AI dan Cloud Computing adalah kecocokan yang dibuat di surga. Berikut adalah bagaimana kombinasi ini dapat membantu organisasi mencapai ketinggian baru.
Bentuk saat ini
Pengguna cloud menggabungkan alat AI untuk menemukan kembali bisnis mereka.
Manfaat mengintegrasikan AI generatif ke dalam cloud.
Kelemahan keamanan dalam kombinasi AI dan cloud tetap menjadi perhatian.
Bukan rahasia lagi bahwa kecerdasan buatan dan komputasi awan telah membawa revolusi teknologi. Sekarang, dua kekuatan yang luas ini bergabung dengan kekuatan untuk membentuk kembali bisnis dan, pada akhirnya, semua hidup kita.
Penyedia cloud memanfaatkan kemajuan mereka dalam AI untuk mendorong segala sesuatu mulai dari prediktabilitas rantai pasokan dan pembuatan kode, hingga deteksi dan respons ancaman dunia maya, dan produktivitas fungsi bisnis.
AI mempercepat adopsi komputasi awan, sementara juga memungkinkan penyedia cloud untuk meningkatkan solusi dan layanan platform. Sebagian besar solusi AI adalah layanan yang disediakan langsung oleh perusahaan cloud hyperscale atau solusi yang dibangun di atas infrastruktur cloud perusahaan hiperskal.
Pengadopsi cloud mempercepat eksplorasi dan adopsi AI dengan menggunakan alat AI yang dikembangkan oleh perusahaan hyperscale. Bisnis yang sudah ada di cloud dapat dengan mudah mengakses solusi yang di-host untuk mengembangkan, menguji, dan mengimplementasikan aplikasi berbasis AI baru.
Banyak penyedia cloud hyperscale melompat pada kereta musik AI dengan berbagai solusi berbasis AI yang siap digunakan, seperti chatbots dan agen virtual, yang dapat diterapkan oleh pelanggan untuk memenuhi kebutuhan bisnis tanpa waktu dan biaya membangun kemampuan tersebut di rumah.
Banyak manfaat
Saat mengekstraksi data dari data yang disimpan di cloud, AI generatif terintegrasi memungkinkan proses bisnis yang lebih gesit, efisien, dan responsif. Integrasi ini memastikan bahwa proses terus-menerus disempurnakan berdasarkan data real-time, menyederhanakan beban kerja, meningkatkan alokasi sumber daya, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.
Organisasi yang sudah ada di cloud, yang berarti pelanggan inti dan data transaksi mereka di -host di platform cloud, akan memiliki akses yang lebih mudah ke solusi pembelajaran AI dan mesin. Bergantung pada arsitekturnya, perusahaan -perusahaan ini dapat mulai bereksperimen, mengevaluasi, dan pada akhirnya memanfaatkan layanan AI lebih cepat daripada yang belum mengadopsi cloud.
Akumulasi tekanan
Kebutuhan akan kecerdasan buatan adalah memberi tekanan pada seluruh infrastruktur awan. Saat teknologi cloud AI matang, penyedia akan terus meluncurkan layanan yang dirancang untuk mengurangi kemiringan masuk. Alat otomatisasi yang mendukung migrasi cloud menjadi lebih canggih, dan solusi platform yang memungkinkan organisasi untuk mengelola dan mengamankannya juga membaik. Selain itu, penyedia cloud menawarkan banyak insentif dan investasi untuk membantu organisasi merencanakan perjalanan cloud mereka, termasuk mendidik dan meningkatkan pengampunan profesional teknologi mereka.
Saat ini, penyedia cloud hyperscale meluncurkan berbagai layanan AI yang siap digunakan, seperti ekstraksi data, chatbots dan agen virtual, dan deteksi anomali data. Pengguna dapat menerapkan kemampuan AI ini karena ini dapat menyelesaikan masalah bisnis dengan relatif cepat dan tanpa waktu dan biaya membangun kemampuan ini di rumah.
Cacat potensial
Biaya besar dan kebutuhan energi untuk mengembangkan dan menggunakan model AI besar menimbulkan tantangan untuk komputasi awan AI. Selain itu, pekerja perlu memiliki keterampilan yang canggih dan pemahaman menyeluruh tentang AI inti dan prinsip -prinsip otomatisasi seperti interpretabilitas, keandalan, dan keamanan.
Kekhawatiran lain adalah bahwa ilusi dan bias AI dapat menyebabkan konsekuensi yang tidak diinginkan. Namun, masalah ini dapat dikurangi dengan menggunakan langkah -langkah perlindungan yang tepat dan praktik desain.
Menerapkan AI ke komputasi awan juga dapat mengekspos informasi sensitif atau hak milik kepada orang atau organisasi yang tidak berwenang. Untuk memastikan keamanan informasi sensitif, kontrol tambahan dan langkah -langkah perlindungan data harus dilakukan, terutama mengingat bahwa set data yang sangat besar sering diperlukan untuk melatih mesin AI dengan benar.
Namun, pada akhirnya, manfaat menggabungkan Cloud dan AI akan lebih besar daripada kelemahan. Untuk hampir semua organisasi, membangun infrastruktur komputasi yang diperlukan untuk mendukung beban kerja AI skala besar sendiri tidak layak secara ekonomi dan tidak akan memberikan keunggulan kompetitif di pasar masing-masing.
Lihat ke masa depan
Kecerdasan buatan akan membuat aplikasi cloud lebih mudah, lebih cepat, dan lebih hemat biaya. Selain manfaat inti ini, fleksibilitas, konsistensi, dan skalabilitas komputasi awan dapat dimanfaatkan untuk membuat dan menggunakan model AI secara efisien dan pada skala. AI juga akan membantu meningkatkan konsumsi dan portabilitas dengan menyembunyikan kompleksitas infrastruktur dan menyederhanakan akses melalui lapisan abstraksi untuk memberikan pengalaman yang seragam dan atribut portabilitas di berbagai lingkungan.