В последние годы развитие ИИ (искусственного интеллекта) вкупе с МО (машинным обучением) показало в сфере корпоративных IT-технологий совершенно другие горизонты – и это касается абсолютно любой сферы деятельности компаний.
Обработка данных из рутинных операций превратилась в современных центрах обработки данных (ЦОДах) в достаточно увлекательный процесс, затрагивающий интересы совершенно ранее непересекающихся сегментов бизнес-процессов.
По данным за 2019 год, в той или иной мере 37% предприятий задействуют при анализе своих рабочих процессов ИИ, что даёт прирост в 270% за 4 последних года.
Такая возможность, как, например, сбор данных для формирования бизнес-идей – вдохновляет множество умов и показывает реальный потенциал технологии, способной находить связи между объектами данных там, где ранее, ввиду гигантского массива, на существовавшем уровне – найти было практически невозможно.
На данное время основными трендами в создании ЦОДов для компаний являются:
— направление развития и интеграции в процессы встроенных интеллектуальных систем;
— создание специальных чипов для ИИ;
— комплексная автоматизация (устранение повторов в алгоритмах операторов).vb
То есть, в любом случае должна быть реализована соответствующая инфраструктура, которая позволит осуществить все эти идеи, — благо, техническая основа для этого уже имеется, дело за программной реализацией.
Например, для реализации перехода на актуальные встроенные интеллектуальные системы потребуется налаживание связей между подобными системами и управляемыми ими устройствами – помните пример, когда боты в Facebook не так давно изобрели свой язык для общения между собой, и разработчики сразу отключили им эти возможности?
Но в случае развития ИИ транспорта просто критически необходимо, чтобы автомобили различных марок и систем находили между собой общий язык в потоке машин…
То есть здесь будут важны как и облачные, так и локальные вычисления на совершенно другом уровне как программного, так и процессорного быстродействия – благо, 5G уже запускается и разработка 6G уже идёт полным ходом.
Что касается чипов ИИ – то это тоже насущная необходимость: то есть практика использования имеющихся чипов общего назначения в среде расчётов ИИ – слишком непозволительная роскошь.
Также нельзя забывать и про катaстрофическую нехватку квалифицированных специалистов с профильным образованием в этом направлении – для взрывного роста технологии ИИ как раз их и не хватает…
В наше время растёт тенденция квалификации любого работника до уровня как минимум стандартного дата-сайентиста – то есть любой сотрудник компании должен уметь хотя бы на базовом уровне проводить анализ данных, с которыми ему необходимо работать ежедневно.
Будущее же, как предполагается, за теми ЦОДами, которые смогут стратегически правильно регулировать нагрузку и прогнозировать наступление определённых показателей на уровне чисел и событий с привязкой к дате и времени их наступления при определённых вводных и – обязательно – при корректировке вводных, также, по времени и дате…
