Genai трансформирует ландшафт предприятия, помогает организациям автоматизировать принятие решений, оптимизировать рабочие процессы и улучшать предоставление услуг на беспрецедентных скоростях. Многие крупные платформы, управляемые ИИ, возглавляют эту плату и надеются помочь предприятиям разблокировать новые уровни производительности.
Тем не менее, принятие Genai не так просто, как переключить переключатель. Команды платформы уже растянуты, управляя отставанием проектов, обеспечивая стабильность системы и поддержание соответствия. Многие не могут на борту ИИ, потому что со временем они стали жертвами «обработать долг», недостаток в CI/CD или операциях по доставке, который в конечном итоге препятствует их ловкости и способности к инновациям.
Это может помешать некоторым предприятиям начать проекты искусственного интеллекта, когда они борются с перегруженными командами платформы. Печальная реальность такова, что без подхода к управлению несколькими инстанциями, который оптимизирует процессы доставки, многие предприятия столкнутся с трудным решением: им придется выбирать между отброшением некоторых проектов в своем отставании, чтобы они могли прыгнуть на ИИ или продвигать свои отставания еще больше.
Гибкость команд платформ зависит от того, насколько быстро они могут доставить при сохранении стабильности и безопасности. Усыновление искусственного интеллекта будет двигаться вперед только в том случае, если команды платформ имеют пропускную способность для его реализации.
Какие ключевые стратегии могут развернуться в бортовых функциях искусственного интеллекта, не жертвуя другими критически важными проектами?
Освобождение команд платформ для реализации искусственного интеллекта
Проекты искусственного интеллекта часто проводят на заднем сиденье, когда команды платформы увязаны с помощью ручных обновлений, установленных миграциями, устранения неполадок развертывания и преследования разрешений. Устранение этих узких мест может позволить командам сосредоточиться на инновациях ИИ, и это может быть сделано стратегически с помощью подхода к управлению несколькими инстанциями, который обеспечивает видимость, управление и автоматизацию (включая синхронизацию) во всех случаях.
Как это выглядит? Во-первых, платформные команды могут использовать развертывания на основе политики для автоматизации миграций обновлений, которые будут перемещать функции с AI с разработки в производство быстрее и безопаснее.
Они также используют синхронизацию экземпляров для поддержания производственной среды разработки и тестирования, так как это помогает сократить время, потраченное на устранение неполадок, развертывания искусственного интеллекта. Помимо этого, эти команды определяют приоритетность в реальном времени во всем разработке, чтобы активно выявлять проблемы, а не реактивно справляться с ними. С меньшим количеством времени, потраченных на операционные накладные расходы, выпуски и устранение неполадок, команды платформы могут найти возможность начать реализацию ИИ.
Внедрение соответствия и управления в рабочие процессы ИИ
Развитие с AI требует строгого управления, чтобы предотвратить достижение галлюцинированного кодекса и уязвимостей безопасности. Опираясь на правоприменение вручную только замедляет развертывание ИИ. Эффективные стратегические решения включают в себя неизменные аудиторские маршруты, которые обеспечивают полное обновление, которое обеспечивают полное обновление, позволяя регулирующим аудитам беспроблемными и автоматизированными политиками развертывания, которые предотвращают обновления ИИ к производству без необходимых разрешений и проверки безопасности. Организации могут двигаться быстро, оставаясь готовым к аудиту, автоматизируя соответствие для обновлений, сгенерированных AI.
Рост гражданских застройщиков и управления искусственным искусством
Одним из наиболее значительных изменений в усыновлении ИИ является рост «гражданского застройщика». Больше не ограничиваемся традиционными ИТ-командами, ИИ и инструментами автоматизации, не позволяют нетехническим пользователям создавать приложения и рабочие процессы с помощью естественного языка и платформ с низким кодом/не-код. Хотя эта демократизация развития является многообещающей, она также вводит проблемы управления, безопасности и масштабируемости.
Организации должны подготовиться к всплеску внутренних приложений, созданных более широким спектром пользователей. Без подхода с несколькими инстанциями предприятия рискуют неуправляемым разрастанием приложений, сгенерированных AI, уязвимостей безопасности и операционной неэффективности. Компании должны установить явный надзор и управление для предотвращения хаоса при содействии инновациям.
Кроме того, модели искусственного интеллекта требуют структурированных непроизводственных сред для обучения, чтобы организации не полагались на неполные или неточные наборы данных. Предприятия рискуют обучать ИИ по низкокачественным данным без хорошо продуманного подхода, что приводит к ненадежному принятию решений. Управление процессами жизненного цикла ИИ — обеспечение надлежащего управления, безопасности и соответствия — имеет решающее значение для ответственного масштабирования инноваций ИИ.
Помимо принятия решений искусственного интеллекта, предприятия должны поддерживать контроль над качеством, соблюдением и безопасностью в их реализации ИИ. С появлением тысяч решений с AI, переход к многочисленным подходу станет первостепенным в масштабировании управляемого AI преобразования без введения рисков для эксплуатации и безопасности.
Внедрение искусственного интеллекта — это не только наличие новейших технологий — это то, чтобы иметь правильные процессы и стратегии управления для безопасного масштабирования инноваций. Будь то расширение возможностей гражданских разработчиков или интеграция модулей, управляемых искусственным интеллектом, в корпоративные рабочие процессы, компании должны с самого начала с самого начала процессы управления ИИ.
Как освободить команды платформы
Проекты искусственного интеллекта часто проходят на заднем сиденье, когда команды платформы увязаны с помощью ручных обновлений, установленных миграциями, устранения неполадок в развертывании и преследования разрешений. Устранение этих узких мест может освободить команды, чтобы сосредоточиться на инновациях ИИ. Многие команды платформы используют развертывания на основе политики для автоматизации обновлений, установленных на установленных миграциях для перемещения функций с AI-мощными или сгенерированными AI от разработки в производство быстрее и безопасно.
Они также используют синхронизацию экземпляров для поддержания производственной среды для разработки и тестирования, что помогает сократить время, потраченные на устранение неполадок, сбои развертывания развертываемости функций, сгенерированных AI. Помимо этого, эти команды определяют приоритетность в реальном времени во всех случаях, чтобы активно выявлять проблемы, а не реактивно справляться с ними. С меньшим количеством времени, потраченных на операционные накладные расходы, выпуски и устранение неполадок, команды платформы могут найти возможность начать реализацию ИИ.
Разблокировка потенциала ИИ предприятия
Genai готова изменить операции по предприятиям, но его успех зависит от способности команд платформы эффективно реализовать и масштабировать ее. Если команды платформы уже растянуты, внедрение искусственного интеллекта не произойдет в тех случаях, когда бизнес требует. Оптимизируя операции, обеспечивая управление и автоматизируя административные накладные расходы, организации могут расширить возможности платформы для продвижения инноваций ИИ. Будущее ИИ предприятия зависит от удаления операционных препятствий — потому что, когда платформы могут свободно внедрять инновации, предприятия остаются впереди в кривой трансформации искусственного интеллекта.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Скотт Уилсон, руководитель отдела маркетинга продуктов в Xtype, имеет более чем 20 -летний технологический опыт, который охватывает разработку программного обеспечения по финансовым услугам, производству, правительственной и технологической отраслям. Профессионально, Скотт создал программное обеспечение, управляемые профессиональные услуги, продается и внедряет программное обеспечение …. Подробнее от Скотта Уилсона
