Использование архитектуры, которую вы видели на конференции, для удовлетворения уникальных бизнес-потребностей вашей компании — верный способ впустую потратить деньги и время.

Автор: Дэвид Линтикум, InfoWorld
 
Как опытный сторонник и эксперт в области облачных вычислений и генеративного ИИ, я наблюдаю огромный преобразующий потенциал, который предлагают эти технологии. Тем не менее, мы поступаем все так же глупо, как и на заре облачных вычислений.
 
Если вы не заметили, в последнее время предприятия бегают по кругу, пытаясь исправить ошибки, допущенные ими 10 лет назад при миграции и создании новых облачных систем. Репатриация — это сокращение от «упс!». Отсутствие планирования и понимания привело к огромным расходам, которых никто не ожидал, и ИТ-директора пытаются смягчить последствия. Это означает, что вместо того, чтобы сосредоточиться на инновациях, мы возвращаемся назад, чтобы исправить ситуацию постфактум.
 
Функциональный сбой
 
Генеративный ИИ — не просто блестящий новый инструмент; он требует радикального переосмысления архитектурных принципов. Современные тенденции свидетельствуют о том, что в значительной степени используются старые стратегии без существенных инноваций. Такой подход может обеспечить кратковременное удобство, но приводит к долгосрочному застою и, чаще всего, к «функциональному сбою».
 
Я использую этот термин, поскольку все эти плохо спланированные архитектуры работают, но стоят в 2-10 раз дороже, чем следовало бы. Более того, они не приносят никакой пользы (или приносят убыток) бизнесу. Такой сценарий часто встречается в мире облачных вычислений. Как правило, в ИТ-подразделениях это приводит к утечке ресурсов и вызывает огромное раздражение, но обычно не убивает бизнес.
 
Системы искусственного интеллекта — совсем другое. Для большинства компаний они потенциально могут стать мощным инновационным фактором, отличающим их друг от друга. Это означает, что бизнес будет такой системой искусственного интеллекта. Один из примеров — интеллектуальные системы цепочки поставок, которые некоторые игроки отрасли разрабатывают на основе искусственного интеллекта; они могут использовать эту технологию для ускорения и сокращения расходов на производство и, в то же время, для улучшения качества обслуживания клиентов. Хотя многие компании скажут вам, что они уже делают это, большинство из них этого не делают, и бизнес, который поймет это, станет лидером рынка, как это сделали Uber и Netflix.
 
Это архитектура на заказ!
 
Большинство созданных сегодня систем генеративного ИИ слишком похожи друг на друга, что вызывает беспокойство, поскольку предприятия, которые они призваны обслуживать, значительно отличаются друг от друга и имеют специфические потребности. Как я уже говорил выше, генеративный ИИ должен быть инновационным, с уникальными решениями, разработанными и построенными для конкретных случаев использования в вашем бизнесе. Но сейчас этого не происходит.
 
Когда системы зеркально отражают друг друга, как это происходит с общими фреймворками, инструментами и подходами, они не могут использовать весь свой потенциал и вместо этого становятся дорогостоящими обязательствами. Мне страшно слышать: «Этот способ мне показал парень на конференции». Хорошая архитектура предназначена для очень специфического случая использования. Шансы на то, что вы сможете повторить то, что вы видели на конференции, и получить результат, равен нулю. 
 
Архитектор, работающий на конкретного облачного провайдера, может предоставить вам только общие шаблоны, большинство из которых бесполезны для ваших конкретных вариантов использования и архитектуры. К сожалению, для этого нет простой кнопки. Даже во время моих презентаций, если я вижу, что люди фотографируют мои слайды, я спешу напомнить им, что задача состоит не в том, чтобы внедрить какой-то статичный и многократно используемый подход, а в том, чтобы найти уникальные и инновационные решения для вашей конкретной ситуации.
 
Успех генеративного ИИ зависит от того, насколько хорошо технология соответствует уникальным потребностям бизнеса. Крайне важно отказаться от универсальных решений и создавать индивидуальные архитектуры, которые будут достаточно надежными и гибкими, чтобы адаптироваться к меняющимся требованиям бизнеса. Вместо того, чтобы стремиться к быстрому внедрению для получения немедленной выгоды, нам необходимо перейти к продуманной стратегической интеграции технологий искусственного интеллекта. Только тогда мы сможем гарантировать, что системы будут приносить долгосрочные выгоды и адаптироваться к меняющимся потребностям.
 
Становитесь уникальными
 
Роль архитектора генеративного искусственного интеллекта должна выходить за рамки простого применения существующих технологий; она должна включать в себя разработку новых методологий и расширение границ возможного. Как лидеры, мы должны развивать культуру, которая не только поощряет инновации, но и активно вознаграждает их.
 
Ставим ли мы под сомнение устоявшиеся нормы и постоянно ищем возможности для совершенствования и инноваций? Следуем ли мы слепо подходам других людей к решению совершенно иных бизнес-задач? Пришло время прекратить подражать архитектурным процессам с конференций гиперскейлеров или использовать фреймворки, электронные таблицы и слайды, разработанные для другого проекта какой-либо консалтинговой фирмой. Вам нужно быстро набраться ума и перестать копировать чужие работы.
 
Путь к созданию уникальной архитектуры генеративного ИИ для использования в облаке или за его пределами является сложным, но в то же время решающим. Это требует отхода от традиций, стремления к кастомизации и решимости внедрять инновации. Хотел бы я сказать вам, что это легко, но мы вот-вот приступим к созданию ключевых ИТ-систем, которые будут определять ценность бизнеса. Если ошибетесь, бизнес, скорее всего, будет вытеснен. Никакого давления.
 
Ссылка на источник