Sztuczna inteligencja w przetwarzaniu w chmurze: kiedy uczenie maszynowe spotyka się z nieograniczoną ilością danych

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 26 grudnia 2022 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Przetwarzanie w chmurze AI zmienia sposób działania przedsiębiorstw, oferując oparte na danych rozwiązania działające w czasie rzeczywistym w różnych branżach. Technologia ta łączy ogromne możliwości przechowywania danych w chmurze z analityczną mocą sztucznej inteligencji, umożliwiając efektywniejsze zarządzanie danymi, automatyzację procesów i oszczędność kosztów. Skutki uboczne obejmują wszystko, od zautomatyzowanej obsługi klienta po zwiększoną wydajność w miejscu pracy, sygnalizując przejście w stronę bardziej sprawnych i elastycznych modeli biznesowych.

Sztuczna inteligencja w kontekście przetwarzania w chmurze

Dzięki dużym zasobom bazy danych dostępnym w chmurze systemy sztucznej inteligencji (AI) mają pole do działania w postaci jezior danych do przetwarzania w poszukiwaniu praktycznych spostrzeżeń. Przetwarzanie w chmurze oparte na sztucznej inteligencji może potencjalnie wprowadzić do różnych branż zautomatyzowane rozwiązania, które są oparte na danych, działają w czasie rzeczywistym i są elastyczne.  

Wprowadzenie chmury obliczeniowej zmieniło usługi IT w nieodwracalny sposób. Migracja z fizycznych serwerów i dysków twardych do czegoś, co wydaje się nieograniczoną pamięcią masową — oferowanej przez dostawców usług w chmurze — umożliwiła przedsiębiorstwom fragmentaryczny wybór usług abonamentowych, które chcą uzupełnić swoje potrzeby w zakresie przechowywania danych. Istnieją trzy główne typy usług tworzenia aplikacji chmurowych: Infrastructure-as-a-Service (IaaS lub wynajem sieci, serwerów, przechowywania danych i maszyn wirtualnych), Platform-as-a-Service (PaaS lub grupa infrastruktur potrzebne do obsługi aplikacji lub witryn) oraz Software-as-a-Service (SaaS, aplikacja oparta na subskrypcji, do której użytkownicy mają łatwy dostęp online). 

Poza przetwarzaniem w chmurze i przechowywaniem danych, wprowadzenie sztucznej inteligencji i modeli uczenia maszynowego — takich jak obliczenia kognitywne i przetwarzanie języka naturalnego — sprawiło, że przetwarzanie w chmurze stało się coraz szybsze, spersonalizowane i wszechstronne. Sztuczna inteligencja działająca w środowiskach chmurowych może usprawnić analizę danych i zapewnić organizacjom wgląd w czasie rzeczywistym w usprawnienia procesów, które są spersonalizowane pod kątem użytkownika końcowego, co pozwala na efektywniejsze wdrażanie zasobów pracowników.

Zakłócający wpływ

Przetwarzanie w chmurze AI wykorzystywane przez korporacje każdej wielkości oferuje kilka korzyści: 

• Pierwszym z nich jest zoptymalizowane zarządzanie danymi, które obejmuje wiele krytycznych procesów biznesowych, takich jak analiza danych klientów, zarządzanie operacjami i wykrywanie oszustw. 
• Następna jest automatyzacja, która eliminuje powtarzalne zadania podatne na błędy ludzkie. Sztuczna inteligencja może również wykorzystywać analizy predykcyjne do wdrażania ulepszeń, automatycznie prowadząc do minimalnych zakłóceń i przestojów. 
• Firmy mogą obniżyć koszty personelu i infrastruktury technologicznej, eliminując lub automatyzując pracochłonne procesy. W szczególności firmy mogą osiągnąć doskonały zwrot z inwestycji z nakładów inwestycyjnych na usługi w chmurze. 

Usługi te będą wybierane w zależności od potrzeb, w porównaniu do inwestowania w technologie, które mogą nie być potrzebne lub stać się przestarzałe w najbliższej przyszłości. 

Oszczędności uzyskane dzięki niższym kosztom personelu i technologii mogą potencjalnie zwiększyć rentowność organizacji. Oszczędności można przesunąć w danej firmie, aby była bardziej konkurencyjna, np. podnosząc płace lub zapewniając pracownikom większe możliwości rozwoju umiejętności. Firmy mogą coraz częściej starać się zatrudniać pracowników posiadających umiejętności niezbędne do pracy w połączeniu z usługami w chmurze opartymi na sztucznej inteligencji, co prowadzi do dużego zapotrzebowania na tych pracowników. Firmy mogą stawać się coraz bardziej zwinne i elastyczne, ponieważ infrastruktura środowiska zbudowanego nie ograniczałaby ich już do skalowania swoich usług, zwłaszcza gdyby korzystały z modeli pracy wykorzystujących technologie zdalne lub hybrydowe.

Implikacje usług przetwarzania w chmurze AI

Szersze konsekwencje wykorzystania sztucznej inteligencji w branży przetwarzania w chmurze mogą obejmować:

• W pełni zautomatyzowana obsługa klienta i zarządzanie relacjami poprzez chatboty, wirtualnych asystentów i spersonalizowane rekomendacje produktowe.
• Pracownicy w dużych organizacjach uzyskują dostęp do spersonalizowanych, wirtualnych asystentów AI w miejscu pracy, którzy pomagają im w codziennych czynnościach zawodowych.
• Więcej mikrousług natywnych dla chmury, które mają scentralizowane pulpity nawigacyjne i są często aktualizowane lub w razie potrzeby.
• Bezproblemowe udostępnianie i synchronizacja danych między hybrydowymi konfiguracjami środowisk on-service i cloud, dzięki czemu operacje biznesowe są bardziej wydajne i rentowne. 
• Ogólnogospodarczy wzrost wskaźników produktywności do roku 2030, zwłaszcza że coraz więcej firm integruje usługi chmurowe AI w swoich operacjach. 
• Problemy z pamięcią masową, ponieważ dostawcom usług w chmurze brakuje miejsca do przechowywania ogromnych danych przedsiębiorstwa.

Pytania do rozważenia

• W jaki sposób przetwarzanie w chmurze zmieniło sposób, w jaki Twoja organizacja korzysta z treści i usług online lub zarządza nimi?
• Czy uważasz, że przetwarzanie w chmurze jest bezpieczniejsze niż firma korzystająca z własnych serwerów i systemów?