Pro společnosti, které chtějí držet krok s technologickými inovacemi, je nezbytná flexibilita a agilita. Ani v případě umělé inteligence (AI) tomu není jinak. Ačkoli se tato technologie někdy popisuje téměř mysticky, je lepší ji považovat „jednoduše“ za novou aplikaci. A stejně jako každá moderní a komplexní aplikace vyžaduje i AI otevřenou, na dodavateli nezávislou hybridní infrastrukturu.
Hybridní cloud pro flexibilní využití AI
Aplikace umělé inteligence jsou samozřejmě všechno, jen ne „jednoduché“. Jsou naopak velmi složité a zahrnují rozsáhlé soubory dat a pokročilé algoritmy, pro které není tradiční infrastruktura IT vhodná. Využívání lokálního prostředí nebo privátního cloudu bude kvůli nutným investicím do hardwaru velmi nákladné, zatímco využívání jediného veřejného cloudu s sebou nese problémy s flexibilitou. Dalším problémem je, že organizace jednoduše nechtějí ukládat všechna svá data ve veřejném cloudu.
Tyto problémy a rizika lze lépe ošetřit v hybridním prostředí. „Hybridní“ přitom neznamená pouze současné používání privátního a veřejného cloudu. Prostředí hybridního cloudu znamená, že jsou různé cloudy sladěny a integrovány v rámci jediné flexibilní infrastruktury. Tato orchestrace je klíčem ke spojení výhod lokálního prostředí a privátního i veřejného cloudu.
Podobný přístup hybridního cloudu nabízí několik výhod i pro využití umělé inteligence. Především poskytuje tolik potřebnou flexibilitu – společnosti si mohou vybrat nejlepší prostředí pro každou z úloh AI a optimalizovat výkon, náklady i zabezpečení na základě konkrétních požadavků. Za druhé, podporuje škálovatelnost. Otevřenou platformu hybridního cloudu lze snáze škálovat v reakci na rostoucí požadavky AI, což firmám umožňuje pokračovat v inovacích bez infrastrukturních omezení. A za třetí, optimalizuje náklady. Využitím privátních i veřejných cloudových zdrojů mohou společnosti lépe optimalizovat své náklady.
Otevřená infrastruktura pro důvěru v AI
Důvěra hraje při používání AI zvláštní roli. Ať už kvůli nedostatečným znalostem o tom, jak modely AI fungují, nebo kvůli mnoha zprávám o únicích dat. Více než u jiných aplikací je třeba položit základy důvěry, abyste mohli aplikace AI přesunout z experimentální fáze do produkce.
Řešení problémů s důvěrou v umělou inteligenci začíná bezpečným a spolehlivým produkčním řetězcem AI, s transparentní cestou od nápadu k realizaci, a pokud možno s využitím automatizace. Automatizace je důležitá pro zefektivnění procesu vývoje a pro předcházení lidským chybám. Kromě toho je důležitá transparentnost a vysvětlitelnost algoritmů AI, aby mohly organizace lépe pochopit, jakým způsobem vznikají rozhodnutí podporovaná umělou inteligencí. Na tomto základě pak můžete stavět pomocí open source nástrojů, jako je například InstructLab, kde můžete nejen získávat poznatky, ale také přímo přispívat k modelům svými dovednostmi a znalostmi, aniž by byla nutná specifická odbornost v oblasti datové vědy.
Nechte si otevřené možnosti
Se zrychlujícím se vývojem umělé inteligence budou společnosti muset usilovat o flexibilitu a otevřenost. To znamená, že organizace musí mít otevřené možnosti, pokud jde o infrastrukturu. Konzistentní platforma, která podporuje používání otevřených standardů a interoperabilních systémů od různých dodavatelů, usnadňuje firmám přechod na nové nástroje a technologie, aniž by to bylo na úkor rychlosti inovací.
Autor: Carrie Carrasco, ředitelka pro platformy hybridního cloudu ve společnosti Red Hat
