Синергія хмар та AI – нова ера бізнес-інновацій?

Ефектні демонстрації можливостей генеративного штучного інтелекту в останні два роки спричинили суттєві інвестиції грандів IT-індустрії в цей напрямок, а також жваве обговорення перспектив AI та його потенційного впливу на різні сфери суспільного життя. Втім попри наочну простоту тих же чат-ботів, ефективне використання ШІ в бізнесі наразі порушує багато питань. Тож не дивно, що тема трендів розвитку сучасних технологій викликала чималий інтерес учасників AWS Business Breakfast від Softprom.

Як розповів Володимир Григоренко, AWS Cloud Architect компанії Softprom, на думку аналітиків компанії IDC, синергія хмарних технологій та штучного інтелекту стане рушійною силою цифрової трансформації у різних галузях, від революційних наукових відкриттів до персоналізованого обслуговування клієнтів. Генеративний AI посилює потенціал хмарних обчислень, дозволяючи організаціям підвищити продуктивність і створити інноваційні бізнес-моделі. Майбутнє визначатимуть ті, хто зможе ефективно використати потенціал цих технологій для отримання конкурентної переваги. Але керівники мають ретельно зважити довгострокові наслідки штучного інтелекту загалом і безпосередній вплив інвестицій у GenAI на технологічний ландшафт та бізнес в цілому.

Компанії переосмислюють способи взаємодії з клієнтами, прагнучи забезпечити безперебійний, персоналізований та ефективний досвід обслуговування – і клієнти вимагають цього, з огляду на нові технології. Штучний інтелект і технології автоматизації знаходяться на передньому краї революції в обслуговуванні клієнтів. Чат-боти та віртуальні асистенти на основі AI здатні обробляти широкий спектр запитів клієнтів. Ці технології покращують час реагування і дозволяють персоналу зосередитися на нетипових випадках та делікатних питаннях, тим самим підвищуючи загальний рівень задоволеності клієнтів.

Близько 75% опитаних IDC покупців хмарних послуг повідомили, що інвестують у модернізацію своєї хмарної архітектури, приділяючи особливу увагу гібридним хмарам, щоб підвищити інфраструктурну та операційну ефективність, а також забезпечити впровадження нових технологій, таких як GenAI, йдеться у дослідженні IDC FutureScape Worldwide Cloud 2025 Predictions.

Сучасні хмарні архітектури включатимуть аналітику AIOps для надання дієвої інформації про інфраструктуру, додатки та мережу, а також про використання ресурсів і витрати. Вони дозволять компаніям швидко реагувати на зміну вимог до застосунків, робочого навантаження і даних, появу нових загроз безпеці та відмовостійкості.

Робочі навантаження з AI створюють нагальну потребу закласти основи для забезпечення їх переносності під час міграції та репатріації, а також для обміну даними між хмарами та SaaS-сервісами.

Високий попит на потужні графічні процесори підштовхує багато компаній до хмарних сервісів. Крім того, багато сучасних концепцій, як от контейнеризація, автоматизація та оптимізація висувають нові вимоги до навичок. Це призведе до того, що багато хто буде більше покладатися на ключових хмарних вендорів або партнерів з надання послуг.

На думку аналітиків, до 2028 року 60% корпоративних робочих навантажень буде переведено до оптимального середовища завдяки прогресу в модернізації додатків і AI. З огляду на широку доступність різних ІТ-середовищ, включаючи периферійні, корпоративні ЦОДи, колокації та публічні хмарні сервіси, організації шукають необхідний баланс характеристик середовищ для робочих навантажень за критеріями витрат, керованості та продуктивності. В разі появи нових факторів може виникати потреба в переміщенні робочого навантаження з одного середовища в інше.

Міграція робочих навантажень між середовищами стала простішою завдяки інтеграції хмарних функцій у виділені середовища, однак все ще потребує значних зусиль. Досягнення у використанні AI для оцінки та автоматизації переміщення навантажень почнуть реалізовуватися найближчими роками, і цей підхід стане доступним для більшості компаній.

Висхідний попит на високопродуктивні обчислювальні ресурси для роботи з AI, машинним навчанням (ML) та застосунками, керованими даними, стимулює впровадження спеціалізованих хмарних сервісів, які пропонують необхідну для цього інфраструктуру, забезпечують масштабованість, гнучкість та економічну ефективність. Вони динамічно розподіляють ресурси на основі конкретних потреб застосунків AI та гарантують оптимальну продуктивність без значних попередніх інвестицій в апаратне забезпечення.

Найбільші хмарні провайдери, як, наприклад Amazon Web Services, пропонують спеціалізовані обчислювальні екземпляри та сервіси, орієнтовані на AI/ML та HPC, з використанням графічних процесорів, спеціальних ASIC та FPGA. Вони також надають необхідні платформи, інструменти та бібліотеки AI.

Здатність підприємств легко використовувати мультихмарні технології при розробці та експлуатації додатків стане ключовою можливістю, а хмарні провайдери, які не зможуть забезпечити її впровадження, опиняться у невигідному конкурентному становищі. Крім того, можливості, що надаються провайдерами для полегшення розгортання мультихмарних додатків, стимулюватимуть додати підтримку мультихмарності у більший відсоток застарілих додатків, перенесених у хмару. Швидше за все, це буде реалізоване у вигляді інструментів AI, які допоможуть розробникам подолати типові проблеми рефакторингу застарілого коду.

Через легкість перемикання провайдерів і платформ, рішення про те, де розгортати робочі навантаження і додатки та з яким провайдером співпрацювати, буде дуже гнучким.

Для багатьох організацій стає стандартом управління чотирма-п'ятьма хмарними платформами. Аналітики IDC вважають, що за два роки 40% мультихмарних середовищ використовуватимуть GenAI для оптимізації управління безпекою та доступом до ідентифікаційних даних, скоротивши ручну роботу на 50%.

Ландшафт загроз, що змінюється, вимагає цілісного, інтегрованого підходу до безпеки, а GenAI стає революційною технологією для автоматизації процесів безпеки, особливо у сфері захисту робочих навантажень і безпеки ідентифікаційних даних у мультихмарних середовищах. GenAI допоможе організаціям впроваджувати як проактивні, так і реактивні стратегії кіберзахисту, автоматизуючи та покращуючи час виявлення, усунення та визначення пріоритетів.

Величезний масштаб і охоплення робочих навантажень GenAI ставлять перед відділами ІТ часто непереборні фінансові, логістичні та кваліфікаційні вимоги. Через це наразі лише невеликий відсоток проєктів GenAI доходить від стадії концепції до фактичного запуску у виробництво. На думку фахівців IDC, зіткнувшись з проблемами масштабування впровадження GenAI, 80% ІТ-директорів покладатимуться на периферійні сервіси від хмарних провайдерів, щоб задовольнити вимоги до продуктивності та відповідності даних.

Доступ через хмарного провайдера до платформ, оптимізованих для GenAI, зменшує необхідність інвестувати в інфраструктуру для навчання та отримання висновків ще до того, як буде визнана рентабельність. Забезпечення безпеки даних і дотримання вимог законодавства – ще один аспект хмарних сервісів, який зменшує навантаження на внутрішній ІТ-персонал.

Критично важливим компонентом у ландшафті IaaS швидко стає кремній на замовлення, оскільки організації звертаються до спеціалізованих процесорів, щоб задовольнити свої обчислювальні потреби, що зростають. Ця тенденція простежується в таких інноваціях, як, наприклад чипи Graviton на базі ARM від AWS, що забезпечують підвищену продуктивність та економічну ефективність хмарних сервісів.

На додаток розгортаються спеціалізовані чипи AWS Trainium та Inferentia. Trainium призначений для прискорення навчання моделей машинного навчання, в той час, як Inferentia зосереджується на завданнях виведення, які є критично важливими компонентами в обробці AI. Ці спеціальні кремнієві рішення оптимізовані для обробки природної мови, розпізнавання зображень, великомасштабної аналітики тощо.

Кастомні процесори та мікросхеми для AI/ML дозволяють організаціям оптимізувати свою обчислювальну потужність, знизити витрати, одночасно збільшивши швидкість і масштабованість, що сприяє прискоренню інноваційних циклів.

Жваву реакцію аудиторії викликав прогноз, що завдяки впровадженню нових моделей роботи з використанням AI вже за п’ять років 95% нинішніх робочих ролей в ІТ будуть переглянуті або ліквідовані. Від себе додамо, що ймовірніше переважно перше, ніж друге.

Історично склалося так, що поява нових технологій і способів роботи означає, що і працівникам, і керівникам доводиться пристосовуватися до змін. Без сумніву, технологічні інновації призводять до ліквідації робочих місць – згадаймо, наприклад, друкарок або телефоністів. Втім натомість нові технології завжди створюють нові місця та ролі. Інженерія існувала в різних формах протягом тисячоліть, але програмна інженерія та розробка великих мовних моделей для підтримки GenAI є прикладами еволюції цієї професії.

Завдяки впровадженню AI нові працівники, які приходитимуть на роботу після коледжу, більше не зосереджуватимуться на повторюваних низькокваліфікованих завданнях. Натомість очікується, що вони працюватимуть у постійному зв'язку з різноманітними AI-асистентами та агентами, які полегшуватимуть їм доступ до застосунків та даних. Звичайно, це вимагатиме опановування нових навичок.

Для спеціалістів середнього рівня та менеджерів доступ до AI-застосунків означатиме, що вони зможуть працювати з набагато більшою кількістю функцій і керувати навичками та кар'єрним зростанням співробітників, враховуючи еволюцію традиційних функцій.

До того ж не слід забувати, що на ринку праці існує чимало проблем, починаючи від дефіциту навичок і закінчуючи демографічними змінами. Для збільшення можливостей автоматизації та штучного інтелекту цифрові навички зараз мають високий попит, але поточна пропозиція на ринку праці не відповідає попиту. Попри розмови про те, що автоматизація замінить робочі місця, зростання компаній більше залежить від перекваліфікації працівників. Експертиза в галузі безпеки, хмарних технологій та управління ІТ-послугами, а також навички роботи зі штучним інтелектом мають вирішальне значення.

Крім того, міграція, старіння та зменшення працездатного населення, роблять ринок праці жорсткішим. Менша кількість потенційних працівників логічно означає, що бізнес матиме менше персоналу. Конкуренція тільки зростатиме. Але дефіцит талантів погано впливає на діяльність компаній. Одним із рішень цієї проблеми можуть стати саме автоматизація та використання AI.

Спочатку впровадження хмарних технологій переважно розглядалося як захід економії коштів, перехід від капітальних витрат до операційних. Однак справжня цінність хмарних технологій полягає в їхній здатності трансформувати як технології, так і операції, дозволяючи компаніям стати гнучкішими та оперативнішими.

Щоб максимізувати цей потенціал, організації мають розробити та прийняти комплексну хмарну стратегію, яка включає різні хмарні платформи та локальні ресурси, зберігаючи при цьому узгоджене управління, політики та автоматизацію в усьому розподіленому середовищі.

Визначте пріоритети в управлінні витратами, радять аналітики. Наприклад, FinOps – це операційна структура і культурна практика, яка максимізує бізнес-цінність хмарних технологій і створює фінансову підзвітність між інженерними, фінансовими та бізнес-командами.

Впроваджуйте хмарну модернізацію, перетворюючи традиційні програми на більш гнучкі, масштабовані та ефективні системи за допомогою таких технологій, як контейнери, мікросервіси, безсерверні обчислення та DevOps.

Надавайте пріоритет програмам, які можуть швидко продемонструвати переваги хмарних технологій, щоб сприяти їх ширшому впровадженню та розвитку навичок в організації, радять фахівці.

Впровадження AI вимагає значних обчислювальних потужностей або навіть спеціалізованого обладнання. Відповідні витрати включають також інвестиції у найняття кваліфікованих кадрів, управління даними, постійну інтеграцію систем та їх обслуговування. Це може бути непосильним для багатьох компаній, особливо малих і середніх підприємств. В таких випадках у пригоді стануть хмарні провайдери та їх технологічні партнери, які здатні знизити поріг входу у світ найсучасніших технологій та допомогти із впровадженням інновацій без суттєвих стартових інвестицій.

Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS