Tegenwoordig lijken er net zoveel AI-gebruikscasussen en -oplossingen te zijn als er zakelijke problemen zijn, zo niet meer. Kunstmatige intelligentie en machine learning (AI en ML) zijn niet langer nieuw voor de IT-, ontwikkelaar- of datateams. Toch helpt het om te beginnen met een gemeenschappelijk begrip. Over het algemeen is AI een type software dat intelligente, mensachtige reacties (spraak-/tekstherkenning, beeldherkenning, prescriptieve analyses, enz.) op gegevens, apps of mensen nabootst. Bedrijven gebruiken AI vooral om acties of beslissingen te automatiseren. We noemen dit machine learning wanneer computers dit kunnen doen op basis van een leerproces uit de data.
Naast tactische use-cases of pilots, kunnen transformatieve AI/ML-initiatieven de manier waarop bedrijven runnen, vormgeven en groeien fundamenteel veranderen door de nieuwe mogelijkheden bloot te leggen. Dat is wat AI anders maakt dan andere technologieën die digitale transformatie mogelijk maken.
De realiteit van AI is tegenwoordig vaker gebaseerd op incrementele verbeteringen aan standaard bedrijfsprocessen die tactische uitdagingen aanpakken. Toch zijn er bedrijven die beginnen met kleine experimenten en erin slagen ambitieuzere doelen te bereiken met meer transformatieve programma’s. Waarom slagen sommige bedrijven, terwijl andere worstelen om hun AI-waarde te realiseren? Hoe beïnvloeden technologie-investeringen en data een succesvolle AI-strategie? HPE heeft onlangs Emerald Research Group de opdracht gegeven om uit te zoeken waarom.
De studie1 groepeert organisaties op basis van hun niveau van AI-aanpassing in 3 categorieën als ‘in ontwikkeling’, ‘gebruiken’ en ‘geavanceerd’. De kenmerken van elke groep lopen grotendeels parallel met het niveau van bekwaamheid dat deze organisaties laten zien tijdens hun digitale transformatietraject1 Geavanceerde organisaties (vertegenwoordigd door 26% van de respondenten) gebruiken AI bijvoorbeeld op manieren die traditionele bedrijfsmodellen hebben verstoord (20% van alle organisaties) of gebruiken AI als een primaire methode om bedrijfswaarde te genereren (6% van de organisaties), wat als sleutel tot digitale transformatie (Figuur 1).
HPE
Edge naar cloud AI
Volgens het onderzoek maakt 26% van deze vooruitstrevende organisaties gebruik van AI/ML op nieuwe manieren die traditionele modellen, zoals de edge, ontwrichten om sneller bruikbare inzichten te ontdekken en reacties te automatiseren, wat een krachtig concurrentievoordeel oplevert. 6% van deze respondenten ziet AI/ML als de primaire waarde van hun organisatie. Geavanceerde organisaties brengen de edge en AI samen om de intelligente edge te creëren, waardoor ze beter kunnen presteren dan hun concurrenten, terwijl organisaties die wachten om een AI-strategie op te bouwen en te investeren in edge-oplossingen het risico lopen achterop te raken.
Ook is de interesse in een as-a-service, cloud-type model in deze organisaties groter in vergelijking met andere categorieën. Bedrijven die cloud- en as-a-service-leveringsmodellen blijven omarmen, zullen waarschijnlijk profiteren van AI op schaal.
Belemmeringen voor succes
Hoewel veel ontwikkelingsorganisaties beginnen met een verkenning van de behoeften en kansen en vervolgens overgaan naar een experimenteerfase om het bewijs van waarde te tonen, is hun overstap naar AI op ondernemingsniveau een ander verhaal.
In dit onderzoek vertelden organisaties ons dat de grootste uitdaging het vinden van het juiste talent en de juiste expertise is om hun AI-strategieën te implementeren. Naarmate organisaties groeien in AI-verfijning, realiseren ze zich vaak snel dat ze te maken hebben met een kritieke vaardigheidskloof en dat ze de expertise missen die nodig is om hun strategieën te implementeren.
Daarnaast hebben organisaties moeite met het begrijpen van de ROI van AI. Het vermogen om de ROI van AI-investeringen te verwoorden groeit naarmate organisaties volwassener worden in hun AI-verfijning. De strijd om ROI te kwantificeren en te meten is bijna universeel voor ontwikkelende, gebruikende en geavanceerde organisaties.
Terwijl ontwikkelende en gebruikende organisaties ernaar streven hun AI-strategieën te realiseren, hebben ze de neiging om te worstelen met snelle en gemakkelijke toegang tot gegevens. Bovendien zijn velen sceptisch over de waarheidsgetrouwheid van de gegevens waarmee ze werken. Organisaties die eerder in hun AI-reizen zijn begonnen en een succesvolle AI-strategie willen bouwen, moeten eerst aan hun gegevensvereisten voldoen.
Veilige, flexibele AIaaS
Het verplaatsen van AI en geavanceerde analyse-workloads naar de cloud of een AIaaS-model is geen triviale taak, vooral niet als het kritieke bedrijfsprocessen en gegevens betreft. Maar organisaties verwachten dat de voordelen opwegen tegen de kosten en risico’s zodra hun transformatie naar een cloud-first AI/ML-model is voltooid. Onderweg krijgen ze te maken met kansen, uitdagingen en beslissingen. Het juiste kader biedt een structuur en gemeenschappelijke taal om te begrijpen waar ze zich op hun reis bevinden. Het stelt hen ook in staat om te benchmarken met best practices en om op een methodische manier de volgende stappen voor hun organisatie correct te prioriteren. Lees ‘AI-use cases ontwikkelen en consumeren in de cloud’ voor meer informatie.
Uit het onderzoek blijkt dat implementatieflexibiliteit, end-to-end platform en beveiliging, en bescherming hun top 3 criteria zijn bij het selecteren van een AIaaS-oplossing. Naarmate organisaties groeien en volwassener worden in hun AI-verfijning, kijken ze naar AIaaS om flexibiliteit te behouden bij de implementatie van hun oplossingen, of dit nu in de cloud of on-premises is (Figuur 3). Deze bevinding ondersteunt wat we zien bij de AI- en dataclientprojecten die HPE-experts leveren. Door AI-oplossingen op te schalen en wereldwijd beschikbaar te maken, vereist enterprise ready continue samenwerking en feedbacklus tussen teams, rollen (IT, data, apps) en BU’s op een flexibel, open, veilig als een serviceplatform, zodat ze kunnen profiteren van een gedeelde pool van organisatietalent, AI-modellen, tools en data, waar ze ook zijn.
HPE GreenLake brengt de cloudervaring rechtstreeks naar de apps en data van een organisatie, waar ze zich ook bevinden: edge, colocaties of datacenters. Met een pay-per-use, point-and-click, selfservice-ervaring die schaalbaar en beheerd is, levert HPE GreenLake services voor uniforme analyse, high-performance compute, Big Data, MLOps en fundamentele IT-infrastructuurworkloads (compute, opslag, virtualisatie).
Beveiliging en bescherming in een AIaaS-oplossing worden beschouwd als tafelbelangen. De gegevens suggereren zelfs dat hoe meer organisaties vooruitgang boeken en hun AI-strategieën realiseren, de behoefte aan beveiliging en bescherming toeneemt. Lees meer over Vertrouwen cultiveren in AI
Figuur 3: Interesse in AIaaS
HPE
Geavanceerde organisaties hebben de waarde geleerd van end-to-end AI-oplossingen die gemakkelijk kunnen worden geschaald. Daarnaast zoeken ze end-to-end oplossingen die het volgende omvatten:
- Advies en professionele diensten
- Configuraties
- Verbruiksmodellen
- Financiering
- Technische ondersteuningsdiensten
- Beveiliging en bescherming
Samengevat geavanceerde organisaties
- Zijn sterke voorstanders van edge-to-cloud AI-oplossingen
- Denken veel vaker dat edge computing essentieel of belangrijk is om de AI-doelen te bereiken
- Geloof dat het hebben van end-to-end AI-oplossingen een must-have is of een belangrijk onderdeel van succes met AI
- Interesse hebben in AIaaS omdat ze willen profiteren van cloudmogelijkheden
- Geef prioriteit aan een edge-to-cloud-architectuur als criterium bij het selecteren van AI-services
Ga voor meer informatie over het onderzoek naar het volledige rapport van het Emerald Research Group-rapport (in opdracht van HPE) op https://www.hpe.com/psnow/doc/a50005016enw
HPE AI
Neem voor meer informatie over Digital Next Advisory of contact met een HPE Digital Advisor contact met ons op via digitaladvisors@hpe.com of bezoek www.hpe.com/digitaltransformation
De AI-reis: van praktisch naar transformatief, Emerald Research Group, gesponsord door HPE¹ https://www.hpe.com/psnow/doc/a50005016enw
____________________________________
Over Hande Sahin-Bahceci
HPE
In haar wereldwijde functie, gevestigd in Londen, VK, leidt Hande de marketing van data- en kunstmatige-intelligentiediensten voor HPE GreenLake Edge to Cloud Platform. Hande heeft meer dan 20 jaar technologie- en marketingervaring als consultant, portfolio- en marketingmanager. Hande heeft een passie voor opkomende technologieën en hun impact op organisaties, samenlevingen en ethiek.
E-mail: hande.sahin-bahceci@hpe.com
Volgen: Linked-In, Twitter , HPE AI-blogs
Websites: https://hpe.com/greenlake, https://hpe.com/AI
