Kde se věci zadrhávají?
Firmy dnes přistupují k umělé inteligenci s velkými vizemi, ale často bez základních předpokladů k jejich naplnění. Není to poprvé, co vidíme tento scénář: podniky se vrhají na nejnovější technologie, aniž by řešily infrastrukturu, která je má podpořit.
AI není technologie, kterou prostě zapojíte do zásuvky a ona funguje. Potřebuje obrovské množství dat, náročné výpočetní operace a především rychlý a spolehlivý přístup k informacím. To vytváří enormní tlak na starší systémy, které byly navržené pro úplně jinou dobu. Dobu, kdy data nemusela být zpracovávána v reálném čase ani přístupná z okrajů sítě.
Nejčastějším následkem je, že AI projekty nikdy nepřekročí pilotní fázi. Na papíře vypadá byznys plán skvěle: automatizace zákaznického servisu, lepší předpovědi, personalizované digitální zážitky. V praxi ale infrastruktura nedokáže podporovat ostré testování nebo efektivně škálovat nad rámec proof of concept. Bez spolehlivého připojení s nízkou latencí a flexibilních výpočetních zdrojů se iniciativy zastaví. Ne proto, že by modely nefungovaly, ale protože je síť nestíhá.
Problém není jen v Británii
I když výzkumy často zmiňují čísla z Velké Británie, realita je mnohem širší. Osmdesát procent AI projektů celosvětově se potýká s tím, že nedodává očekávané výsledky. A to primárně kvůli omezenému IT zázemí, ne kvůli samotné AI technologii.
Když se projekty i přes to rozběhnou, často mají zpoždění způsobené špatnou dostupností dat nebo roztříštěnými systémy. Pokud čistá data v reálném čase nemohou volně proudit napříč organizací, AI modely prostě nemohou fungovat efektivně. Výsledky pak přicházejí pozdě nebo nemají žádný dopad.
Jak vypadá infrastruktura připravená na AI?
Dobrá zpráva! Dá se to napravit! Ale vyžaduje to víc, než jen povrchní upgrady. Potřebujete infrastrukturu, která je navržená pro umělou inteligenci od základu – postavenou pro škálování, rychlost a neustálý vývoj.
Začíná to cloud-native architekturou. Na rozdíl od statických tradičních systémů nabízejí cloudová prostředí flexibilitu potřebnou pro AI pracovní zátěže, které se neustále mění v rozsahu i složitosti. Ať už trénujete velký model nebo nasazujete řešení napříč více týmy, organizace potřebují možnost okamžitě škálovat zdroje bez nadměrného provisioningu nebo výkonnostních limitů.
Rychlost je stejně důležitá. Umělá inteligence je závislá na plynulém pohybu dat a jakékoli zpoždění v síti může narušit časově kritické případy použití, jako je detekce podvodů. Výkonná síť s nízkou latencí zajišťuje, že data mohou proudit rychle, bezpečně a spolehlivě, takže AI výstupy dorazí v momentě, kdy na tom nejvíc záleží.
Edge computing a adaptabilita
Jak více dat vzniká na okraji sítě – v továrnách, obchodech, vozidlech nebo vzdálených kancelářích – stává se edge computing klíčovou součástí skládačky. Zpracování dat blíže místu, kde vznikají, snižuje latenci a šetří šířku pásma. V prostředích jako logistika nebo výroba, kde záleží na zlomcích vteřin, je tento typ flexibility zásadní.
Infrastruktura musí být také adaptabilní. AI pracovní zátěže jsou v neustálém pohybu, což znamená, že systémy musí umět samy optimalizovat výkon. Automatizované systémy dokážou vyvažovat zátěž, přesměrovat provoz a vyřešit problémy dřív, než ovlivní výkon. S observability, tedy viditelností do chování infrastruktury v reálném čase, mohou IT týmy předcházet problémům místo toho, aby na ně jen reagovaly.
A konečně: inovace musí být vyvážená s kontrolou. Umělá inteligence prosperuje na experimentech – nové modely, nová data, rychlé iterace. Ale tato agilita musí jít ruku v ruce s kontrolou. Zejména v regulovaných odvětvích musí infrastruktura umožňovat rychlý vývoj při zajištění bezpečnosti, compliance a správného dohledu v každé fázi.
Platformizace jako klíč k úspěchu
Řešení infrastruktury je jen část úkolu. Podniky potřebují také integraci a soudržnost. V mnoha organizacích pracují oddělení v izolovaných skupinách, které se spoléhají na systémy, jež spolu nekomunikují. Tato roztříštěnost ztěžuje konsolidaci dat, efektivní trénování modelů nebo dodávání AI pohledů tam, kde jsou nejvíc potřeba.
Platformizace to řeší sjednocením systémů, datových toků a digitálních operací do jednoho integrovaného prostředí. Konsolidací síťových dat napříč podnikem na sdílené infrastruktuře mohou organizace zefektivnit způsob, jakým jsou data zachycena, zpracována a využita, čímž eliminují neefektivity, které často AI iniciativy vykolejí.
Tento jednotný přístup umožňuje pohledy v reálném čase, AI detekci anomálií a pokročilou analytiku pro optimalizaci výkonu, posílení bezpečnosti a podporu sebevědomých rozhodnutí založených na datech. Rychlost k pohledům je kritická – mnoho AI nástrojů přináší největší hodnotu, když jejich výstupy jsou použity okamžitě.
Co dělat teď
Pro CIO a IT lídry je vzkaz jasný: soustřeďte se na infrastrukturu, která umožňuje AI fungovat, ne jen na samotnou AI. To znamená odejít od izolovaných upgradů a přijmout strategickou transformaci od začátku do konce.
Znamená to zacházet se sítí ne jako s pomocnou utilitou na pozadí, ale jako s kritickou pákou pro inovace. A znamená to budovat systémy, které dokážou podporovat nejen dnešní umělou inteligenci, ale i tu zítřejší.
Příliš mnoho investic jde do front-endových nástrojů a modelů, které samy o sobě přinášejí omezený dopad. Prioritizace základní práce na budování robustní a škálovatelné infrastruktury je nezbytná pro to, aby tyto nástroje fungovaly spolehlivě a přinášely smysluplné případy použití s měřitelnou návratností investic.
Zdroj: TechRadar
