Быстрая эволюция генеративного ИИ: проблемы и стратегии для предприятий
За считанные месяцы ландшафт генеративного ИИ претерпел значительные изменения. В январе 2024 года карта рынка от Menlo Ventures представила четкую четырехуровневую структуру, в то время как визуализация Sapphire Ventures в конце мая показала сложную сеть из более чем 200 компаний в разных категориях. Эта быстрая экспансия подчеркивает скорость инноваций и растущие вызовы для IT-руководителей.
IT-лидерам предстоит ориентироваться в сложной среде, где технические аспекты пересекаются со стратегическими. Защита данных становится первостепенной задачей, усугубленной возможными новыми регуляциями в области ИИ. Недостаток специалистов еще больше усложняет ситуацию, заставляя организации выбирать между внутренней разработкой и привлечением внешних экспертов. В то же время возрастает необходимость в инновациях и управлении затратами.
Переход к всеобъемлющим решениям
В условиях сложностей генеративного ИИ многие предприятия ищут комплексные решения для упрощения инфраструктуры ИИ и оптимизации операций. Например, Intuit столкнулась с важным выбором: использовать свои обширные ресурсы для разработки ИИ-решений на базе существующих возможностей или выбрать более амбициозный путь. Они остановились на втором варианте, разработав GenOS — целостную операционную систему для генеративного ИИ.
Ашок Сривостав, главный директор по данным Intuit, подчеркивает важность скорости и последовательности: «Мы создаем слой, который абстрагирует сложность платформы, позволяя быстро разрабатывать конкретные ИИ-решения». Этот подход резко контрастирует с децентрализованными методами, которые приводят к «высокой сложности, низкой скорости и техническому долгу».
Аналогично, Databricks расширила свои возможности развертывания ИИ с новыми функциями обслуживания моделей. Эти улучшения позволяют дата-сценаристам развертывать модели с меньшей инженерной поддержкой, оптимизируя переход от разработки к производству. Мария Вехтомова, автор книги "Потрясающий MLOps", отмечает необходимость упрощения в отрасли: «Команды машинного обучения должны стремиться минимизировать архитектурную сложность и использование инструментов». Платформа Databricks поддерживает разнообразные архитектуры обслуживания, охватывая разные сценарии использования, такие как электронная коммерция и обнаружение мошенничества.
Крейг Уайли, старший директор по продуктам AI/ML в Databricks, обозначает цель создать «поистине полную комплексную стек-данных и ИИ», отражая более широкую тенденцию к всеобъемлющим решениям. Однако не все согласны с преимуществами подхода одного поставщика. Стивен Хьюэлс из Red Hat выступает за дополнение, которое может интегрироваться с существующими системами, подчеркивая растущую зрелость ландшафта генеративного ИИ.
Приоритизация качества данных и управления
С увеличением числа приложений генеративного ИИ качество данных и управление становятся критически важными. Эффективность моделей ИИ сильно зависит от качества их обучающих данных, что требует надежных методов управления данными. Управление, которое обеспечивает этичное и безопасное использование данных, становится все более актуальным. Хьюэлс предсказывает значимое внимание к управлению в ответ на растущее влияние ИИ на ключевые бизнес-решения.
Databricks интегрировала управление в свою платформу, создавая непрерывную систему учета и управления данными от их обработки до ИИ-запросов и ответов.
Рост семантических слоев и тканей данных
С растущей значимостью качественных данных семантические слои и ткани данных становятся основными элементами современной инфраструктуры данных. Illumex разработала «семантическую ткань данных», которая динамически улучшает взаимодействие с данными, улучшая возможности ИИ.
Продуктово-ориентированный подход Intuit к управлению данными иллюстрирует эту тенденцию, рассматривая данные как продукт, который должен соответствовать высоким стандартам качества и производительности. Применение семантических слоев и тканей данных символизирует критическую эволюцию в инфраструктуре данных, повышая способность ИИ-систем понимать и эффективно использовать данные предприятия. Однако реализация этих технологий требует значительных инвестиций в экспертизу и технологии.
Принятие специализированных решений на консолидированном рынке
На рынке ИИ наблюдается парадокс: хотя появляются комплексные платформы, продолжают расти и специализированные решения для решения конкретных задач ИИ. Например, Illumex сосредоточена на создании генеративных семантических тканей, мостящих пропасти между данными и бизнес-логикой.
Эти специализированные решения часто дополняют более широкие платформы, заполняя ниши и улучшая возможности. Появление специализированных предложений в условиях консолидирующегося рынка подчеркивает непрекращающиеся инновации, направленные на решение конкретных задач ИИ.
Навигация между открытыми и проприетарными решениями
Ландшафт генеративного ИИ отражает растущее взаимодействие между открытыми и проприетарными решениями. Организациям необходимо тщательно оценить преимущества и недостатки каждого. Вход Red Hat в пространство генеративного ИИ с предложением Enterprise Linux (RHEL)illustrates illustrates this trend, aiming to democratize access to large language models while adhering to open-source principles.
Тем не менее, реализация открытых решений часто требует значительной внутренней экспертизы, что может создать трудности для организаций, сталкивающихся с нехваткой специалистов. Проприетарные решения, хотя и зачастую обеспечивающие более интегрированный опыт, акцентируют внимание на единой экосистеме. Уайли отмечает, что Databricks управляет интеграцией различных моделей ИИ для своих клиентов.
Баланс между открытыми и проприетарными решениями будет зависеть от уникальных потребностей, ресурсов и готовности к риску организации. По мере развития ландшафта ИИ эффективное управление этим балансом может стать конкурентным преимуществом.
Интеграция генеративного ИИ в существующие системы
Значительной проблемой для организаций, внедряющих генеративный ИИ, является интеграция его в существующие системы и процессы, что критически важно для максимизации бизнес-ценности. Успешная интеграция зависит от надежных возможностей обработки и данных. «У вас есть система в реальном времени? У вас есть потоковая обработка? У вас есть возможности пакетной обработки?» — спрашивает Сривостав.
Организациям также необходимо соединить ИИ-инициативы с различными источниками данных. Illumex сосредоточена на решении этой интеграционной задачи, позволяя предприятиям использовать существующие данные без значительной перестройки.
Кроме того, необходимо учесть, как ИИ будет гармонировать с существующими бизнес-процессами и системами безопасности. Система GenOS от Intuit демонстрирует решение, которое объединяет различные функции в рамках предприятия.
Будущее генеративных вычислений
Быстро развивающийся ландшафт генеративного ИИ, охватывающий всеобъемлющие решения, специализированные инструменты и улучшенное управление, обозначает трансформационный момент в технологии для предприятий. Андрей Карпаты, ведущий исследователь в области ИИ, предсказывает будущее, где одна нейронная сеть может заменить традиционное программное обеспечение, создавая «computer 100% Fully Software 2.0». Эта концепция ставит под сомнение наше текущее понимание программного обеспечения, ведь она предполагает, что унифицированная система ИИ могла бы вести весь вычислительный процесс.
Хотя такие идеи могут казаться далекими, они иллюстрируют потенциал генеративного ИИ не только для трансформации отдельных приложений, но и для изменения самой природы вычислений. Выбор организаций в области инфраструктуры ИИ сегодня определит будущие инновации. Гибкость, масштабируемость и адаптивность станут ключом к успеху в условиях продолжающегося изменения ландшафта.
Рейтинг
