По данным Mordor Intelligence, как минимум до 2028 года рынок искусственного интеллекта (ИИ) будет ежегодно прирастать на 31,22%. Во многом этому способствует популярность облачных вычислений среди бизнеса всех размеров, а также увеличение количества внедрений облачных приложений. Проведенный в IBM опрос показал, что мультиоблачные и гибридные вычислительные модели наиболее часто используются именно для размещения нагрузок, связанных с ИИ, машинным обучением (МО), бизнес-аналитикой и Интернета вещей (IoT).
Слияние ИИ и облачных вычислений
В вопросе взаимодействия ИИ и облачных технологий стоит отталкиваться от того, что облака позволяют устанавливать приложения с минимальными затратами, а также хранить постоянно растущие объемы данных и получать к ним практически мгновенный доступ из любой точки мира. Все перечисленное позволяет в полной мере реализовать потенциал ИИ-приложений — последние все чаще становятся частью цифровой экосистемы предприятий. Например, используются в качестве бизнес-ассистентов, распознают визуальные образы и речь, анализируют данные в режиме реального времени и готовят прогнозы.
Применение ИИ в различных сферах помогает бизнесу не только получить важное конкурентное преимущество, но также:
- стать более гибким и масштабируемым;
- повысить эффективность выполнения бизнес-процессов;
- сократить количество ошибок;
- автоматизировать большинство рутинных операций;
- принимать обоснованные бизнес-решения;
- улучшать повседневный клиентский опыт.
Конечно, это далеко не весь перечень возможностей. Например, применение ИИ в борьбе с киберпреступностью в целом и киберугрозами в облаке становится обычной практикой для крупного бизнеса. По данным Acumen Research and Consulting, объем мирового рынка в сфере кибербезопасности с 2021 по 2030 год вырастет с $14,9 млрд до $133,8 млрд! Отдельные SaaS-решения уже способны обнаруживать и мгновенно реагировать на угрозы в облаке.
Эксперт Colobridge:
«Если раньше большинству компаний требовались значительные технические и человеческие ресурсы для внедрения ИИ-решений, сегодня эта задача максимально упрощена. Наш продукт AI-Engine as a Service позволяет извлекать из неструктурированных данных ценную для бизнеса информацию (в частности, прогнозную аналитику) и выстраивать максимально эффективное взаимодействие с клиентами. При этом не требуются крупные вложения или команда IT-специалистов — вы получаете готовую облачную платформу машинного обучения, гибкую, простую в развертывании, обслуживании и масштабировании. Сочетание ИИ, машинного обучения и данных в облаке позволит научиться управлять данными с целью выхода на новый уровень дохода организации через сокращение затрат, рост конверсии, повышение лояльности клиентов и увеличения их пожизненной ценности».
Инновации в области ИИ и облачных вычислений позволяют извлекать дополнительную ценность из данных, которые бизнес в любом случае собирает и хранит. Следствием этого может стать интеллектуальная автоматизация процессов в облаке и без вмешательства человека. Облако в этом случае упрощает работу решений, основанных на базе искусственного интеллекта, обеспечивая практически неограниченные возможности для обработки данных и масштабирования вычислительных мощностей. Благодаря интеграции облака и ИИ-решений появляется возможность быстро управлять и обрабатывать большие объемы данных, внедрять инновации, повышать производительность работы за счет постоянного самообучения и улучшения ИИ-алгоритмов.
Облако дает возможность в полной мере реализовать потенциал искусственного интеллекта.
Роль облака в обучении ИИ
Одной из методологий искусственного интеллекта является машинное обучение, которое позволяет находить закономерности в больших наборах данных. В бизнесе МО используется для решения множества задач:
- сегментация клиентов по предпочтениям, поведению или другим характеристикам;
- оценка рисков и выявление случаев мошенничества (например, при проведении транзакций);
- составления прогнозов о вероятности наступления определенных событий, совершения действия покупателями и т. п.;
- предоставление персонализированных рекомендаций на основе исторических данных;
- распознавание людей по биометрическим данным;
- выполнение медицинской, автомобильной и других видов диагностики;
- автоматическая генерация текстов, изображений и видео.
Связанные с машинным обучением процессы можно оптимизировать с помощью облачных вычислений. Для реализации проектов на базе МО не нужны крупные инвестиции — провайдер предоставляет вычислительные ресурсы, в том числе высокопроизводительные GPU, по требованию в рамках гибкой модели ценообразования. При этом публичное облако позволит экспериментировать с МО не только с минимальными вложениями, но и без продвинутых технических навыков.
ИИ и хранение данных в облаке
История с использованием ИИ всегда предполагает сбор, хранение и обработку больших наборов данных, поэтому развитие и массовое внедрение ИИ-решений увеличивает спрос на облачные хранилища. В то же самое время технологии искусственного интеллекта напрямую влияют на функциональность этих хранилищ. Например, появились ИИ-системы, автоматизирующие процессы управления данными, минимизирующие ручное вмешательство и сокращающее время, когда данные оказываются недоступными. Интеллектуальные системы хранения в облаке используют машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы оптимизировать емкость, а также мониторить и анализировать состояние хранилища в режиме реального времени.
Эксперт Colobridge:
«У украинских компаний еще не сформировался запрос на интеллектуальные системы хранения, однако не исключено, что это произойдет в течение ближайших нескольких лет. В это раз речь идет не об очередном модном тренде, а о реальном инструменте с практической ценностью. Например, облачные сервисы со встроенным ИИ могут отслеживать закономерности и прогнозировать потенциальные сбои накопителей, а в более продвинутом варианте — самостоятельно запустить процесс резервного копирования в облако, чтобы исключить потерю данных в случае наступления инцидента. Или другой кейс: алгоритмы сжатия на основе ИИ позволяют эффективно сжимать данные без потери качества. При этом сокращаются требования к объему хранилища, а передача данных между ИИ и облачными хранилищами занимает меньше времени».
Узнайте больше о возможностях применения искусственного интеллекта в качестве готового облачного решения AI-Engine as a Service у наших специалистов.
