struktureeritud vastuse koos ristviidetega andmetega mitmest süsteemist.
Mitme tehisintellekti agendi arhitektuur võimaldab näiteks tuvastab automaatselt, milline andmeallikas on asjakohane Iga päringu (Citrix, hüperkonvergeeritud lahendused nagu Nutanix, salvestusmassiivid nagu NetApp, SQL-andmebaasid jne) puhul kontrollige, kas juurdepääsu- ja turbepoliitikad on täidetud, ning seejärel koostage ühtne vastus, mis on lõppkasutajale arusaadav. Peamine on see, et tehisintellekt mitte ainult ei vasta, vaid ka annab... terviklik ülevaade taristu seisundist.
Tänu sellele mudelile saavad organisatsioonid võrrelda stsenaariume, tuvastada kitsaskohti ja avastada säästuvõimalusi või teenuse täiustamine reaalajas. Tüüpiliste eesmärkide hulka kuuluvad vastused alla minuti jooksul, struktureeritud päringute (nt SQL-andmete) täpsus kuni 99% ja teatud tüüpi korduvate ülesannete puhul tegevuse efektiivsuse paranemine, mis võib ületada 90%.
Selline platvorm sobib laiemasse strateegiasse, mille raames ettevõte soovib integreerida andmeid, infrastruktuuri ja tehisintellekti ühise raamistiku all. Me räägime üleminekust reaktiivselt, killustatult ja väga käsitsi juhitavalt IT-haldusmudelilt palju nutikamale, tsentraliseeritud ja ennetavale mudelile, kus teave liigub tehniliste ja ärivaldkondade vahel loomulikult ning otsused põhinevad reaalajas tõenditel.
Tehisintellekti infrastruktuur: pilve-, kohapealne, servas ja suurarvutites
Kuna tehisintellekt on infrastruktuuri integreeritud, siis tehisintellekti käitamiseks vajalik oma infrastruktuur See areneb ka kiiresti. Praktikas valivad organisatsioonid üha enam hübriidmudeli: kasutades ära avaliku pilve skaleeritavus väga intensiivsete mudelikoolituse etappide jaoks ning suurte mahtude või stsenaariumide puhul, kus latentsus ja regulatiivsed nõuded on kriitilise tähtsusega, säilitatakse järelduste tegemiseks kohalik infrastruktuur.
Mängu tulevad kohalikud ja privaatsed andmekeskused Suurarvutitesse ja missioonikriitilistesse platvormidesse integreeritud tehisintellekti kiirendid ja superarvutidNeed keskkonnad võimaldavad vananenud töökoormuste moderniseerimist, tehisintellekti integreerimist ajalooliste andmete lähedale ja arendajate tootlikkuse parandamist ilma kogu tundliku teabe pilve teisaldamiseta. Sellised sektorid nagu pangandus, kindlustus ja avalik haldus hindavad seda lähenemisviisi eriti oma andmesuveräänsuse nõuete tõttu.
Teises äärmuses leiame, et tehisintellekti jaoks mõeldud servaarvutusLoogika seisneb siin selles, et viia mudel andmeallikale võimalikult lähedale: kaameradTööstuslikud andurid, IoT-seadmed, manussüsteemid jne. Tehisintellekti käitamine servas võimaldab koheseid otsuseid langetada (näiteks tuvastada anomaaliaid tootmisliinil või tuvastada mustrit reaalajas videos) ilma vajaduseta pidevalt andmeid pilve saata, vähendades latentsust, ribalaiuse kulusid ja privaatsusriske.
Nende kahe maailma, pilve ja serva vahel, avaneb hajutatud hübriidinfrastruktuur kus töökoormust nihutatakse ühest keskkonnast teise vastavalt jõudlusele, kuludele või regulatiivsetele vajadustele. See hübriidmudel on eriti oluline organisatsioonidele, kes soovivad parimat mõlemast maailmast: paindlikkust ja kulupõhist tasumist seal, kus see on mõistlik, kuid samas kontrolli ja tihedat juurdepääsu andmetele seal, kus see on hädavajalik.
Kõik see on kombineeritud välimusega Agentide tehisintellekti rakendamine infrastruktuuri toimingutesErinevalt lihtsatest mudelitest, mis vastavad ühele küsimusele, saavad tehisintellekti agendid arutleda, planeerida ja teostada pikemaid toimingute jadasid: automatiseerida töövooge, kohandada skaleerimispoliitikaid, korraldada varukoopiaid või valideerida regulatiivset vastavust – kõike seda rangete turva- ja auditeerimisreeglite järgimise ajal. Sel viisil muutub infrastruktuur pelgalt jälgitavast teatud määral autonoomseks.
Andmehaldus, andmesuveräänsus ja infrastruktuuri kohandamine
Tehisintellekti juurutamine IT-taristutes toob kaasa jõhkra kasvu andmete maht, mitmekesisus ja kiirusRakenduste logid, jälgimismõõdikud, turvajäljed, võrguvood, tehinguandmed, struktureerimata ajaloolised andmed… kõike seda kasutatakse mudelite toitmiseks ja automatiseeritud otsuste tegemiseks. Pole ime, et andmehaldus ja infosuveräänsus on muutunud keskseteks muredeks.
Paljud organisatsioonid kohandavad oma Tehisintellekti infrastruktuuri ja suveräänsuse nõuete vaheline seos Konkreetsete kaalutluste hulka kuuluvad otsus, millises riigis või piirkonnas andmeid säilitatakse ja töödeldakse, milliseid pilveteenuseid saab kasutada ja millistel tingimustel ning kuidas tagada mudelite vastavus sisemistele konfidentsiaalsuspoliitikatele. See hõlmab hoolikat valimist avalike pilvede, suveräänsete pilvede, kohapealsete keskkondade ja hübriidmudelite vahel, samuti tugevate krüpteerimis-, anonüümimis- ja jälgitavusskeemide väljatöötamist.
Turu-uuringud näitavad, et Investeeringud tehisintellekti kasvavad lähiaastatel märkimisväärseltMärkimisväärne hulk juhte kardab aga, et paljud neist pingutustest ebaõnnestuvad, kui tehisintellekt ei ole täielikult integreeritud põhitegevustesse, mis nõuab paratamatult sobivat infrastruktuuri. Ei piisa ainult hiilgavatest mudelitest isoleeritud keskkonnas; need peavad olema ühendatud tootmissüsteemide, reaalsete andmebaaside ja ettevõtte protsessidega.
Enamik juhte nõustub, et nende konkurentsieelise See tuleneb selle mudelite keerukusestKuid see keerukus nõuab kindlat alust: tehisintellekti abil loodud infrastruktuuri, mis on turvaline, skaleeritav ja hallatav. Teisisõnu, tehisintellekti küpsus ei ole enam ainult algoritmide küsimus, vaid see, kuidas organisatsiooni tehnoloogilised alused on üles ehitatud, hallatud ja ühendatud.
Institutsiooniline tõuge: superarvutid ja jagatud infrastruktuurid
Avaliku sektori haldusasutused edendavad meetmeid, et tugevdada tehisintellekti jaoks vajalikku tehnoloogilist infrastruktuuri ning hõlbustada ettevõtete, VKEde ja teadlaste juurdepääsu neile. Strateegia hõlmab superarvutikeskuste tugevdamist, Euroopa tasandil jagatud andmetaristu loomist ja üldotstarbeliste tehisintellekti ressursside edendamist, mida saab mitmel otstarbel taaskasutada.
Kõige olulisemate algatuste hulgas on riiklikud loomuliku keele tehnoloogiate plaanidNeed plaanid on loodud selleks, et positsioneerida teatud riike oma keele kasutamise liidriteks tehisintellekti valdkonnas (näiteks spetsiifilised mudelid hispaania keele ja teiste ametlike keelte jaoks). Need hõlmavad korpusi, leksikone, ontoloogiaid, mudeleid ja järeldusmootoreid, mis on valmis integreerimiseks era- või avalikesse lahendustesse.
Paralleelselt strateegilised superarvutite võimekused selliste projektide kaudu nagu Quantum Spain ja mitmesugused kvantkommunikatsiooni algatused koostöös autonoomsete kogukondadega. Eesmärk on luua ligipääsetav massiivne arvutusinfrastruktuur, mis võimaldab treenida täiustatud mudeleid, töödelda suuri andmemahtusid ja katsetada uute tehnoloogiatega ilma, et iga sidusrühm peaks ehitama oma superarvutit.
Laialdane digitaliseerimine, massiline juurdepääs andmetele, kasutusvalmis tehisintellekti platvormide kättesaadavus ja suure jõudlusega superarvutid moodustavad seega tehisintellekti arendamise ja kasutuselevõtu selgroog kõigis sektorites: avalikus sektoris, tööstuses, teenustes, teadusuuringutes ja idufirmades. Paljude innovaatiliste VKEde jaoks on nende ressursside kättesaadavus madala hinnaga määravaks teguriks selles, kas nad jäävad maha või suudavad konkureerida võrdsetel alustel.
See avaliku ja erasektori ökosüsteem lihtsustab tehisintellekti kasutamist mitte ainult suurettevõtetega, millel on finantsjõud, vaid ka keskmise suurusega ja väikeste ettevõteteni jõudmiseks, kes saavad seda ära kasutada. jagatud infrastruktuurid, avatud andmed ja hallatud teenused omaenda innovatsiooniprojektide jaoks.
Intelligentsed pilveplatvormid ja teenusmudelid
Selle kogu pusle võtmetükk on intelligentsed pilveplatvormidNeed lahendused võimaldavad ettevõtetel kasutada pilveteenuseid oma andmekeskuse loomuliku laiendusena. Asi pole ainult virtuaalsete masinate seadistamises, vaid ka avaliku, privaatse või hübriidpilve arhitektuuride kujundamises, migreerimises ja haldamises, mis pakuvad kulude kokkuhoidu, skaleeritavust ja kõrget käideldavust, pöörates erilist tähelepanu tehisintellekti stsenaariumidele.
Pilveteenuste kasutuselevõtt pakub selgeid eeliseid: paindlikkus turule reageerimiseks Peaaegu koheselt vähenevad tegevuskulud, kuna riistvarainvesteeringutelt (CapEx) nihkub prognoositavamate kulude (OpEx) poole, ning hajutatud ja rikketaluvad platvormid tagavad äritegevuse järjepidevuse. Kõik see toimub ilma suuremate pakkujate pakutava täiustatud turvalisuse ja regulatiivse vastavuseta, kui see on õigesti konfigureeritud.
Selles valdkonnas on kasutusel erinevad mudelid: Taristu teenusena (IaaS), platvorm teenusena (PaaS), mitmepilve- ja hübriidstrateegiadsamuti spetsiaalseid lahendusi, näiteks andmekeskused äri- ja operatiivandmete tsentraliseerimiseks. Iga ettevõte saab seda kombinatsiooni kohandada vastavalt oma küpsusastmele, eelarvele ja iga tehisintellekti kasutusjuhtumi nõuetele.
Täiustatud pakkujad toetavad kliente kogu protsessi vältel pilvetehnoloogia kasutuselevõtu teekondAlates sihtarhitektuuri kujundamisest ja rakenduste migreerimisest kuni pilvehalduse määratlemiseni (kulude kontroll, standardid, turvalisus, rollid) kuni ööpäevaringse halduse, toe, varundamise ja pideva optimeerimiseni. See terviklik vaade on eriti oluline tehisintellekti kaasamisel, kuna töökoormused on sageli muutlikud ja nõudlikud.
Pilve tehisintellekti eeliste ärakasutamiseks on oluline ühendada hea arhitektuuriline disain, kulude juhtimine ja automatiseerimineIlma selle tasakaaluta on lihtne sattuda hüppeliselt kasvavate arvete, alakasutatud ressursside või jõudlusprobleemideni kriitilistel aegadel, kui mudel vajab rohkem võimsust.
Tehisintellektiga ühilduv IT-arhitektuur: arvutus, salvestusruum ja võrgustamine
Selle häirimine Generatiivne tehisintellekt ja suuremahulised mudelid See on paljud tehnoloogilised arhitektuurid pea peale pööranud. Järsku peavad ettevõtted käsitlema palju suuremaid andmemahtusid, mille latentsus- ja jõudlusnõuded ei suuda alati täita. Enne riistvara juhuslikku ostmist on oluline mõista, millised komponendid on kriitilise tähtsusega.
Esiteks on olemas tehisintellekti jaoks spetsialiseeritud arvutusTäiustatud mudelite treenimine ja käitamine nõuab palju rohkem võimsust, kui traditsioonilised protsessorid suudavad pakkuda; seetõttu on tekkinud GPU-d ja TPU-d, mis on võimelised palju tõhusamalt käsitlema maatriksarvutusi ja süvaõppe operatsioone, samuti Tehisintellekti protsessorid mis integreerivad järelduskoormuste jaoks spetsiaalseid funktsioone.
Teiseks, ladustamine muutub strateegiliseksTehisintellekti projektid töötavad massiivsete, hajutatud ja sageli struktureerimata andmekogumitega. Need vajavad süsteeme, mis on võimelised pakkuma suurt jõudlust, skaleeritavust ja väga suuri juurdepääsukiirusi. Siin on täielikult välkmälul põhinevad lahendused saavutamas traditsiooniliste kettapõhiste platvormide ees tähtsust mitte ainult oma jõudluse, vaid ka suurepärase energiatõhususe tõttu.
Lisaks peab salvestusruum olema integreeritud Tehisintellektil põhinevad varundus- ja taasteplaanidMe ei räägi ainult traditsioonilistest varukoopiatest, vaid ka võimalusest kiiresti taastada suuri treeningandmete, tootmismudelite ja keerukate konfiguratsioonide mahtusid. Nende vajaduste rahuldamiseks on levinud valik suure mahutavusega ja suure jõudlusega ühenduvusega NAS-lahendused, eriti kui need on kombineeritud krüptimisega nii edastamisel kui ka salvestatud olekus.
Lõpuks Võrgust saab pudelikaelaks, kui see pole hästi projekteeritud.Pidev andmevoog salvestussüsteemide, arvutussõlmede, avalike pilvede ja servaseadmete vahel nõuab tugevat ja segmenteeritud võrguinfrastruktuuri, mis toetab suurt ribalaiust ja väikest latentsust. Arhitektuur tuleb kujundada nii, et andmed liiguksid kõigi nende elementide vahel kiiresti ja turvaliselt.
Andmekeskuse energiatõhusus ja jätkusuutlikkus tehisintellekti valguses
Üks tehisintellekti arvutus- ja salvestusmahu suurendamise kõrvalmõjusid on märkimisväärne energiatarbimise suurenemine andmekeskusesHinnanguliselt vajavad teatud tehisintellekti protsessid viis kuni kümme korda rohkem energiat kui traditsioonilised töökoormused, mis põhjustab riiulite ja seadmete intensiivset kuumenemist ning sunnib jahutusstrateegiaid ümber mõtlema.
Andmekeskuse turvalise ja jätkusuutliku keskkonna tagamiseks liiguvad paljud organisatsioonid selle suunas tõhusamad segajahutussüsteemidoptimeeritud õhujahutuse kombineerimine täiustatud tehnoloogiatega. Domineeriv trend on selliste vedel jahutusmis võimaldab soojust palju tõhusamalt hajutada kui ainult õhul põhinevad süsteemid.
Lisaks sellele muutuvad oluliseks järgmised asjad: intelligentsed energiajaotusseadmed (PDU-d)Need PDU-d, mis on võimelised üksikasjalikult jälgima tarbimist, koormuse tasakaalustamist, anomaaliate tuvastamist ja võimsuse planeerimist, koos riistvara konsolideerimise strateegiate ja täiustatud virtualiseerimisega aitavad vähendada energia raiskamist.
Seega saab jätkusuutlikkusest disaini teine mõõde Tehisintellektil põhinevad IT-infrastruktuuridAsi pole ainult soovitud tulemuslikkuse saavutamises, vaid selle tegemises majanduslikult tasuval viisil ning kooskõlas pikaajaliste süsiniku jalajälje vähendamise ja tegevuse efektiivsuse eesmärkidega.
Igaüks, kes täna oma tehisintellekti infrastruktuuri planeerib, ei saa ignoreerida, et iga riistvara, jahutuse või koormuse paigutusega seotud otsus mõjutab otseselt... elektriarve, andmekeskuse energiatihedus ja seadmete eluigaSee on lähenemisviis, kus IT, rajatised ja jätkusuutlikkus peavad käima käsikäes.
Kohapealsed, pilve- ja hübriidmudelid tehisintellekti projektide jaoks
Tehisintellekti toetava infrastruktuuri uuendamine pole just odav, seega tekib suur küsimus: Kas peaksin investeerima oma taristusse või kolima pilve? Nagu peaaegu alati, sõltub vastus eesmärkidest, sektorist ja kasutusjuhtude tüübist, mida kavatsetakse rakendada.
Koostage üks patenteeritud kohapealne tehisintellekti infrastruktuur See kipub olema mõistlikum organisatsioonidele, mis töötlevad tohutul hulgal andmeid, vajavad väga kohandatud mudeleid või tegutsevad rangelt reguleeritud sektorites, nagu rahandus, tervishoid või autotööstus. See on ka loogiline tee ettevõtetele, kelle äritegevus keerleb tehisintellekti teenuste osutamise ümber kolmandatele osapooltele.
Ettevõtetele, kes soovivad ainult aadressi esitada konkreetsed tehisintellekti kasutusjuhud (Näiteks klienditoe parandamiseks, sisemiste protsesside automatiseerimiseks või täiustatud analüüsivõimaluste lisamiseks) on kõige mõistlikum variant tavaliselt tugineda suurte pakkujate pakutavatele pilveteenustele. Azure'il, AWS-il, Google Cloudil ja teistel hüperskaalteenuse pakkujatel on mudelite koolitamiseks ja juurutamiseks spetsiaalsed moodulid, mis haldavad aluseks oleva infrastruktuuri keerukust.
Suured IT-tootjad on samuti reageerinud, pakkudes eelkonfigureeritud infrastruktuurid, näiteks „tehisintellekti tehased”Need lahendused integreerivad optimeeritud arvutus-, salvestus- ja võrguühenduse, et kiirendada projektide käivitamist. See vähendab rakendusaega ja vähendab tehnilisi takistusi meeskondadele, kes pole spetsialistid suure jõudlusega arhitektuuris.
Praktikas võtavad paljud organisatsioonid lõpuks omaks Hübriidsed lähenemisviisidMõned projektid töötavad paindlikkuse huvides pilves, samas kui tundlikumad või suuremahulised töökoormused jäävad kohapeale. See kombinatsioon võimaldab paindlikkust kulude, jõudluse, regulatiivse vastavuse ja vastupidavuse tasakaalustamisel, kasutades ära iga valiku tugevusi.
Planeerimine, juhtimine ja partnerid tehisintellekti kasutuselevõtuks taristus
Tehisintellekti integreerimine IT-taristusse tekitab palju küsimusi: Kas peaksin kasutama olemasolevat või selle välja vahetama? Kust alustada? Kuidas vältida äraeksimist nii paljude pilveteenuste seas? Eelarve raiskamise või algatuste blokeerimise vältimiseks liigse keerukuse tõttu on oluline põhjalik planeerimine.
Üks esimesi samme on teostada aus hinnang arhitektuuri praegusele olukorraleArvutusvõimsus, salvestustüüp, võrgu topoloogia, pilve küpsus, varundus- ja taastamisprotsessid, turvapoliitikad jne. Seejärel määratletakse tehisintellekti kasutusjuhud, millega tegeleda, koos igaühe tehnilise ja ärilise nõudega.
Kogemus näitab, et lootma millelegi spetsialiseerunud tehnoloogia- ja äripartner See teeb suure vahe. Need partnerid toovad kaasa teistest projektidest kogunenud teadmised, aitavad valida õigeid tootjaid ja teenuseid, kujundavad skaleeritavaid ja tasakaalustatud arhitektuure ning abistavad integreerimisel olemasolevate süsteemidega – see on kriitilise tähtsusega tehisintellekti rakendamisel taristule.
Tehisintellekti töökoormuste tõhusal ja turvalisel haldamisel on oluline arvestada lisaks kuludele ka süsteemide ühenduvus, lahenduste jätkusuutlikkus, turvalisus ja regulatiivne vastavusPõhjalik lähenemisviis hoiab ära projekti jäämise isoleeritud kontseptsiooni tõestuseks ja võimaldab sellel areneda stabiilse ja kontrollitud juurutuse suunas, millel on selge investeeringutasuvus.
Lõppkokkuvõttes on ettevõtted, mis oma infrastruktuuris tehisintellekti kõige paremini ära kasutavad, need, mis ühendavad endas strateegiline visioon, läbimõeldud arhitektuur, andmekultuur ja koostöö ekspertpartneritegaRohkemate masinate lisamisest või pilveteenuste tellimisest ei piisa; vaja on kogu ökosüsteemi orkestreerida nii, et tehisintellekt teeniks ettevõtet, mitte vastupidi.
Tehisintellektil põhinevad IT-infrastruktuurid kujutavad endast kvalitatiivset hüpet ettevõtte tehnoloogia kavandamises, käitamises ja skaleerimises: need integreerivad hajutatud andmeid, võimaldavad vestlus- ja agentmudeleid, tuginevad pilvedele, suurarvutitele, servapdateeringutele ja superarvutitele, nõuavad uusi lähenemisviise andmete haldamisele ja energiatõhususele ning eeldavad pilve-, kohapealsete ja hübriidmudelite tasakaalustatud segu. Need, kes suudavad kõik need koostisosad ühendada hea planeerimise ja õigete partneritega, on need, kes muudavad tehisintellekti tõeliselt jätkusuutlikuks konkurentsieeliseks, mitte pelgalt mööduvaks moehulluseks.
