הבינה המלאכותית (IA) מצטיירת כעמוד תווך בסיסי של השינוי הדיגיטלי. עסקים מתמודדים עם אתגרים בהיקף חסר תקדים בכל הנוגע לחומריות של נתונים, לקיימות סביבתית ולמאבק נגד סילואים של מידע. חוסר האופטימיזציה של משאבים ותשתיות מעכב את פיתוח הפוטנציאל של IA. מרכזיות המידע, הנדרשת לניתוח אפקטיבי, נותרה קריטית בהקשר המורכב הזה. הבטחת המערכות של IA מחייבת מנהיגים לצפות איומים הולכים ומתרבים. במקביל, הדחיפות של קיימות מחייבת את העסקים להעריך מחדש את הפרקטיקות שלהם כדי לצמצם את טביעת הרגל האקולוגית שלהם. אימוץ גישה אינטגרטיבית מתגלה כחיוני כדי לנווט בנוף המשתנה כל הזמן.
NetApp הדגישה את הבעיות הדחופות בהן נתקלות הארגונים ברחבי העולם במאמציהם לייעל את האסטרטגיות שלהם בתחום הבינה המלאכותית (IA). המעבר ליכולות IA בקנה מידה רחב מהווה אתגר מכריע עבור 2025, כך אומרת גביה בוקו, מנהלת השיווק של NetApp.
השקעות עבור חדשנות
רבות מהחברות מדווחות כי הנתונים שלהן מותאמים במידה רבה לצורכי IA. שני שלישים מהמנהיגים טוענים כי שיפורים משמעותיים הושגו בנוגע לגישה, דיוק ותגמול של נתונים. למרבה הצער, ההתבגרות לעבר בינה מלאכותית אמיתית עדיין דורשת השקעות משמעותיות, בעיקר מצד מנהיגים טכנולוגיים.
כך, 40% מהמנכ"לים הטכנולוגיים צופים כי השקעה חסרת תקדים תהיה נחוצה עד 2025 כדי לחזק את יכולות ניהול הנתונים ו-IA. החיפוש אחר התקדמות משמעותית דורש מחויבות מוגברת במשאבים כספיים ובתשתיות. מנהיגים המעוניינים להשקיע בחוכמה יכולים לצפות לתגמולים משמעותיים מבחינת חדשנות ויעילות.
הסרת סילואי נתונים
אחד מהמכשולים העיקריים שהזוהו על ידי מחקר NetApp הוא פיצול הנתונים. כמעט 79% מהמנהיגים הטכנולוגיים סבורים כי איחוד הנתונים, צמצום הסילואים וחיבור חלק הם תנאים הכרחיים כדי למצות את הפוטנציאל של IA. חברות המאמצות אחסון נתונים מאוחד מצליחות יותר להתמודד עם אתגרים אלה.
באמצעות חיבור הנתונים, ללא קשר לסוגם או למיקומם, בסביבות מרובות עננים, חברות אלו מבטיחות גישה מתמדת תוך צמצום הפיצול. ארגונים המתמקדים באיחוד הנתונים נמצאים בסיכוי גבוה באופן משמעותי להשיג את מטרות ה-IA שלהם עד 2025. כמעט 30% מהחברות המזניחות עדיפות זו חוששות להחמיץ את מטרותיהן.
הסיכונים ההולכים וגדלים של IA
האימוץ המהיר של IA מגיע עם אתגרים הולכים וגדלים, במיוחד בכל הקשור לאבטחה. יותר מ-41% מהמנכ"לים צופים עלייה ניכרת באיומי אבטחה עד 2025, כאשר IA הופכת לשילוב בחלקים שונים של הפעולה העסקית. העלייה במשטחי התקפה מעניקה גישה לפגיעויות חדשות תוך שהיא מציבה אתגרים ייחודיים, במיוחד בהגנה על מודלים רגישים של IA.
המדינות המובילות במרוץ ל-IA, כמו הודו, ארצות הברית ויפן, צפויות לסבול יותר מהדאגות האלו. המאמצים שהחברות מפעילות כדי להתמודד עם אתגרים אלה מתחילים לשאת פרי. אכן, אחוז המנהיגים ששמים את הסייבר ואת הגנה מפני תוכנות כופר בראש סדר העדיפויות שלהם ירד ב-17% מאז 2023.
קיימות וטביעת רגל סביבתית
צמיחת ה-IA מעלה שאלות דחופות ביחס לקיימות. כ-34% מהמנכ"לים הטכנולוגיים צופים כי ההתקדמות של IA תדרוש שינויים רדיקליים בפרקטיקות הקיימות של החברות. בינתיים, 33% מצפים להופעת מדיניות ממשלתית חדשה שנועדה לנהל את צריכת האנרגיה.
התשתיות הנדרשות לפעולה של ה-IA, שהופכות נתונים גולמיים לערך מסחרי, דורשות צריכת אנרגיה גדולה. מדינות עם ריכוז גבוה של IA עלולות להרגיש את ההשפעות הסביבתיות הללו בצורה אינטנסיבית יותר. רוב של 72% מהחברות ממשיכות להתמקד בצמצום טביעת הרגל הפחמנית שלהן, אף על פי שבשנה האחרונה מספר זה ירד מ-84% בהשוואה ל-2023.
נתונים כבסיס לחדשנות
קריש ויטלדברה, סגן נשיא בכיר ומנכ"ל ב-NetApp, מדגיש כי הארגונים שהצליחו בתחום האנליטיקה המתקדמת וה-IA משותפים מספר תכונות. ארגונים אלו נהנים מנתונים מאוחדים וממוספרים היטב, כמו גם מאבטחה חזקה למידע רגיש. כאשר הם מתמודדים עם האתגרים הטבועים, הם מצליחים לאזן בין חדשנות לאחריות.
כדי שהארגונים יתקדמו دون לגרום לנזקים בלתי הפיכים לסביבה תוך כדי אימוץ פרקטיקות אחראיות, שמירה על אחריות אקולוגית במקביל לצמיחה טכנולוגית היא בעלת חשיבות עליונה.
הדו"ח המלא של NetApp זמין כאן (PDF).
לקרוא גם : טכניקות הכשרה חדשות ל-IA שואפות לעבור על האתגרים הנוכחיים.
להעמיק את ההבנה של האתגרים של IA : מומחה אחד הצית את התפתחות ה-deep learning.
קריאה נוספת : החברות מתקשות לקבוע מסגרות ממשלתיות ל-IA.
כדי לחקור את הנושאים הללו עוד יותר, אירועים ווובינרים על טכנולוגיות חברה זמינים כאן.
(תמונה מאת צ'ון לי ג'ו)
שאלות נפוצות על מפתחות ההצלחה בבינה מלאכותית: אבטחה, קיימות והסרת סילואים
מהן הפרקטיקות הטובות ביותר להבטחת אבטחת הנתונים בבינה מלאכותית?
חשוב להקים פרוטוקולים אבטחתיים חזקים, כגון הצפנת נתונים, אימות מרובה רמות והדרכה מתמשכת של עובדים על הסיכונים הקשורים לאבטחה בבינה מלאכותית.
איך הסרת סילואי נתונים תורמת לשיפור היעילות של מערכות ה-IA?
הסרת סילואי נתונים מאפשרת אינטגרציה חלקה של מידע, מה שמקל על הגישה ושיתוף פעולה בין מחלקות שונות, מה שמשפר את איכות הנתונים שבו משתמשות מערכות ה-IA.
אילו השקעות נדרשות כדי להבטיח את הקיימות של יוזמות בתחום הבינה המלאכותית?
על הארגונים להשקיע בתשתיות ידידותיות לסביבה, בטכנולוגיות חסכוניות באנרגיה ולאמץ פרקטיקות ברות קיימא, כגון אופטימיזציה של צריכת האנרגיה עבור מרכזי נתונים.
מהם האתגרים המרכזיים הקשורים לאבטחה בפריסת הבינה המלאכותית?
האתגרים כוללים את הגנת מודלי ה-IA מפני התקפות, ניהול פגיעויות של מערכות, והצורך בהשגחה מתמדת כדי לגלות איומים פוטנציאליים בזמן אמת.
כיצד חברות יכולות למדוד את הבשלות של האסטרטגיה שלהן בתחום הבינה המלאכותית בכל הנוגע לקיימות?
חברות יכולות להעריך את הבשלות שלהן על ידי ניתוח מדדים חשובים של ביצועים (KPI) הקשורים לקיימות, כמו צמצום טביעת הרגל הפחמנית הקשורה לפעולות IA וההשפעה הסביבתית של טכנולוגיותיהן.
מה תפקיד הממשלתיות של נתונים בהסרת סילואים ובאבטחת מערכות ה-IA?
ממשלת נתונים טובה קובעת מדיניות וסטנדרטים כדי להבטיח את שלמות, האיכות והנגישות של הנתונים, ובכך מצמצמת את הסילואים ומחזקת את אבטחת מערכות ה-IA.
כיצד המגמות הנוכחיות בתחום ה-IA משפיעות על יוזמות הקיימות של חברות?
המגמות לעבר אימוץ מוגבר של IA דוחפות את החברות לחשוב מחדש על הפרקטיקות הסביבתיות שלהן, על ידי שילוב פתרונות IA המייעלים את השימוש במשאבים וממזערים את ההשפעה האקולוגית.
