SAS: 4 metode prin care companiile pot accesa 15 trilioane USD - valoarea creată anual de Inteligenţa Artificială

Adoptarea Inteligenţei Artificiale continuă să crească pe măsură ce se reflectă tot mai puternic în eficienţă şi avantaje competitive. Companiile căută constant noi modalităţi de a-şi accelera transformarea digitală, în timp ce vizează minimizarea costurilor asociate. De altfel, valoarea anuală a potenţialului oferit de Inteligenţa Artificială (AI) şi analytics, la nivelul tuturor industriilor, este de aproximativ 15.4 trilioane de dolari, unde AI deţine 40% din total. În acest sens, SAS, unul dintre cei mai mari producători de soluţii AI şi analytics din lume, prezintă patru metode prin care companiile îşi pot construi strategiile de analytics şi AI pentru a se diferenţia în piaţă şi a-şi consolida rezilienţa, conform unui comunicat remis redacţiei.

Întrucât departamentul IT din companii a căpătat un rol tot mai important în depăşirea impedimentelor cauzate de pandemie, tehnologiile analytics şi AI au beneficiat la rândul lor de mai multă atenţie, respectiv de investiţii crescute. În ciuda succeselor obţinute, organizaţiile întâmpină încă dificultăţi în dezvoltarea unei strategii coerente de analytics şi AI.

"Acum este momentul potrivit pentru intensificarea eforturilor în acestă direcţie. Găsirea unor modalităţi creative de a extrage mai multă valoare din investiţiile existente este esenţială pentru organizaţii în noua eră digitală. Întrucât activează de mulţi ani la nivel global pentru a transforma în realitate beneficiile analytics şi AI, SAS înţelege provocările cu care se confruntă organizaţiile, iar cele patru metode prezentate pot ajuta la valorificarea acestor tehnologii", declară Ştefan Baciu, Country Manager SAS România.

Tranziţia inteligentă către cloud

În primul rând, companiile trebuie să facă o prioritate din implementarea şi evaluarea continuă a tehnologiilor cloud-native. Cele care nu au investit până acum în acest segment trebuie neapărat să îşi revizuiască strategia, iar celor care au adoptat astfel de tehnologii li se recomandă să verifice permanent noutăţile, fiind un domeniu care evoluează regulat şi poate oferi constant noi modalităţi de sporire a eficienţei. Totodată, organizaţiile trebuie să adopte o abordare hybrid cloud, să ia în considerare tehnologii care utilizează servicii moderne - precum containers şi Kubernetes - pentru o scalare rapidă şi eficientă în cloud, precum şi să integreze MAS (managed application services), pentru a se asigura de fiabilitatea şi siguranţa aplicaţiilor.

Evaluarea proceselor curente de ModelOps

Primul pas este o apreciere a valorii curente pe care o livrează analytics şi AI. Conform McKinsey & Co, valoarea pierdută prin neutilizarea tehnologiilor advanced analytics şi AI este de aproximativ 15.4 trilioane de dolari, la nivelul tuturor industriilor. O mare parte din această pierdere este cauzată de lipsa definirii corespunzătoare a utilizării ori eşecul obţinut la punerea în funcţiune a modelelor. Companiile care excelează în implementarea cu succes a strategiilor AI adoptă o abordare DevOps pentru dezvoltarea modelelor, numită ModelOps, care permite îmbunătăţiri iterative continue, astfel încât modelele să se poată adapta rapid la orice fel de schimbări, de la comportamentul clienţilor, cerere, strategii financiare etc. Totodată, trebuie avută în vedere sincronizarea cerinţelor de calcul cu nevoile companiei şi crearea unui proces de îmbunătăţire continuă, ce permite reglarea şi actualizarea eficientă a modelelor, astfel încât deciziile să se bazeze pe rezultate de încredere.

Implicarea unei comunităţi mai mari pentru a susţine practicile data science

SAS recomandă companiilor să aleagă o soluţie care să permită dezvoltatorilor de aplicaţii şi specialiştilor în data science să colaboreze îndeaproape (API-urile spre exemplu), astfel încât să poată răspunde eficient nevoilor de business aflate în evoluţie şi implementarea soluţiilor acolo unde sunt datele - tot mai des acestea se regăsesc în cloud. Totodată, specialiştii sfătuiesc companiile să utilizeze instrumente de automatizare şi democratizare - cu interfeţe low code/no-code, pentru a simplifica dezvoltarea şi execuţia modelelor şi deciziilor.

Deschidere pentru managementul şi guvernanţa datelor

O abordare unificată, integrată privind guvernanţa datelor, a acordurilor de confidenţialitate, a cerinţelor guvernamentale şi/sau reglementărilor din industrie, trebuie să reprezinte un punct cheie de training pentru toate nivelurile de useri. Mai mult, organizaţiile trebuie să identifice o soluţie prin care să ofere pregătirea automatizată a datelor, ce foloseşte AI în explicarea şi transformarea datelor, alături de o abodare transparentă a modului de utilizare a acestora, direcţie necesară pentru a îmbunătăţi încrederea userilor. De asemenea, SAS recomandă o guvernanţă riguroasă în toate cazurile de aplicabilitate, pentru a ajuta la reducerea datoriilor tehnice. Prin standardizarea proceselor, datoria tehnică poate fi gestionată mai bine, întrucât elimină procesele ad hoc nedocumentate şi le face mai stabile, repetabile şi explicabile.