Как правильное решение для хранения данных может облегчить внедрение искусственного интеллекта
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — одна из самых захватывающих технологий, которая в настоящее время привлекает внимание лидеров бизнеса и технологических экспертов по всему миру. Его потенциал вдохновляет лидеров, и, согласно нашему недавнему опросу лиц, принимающих решения в области ИТ, около 75% респондентов считают, что GenAI окажет значительное или преобразующее влияние на их организации.
Однако внедрение искусственного интеллекта также создает одну из самых серьезных проблем цифровой трансформации в наше время: управление постоянно растущими объемами данных, необходимыми для обучения моделей искусственного интеллекта. Данные нашего опроса свидетельствуют о том, что компании стремятся внедрить GenAI в свои стратегии и операции, но многие (39%) испытывают трудности с внедрением и развертыванием. Согласно этим ответам, техническая сложность является одним из основных препятствий на пути успешного внедрения.
Привлекательность искусственного интеллекта велика, но внедрение и эффективное использование любой новой технологии генерации данных зависит от надежной базы хранения. Однако выбор правильного решения может оказаться непростой задачей, и для этого необходимо принять решения о соответствии требованиям, стоимости и различных потенциальных дополнительных требованиях, таких как аналитика в режиме реального времени.
Прежде чем начать, необходимо рассмотреть несколько ключевых областей
Работа с неструктурированными данными Мы ожидаем, что модели GenAI будут соответствовать нашим высоким требованиям по улучшению перемещения данных и доступности к ним. В прошлом многие организации рассматривали работу с неструктурированными файлами данных, такими как изображения, видео, голосовые записи и стенограммы чатов, как серьезную проблему. Однако с появлением искусственного интеллекта этот тип неструктурированных данных стал ценным ресурсом для анализа и принятия обоснованных решений.
Действительно, более 90% данных неструктурированы, что делает необходимым наличие платформ хранения, способных справиться с их сложностью. Для хранения этих данных требуется масштабируемая и экономически эффективная система. Решения для объектного хранения обычно используются для неструктурированных данных, поскольку они предоставляют исчерпывающие метаданные и уникальные идентификаторы, облегчающие поиск и доступ.
Идеальное решение для хранения неструктурированных данных должно быть достаточно гибким, чтобы позволять использовать различные типы данных и обеспечивать упрощенный доступ к архивной информации.
Несмотря на присущие неструктурированным данным проблемы управления и использования, оно обладает огромным потенциалом. Это сокровищница скрытых закономерностей и инсайтов, которые могут помочь организации разработать новые и новаторские конкурентные стратегии. На современном конкурентном рынке использование неструктурированных данных может стать ключом к выделению на фоне конкурентов.
С увеличением объема и ценности данных организации собирают все больше информации, чтобы повысить лояльность клиентов и вывести на рынок новые услуги. Стратегически инвестируя в инфраструктуру хранения данных, компании могут стать инноваторами в области цифровых технологий, используя данные в своих интересах. Для внедрения инноваций такого типа также требуется инфраструктура, обеспечивающая клиентам новые возможности использования цифровых технологий и модернизирующая внутренние ИТ-системы, необходимые для внедрения инноваций. Успех инноваций зависит от высокоэффективной системы хранения данных, которая упрощает управление, повышает конфиденциальность и безопасность, а также защищает от сбоев.
ИИ значительно расширил сферу киберугроз. По мере того как все больше компаний внедряют ИИ, утечки данных и проблемы конфиденциальности становятся более распространенными, чем когда-либо. Согласно исследованию, 48% организаций считают кибератаки основной угрозой. Хотя искусственный интеллект может помочь защитить данные, злоумышленники также могут им воспользоваться.
Это подчеркивает необходимость в надежной инфраструктуре хранения, способной восстанавливаться после взломов. Организациям необходимы передовые решения для повышения эффективности хранения, повышения кибербезопасности и простого масштабирования емкости и производительности.
Конечно, наличие надежной платформы не отменяет необходимости в надежном плане реагирования на инциденты. Поэтому крайне важно тесно сотрудничать с экспертами по безопасности, быть в курсе возникающих угроз и постоянно инвестировать в решения для обеспечения безопасности, способные адаптироваться к меняющемуся ландшафту угроз.
Конфиденциальность и безопасность данных — это не роскошь, они необходимы для репутации и успеха компании, особенно в эпоху искусственного интеллекта. Путь к внедрению генеративного ИИ, несомненно, сложен, но его потенциал для преобразования бизнеса огромен.
Ключом к этой трансформации является выбор правильного решения для хранения данных, способного обрабатывать растущий объем данных, особенно неструктурированных. Это решение должно соответствовать инновационным целям компании и удовлетворять растущие потребности в хранении данных.
Хотя GenAI предоставляет множество возможностей, он также повышает риск киберугроз. Поэтому организации должны уделять приоритетное внимание безопасности и конфиденциальности, инвестируя в надежную инфраструктуру хранения данных и планы реагирования на инциденты. Сотрудничество с экспертами по безопасности и отслеживание меняющихся угроз имеет важное значение в нашу цифровую эпоху.
Путь к тому, чтобы стать лидером в области инноваций с помощью GenAI, сопряжен со своим набором проблем. Однако стратегические инвестиции в хранение данных, эффективное управление неструктурированными данными и уделение особого внимания безопасности могут помочь организациям использовать возможности искусственного интеллекта для получения конкурентного преимущества и достижения успеха на современном конкурентном рынке. Будущее за теми, кто рассматривает данные как ценный актив и готов лидировать в цифровую эпоху. Пришло время начать планировать это будущее прямо сейчас.
Не так давно сталкивался с этой темой на работе. Мы пытались впихнуть GenAI в старую систему, так она просто не влезла! Если хочешь, чтобы всё шло как по маслу, нужна нормальная инфра — без этого никуда. Короче, инфраструктура — это база, команда должна это понимать!
О, прям в точку! У меня была ситуация, когда запускали проект с ИИ, а данные хранились непонятно где. Итог: все зависало, и мы теряли время. Так что правильная инфраструктура — это супер важно! Без этого, как без колес у тачки!