Prywatna czy publiczna sztuczna inteligencja: z której powinna korzystać Twoja firma w 2025 r.?

Wyobraź sobie Święta Bożego Narodzenia, podczas których Twoja firma przewiduje trendy rynkowe, zanim one wystąpią, bez wysiłku usprawnia operacje i zabezpiecza wrażliwe dane z elfą precyzją. To nie jest odległe marzenie – to rzeczywistość sztuczna inteligencja (AI) dzisiaj. Jednak sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem uniwersalnym – należy wziąć pod uwagę różne jej typy i podjąć kroki, aby położyć podwaliny pod pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji. W rzeczywistości przewiduje się, iż wartość branży sztucznej inteligencji wzrośnie ponad 13 razy w ciągu następnych sześciu lat ze względu na stale rosnący postęp w tej dziedzinie. Dwie z tych odmian to prywatna i publiczna sztuczna inteligencja – obie z własnym zestawem możliwości i wad.

Jako lider biznesu stajesz przed świąteczną decyzją: czy powinieneś wykorzystać moc prywatnej sztucznej inteligencji, czy wykorzystać ogromne zasoby publicznej sztucznej inteligencji?

Prywatna czy publiczna sztuczna inteligencja?

Publiczna sztuczna inteligencja działa na hiperskalowych platformach opartych na chmurze i zwykle jest dostępny dla wielu użytkowników i firm. Platformy te wykorzystują ogromne ilości danych z różnych źródeł, zapewniając potężne możliwości sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia. Dostępność ta wiąże się jednak z kompromisami w zakresie bezpieczeństwa i prywatności danych.

Z drugiej strony prywatna sztuczna inteligencjajest dostosowany i ograniczony do konkretnej organizacji. Oferuje rozwiązania szyte na miarę, przeszkolone tak, aby spełniały unikalne potrzeby firmy, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo danych w chmurze organizacji lub infrastrukturze prywatnej. Takie podejście ogranicza ryzyko związane z publiczną sztuczną inteligencją, takie jak nieuprawnione udostępnianie danych i naruszenia bezpieczeństwa.

Radości prywatnej sztucznej inteligencji

1. Bezpieczeństwo: Jedną z kluczowych zalet prywatnej sztucznej inteligencji jest zwiększone bezpieczeństwo. Działając w dedykowanym modelu i w środowisku prywatnym, firmy mogą chronić wrażliwe informacje i zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych. Jest to szczególnie istotne w przypadku sektorów przetwarzających poufne dane, takich jak opieka zdrowotna, fintech i agencje rządowe.
2. Wydajność: Prywatna sztuczna inteligencja może zapewnić bardziej dostosowaną wydajność, dostosowaną do konkretnych wymagań biznesowych. Dzięki dedykowanemu sprzętowi firmy mogą optymalizować obciążenia AI pod kątem szybkości i wydajności, co prowadzi do dokładniejszych i aktualnych spostrzeżeń.
3. Kontrola i personalizacja: Prywatna sztuczna inteligencja zapewnia większą kontrolę nad środowiskiem sztucznej inteligencji. Firmy mogą dostosowywać swoje modele sztucznej inteligencji, aby były zgodne ze swoimi celami strategicznymi i potrzebami operacyjnymi. Ten poziom kontroli jest nieoceniony przy opracowywaniu niestandardowych rozwiązań zapewniających przewagę konkurencyjną – zapewnia to również szerszy wybór niestandardowych modeli, które można wdrożyć.

Korzyści te mogą wydawać się kuszące dla liderów biznesu, ale ważne jest również, aby wziąć pod uwagę wady.

Mroźna strona prywatnej sztucznej inteligencji

1. Koszty: Wdrażanie i utrzymywanie prywatnej infrastruktury AI może być kosztowne. Koszty związane z dedykowanym sprzętem, wyspecjalizowaną kadrą i bieżącą konserwacją mogą stanowić istotną barierę dla mniejszych organizacji.
2. Złożoność: Zarządzanie prywatną sztuczną inteligencją wymaga głębokiego zrozumienia zarówno technologii sztucznej inteligencji, jak i konkretnego kontekstu biznesowego. Ta złożoność może utrudniać skuteczne wdrażanie i skalowanie rozwiązań AI bez odpowiedniego partnera technologicznego.
3. Skalowalność: Chociaż prywatna sztuczna inteligencja oferuje rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb, może brakować jej skalowalności publicznych platform sztucznej inteligencji. Firmy muszą dokładnie zaplanować strategię sztucznej inteligencji, aby mieć pewność, iż będą mogły skalować swoje inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją w miarę potrzeb bez uszczerbku dla wydajności i bezpieczeństwa.

Prywatna AI w 2025 roku – przyszłe trendy

W 2024 r. zaobserwowaliśmy znaczny postęp w infrastrukturze sztucznej inteligencji, dzięki czemu oprogramowanie stało się bardziej dostępne i elastyczne, choć koszty sprzętu pozostają wysokie. Oczekuje się, iż tendencja do zwiększania użyteczności prywatnej sztucznej inteligencji dla mniejszych graczy utrzyma się do 2025 r. Duże organizacje będą w dalszym ciągu przodować we wdrażaniu prywatnej sztucznej inteligencji, ale spodziewamy się przejścia w stronę bardziej eksperymentalnych i elastycznych środowisk sztucznej inteligencji, umożliwiających przedsiębiorstwom rozwijanie i udoskonalanie sztucznej inteligencji możliwości wewnętrznie.

Wprowadzenie ram regulacyjnych, takich jak ogólna ustawa o sztucznej inteligencji, będzie również kształtować przyszłość wdrażania sztucznej inteligencji. Firmy muszą dopilnować, aby ich modele sztucznej inteligencji były szkolone na bezstronnych danych i przestrzegały standardów etycznych, unikając takich problemów, jak halucynacje związane ze sztuczną inteligencją i dezinformacja.

Przejęcie sterów

Przyjęcie hybrydowego podejścia do sztucznej inteligencji, które łączy w sobie zalety sztucznej inteligencji prywatnej i publicznej, jest coraz bardziej atrakcyjną propozycją dla liderów biznesu. Korzystanie z obu sposobów wdrażania sztucznej inteligencji może być bardziej dostępnym sposobem wykorzystania niektórych prywatnych możliwości sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów i inwestycji czasowych do minimum dzięki uzupełnieniu o publiczną sztuczną inteligencję. Jednak przyjęcie hybrydowego podejścia do sztucznej inteligencji to nie tylko wybór technologii, ale strategiczna decyzja biznesowa, a liderzy biznesowi muszą rozważyć następujące kroki:

1. Oceń swoje potrzeby w zakresie sztucznej inteligencji: oceń konkretne wymagania swojej firmy i określ, gdzie sztuczna inteligencja może wnieść największą wartość dodaną. Zidentyfikuj typy danych, które chcesz chronić, i wymagane możliwości sztucznej inteligencji.
2. Znajdź odpowiedniego partnera: Współpracuj z partnerami, którzy rozumieją stos AI i mogą zapewnić niezbędną wiedzę i wsparcie. Poszukaj partnerów z udokumentowanym doświadczeniem we wdrażaniu sztucznej inteligencji i bezpieczeństwie.
3. Skoncentruj się na bezpieczeństwie i etyce: Upewnij się, iż Twoje rozwiązania AI są zgodne z rygorystycznymi protokołami bezpieczeństwa i wytycznymi etycznymi. Wdrażaj dodatkowe warstwy sztucznej inteligencji na potrzeby sprawdzania faktów i zapobiegania błędnym informacjom/halucynacjom generowanym przez sztuczną inteligencję.
4. Zaplanuj skalowalność: Opracuj plan działania dotyczący skalowania inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją. Zastanów się, w jaki sposób będziesz zarządzać infrastrukturą sztucznej inteligencji i ją rozwijać w miarę ewolucji potrzeb biznesowych.

Uważnie rozważając te czynniki, firmy mogą skutecznie wykorzystywać technologie sztucznej inteligencji, wykorzystując moc zarówno prywatnej, jak i publicznej sztucznej inteligencji do napędzania innowacji, zwiększania wydajności i utrzymywania przewagi konkurencyjnej. Hybrydowe podejście do sztucznej inteligencji to nie tylko zabawka bożonarodzeniowa; jest to strategiczny imperatyw dla przedsiębiorstw, które chcą prosperować w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.

Chris Folkerd jest dyrektorem ds. infrastruktury podstawowej w firmie Odpdostawca transformacji cyfrowej i brytyjski partner usługowy roku 2024 firmy Microsoft. Z siedzibą w Manchesterze oferuje chmurę publiczną i prywatną, zabezpieczenia, aplikacje biznesowe, usługi niskiego kodu i usługi danych tysiącom klientów, od przedsiębiorstw po małe i średnie firmy oraz organizacje sektora publicznego .