L'intelligenza artificiale sta cambiando la pianificazione delle infrastrutture: ecco perché

Con la diversificazione dei carichi di lavoro legati all'intelligenza artificiale, i dati stanno diventando il principale fattore determinante nelle decisioni relative alle infrastrutture

La pianificazione delle infrastrutture si è a lungo basata sulla stabilità, in quanto le organizzazioni selezionavano piattaforme, tecnologie qualificate, architetture standardizzate e poi le scalavano in modo coerente ed efficiente.

Questa situazione sta cambiando, poiché sempre più iniziative di intelligenza artificiale passano dalla fase pilota alla produzione.

I team ora supportano una varietà sempre maggiore di carichi di lavoro, ambienti di implementazione e requisiti aziendali, rispettando al contempo i requisiti di governance, conformità e sovranità. Alcune applicazioni di intelligenza artificiale vengono eseguite su cloud pubblici, mentre altre rimangono in locale o in periferia.

Nel frattempo, il ritmo accelerato dell'evoluzione tecnologica sta creando un numero di modelli e opzioni di implementazione senza precedenti. Le decisioni relative alle infrastrutture si basano sempre meno sull'individuazione di un'unica architettura standard e sempre più sul mantenimento della flessibilità necessaria per adattarsi.

I modelli stanno diventando sempre più intercambiabili all'interno dei flussi di lavoro di intelligenza artificiale. Le organizzazioni possono assegnare compiti diversi a modelli diversi in base a costi, prestazioni o esigenze aziendali. Modelli di intelligenza artificiale performanti stanno emergendo in una gamma sempre più ampia di ambienti, dalle infrastrutture su larga scala ai dispositivi locali. Anche i fornitori di infrastrutture stanno pianificando architetture di calcolo più modulari e sostituibili.

Tutto ciò indica un cambiamento più ampio: L'infrastruttura per l'IA sta diventando sempre più dinamica e le decisioni relative all'infrastruttura sono sempre più specifiche per ogni singolo carico di lavoro. In molti casi, la ragione risiede nei dati.

Il valore dei dati in evoluzione

L'intelligenza artificiale sta creando nuove opportunità per il riutilizzo dei dati tra sistemi, flussi di lavoro e applicazioni. Queste applicazioni hanno requisiti diversi per quanto riguarda la posizione dei dati, la loro gestione, chi può accedervi, la frequenza dei trasferimenti e il periodo di conservazione. Anche la privacy, la sovranità, la latenza, gli aspetti economici e le considerazioni operative influenzano queste decisioni architetturali.

Ciò significa che l'infrastruttura viene sempre più plasmata dai requisiti dei dati piuttosto che da un approccio di implementazione standardizzato. Storicamente, le organizzazioni raccoglievano dati per rispondere a domande aziendali note. L'analisi dei dati ha contribuito a prevedere i risultati futuri, ma le domande in sé erano generalmente note in anticipo.

Grazie all'intelligenza artificiale, le interazioni con i clienti, la cronologia operativa, i registri di governance, la conoscenza organizzativa e il contesto aziendale possono essere riutilizzati in diversi sistemi, flussi di lavoro e applicazioni.

Poiché le nuove implementazioni generano nuovi dati che possono essere utilizzati per definire modelli, flussi di lavoro e decisioni future, i dati conservati diventano un input per la creazione di valore in futuro.

Quando i dati sopravvivono all'infrastruttura

Nei miei colloqui con gli operatori del settore, è emerso con sempre maggiore chiarezza che i dati persistono a lungo anche dopo la fine dei singoli cicli di elaborazione. Modelli, infrastrutture e applicazioni possono cambiare, ma i dati rimangono.

Di conseguenza, molte organizzazioni stanno riscontrando vantaggi nella combinazione di modelli disponibili in commercio con dati proprietari. Quando ciò accade, la capacità di conservare, gestire, accedere e riutilizzare i dati assume un'importanza crescente. Poiché i dati spesso persistono più a lungo dell'infrastruttura utilizzata per elaborarli, le organizzazioni attribuiscono sempre maggiore importanza ad architetture in grado di adattarsi all'evoluzione tecnologica.

Desiderano la possibilità di adottare nuove tecnologie e qualificare le infrastrutture più rapidamente. Desiderano architetture che consentano loro di rispondere alle esigenze in continua evoluzione senza dover ricostruire tutto da zero.

Noto inoltre un crescente interesse per i modelli di infrastruttura adattabili che riducono le dipendenze rigide tra i diversi livelli tecnologici. Questa flessibilità ha lo scopo di creare sufficienti opzioni per rispondere ai carichi di lavoro, alle tecnologie e alle priorità aziendali in continua evoluzione.

Con la crescente integrazione dell'IA nelle operazioni aziendali, le decisioni relative all'infrastruttura saranno sempre più influenzate dai dati: dove risiedono, come vengono gestiti, per quanto tempo mantengono il loro valore e con quale efficacia possono essere riutilizzati in una gamma sempre più ampia di applicazioni e carichi di lavoro.

La creazione di infrastrutture flessibili incentrate sul valore a lungo termine dei dati rappresenterà un vantaggio determinante nel futuro dell'intelligenza artificiale.

Ulteriori informazioni: Effettua la valutazione della strategia di storage di Seagate e scopri le opportunità per costruire un'infrastruttura più flessibile e pronta per il futuro.