Ettevõtte sisemine tehisintellekti platvorm kui strateegiline infrastruktuur ja ärivajadus

Digitaalne suveräänsus: kuidas ettevõtted säilitavad kontrolli oma tehisintellekti ja andmete üle

Tehisintellektiga eksperimentide ajastu on läbi. Tehisintellekt ei ole enam valikuline innovatsiooniprojekt, vaid sellest on kiiresti saanud konkurentsivõime, tõhususe ja tulevase elujõulisuse otsustav tegur. Ettevõtted kahekordistavad oma tehisintellekti kasutuselevõtu määra ja tunnistavad, et tegevusetus on samaväärne strateegilise tagasilangusega. Tehisintellekti potentsiaali avamise kiirustades pöörduvad paljud aga kiirete väliste pilvelahenduste poole, jättes tähelepanuta pikaajalised tagajärjed: varjatud kulud, ohtlik müüjasõltuvus ning tõsised riskid andmete privaatsusele ja digitaalsele suveräänsusele.

Sellel kriitilisel pöördepunktil ei ole ettevõtte enda hallatav tehisintellekti platvorm enam üks paljudest valikutest, vaid strateegiline vajadus. See esindab nihet pelgalt välise tehisintellekti tehnoloogia kasutamiselt omaenda andmepõhise väärtusloome suveräänseks arhitektiks olemisele. See otsus ulatub tehnilisest teostusest kaugemale – see on põhimõtteline kursikorrektsioon, mis määrab, kellel säilib kontroll ettevõtte kõige väärtuslikumate digitaalsete ressursside üle: andmete, mudelite ja neist tuleneva uuendusliku jõu.

See artikkel heidab valgust selle paradigma muutuse veenvatele põhjustele. See analüüsib keerulist majanduslikku loogikat, mis muudab sisemise platvormi skaleerimisel sageli kulutõhusamaks lahenduseks, ning näitab, kuidas GDPR-i ja ELi tehisintellekti seaduse regulatiivne surve muudab andmesuveräänsuse soovitusest kohustuseks. Lisaks uurib see tarnija seotuse strateegilist lõksu ja organisatsioonilise valmisoleku kriitilist tähtsust tehisintellekti täieliku potentsiaali turvaliseks, nõuetele vastavaks ja jätkusuutlikuks vallandamiseks.

Kui digitaalsest suveräänsusest saab konkurentsitegur: miks hallatud tehisintellekt pole valik, vaid ellujäämisstrateegia.

Tehisintellekti haldamine ettevõtete struktuurides on jõudnud otsustavasse pöördepunkti. See, mida veel mõni aasta tagasi peeti eksperimentaalseks ääremaateemaks, on kujunemas põhimõtteliseks strateegiliseks otsuseks, millel on kaugeleulatuvad tagajärjed konkurentsivõimele, innovatsioonile ja digitaalsele autonoomiale. Hallatud ettevõttesisene tehisintellekti platvorm kui hallatud tehisintellekti lahendus esindab paradigma muutust selles, kuidas organisatsioonid meie aja kõige murrangulisema tehnoloogiaga toime tulevad.

Tehisintellekti platvormide ülemaailmne turg on 2025. aastaks juba saavutanud märkimisväärse 65,25 miljardi dollari suuruse suuruse ja prognooside kohaselt kasvab see 2030. aastaks 108,96 miljardi dollarini, mis tähendab keskmist 10,8-protsendilist aastast kasvu. Need arvud varjavad aga toimuvat põhimõttelist ümberkujundamist. Asi pole ainult turu kasvus, vaid äriväärtuse loomise ümberkorraldamises intelligentsete süsteemide abil, mis suudavad iseseisvalt tegutseda, õppida ja otsuseid langetada.

Saksamaal kasutab tehisintellekti oma äriprotsessides nüüd 27 protsenti ettevõtetest, võrreldes eelmise aasta 13,3 protsendiga. See kahekordistumine aasta jooksul annab märku murdepunktist. Vastumeelsus annab teed arusaamale, et tehisintellektist hoidumine ei ole enam neutraalne seisukoht, vaid pigem aktiivne konkurentsieelis. Ettevõtted ootavad tehisintellekti kasutamise kaudu enam kui kümneprotsendilist tootlikkuse kasvu, mida ei saa majandusliku ebakindluse ja oskuste puuduse ajal ignoreerida.

Tehisintellekti kasutuselevõtu sektorite jaotus on eriti paljastav. IT-teenuse pakkujad on 42 protsendiga esirinnas, järgnevad õigus- ja maksukonsultatsioonifirmad 36 protsendiga ning teadus- ja arendustegevus samuti 36 protsendiga. Neid sektoreid ühendab struktureeritud ja struktureerimata andmete intensiivne töötlemine, tööprotsesside kõrge teadmismahukus ning otsene seos infotöötluse ja väärtusloome vahel. Need on varajasteks indikaatoriteks arengule, mis levib kõigisse majandussektoritesse.

Ettevõttesiseste tehisintellekti platvormide majanduslik ratsionaalsus

Otsus juurutada ettevõttesisene, hallatud tehisintellekti platvorm järgib keerulist majandusloogikat, mis ulatub kaugemale lihtsatest kulude võrdlustest. Tüüpiliste tehisintellekti rakenduste kogukulu hõlmab palju enamat kui ilmseid litsentsimis- ja taristukulusid. See hõlmab kogu elutsüklit, alates omandamis- ja juurutuskuludest kuni tegevuskulude ja varjatud kuludeni kuni väljumiskuludeni.

Tehisintellekti projektide rakenduskulud varieeruvad kasutusjuhtumist olenevalt märkimisväärselt. Lihtsate vestlusrobotite lahenduste maksumus jääb vahemikku 1000–10 000 eurot, klienditeeninduse automatiseerimine aga 10 000–50 000 eurot. Müügiprotsesside ennustava analüüsi maksumus jääb vahemikku 20 000–100 000 eurot ja kohandatud süvaõppesüsteemide maksumus algab 100 000 eurost ilma ülempiirita. Need arvud kajastavad aga ainult esialgset investeeringut ja alahindavad süstemaatiliselt kogukulusid.

Uuring näitab, et vaid 51 protsenti organisatsioonidest suudab tehisintellekti projektide investeeringutasuvust (ROI) usaldusväärselt hinnata. See ebakindlus tuleneb tehisintellekti süsteemide läbivate väärtusahelate keerukusest ja kaudsete mõjude kvantifitseerimise raskusest. Ettevõtted, mis kasutavad kolmandate osapoolte kulude optimeerimise tööriistu, teatavad oma investeeringutasuvuse arvutuste osas oluliselt suuremast usaldusväärsusest, mis rõhutab professionaalsete juhtimisstruktuuride vajadust.

Prognooside kohaselt suurenevad tehisintellekti keskmised kuumaksed 2025. aastaks 36 protsenti, mis peegeldab olulist nihet suuremate ja keerukamate tehisintellekti algatuste suunas. See kasv ei ole kõigis ettevõtetes ühtlane, vaid koondub organisatsioonidesse, mis on juba edukalt rakendanud väiksemaid tehisintellekti projekte ja soovivad nüüd laieneda. See skaleerimise dünaamika rõhutab oluliselt strateegilise platvormiotsuse olulisust.

Selles kontekstis on üha olulisem eristada pilvepõhiseid ja kohapealseid lahendusi. Kuigi pilvelahendused pakuvad madalamaid sisenemistõkkeid ja võimaldavad kiiret katsetamist, võivad kohapealsed rakendused olla piisava kasutusintensiivsuse korral kulutõhusamad. Kohapealsete süsteemide kapitaliseerimine, amortisatsioon mitme aasta jooksul ja maksuamortisatsiooni võimalused koos ettevõtteülestel andmetel põhinevate suurte keelemudelite esialgsete koolituskuludega muudavad kohapealsed lahendused skaleerimisel majanduslikult atraktiivseks.

Väliste tehisintellekti pakkujate hinnamudelid järgivad erinevat loogikat. Litsentsipõhised mudelid pakuvad planeerimiskindlust suurte esialgsete investeeringutega. Tarbimispõhised tarbimisepõhised mudelid võimaldavad paindlikkust kõikuva nõudluse korral, kuid intensiivse kasutamise korral võivad need viia eksponentsiaalselt kasvavate kuludeni. Tellimusmudelid lihtsustavad finantsplaneerimist, kuid kaasnevad riskiga maksta kasutamata mahutavuse eest. Tasuta pakkumise lähenemisviisid meelitavad kliente tasuta põhifunktsioonidega, kuid kulud võivad skaleerimisega kiiresti tõusta.

Praktiline näide illustreerib majanduslikku mõõdet. Ettevõte, kus kümme töötajat kulutavad igaüks aruandlusele kaheksa tundi nädalas, seob selle ülesande täitmiseks aastas 3600 töötundi. Tehisintellekti lahendus, mis vähendab seda aega ühe tunnini aruande kohta, säästab aastas 2700 töötundi. Keskmise tunnihinnaga 50 eurot võrdub see 135 000 euro suuruse kulusäästuga aastas. Isegi 80 000 euro suuruste rakenduskulude korral tasub investeering end ära seitsme kuu jooksul.

Tehisintellekti investeeringute üldanalüüs näitab, et kõrgeima tehisintellekti küpsusega ettevõtted teatavad kuni kuus protsendipunkti kõrgemast investeeringutasuvusest kui organisatsioonid, kus tehisintellekti kasutuselevõtt on piiratud. Ligi kaks kolmandikku tehisintellekti kasutajatest ehk täpsemalt 65 protsenti on oma generatiivsete tehisintellekti lahendustega rahul. See rõhutab, et tehisintellekti majanduslik väärtus ei ole hüpoteetiline, vaid mõõdetav ja saavutatav.

Juhtimine, andmekaitse ja regulatiivne vastavus

Euroopa isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR) ja ELi tehisintellekti seadus loovad regulatiivse raamistiku, mis mitte ainult ei võimalda, vaid ka tegelikult kohustab ettevõttesiseseid tehisintellekti platvorme. Oma olemuselt nõuab GDPR vastutust, andmete minimeerimist, eesmärgi piiramist ja läbipaistvust isikuandmete töötlemisel. Need nõuded on põhimõtteliselt vastuolus paljude väliste tehisintellekti pakkujate ärimudelitega, mis põhinevad andmete kogumisel, mudelite koolitamisel kliendiandmetega ja läbipaistmatutel otsustusprotsessidel.

Tehisintellekti seadus kehtestab tehisintellekti süsteemide riskipõhise klassifikatsiooni, mis ulatub keelatud ja kõrge riskiga süsteemidest minimaalse riskiga süsteemideni. See kategoriseerimine nõuab kõrge riskiga süsteemide puhul põhjalikku dokumentatsiooni, testimist, juhtimisprotsesse ja inimeste järelevalvet. Organisatsioonid peavad suutma tõestada, et nende tehisintellekti süsteemid ei tekita diskrimineerivat mõju, on oma otsustusprotsessides läbipaistvad ja neid jälgitakse pidevalt eelarvamuste suhtes.

Andmete suveräänsus on muutumas strateegiliseks imperatiiviks. See viitab riikide või organisatsioonide võimele säilitada kontroll oma andmete üle, olenemata sellest, kus neid füüsiliselt hoitakse või töödeldakse. Suveräänsed tehisintellekti süsteemid salvestavad ja haldavad tehisintellekti mudeleid ja andmeid, järgides riiklikke või piirkondlikke eeskirju ja piiranguid. Nad kontrollivad, kellel on juurdepääs andmetele ja kus mudeleid koolitatakse.

GDPR-iga ühilduvate tehisintellekti süsteemide rakendamine nõuab mitmeid olulisi meetmeid. Privaatsus sisseprojekteeritud privaatsuse ja privaatsuse vaikesätete põhimõtted tuleb süsteemi arhitektuuri integreerida algusest peale. Andmekaitse mõjuhinnangud on praktiliselt kõigi tänapäevaste tehisintellekti tööriistade puhul kohustuslikud, kuna need kujutavad endast suurt ohtu andmesubjekti õigustele. Kõigi andmevoogude, töötlemiseesmärkide ja turvameetmete põhjalik dokumenteerimine on hädavajalik. Rahvusvahelise andmeedastuse standardsed lepingutingimused on hädavajalikud, kui andmed lahkuvad EList.

Nende nõuete praktiline rakendamine erineb erinevate juurutusstsenaariumide puhul märkimisväärselt. Suurte USA pakkujate pilvepõhised lahendused toimivad sageli EL-USA andmekaitseraamistiku alusel, mis on aga pärast Schrems II otsust suurenenud õigusliku ebakindluse all. Ettevõtted peavad läbi viima andmeedastuse mõjuhinnanguid ja tõendama, et andmeedastus vastab isikuandmete kaitse üldmääruse (GDPR) nõuetele.

Viipade andmete säilitamine kujutab endast erilist ohtu. Google Gemini säilitab viipasid kuni 18 kuud, mis võib põhjustada olulisi vastavusprobleeme, kui isikuandmeid kogemata sisestatakse. Kuigi Microsoft Copilot pakub Microsoft Purview'ga põhjalikke haldustööriistu, tuleb need tõhusaks toimimiseks õigesti konfigureerida. ChatGPT Enterprise võimaldab kasutus- ja koolitusandmete eraldamist ning pakub EL-i serveri asukohti, kuid nõuab asjakohaseid lepingulisi kokkuleppeid.

Oma ettevõttesisese tehisintellekti platvormi omamine pakub olulisi eeliseid. Andmed ei lahku kunagi ettevõtte infrastruktuurist, minimeerides andmete privaatsusriske ja lihtsustades vastavust nõuetele. Täielik kontroll juurdepääsupiirangute, töötlemisprotseduuride ja auditeeritavuse üle saavutatakse automaatselt sisemise halduse kaudu. Ettevõtted saavad juhtimispoliitikaid vastavalt oma vajadustele kohandada, ilma et peaksid tuginema üldistele tarnijate poliitikatele.

Tehisintellekti ametliku juhtimisstruktuuri loomine peaks toimuma tippjuhtide tasandil, ideaalis tehisintellekti juhi või tehisintellekti juhtimiskomiteega. See juhtimistasand peab tagama, et tehisintellekti strateegiad on kooskõlas üldiste ärieesmärkidega. Andmehaldurite, tehisintellekti juhtide ja vastavusametnike selged rollid ja vastutusalad on üliolulised. Korduvate tehisintellekti poliitikate väljatöötamine, mis toimivad teenustaseme standarditena, hõlbustab skaleerimist ja uute töötajate sisseelamist.

Tarnijaga seotuse lõks ja koostalitlusvõime olulisus

Tarnijatega seotus on tehisintellekti ajastul muutumas kriitiliseks strateegiliseks riskiks. Üksikute pakkujate omandiõigusega ökosüsteemidele lootmine piirab pikas perspektiivis paindlikkust, suurendab kulusid ja takistab juurdepääsu uuendustele väljaspool valitud süsteemi. See sõltuvus areneb järk-järgult läbi näiliselt pragmaatiliste individuaalsete otsuste jada ja ilmneb sageli alles siis, kui tarnija vahetamine on juba muutunud ülemäära kulukaks.

Tarnijaga seotuse mehhanismid on mitmekesised. Patenteeritud API-d loovad tehnilisi sõltuvusi, kuna rakenduse kood kirjutatakse otse tarnijapõhistele liidestele. Andmete migreerimist muudavad keeruliseks patenteeritud vormingud ja kõrged väljundtasud. Pikaajaliste lubadustega lepingulised kohustused vähendavad läbirääkimisjõudu. Protsessidest seotus tekib siis, kui meeskondi koolitatakse ainult ühe tarnija tööriistadega. Tarnija vahetamise kulud – tehnilised, lepingulised, protseduurilised ja andmetega seotud – kasvavad aja jooksul eksponentsiaalselt.

Peaaegu pooled Saksa ettevõtetest mõtlevad oma pilvestrateegiat ümber, kuna on mures kasvavate kulude ja sõltuvuse pärast. Juba 67 protsenti organisatsioonidest püüab aktiivselt vältida liigset sõltuvust üksikutest tehisintellekti tehnoloogia pakkujatest. Need arvud peegeldavad kasvavat teadlikkust patenteeritud platvormide strateegilistest riskidest.

Sõltuvuse kulud avalduvad mitmel tasandil. Hinnatõusu ei saa konkurentidele üleminekuga kompenseerida, kui üleminek on tehniliselt või majanduslikult teostamatu. Innovatsiooni mahajäämus tekib siis, kui valitud ökosüsteemist väljaspool muutuvad kättesaadavaks täiustatud mudelid või tehnoloogiad, kuid neid ei saa kasutada. Läbirääkimisjõud väheneb, kui tarnija teab, et klient on sisuliselt lõksus. Strateegiline paindlikkus kaob, kui oma tegevuskava on seotud müüja omaga.

Probleemi illustreerib hüpoteetiline näide. Jaemüügiettevõte investeerib suuri summasid teenusepakkuja terviklikku tehisintellektil põhinevasse turundusplatvormi. Kui nišikonkurent pakub oluliselt paremat ennustavat klientide lahkumise mudelit, avastab ettevõte, et üleminek on võimatu. Algse teenusepakkuja patenteeritud API-de sügav integreerimine kliendiandmesüsteemide ja kampaaniate läbiviimisega tähendab, et ümberehitus võtaks aega üle aasta ja maksaks miljoneid.

Koostalitlusvõime toimib vastumürgina tarnija seotusele. See viitab erinevate tehisintellekti süsteemide, tööriistade ja platvormide võimele sujuvalt koos töötada, olenemata nende tarnijast või aluseks olevast tehnoloogiast. See koostalitlusvõime toimib kolmel tasandil. Mudelitaseme koostalitlusvõime võimaldab kasutada sama töövoo raames mitut erinevate tarnijate tehisintellekti mudelit ilma infrastruktuurimuudatusteta. Süsteemitaseme koostalitlusvõime tagab, et toetav infrastruktuur, nagu kiire haldamine, piirded ja analüütika, toimib erinevate mudelite ja platvormide lõikes järjepidevalt. Andmetaseme koostalitlusvõime keskendub standardiseeritud andmevormingutele, nagu JSON-skeemid ja manustamised sujuva andmevahetuse tagamiseks.

Standarditel ja protokollidel on keskne roll. Agentidevahelised protokollid loovad ühise keele, mis võimaldab tehisintellekti süsteemidel vahetada teavet ja delegeerida ülesandeid ilma inimese sekkumiseta. Võrgusuhtlusprotokoll loob avatud ja skaleeritava võrgu, milles tehisintellekti agendid saavad teha koostööd ilma üleliigse tööta. Need protokollid esindavad liikumist avatud tehisintellekti ökosüsteemide suunas, mis väldivad tarnijaga seotust.

Sõltuvuste eest kaitsmiseks loodud modulaarne arhitektuur võimaldab üksikute tehisintellekti komponentide asendamist ilma süsteemi täielikku ümberkujundamist nõudmata. Näiteks tehnoloogianeutraalne platvorm võimaldab muuta aluseks olevat suurt keelemudelit ilma kogu rakendust uuesti rakendamata. See lähenemisviis vähendab sõltuvust ühest tehnoloogiapaketist enam kui 90 protsenti.

Koodivabad platvormid tugevdavad veelgi sõltumatust välistest arendajatest ja suurendavad äriosakondade autonoomiat. Kui ärikasutajad saavad töövooge ise konfigureerida ja kohandada, väheneb sõltuvus spetsialiseerunud arendusmeeskondadest, kes võivad olla tuttavad ainult konkreetse müüja ökosüsteemiga.

Seega on strateegiline soovitus: teadlikult võtta sõltuvusi, kuid kaitsta kriitilisi valdkondi. Missioonikriitiliste protsesside jaoks tuleks kavandada alternatiivid ja väljumisvõimalused. Säilitada valmisolek uute teenustega katsetada, kuid integreerida neid sügavalt alles pärast põhjalikku hindamist. Jälgida pidevalt pakkujate tervist ja alternatiivide kättesaadavust. Järgida evolutsioonilist kohanemisstrateegiat, kui turutingimused või vajadused muutuvad.

Hallatud tehisintellekti platvorm - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Organisatsiooni valmisolek ja kompetentsikriis

Tehisintellekti lahenduste tehnoloogiline kättesaadavus ei tähenda automaatselt organisatsiooni valmisolekut nende tõhusaks kasutamiseks. Tehisintellekti oskuste lõhe kirjeldab lahknevust tehisintellektiga seotud ametikohtade kiiresti kasvava nõudluse ja saadaolevate kvalifitseeritud talentide vahel. Enam kui 60 protsendil ettevõtetest on raskusi tehisintellekti ekspertide värbamisega. See lõhe mõjutab lisaks kodeerimis- või andmeteaduse oskustele ka tehnilise ekspertiisi, ärivaistu, probleemide lahendamise võime ja eetiliste kaalutluste kombinatsiooni.

Globaalne tehisintellekti talentide puudus jõuab 2025. aastaks kriitiliste mõõtmeteni. Nõudlus ületab pakkumist kõigis võtmerollides suhtega 3,2:1, kusjuures avatud ametikohti on üle 1,6 miljoni ja kvalifitseeritud kandidaate on vaid 518 000. Kõige tõsisemad kitsaskohad ilmnevad õigusteaduse magistriõppe (LLM) arendamise, magistriõppe (MLOps) ja tehisintellekti eetika valdkonnas, kus nõudluse skoor on üle 85 punkti 100-st, kuid pakkumise skoor alla 35 punkti 100-st. Tehisintellekti ametikohtade täitmiseks kulub keskmiselt kuus kuni seitse kuud.

Tehisintellekti ametikohtade palgaootused on 67 protsenti kõrgemad kui traditsiooniliste tarkvaraametikohtade puhul, kusjuures aastane kasv on kõigil kogemustasemetel 38 protsenti. See hinnadünaamika peegeldab pakkumise ja nõudluse vahelist põhimõttelist tasakaalustamatust ning muudab värbamise paljudele organisatsioonidele rahaliseks väljakutseks.

Tehisintellekt ei muuda mitte ainult tehnoloogilisi süsteeme, vaid ka organisatsioonilisi struktuure, tööprotsesse ja ettevõttekultuure. Muutuste juhtimine on muutumas tehisintellekti juurutamise kriitiliseks eduteguriks. IBM-i 2022. aasta uuring tuvastab tehisintellekti kasutamise suurima probleemina teadmiste puudumise. Isegi tehnoloogiahiiglastel nagu Microsoft oli alguses raskusi oma töötajate veenmisega tehisintellekti eelistes ja vajalike oskuste andmisega.

Edukas tehisintellekti integreerimine nõuab põhjalikke koolitusprogramme ja muutuste juhtimise algatusi, mis kaasavad kõiki töötajaid. Need meetmed viivad tehisintellekti tehnoloogiate suurema omaksvõtmiseni ja tööjõu oskuste paranemiseni. JPMorgan Chase töötas välja COiN platvormi, et kasutada masinõpet juriidiliste dokumentide analüüsimiseks, säästes umbes 360 000 töötundi 12 000 lepingu töötlemisel aastas. Edu sõltub aga sellest, kas töötajad õpivad tehisintellekti kasutama ja on selleks valmis.

Organisatsiooni tehisintellektiga seotud valmisolek hõlmab enamat kui lihtsalt tehnoloogilisi eeltingimusi. See nõuab tehniliste ja pehmete oskuste koosmõju, organisatsioonilist kooskõla ja võimet luua usaldust tehisintellekti vastu. Peamised valmisolekutegurid hõlmavad usaldust, juhtkonna tuge, andmeid, oskusi, strateegilist kooskõla, ressursse, kultuuri, uuendusmeelsust, juhtimisvõimet, kohanemisvõimet, infrastruktuuri, konkurentsivõimet, kulusid, organisatsioonilist struktuuri ja suurust.

Tehisintellektile valmis kultuuri otseselt kaasa aitav peamine omadus on andmepõhine organisatsioonikultuur. Organisatsioonid, mis langetavad otsuseid andmete ja tõendite, mitte intuitsiooni või traditsioonide põhjal, on suurema tõenäosusega tehisintellektile valmis. Andmepõhine kultuur tagab, et töötajatel kõigil tasanditel on vahendid ja mõtteviis tehisintellekti integreerimiseks oma igapäevastesse otsustusprotsessidesse.

Tehisintellekti muutuste juhtide roll on muutumas üha olulisemaks. Need spetsialistid toetavad organisatsioone tehisintellekti põhjustatud muutuste edukal juhtimisel. Nad keskenduvad eriti töötajate toetamisele selle muutusprotsessi ajal, eesmärgiga edendada tehisintellekti lahenduste aktsepteerimist, leevendada ärevust ja edendada valmisolekut muutusteks. Nende ülesannete hulka kuuluvad muutusprotsesside planeerimine, juhtimine ja rakendamine; muutusstrateegiate väljatöötamine; visiooni ja eeliste edastamine; töötubade ja tagasiside sessioonide läbiviimine; muutuste vajaduste ja aktsepteerimise takistuste analüüsimine; ning koolitus- ja kommunikatsioonimeetmete väljatöötamine.

Paradoksaalsel kombel võib ettevõttesisese tehisintellekti platvormi haldamine hõlbustada oskuste arendamist. Selle asemel, et töötajad peaksid maadlema mitmesuguste väliste tööriistade ja nende erinevate liidestega, pakub tsentraalne platvorm ühtset keskkonda õppimiseks ja katsetamiseks. Saab välja töötada standardiseeritud koolitusprogramme, mis on kohandatud konkreetsele platvormile. Teadmiste edasiandmine on lihtsam, kui kõik kasutavad sama süsteemi.

Vaid kuus protsenti töötajatest tunneb end tehisintellekti kasutamisel oma rollis väga mugavalt, samas kui ligi kolmandik tunneb end märkimisväärselt ebamugavalt. See tehnoloogia kättesaadavuse ja inimvõimete vaheline lahknevus tuleb lahendada. Uuringud toovad esile probleemide lahendamise oskused, kohanemisvõime ja õppimisvalmiduse kui tehisintellektil põhineva tuleviku haldamiseks olulised pädevused.

Nende oskuslünkadega tegelemata jätmine võib kaasa tuua töötajate eemalehoidmise, suurema voolavuse ja organisatsiooni tulemuslikkuse languse. 43 protsenti töötajatest, kes plaanivad oma ametikohalt lahkuda, seavad esikohale koolitus- ja arenguvõimalused. Tööandjad, kes investeerivad nendesse valdkondadesse, saavad mitte ainult talente hoida, vaid ka tugevdada oma mainet tulevikku suunatud organisatsioonina.

Turudünaamika ja tulevased arengud

Tehisintellekti platvormide maastik läbib kiire konsolideerumise ja diferentseerumise perioodi. Ühelt poolt domineerivad hüperskaleerijad nagu Microsoft Azure AI, AWS Bedrock ja Google Vertex AI oma integreeritud infrastruktuuri, identiteedi ja arveldussüsteemidega. Need pakkujad kasutavad oma olemasolevaid pilveökosüsteeme, et kaitsta kontosid ümberpaigutamise eest. Teisest küljest nihutavad puhtalt funktsioneerivad pakkujad nagu OpenAI, Anthropic ja Databricks piire mudeli suuruse, avatud kaaluga versioonide ja ökosüsteemi laiendatavuse osas.

Ühinemiste ja omandamiste aktiivsus ületas 2024. aastal 50 miljardit dollarit, kusjuures silmapaistvate näidetena on Meta 15 miljardi dollari suurune investeering Scale AI-sse ja Databricksi 15,25 miljardi dollari suurune rahastamisvoor. Uue vallikraavina kerkib esile riistvara kaasdisain, kusjuures Google'i TPU v5p ja Amazoni Trainium2 kiibid lubavad žetooni hinna vähenemist ja klientide ligimeelitamist patenteeritud käituskeskkondade poole.

Tarkvarakomponent hõlmas 2024. aastal 71,57 protsenti tehisintellekti platvormide turuosast, mis peegeldab suurt nõudlust integreeritud mudeliarenduskeskkondade järele, mis ühendavad andmete sisestamise, orkestreerimise ja jälgimise. Teenused, ehkki väiksemad, laienevad 15,2-protsendilise aastase kasvumääraga, kuna ettevõtted otsivad investeeringutasuvuse tsüklite lühendamiseks disaini- ja käitamistoetust.

Pilvekonfiguratsioonid moodustasid 2024. aastal 64,72 protsenti tehisintellekti platvormide turust ja prognooside kohaselt kasvavad need kõige kiiremini, 15,2-protsendilise aastase kasvumääraga. Kohapealsed ja servas asuvad sõlmed on aga endiselt olulised tervishoiu, finants- ja avaliku sektori töökoormustes, kus kehtivad andmete suveräänsuse reeglid. Hübriidsed orkestraatorid, mis abstraktselt asukohta kasutavad, võimaldavad organisatsioonidel tsentraalselt koolitada, tehes samal ajal järeldusi servas, tasakaalustades latentsust ja vastavust.

Eriti tähelepanuväärne on nihe andmesuveräänsuse tagamiseks privaatse/serva tehisintellekti poole, mida juhib EL ja mis laieneb Aasia ja Vaikse ookeani piirkonna ning reguleeritud USA sektoritesse, avaldades hinnanguliselt 1,7% mõju pikaajalisele aastase kasvumäärale. ELi juhitud regulatiivne surve mudelite auditeeritavuse suunas, mille USA föderaalne vastuvõtmine on ootel, lisab pikaajalisele aastase kasvumäärale veel 1,2%.

Saksamaal on pilt kirju. Kuigi tehisintellekti absoluutne kasutamine ettevõtetes on 11,6 protsenti, mis ületab ELi kaheksa protsenti, on see kasutamine alates 2021. aastast üllataval kombel seisma jäänud. See seisak on vastuolus GenAI rakenduste, näiteks ChatGPT, dünaamilise arenguga ja tundub positiivse tootlikkuse mõju tõttu ebaloogiline.

Nüansirikkam analüüs näitab aga märkimisväärset kasvu. Kui kaasata ettevõtted, kes varasemates uuringutes teatasid tehisintellekti kasutamisest, kuid ei teinud seda 2023. aastal – võimalik, et seetõttu, et tehisintellekti protsessid on nii integreeritud, et vastajad ei pea neid enam märkimisväärseks –, ilmneb tehisintellekti kasutamise selge suurenemine 2023. aastal võrreldes 2021. aastaga. See viitab tehisintellekti normaliseerimisele äriprotsessides.

91 protsenti Saksa ettevõtetest peab generatiivset tehisintellekti oma ärimudeli ja tulevase väärtuse loomise seisukohast oluliseks teguriks, võrreldes eelmise aasta vaid 55 protsendiga. 82 protsenti plaanib järgmise kaheteistkümne kuu jooksul rohkem investeerida ja enam kui pooled plaanivad eelarve suurenemist vähemalt 40 protsenti. 69 protsenti on loonud generatiivse tehisintellekti strateegia, mis on 38 protsenti rohkem kui 2024. aastal.

Tehisintellektilt oodatavate eeliste hulka kuuluvad suurem innovatsioon, tõhusus, müük ja automatiseerimine, aga ka toote- ja kasvuvõimalused. Juhtimise, eetiliste juhiste ja koolituse mahajäämus on aga endiselt probleemiks ning tehisintellekti usaldusväärne kasutamine on jätkuvalt peamine takistus.

Agentne tehisintellekt domineerib IT-eelarve laienemises järgmise viie aasta jooksul, ulatudes üle 26 protsendi ülemaailmsetest IT-kulutustest, ulatudes 2029. aastal 1,3 triljoni dollarini. See investeering, mida ajendab agentsete tehisintellektil põhinevate rakenduste ja agentide laevastike haldamise süsteemide kasv, annab märku ettevõtete IT-eelarvete, eriti tarkvara osas, muutumisest investeerimisstrateegiate suunas, mida juhivad agentsel tehisintellektil põhinevad tooted ja teenused.

Prognoos näitab selget seost tehisintellekti kulutuste kasvu ja IT-juhtide veendumuse vahel, et tehisintellekti tõhus kasutamine võib tulevikus äriedu soodustada. Rakenduste ja teenuste pakkujad, kes jäävad tehisintellekti oma toodetesse integreerimisel maha ja ei täiusta neid agentidega, riskivad turuosa kaotamisega ettevõtetele, kes on otsustanud asetada tehisintellekti oma tootearenduse tegevuskava keskmesse.

Saksamaa tehisintellekti turu maht peaks 2025. aastal ulatuma üle üheksa miljardi euro ja prognooside kohaselt kasvab see 2031. aastaks 37 miljardi euroni, mis tähendab aastast kasvumäära, mis ületab oluliselt üldist majandusarengut. Saksamaa tehisintellekti idufirmade maastik hõlmas 2024. aastal 687 idufirmat, mis vastab 35-protsendilisele aastasele kasvule. Berliin ja München domineerivad tehisintellekti idufirmade maastikul, moodustades umbes 50 protsenti kõigist riigi tehisintellekti idufirmadest.

73 protsenti Saksamaa ettevõtetest usub, et selged tehisintellekti regulatsioonid võivad õigesti rakendatuna pakkuda Euroopa ettevõtetele konkurentsieelise. See rõhutab Euroopa regulatiivse lähenemisviisi pakutavat võimalust: Euroopas toodetud usaldusväärne tehisintellekt võib saada eristavaks teguriks.

Kasutuselevõtu stsenaariumide strateegiliste otsuste maatriks

Pilve-, kohapealsete ja hübriidjuurutusmudelite vahel tehisintellekti platvormide puhul valik ei järgi universaalset loogikat, vaid peab kajastama iga organisatsiooni konkreetseid nõudeid, piiranguid ja strateegilisi prioriteete. Igal mudelil on erinevad eelised ja puudused, mida tuleb ärieesmärkide valguses hoolikalt kaaluda.

Kohapealsed juurutusmudelid pakuvad maksimaalset turvalisust ja kontrolli andmete ja intellektuaalomandi üle. Siin on kõige parem käsitleda väga tundlikke andmeid, intellektuaalomandit või andmeid, millele kehtivad ranged regulatiivsed vastavusnõuded, näiteks finants- või tervishoiusektoris. Suur kohandatavus võimaldab mudeleid kohandada vastavalt konkreetsetele vajadustele. Kohalik töötlemine võib põhjustada kriitiliste reaalajas rakenduste potentsiaalselt madalama latentsuse. Skaleerimisel tekkivad kulueelised tulenevad kapitaliseerimisvõimalustest ja madalamatest muutuvkuludest.

Kohapealsete lahenduste väljakutsete hulka kuuluvad suured esialgsed investeeringud infrastruktuuri, pikemad juurutamisajad, vajadus ettevõttesisese hoolduse ja värskenduste oskusteabe järele ning piiratud skaleeritavus võrreldes pilveelastsusega. Neid väljakutseid saab leevendada partneri valimisega, kes pakub standardtoodet, konfiguratsiooniteenuseid ja tuge kohapealseks juurutamiseks.

Pilvepõhine juurutamine pakub kiiret väärtuse saavutamise aega esialgsete katsetuste või kontseptsiooni tõestuse jaoks. Vajalikud on väiksemad käivituseelarved, kuna riistvarainvesteeringuid pole vaja. Automaatne skaleeritavus võimaldab kohaneda kõikuvate töökoormustega. Standardtoodete kiire kasutuselevõtt kiirendab väärtuse loomist. Tarnija tegeleb hoolduse, koondamise ja skaleeritavusega.

Pilvelahenduste puudused avalduvad potentsiaalselt eksponentsiaalselt kasvavates kuludes intensiivse kasutamise korral, kuna tarbimise eest tasumise mudelid muutuvad suurte mahtude korral kalliks. Piiratud konkurentsierinevus tekib seetõttu, et konkurendid saavad kasutada samu valmislahendusi. Andmete ja mudeli omandiõigus jääb pakkujale, mis tekitab privaatsuse, turvalisuse ja tarnijaga seotuse probleeme. Piiratud kohandatavus piirab edasijõudnutele mõeldud katsetamist.

Hübriidpilve mudelid ühendavad mõlema lähenemisviisi eelised, käsitledes samal ajal nende piiranguid. Tundlikud tehisintellekti töökoormused töötavad vastavuse tagamiseks paljastel metall- või privaatsetel klastritel, samas kui vähem kriitiline koolitus suunatakse avalikku pilve. Püsiseisundi töökoormused töötavad privaatsel infrastruktuuril, samas kui avaliku pilve elastsust kasutatakse ainult vajaduse korral. Andmete suveräänsus tagatakse tundlike andmete hoidmisega kohapeal, kasutades samal ajal avaliku pilve skaleerimist, kui see on lubatud.

Tehisintellekti kiirendamine generatiivse tehisintellekti, suurte keelemudelite ja suure jõudlusega andmetöötluskoormuste kaudu muudab taristu nõudeid. Ettevõtted vajavad juurdepääsu GPU-klastritele, suure ribalaiusega võrgustumisele ja väikese latentsusega ühendustele, mis ei ole pakkujate vahel ühtlaselt jaotunud. Mitmepilvekeskkondades valivad ettevõtted pakkuja tehisintellekti spetsialiseerumise põhjal, näiteks Google'i TPU-teenused või Azure'i OpenAI integratsioon. Hübriidpilvekeskkondades töötavad tundlikud tehisintellekti töökoormused kohapeal, samas kui koolitus tellitakse avalikku pilve.

Regulatiivne surve süveneb kogu maailmas. EL-i digitaalse tegevuse vastupidavuse seadus, California CPRA ja uued andmesuveräänsuse mandaadid Aasia ja Vaikse ookeani piirkonnas nõuavad ettevõtetelt nähtavust ja kontrolli andmete asukoha üle. Mitmepilv pakub geograafilist paindlikkust, võimaldades andmeid salvestada jurisdiktsioonides, kus eeskirjad seda nõuavad. Hübriidpilv tagab suveräänsuse, hoides tundlikke andmeid kohapeal, kasutades samal ajal avaliku pilve skaleerimist, kui see on lubatud.

Hallatud tehisintellekti lahenduse praktiline rakendamine sisemise platvormina järgib tavaliselt struktureeritud lähenemisviisi. Esmalt määratletakse eesmärgid ja nõuded koos üksikasjaliku analüüsiga selle kohta, kas, kuidas ja kus tehisintellekti kasutamine on mõttekas. Tehnoloogia valikul ja arhitektuurilisel kujundamisel arvestatakse modulaarsete komponentidega, mida saab paindlikult vahetada. Andmete integreerimine ja ettevalmistamine moodustavad aluse suure jõudlusega mudelitele. Mudeli väljatöötamine ja MLOps seadistamine loovad pideva juurutamise ja jälgimise protsessid.

Ettevõttesisese tehisintellekti platvormi eelised hõlmavad lühemat arendusaega standardiseerimise ja taaskasutamise kaudu, automatiseeritud koolitus-, juurutamis- ja jälgimisprotsesse, turvalist integreerimist olemasolevatesse süsteemidesse, võttes arvesse kõiki vastavusnõudeid, ning täielikku kontrolli andmete, mudelite ja infrastruktuuri üle.

Tehisintellekti platvorm kui strateegiline infrastruktuur

Hallatud ettevõttesisene tehisintellekti platvorm kui hallatud tehisintellekti lahendus esindab palju enamat kui lihtsalt tehnoloogilist otsust. See kujutab endast strateegilist nihet, millel on põhimõtteline mõju konkurentsivõimele, digitaalsele suveräänsusele, organisatsioonilisele paindlikkusele ja pikaajalisele innovatsioonivõimele. Turuandmetest, ettevõtete kogemustest ja regulatiivsetest arengutest saadud tõendid annavad selge pildi: ettevõtted, kes suhtuvad tehisintellekti kasutuselevõttu tõsiselt, vajavad sidusat platvormistrateegiat, mis tasakaalustab juhtimist, paindlikkust ja väärtusloomet.

Majanduslik põhjendus räägib diferentseeritud lähenemisviisi kasuks. Kuigi välised pilveteenused pakuvad madalaid sisenemisbarjääre ja kiiret katsetamist, muutuvad kulustruktuurid süsteemide skaleerudes dramaatiliselt sisemiste lahenduste kasuks. Kogu omamise kogukulusid tuleb arvestada kogu elutsükli jooksul, sealhulgas varjatud kulusid, mis tulenevad tarnijasõltuvusest, andmete lekkimisest ja kontrolli puudumisest. Organisatsioonid, kus tehisintellekti kasutatakse intensiivselt ja kus on ranged vastavusnõuded, leiavad sageli majanduslikult ja strateegiliselt optimaalse lahenduse kohapealsetes või hübriidmudelites.

Euroopa regulatiivne maastik koos isikuandmete kaitse üldmääruse ja tehisintellekti seadusega muudab ettevõtte sisemise kontrolli tehisintellekti süsteemide üle mitte ainult soovitavaks, vaid üha vajalikumaks. Andmete suveräänsus on arenemas tavalisest „tore-have“-st kohustuslikuks. Võimalus igal ajal näidata, kus andmeid töödeldakse, kellel on juurdepääs, kuidas mudeleid treeniti ja mille alusel otsuseid tehakse, on muutumas vastavusnõudeks. Välised tehisintellekti teenused ei suuda neid nõudeid sageli täita või saavad seda teha ainult märkimisväärse lisapingutusega.

Tarnijaga seotuse oht on reaalne ja suureneb iga patenteeritud integratsiooniga. Modulaarsed arhitektuurid, avatud standardid ja koostalitlusvõime peavad platvormistrateegiatesse algusest peale sisse ehitatud olema. Võimalus komponente vahetada, mudelite vahel lülituda ja uutele tehnoloogiatele üle minna tagab, et organisatsioonist ei saa tarnija ökosüsteemi vang.

Organisatsioonilist mõõdet ei tohiks alahinnata. Tehnoloogia kättesaadavus ei taga automaatselt võimet seda tõhusalt kasutada. Oskuste arendamine, muutuste juhtimine ja andmepõhise kultuuri loomine nõuavad süstemaatilisi investeeringuid. Sisemine platvorm saab neid protsesse hõlbustada järjepideva keskkonna, standardiseeritud koolituse ja selgete vastutusvaldkondade kaudu.

Turudünaamika näitab, et investeeringud tehisintellekti kasvavad eksponentsiaalselt ja agentide tehisintellekt esindab järgmist arenguetappi. Ettevõtted, kes loovad praegu aluse skaleeritavale, paindlikule ja turvalisele tehisintellekti infrastruktuurile, positsioneerivad end tulevaseks autonoomsete süsteemide laineks. Hallatud tehisintellekti platvormi valimine ei ole otsus innovatsiooni vastu, vaid pigem otsus jätkusuutliku innovatsioonivõimekuse kasuks.

Lõppkokkuvõttes taandub kõik kontrolli küsimusele. Kes kontrollib andmeid, mudeleid, infrastruktuuri ja seega ka võimet tehisintellektist väärtust genereerida? Välised sõltuvused võivad lühiajaliselt tunduda mugavad, kuid pikas perspektiivis delegeerivad need põhilised strateegilised pädevused kolmandatele osapooltele. Ettevõttesisene tehisintellekti platvorm hallatud tehisintellekti lahendusena on organisatsioonidele viis säilitada kontroll – oma andmete, innovatsioonivõime ja lõppkokkuvõttes oma tuleviku üle üha enam tehisintellekti-põhises keskkonnas ja majanduses.

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin