7 godzin temu
W krajobrazie biznesowym roku 2025 sztuczna inteligencja (AI) nie jest futurystyczną koncepcją, stała się za to kluczowym motorem innowacji i transformacji w niemal każdej branży. Jak wynika z raportu Flexential, inicjatywy związane z AI są coraz częściej napędzane przez najwyższe kierownictwo, o czym świadczy wzrost zaangażowania kadry zarządzającej C-suite do 81% respondentów, w porównaniu z 53% rok wcześniej.
Ten dynamiczny wzrost zainteresowania na poziomie zarządu wywiera znaczną presję na szybkie wdrażanie rozwiązań AI i osiągnięcie wymiernych zwrotów z inwestycji. Aż 51% ankietowanych oczekuje zwrotu z inwestycji w AI w ciągu najbliższego roku, a 21% już odnotowało korzyści finansowe.
Jednakże, to przyspieszenie podyktowane przez kierownictwo nie jest pozbawione wyzwań. Prawie jedna trzecia (29%) liderów IT przyznaje, iż czuje się przytłoczona wymaganiami wdrożeniowymi AI, co stanowi ponad dwukrotny wzrost w porównaniu z rokiem poprzednim (12%). To poczucie przeciążenia sygnalizuje rosnącą złożoność implementacji AI i potencjalne obciążenie istniejących zasobów IT. Pomimo tych trudności, entuzjazm dla AI pozostaje wysoki, a 75% respondentów wyraża podekscytowanie wdrożeniami AI w swoich organizacjach. Co więcej, 71% liderów IT jest bardzo pewnych swojej umiejętności realizacji planów działania AI, co stanowi znaczący wzrost w porównaniu z 53% w roku poprzednim. Niemniej jednak, ta optymistyczna perspektywa może okazać się nieuzasadniona, jeżeli podstawowe ograniczenia infrastrukturalne nie zostaną odpowiednio uwzględnione w strategicznym planowaniu.
Horyzonty planowania IT a bariery w skalowaniu AI: Analiza danych
Kluczowym wnioskiem z raportu Flexential jest fakt, iż większość organizacji nie planuje swojej infrastruktury IT z wystarczająco długim wyprzedzeniem, aby sprostać długoterminowym wymaganiom skalowania AI. Aż 62% respondentów planuje swoje potrzeby w zakresie IT i centrów danych zaledwie na 1-3 lata do przodu, a tylko 17% patrzy w perspektywie 3-5 lat. Ten stosunkowo krótki horyzont planowania stoi w wyraźnej sprzeczności z długoterminowym charakterem rozwoju i wdrażania AI, które często wymagają znaczących i trudnych do przewidzenia inwestycji infrastrukturalnych.
Co istotne, 44% respondentów zidentyfikowało ograniczenia infrastruktury IT jako największą barierę w rozszerzaniu inicjatyw AI w ich organizacjach. To bezpośrednie powiązanie między ograniczeniami infrastrukturalnymi a niemożnością skalowania AI potwierdza kluczową tezę niniejszego artykułu. Podczas gdy krótkoterminowe planowanie może być wystarczające dla tradycyjnych potrzeb IT, ambicje związane z AI, w tym dążenie do sztucznej ogólnej inteligencji (AGI) , wymagają znacznie bardziej dalekosiężnej perspektywy. Rozwój AI jest procesem ciągłym, napędzanym postępami w sprzęcie, dostępem do ogromnych zbiorów danych i ciągłymi ulepszeniami algorytmicznymi. Planowanie infrastruktury w horyzoncie zaledwie kilku lat może nie uwzględniać wykładniczego wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową, pamięć masową i przepustowość sieci, które są niezbędne do skutecznego skalowania AI.
Wąskie gardła infrastruktury: Jak przestarzałe zasoby hamują postęp AI?
Ograniczenia infrastrukturalne, które hamują ambicje AI, mają wiele przyczyn. Jednym z kluczowych problemów jest rosnący niedobór umiejętności w zarządzaniu specjalistyczną infrastrukturą obliczeniową. Odsetek organizacji doświadczających takich braków wzrósł z 53% do 61% w ciągu ostatniego roku. choćby przy posiadaniu odpowiedniej infrastruktury, brak wykwalifikowanego personelu do jej obsługi i optymalizacji może stanowić poważne wąskie gardło w skalowaniu AI.
Ponadto, raport Flexential ujawnia nasilające się problemy z wydajnością. Niedobory przepustowości dotknęły 59% respondentów (wzrost z 43%), a 53% doświadczyło nadmiernych opóźnień (wzrost z 32%). Te kwestie bezpośrednio wpływają na efektywność i szybkość działania aplikacji AI, ograniczając możliwość przetwarzania dużych zbiorów danych i wdrażania rozwiązań działających w czasie rzeczywistym. Wiele przedsiębiorstw opiera się na przestarzałych systemach, które nie są przystosowane do obsługi intensywnych obciążeń związanych z AI. AI wymaga innego rodzaju infrastruktury niż tradycyjne systemy IT, charakteryzującej się wysokimi wymaganiami w zakresie mocy obliczeniowej, pamięci masowej i sieci. Aplikacje AI, takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie, generują ogromne zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Niewystarczająca moc obliczeniowa, zwłaszcza w postaci wyspecjalizowanych procesorów graficznych (GPU) i tensorowych (TPU) , znacząco spowalnia proces trenowania modeli i wnioskowania, co jest najważniejsze dla skalowania AI.
Kolejnym istotnym czynnikiem jest potrzeba skalowalnych rozwiązań do przechowywania danych. AI opiera się na przetwarzaniu ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Tradycyjne systemy przechowywania danych mogą nie być w stanie obsłużyć takiego wolumenu i tempa przyrostu danych, co prowadzi do powstawania wąskich gardeł. Bez proaktywnych inwestycji i planowania długoterminowego, wiele organizacji może odkryć, iż ich konkurenci już zabezpieczyli krytyczne zasoby potrzebne do skutecznego skalowania możliwości AI.
Rola długoterminowego planowania w przezwyciężaniu ograniczeń infrastrukturalnych
Aby sprostać wyzwaniom związanym z infrastrukturą i umożliwić skuteczne skalowanie AI, organizacje muszą przejść na długoterminowe planowanie IT. Takie podejście jest niezbędne, aby utrzymać konkurencyjność i odporność w erze AI. Inwestycje w infrastrukturę powinny być ściśle powiązane z długoterminowymi celami biznesowymi i strategiami AI. Planowanie długoterminowe powinno priorytetowo traktować budowę skalowalnej i elastycznej infrastruktury, która będzie w stanie dostosować się do przyszłych wymagań AI. Wykorzystanie technologii chmurowych oferuje możliwości skalowania mocy obliczeniowej i pamięci masowej w zależności od potrzeb, bez konieczności ponoszenia ogromnych nakładów na infrastrukturę lokalną. Organizacje, które nie inwestują proaktywnie w swoją infrastrukturę, ryzykują, iż ich konkurenci zabezpieczą najważniejsze zasoby, co utrudni im skuteczne skalowanie AI.
Wpływ czynników biznesowych i organizacyjnych na planowanie infrastruktury AI
Na podejście do planowania infrastruktury AI wpływają również czynniki biznesowe i organizacyjne. Coraz większa rola kadry zarządzającej C-suite w inicjatywach AI może stanowić zarówno szansę, jak i wyzwanie. Z jednej strony, zaangażowanie zarządu może zapewnić niezbędne wsparcie i zasoby dla długoterminowych inwestycji infrastrukturalnych. Z drugiej strony, silna presja na szybki zwrot z inwestycji w AI może prowadzić do krótkoterminowego myślenia i niedoinwestowania w najważniejsze obszary infrastruktury.
Trudność w kwantyfikacji wartości i zwrotu z inwestycji w AI również wpływa na decyzje dotyczące planowania infrastruktury. jeżeli organizacje mają problem z udowodnieniem, iż inwestycje w AI przynoszą wymierne korzyści biznesowe, mogą być mniej skłonne do alokowania znacznych środków na rozbudowę infrastruktury. Kluczowa jest również efektywna kooperacja między zespołami IT i biznesowymi. Ścisła komunikacja i zrozumienie potrzeb biznesowych w zakresie AI są niezbędne do tego, aby planowanie infrastruktury było adekwatne i wspierało realizację celów organizacji. Kultura organizacyjna, która promuje innowacje i ciągłe uczenie się , również odgrywa istotną rolę w podejściu do planowania infrastruktury AI. Organizacje, które zachęcają do eksperymentowania i adaptacji, są bardziej skłonne do proaktywnego inwestowania w infrastrukturę przyszłości.
Jak budować infrastrukturę przyszłości pod ambitne cele AI?
Analiza danych z raportu Flexential jasno pokazuje, iż krótkoterminowe horyzonty planowania infrastruktury IT stanowią znaczącą przeszkodę w realizacji ambitnych celów związanych z AI. Ograniczenia infrastrukturalne są powszechnie postrzegane jako główna bariera w skalowaniu inicjatyw AI, co podkreśla pilną potrzebę zmiany podejścia do planowania.
Aby budować infrastrukturę przyszłości, która będzie w stanie sprostać wymaganiom AI, organizacje muszą przyjąć strategiczną, długoterminową perspektywę planowania IT, która będzie ściśle powiązana z ich ambicjami w obszarze sztucznej inteligencji. Zaleca się podjęcie następujących działań:
- Wydłużenie horyzontów planowania infrastruktury IT: Organizacje powinny wyjść poza typowy zakres 1-3 lat i opracowywać plany obejmujące 5 lat lub więcej, uwzględniając przewidywany wzrost i ewolucję inicjatyw AI.
- Przeprowadzenie dogłębnej oceny obecnej infrastruktury: Należy zidentyfikować istniejące wąskie gardła i braki w mocy obliczeniowej, pamięci masowej, przepustowości sieci oraz specjalistycznych umiejętnościach, które mogą utrudniać skalowanie AI.
- Opracowanie dedykowanej mapy drogowej infrastruktury AI: Mapa ta powinna określać niezbędne modernizacje i inwestycje w komponenty infrastruktury dostosowane do specyficznych wymagań planowanych aplikacji AI, z uwzględnieniem skalowalności, bezpieczeństwa i zrównoważonego rozwoju.
- Inwestowanie w specjalistyczne umiejętności w zakresie infrastruktury AI: Należy zniwelować rosnącą lukę kompetencyjną poprzez szkolenie istniejącego personelu IT i zatrudnianie ekspertów w dziedzinach takich jak obliczenia GPU, zoptymalizowana pod kątem AI pamięć masowa i szybkie sieci.
- Rozważenie strategii hybrydowych i wielochmurowych: Wykorzystanie elastyczności i skalowalności platform chmurowych przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad wrażliwymi danymi i obciążeniami poprzez rozwiązania lokalne. Należy dokładnie ocenić efektywność kosztową i implikacje wydajnościowe.
- Priorytetowe traktowanie modernizacji infrastruktury: Należy zmodernizować przestarzałe systemy, które nie są w stanie obsłużyć obciążeń związanych z AI. Warto rozważyć modułowe i konteneryzowane architektury dla większej elastyczności i skalowalności.
- Ustanowienie jasnych metryk wydajności infrastruktury AI: Monitorowanie kluczowych wskaźników, takich jak czasy trenowania modeli, opóźnienia wnioskowania i wykorzystanie zasobów, w celu identyfikacji obszarów do optymalizacji i przyszłych inwestycji.
- Wzmocnienie współpracy między interesariuszami IT i biznesowymi: Należy zapewnić, iż planowanie infrastruktury jest napędzane przez specyficzne potrzeby i cele inicjatyw AI w różnych działach biznesowych.
- Ciągłe monitorowanie i dostosowywanie strategii infrastruktury: Krajobraz AI dynamicznie się rozwija, dlatego organizacje muszą regularnie przeglądać i aktualizować swoje plany infrastrukturalne, aby nadążać za postępem technologicznym i zmieniającymi się wymaganiami biznesowymi.
Budowanie infrastruktury przyszłości, zdolnej do wspierania transformacyjnego potencjału sztucznej inteligencji, wymaga fundamentalnej zmiany w sposobie myślenia o planowaniu IT. Tylko długoterminowa strategia, proaktywne inwestycje i ścisła kooperacja pozwolą organizacjom uwolnić pełny potencjał AI i osiągnąć ambitne cele.
