/ We know how

Wady i zalety rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI


W tym artykule dowiesz się:

  • W jaki sposób technologie chmurowe i AI wzajemnie na siebie oddziałują
  • Jak z perspektywy finansowej kształtuje się połączenie chmury z AI
  • Na co należy zwrócić uwagę łącząc AI z technologią chmurową
  • Jak kształtuje się wspólna przyszłość chmury i AI

Nieustanny rozwój cloud computingu i sztucznej inteligencji sprawia, że zarówno dostawcy chmur, jak i ich klienci coraz częściej łączą te dwie technologie w ramach jednej platformy. Jakie są wady i zalety rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI i czy warto rozważyć ich implementację w środowisku pracy?

 

 

Jakie są zalety i wady rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI?

 

Chociaż na rynku dostępnych jest wiele narzędzi do zarządzania chmurą, współcześnie ze względu na dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji i towarzyszących jej technologii rośnie popularność rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI. I choć na pierwszy rzut oka może się wydawać, że cloud computing i AI nie są ze sobą powiązane, nic nie stoi na przeszkodzie, żeby łączyć ze sobą te technologie.

Z raportu opublikowanego przez Gartner wynika, że w 2023 tylko na chmury publiczne wydano na całym świecie 600 miliardów dolarów, a w danych Goldman Sachs można znaleźć informację, że branża AI będzie w 2025 roku warta 200 miliardów dolarów. Można zatem przypuszczać, że synergia między tymi sektorami będzie postępować – rozwój AI wymaga mocy obliczeniowej, którą są w stanie dostarczyć technologie chmurowe, a chmury mogą poprawić swoją jakość dzięki implementacji sztucznej inteligencji.

Zalety rozwiązań chmurowych AI dostrzegli już dostawcy chmur tacy jak Microsoft czy Google. Połączenie tych narzędzi pozwala łatwo skalować zasoby, co może być istotne dla rozwijających się biznesów, jak również pozwala automatyzować wiele procesów. Jest też nieocenione w analizie danych. Jednocześnie cloud computing korzystający z AI jest łatwy w użyciu i zapewnia odpowiedni poziom bezpieczeństwa i prywatności danych.

Nie można jednak ignorować wad AI w chmurze. Poza kosztami (które zależą głównie od obranego modelu płatności i zużycia danych) wymienić można zależność od dostawcy, a także wiele ryzyk związanych z bezpieczeństwem – pomimo stałego rozwoju zabezpieczeń, hakerzy znajdują nowe metody atakowania.

 

 

Jakie są zastosowania rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI?

 

Z czego wynika rosnąca popularność rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI? Między innymi z szerokich możliwości, które oferuje połączenie tych technologii. Współcześnie da się je dopasować do specyfiki praktycznie każdej branży – mowa nie tylko o silnie zalgorytmizowanych i polegających na wykonywaniu określonych sekwencji działań branżach takich jak produkcja, ale też o sektorach wymagających „ludzkiego dotyku” w postaci np. ochrony zdrowia czy edukacji.

Jak w takim razie AI w chmurze może pomóc w biznesie? Jednym z najczęstszych zastosowań jest automatyzacja procesów biznesowych – firmy automatyzują głównie żmudne i monotonne zadania, a rozwój AI poszerza zakres działań, które można poddać automatyzacji. Według raportu McKinsey dzięki postępom w obszarze SI między 2030 a 2060 rokiem będzie możliwa automatyzacja nawet 50% wszystkich procesów biznesowych.

AI w chmurze stosuje się także do analizy danych i działań w ramach business intelligence. Oferowane przez dostawców platform chmurowych przestrzenie dyskowe pozwalają analizować duże zbiory danych, co z kolei przekłada się na poprawę efektywności procesu decyzyjnego. Wyniki można stosować np. w budowie zaawansowanych systemów rekomendacyjnych czy w analizie predykcyjnej.

Warto też podkreślić, że sztuczna inteligencja w platformach chmurowych pozwala także wdrożyć przetwarzanie języka naturalnego w procesach biznesowych. Dzięki temu użytkownicy nie muszą znać podstaw programowania, ponieważ przynajmniej część zadań są w stanie wykonać z pomocą chatbota, który będzie przetwarzał polecenia napisane w języku naturalnym.

 

 

Wyzwania związane z implementacją rozwiązań chmurowych wspieranych przez AI

 

Implementacja rozwiązań chmurowych wykorzystujących AI jest w ogólnych założeniach podobna do wyboru między programistą wszechstronnym a specjalistą – każda firma musi sama odpowiedzieć sobie na pytanie, czy lepszym wyborem będzie chmura ogólna, dzięki której będzie można obsłużyć szerokie spektrum działań, czy wyspecjalizowana, która świetnie sprawdzi się w jednej dziedzinie, np. analizie danych. Bez względu na wybór, trzeba znać wyzwania związane z wdrożeniem AI w chmurze.

Pierwszym (i najważniejszym z ekonomicznego punktu widzenia) są koszty. Chociaż w największej mierze zależą one od zużycia danych i stosowanego sposobu rozliczenia, nie da się ukryć, że dostawcy mogą żądać większych opłat za wdrożenie narzędzi wykorzystujących AI, a także działań z tym związanych – mowa m.in. o migracji danych czy szkoleniach personelu. Kolejnym problemem – zarówno finansowym, jak i technicznym – jest integracja z już istniejącą infrastrukturą. Nie można wykluczyć sytuacji, że będzie to kosztowne i trudne do wykonania np. przez niekompatybilność rozwiązań.

Każda firma musi też liczyć się z wyzwaniami w zakresie bezpieczeństwa i zarządzania danymi. Mowa tutaj nie tylko o stosowanych rodzajach zabezpieczeń, ale również o dostosowaniu działania chmury i narzędzi AI do obowiązujących na danym terenie przepisów. Równie ważne jest stałe monitorowanie działania platformy, aby uniknąć nawarstwiania się problemów.

Warto też podkreślić, że wdrożenie AI w chmurze to nie tylko wyzwania techniczne, ale przede wszystkim kulturowe i organizacyjne. Tego typu narzędzia mogą wywoływać niepokój i opór pracowników, więc należy od samego początku jasno informować ich o celach i zakresie wdrożenia, a także uświadamiać, że służy to tylko usprawnieniu pracy.

 

 

Przyszłe trendy w rozwiązaniach chmurowych wspieranych przez AI

 

Nie da się ukryć, że rozwój zarówno platform chmurowych, jak i sztucznej inteligencji będzie sprzężony i napędzany przez osiągnięcia w innych obszarach. Rynek oferuje cały kalejdoskop rozwiązań technologicznych. Można być pewnym, że z roku na rok jakość działania narzędzi AI będzie się poprawiać, co może być zasługą rozwoju metod uczenia, np. spodziewanych postępów w obszarze zautomatyzowanego uczenia maszynowego czy uczenia federacyjnego, w którym modele trenuje się za pomocą wielu niezależnych i korzystających z różnych danych sesji.

Inne technologie, które będą wpływać na rozwój rozwiązań chmurowych korzystających z AI to m.in. rozszerzona (AR) i wirtualna (VR) rzeczywistość – mogą się one sprawdzić szczególnie w branży rozrywkowej, ale mogą też znaleźć zastosowanie w e-commerce. Można spodziewać się, że cloud computing będzie rozwijał się także z edge computingiem – przetwarzanie danych bliżej źródła ich generowania to nie tylko pozytywne skutki środowiskowe (na które organizacje będą kłaść coraz większy nacisk), ale również lepsze zarządzanie urządzeniami Internetu Rzeczy.

Jednym z najważniejszych trendów w rozwoju zarówno chmur, jak i AI będzie XaaS – everything as a service, wszystko jako usługa (opisuje to m.in. raport KPMG). Nie można wykluczyć sytuacji, w której firmy uznają, że zdecydowanie szybciej i, w ogólnym rozrachunku, także taniej będzie powierzyć całość działań IT zewnętrznym dostawcom. Może to skutkować dużą zależnością, ale ostatecznie wygoda i mniejsze koszty takiego rozwiązania mogą przeważyć. Czy tak będzie? Czas pokaże.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!