La velocità è sempre stata uno dei criteri chiave per il successo aziendale. La necessità di velocità è aumentata negli ultimi anni con time-to-market, produzione semplificata, logistica senza soluzione di continuità e disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7. cliente Si prevede ora che il servizio diventi un punto di partenza per le aziende che desiderano competere. Abbiamo raggiunto il limite di ciò che il duro lavoro e l’olio di gomito possono ottenere in queste aree, ed ecco dove intelligenza artificiale (AI) prende la mazza e corre con essa.
I modelli di intelligenza artificiale non sono più una tecnologia marginale. Ora sono disponibili in commercio e le aziende possono addestrarli per adattarli ai loro casi d’uso specifici. In gran parte, questa ritrovata accessibilità è dovuta nuvola ambiente e la relativa flessibilità, resilienza e scalabilità. Il connubio tra intelligenza artificiale e cloud ha aperto la strada alle soluzioni AI-as-a-service (AIaaS), proprio come la maggior parte delle aziende ora utilizza il Software-as-a-Service (SaaS) per evitare lunghi vincoli ai fornitori e la dipendenza da piattaforme obsolete, AIaaS offre alle masse i vantaggi della modellazione AI, dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Questi vantaggi sono difficili da ignorare. Secondo un rapporto di Accenture, l’adozione dell’intelligenza artificiale ha il potenziale per aumentare la redditività aziendale in media del 38% entro il 2035. Tuttavia, affinché le aziende possano sfruttare i vantaggi di questa tecnologia ormai ampiamente disponibile, devono superarne una. blocchi comuni – circuito. Non solo la velocità e la stabilità della connessione sono fondamentali per sfruttare l’intelligenza artificiale, ma i casi d’uso avanzati richiedono un ambiente multi-cloud configurato in modo esperto che garantisca: sicurezza e prestazioni.
CEO di DE-CIX, fornitore leader di servizi di interconnessione premium.
Inserendo la “P” nel KPI
Tutte le aziende utilizzano indicatori chiave di prestazione per misurare il proprio successo, dalla risoluzione della prima chiamata (FCR) al time-to-market. La portata e l’ambizione di questi KPI sono naturalmente limitati da ciò che l’azienda può realisticamente ottenere, ma l’intelligenza artificiale sta cambiando la situazione. Prendere Amazzonia:Ad esempio, che utilizza l’intelligenza artificiale per creare offerte di prodotti pertinenti, ottimizzare le strategie di prezzo su base regionale e rilevare recensioni e offerte false. Tutte queste funzioni sono direttamente collegate a KPI come volume delle vendite, personalizzazione ripetuta e mitigazione del rischio resa possibile dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. Uno dei KPI più sotto pressione di Facebook negli ultimi anni è stata la moderazione dei contenuti sulla sua piattaforma. Ha inoltre utilizzato l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per segnalare e rimuovere contenuti inappropriati, consentendole di aumentare e raggiungere i suoi obiettivi KPI per mantenere la fiducia nel proprio marchio.
L’industria automobilistica è un altro ottimo esempio. Le case automobilistiche avranno innumerevoli KPI relativi alla sicurezza del conducente e dei passeggeri che ora possono essere rafforzati con l’intelligenza artificiale. I sistemi di infotainment interni possono utilizzare sensori in tempo reale per rilevare l’affaticamento del conducente, cosa che non sarebbe possibile senza l’inclusione dell’intelligenza artificiale.
Come strumenti come OpenAI:Di ChatGPT: e la maggiore sofisticazione e accessibilità del PaLM di Google, la possibilità per le aziende di ogni forma e dimensione di ottimizzare i propri KPI e raggiungere livelli di prestazione più elevati è ora disponibile, ma solo se evitano il collo di bottiglia della connettività.
La connettività è il fondamento dell’intelligenza artificiale basata sul cloud
Aggiungere più traffico a una strada già congestionata non farà altro che causare ulteriori problemi, soprattutto quando il traffico deve spostarsi alla velocità della luce per essere utile. Adottare AIaaS con una connessione Internet pubblica di base è come mettere le auto da corsa su una trafficata strada cittadina. È tecnicamente possibile, ma non darà il risultato desiderato. Se le imprese intendono investire nell’AIaaS, devono garantire la disponibilità di un’autostrada dedicata da utilizzare. La tecnologia di interconnessione può offrire questa autostrada.
la velocità di i dati Il trasporto (auto da corsa) da e verso il cloud è fondamentale e i percorsi Internet pubblici imprevedibili possono rallentare il traffico e, forse peggio, esporre dati sensibili. Il networking raggiunge prestazioni ottimali sfruttando le connessioni aziendali dirette Infrastruttura IT ai servizi cloud che bypassano la rete Internet pubblica. Le aziende possono comunque utilizzare la strada cittadina (cloud pubblico) per il traffico non critico e utilizzare l’autostrada dedicata offerta dalla tecnologia di interconnessione per l’elaborazione dell’intelligenza artificiale. Questa configurazione evita l’inaffidabilità dell’Internet pubblica, offrendo approfondimenti quasi in tempo reale ed elaborazione rapidissima. L’integrazione di un servizio di routing cloud nella piattaforma di interconnessione consente inoltre la comunicazione diretta da cloud a cloud, eliminando la necessità che i dati ritornino all’infrastruttura aziendale. Questo servizio migliora le prestazioni delle applicazioni su tutti i sistemi e fornisce un’interoperabilità perfetta tra i cloud, perfetta per le configurazioni multi-cloud.
Quindi la corsa è iniziata. Secondo IBM, il 35% delle aziende in tutto il mondo ha già adottato l’intelligenza artificiale in qualche forma e si prevede che il mercato AIaaS crescerà di quasi il 40% annuo fino al 2030. Per far parte di questa curva ascendente, le aziende devono essere nel cloud. – ma soprattutto, devono disporre dell’infrastruttura di comunicazione per prosperare nel cloud.
