Hoci väčšina organizácií považuje AI za strategickú prioritu, len málo z nich je schopných získať z nej skutočnú hodnotu. Kľúčom k úspechu je prístup založený na otvorenej platforme.

Organizácie po celom svete sú pripravené na široké nasadenie umelej inteligencie (AI) a považujú podnikový open source za kľúčový faktor úspechu v tejto oblasti. Ich schopnosť škálovať iniciatívy v oblasti AI je však obmedzovaná nedostatkom kvalifikovaných odborníkov, vysokými nákladmi a rastúcim fenoménom tzv. tieňovej AI. Toto sú hlavné zistenia najnovšieho prieskumu spoločnosti Red Hat, do ktorého sa zapojilo viac ako 900 IT lídrov a AI inžinierov v deviatich európskych krajinách¹.

Podľa prieskumu je umelá inteligencia strategickou prioritou pre 72 %² organizácií v Európe, na Blízkom východe a v Afrike (EMEA), pričom tieto organizácie plánujú do roku 2026 zvýšiť svoje investície do AI v priemere o 32 %³.

Zameranie na umelú inteligenciu je jasné, ale údaje tiež odhaľujú významný rozdiel medzi ambíciami a realitou: len 7 % organizácií uvádza, že v súčasnosti dokáže generovať hodnotu pre zákazníkov vo veľkom meradle⁴ zo svojich investícií do umelej inteligencie. To predstavuje významnú výzvu pre vedenie firiem, ktoré musia byť schopné premeniť investície na konkrétne obchodné výsledky.

Čo teda bráni organizáciám prejsť od malých pilotných projektov k zavedeniu umelej inteligencie v celom podniku?

Prekážky pri zavádzaní umelej inteligencie

Prieskum odhaľuje rozsah nedostatku talentov, pričom 70 % respondentov súhlasí s tým, že na trhu je akútny nedostatok odborníkov s vedomosťami³ v oblasti AI. Podľa nich najväčšie medzery existujú v praktickom nasadzovaní umelej inteligencie, napríklad pri prepojení umelej inteligencie s firemnými údajmi (49 %) alebo pri efektívnom využívaní schopností umelej inteligencie (48 %). Takmer polovica respondentov (47 %) tiež uvádza, že je ťažké vyškolovať zamestnancov v iných častiach organizácie, aby efektívne využívali AI, čo komplikuje široké zavádzanie týchto technológií.

Akonáhle sa umelá inteligencia pevne etablovala na pracovisku, objavila sa ďalšia vrstva komplikácií, tzv. tieňová AI – používanie neautorizovaných nástrojov umelej inteligencie zamestnancami. Tento trend predstavuje významnú výzvu pre riadenie a kontrolované škálovanie AI v podnikoch.

Veľká väčšina organizácií v regióne EMEA (91 %⁵) priznáva, že sa potýka s problémom tieňovej AI. To by malo slúžiť ako varovanie – umelá inteligencia si nachádza cestu do podnikov so súhlasom, ako aj bez súhlasu IT oddelení. Tento neregulovaný prístup prináša nové riziká a zdôrazňuje potrebu interných školení, jasne definovaných pravidiel a dostupných, spravovaných platforiem AI navrhnutých s ohľadom na potreby používateľov.

Riešenie: Prístup založený na open source

Prekonanie týchto prekážok si vyžaduje prechod od roztriešteného súboru nástrojov k jednotnej stratégii platformy. IT lídri a A i vývojári v regióne EMEA už túto cestu uznávajú – 92 % z nich súhlasí s tým, že open source pre podniky je kľúčovým prvkom ich stratégie⁶ umelej inteligencie a že platforma umelej inteligencie pre podniky založená na open source im môže ponúknuť konzistentnosť, kontrolu a riadiace schopnosti potrebné na vývoj, nasadenie a prevádzku AI v rôznych hardvérových a cloudových prostrediach.

Organizácie potrebujú koordinované prostredie, v ktorom majú tímy prístup k nástrojom, ktoré potrebujú na experimentovanie a vývoj. Namiesto implementácie rôznych systémov v samostatných oddeleniach – čo je najčastejšia prekážka pri zavádzaní AI⁷ – použitie platformy open source pomáha replikovať úspech v celej organizácii, namiesto toho, aby sa vynaliezalo koleso. Tento prístup umožňuje IT oddeleniam podporovať inovácie namiesto ich blokovania a pomáha splniť hlavnú prioritu v oblasti AI pre 75 %² respondentov: transparentnosť a otvorenosť. Open source poskytuje túto transparentnosť a zvyšuje štandardizáciu, čím pomáha podnikom udržiavať kontrolu nad rozhodnutiami týkajúcimi sa umelej inteligencie a údajov. Táto kontrola a flexibilita sú tiež nevyhnutné na zabezpečenie suverenity umelej inteligencie, čo je prioritou pre 74 %² respondentov.

Platformy ako Red Hat OpenShift AI tiež pomáhajú riešiť nedostatok kvalifikovaných pracovníkov. Vďaka jednotným nástrojom a zefektívneným pracovným postupom v rámci MLOps a LLMOps zvyšujú produktivitu dátových vedcov a vývojárov a zároveň umožňujú organizáciám využívať bohatý inovačný potenciál komunity open source. Zjednodušuje tiež prepojenie modelov s podnikovými dátami, čo je podľa respondentov jednou z najväčších výziev⁷. Red Hat AI Inference Server zároveň optimalizuje inferenciu pre rýchlejšie a nákladovo efektívnejšie nasadenie modelov, čím pomáha prekonať bariéru finančných nákladov, ktorú uviedlo 29 % respondentov⁷.

Vďaka štandardizácii na robustných otvorených platformách môžu vedúci pracovníci lepšie kontrolovať a spravovať AI, znižovať riziká a premeniť transparentnosť na konkurenčnú výhodu.

Od ambícií k hodnote

Aby mohli organizácie preklenúť medzeru medzi ambíciami a skutočnou hodnotou umelej inteligencie, musia organizácie zosúladiť svoje ciele s IT stratégiou, ktorá stavia na inováciách, voľbe a škálovateľnosti – podobne ako sa hybridný cloud ukázal ako najudržateľnejší model pre cloudové prostredia. Cesta od pilotných projektov k nasadeniu umelej inteligencie do výroby závisí od schopnosti prispôsobiť sa a škálovať v správnom momente.

Výsledky prieskumu potvrdzujú, že otvorenosť, transparentnosť a dôvera sú kľúčom k naplneniu plného potenciálu umelej inteligencie. Tieto hodnoty a schopnosti ponúka platforma Red Hat AI, ktorá poskytuje podnikom stabilný a spoľahlivý základ pre vývoj, škálovanie a správu AI spôsobom, ktorý im umožňuje zachovať kontrolu nad svojimi technológiami a údajmi.

Spoločnosť Red Hat vystúpi na podujatí ITAPA AI v rámci panelovej diskusie Budovanie novej generácie systémov umelej inteligencie.

1. Metodika: Prieskum realizovala spoločnosť Censuswide a zúčastnilo sa ho 909 manažérov a riaditeľov v oblasti IT (vrátane pozícií v oblasti infraštruktúry a cloudovej infraštruktúry) a inžinierov v oblasti umelej inteligencie (vrátane inžinierov softvéru AI/ML, inžinierov NLP a LLM a vedcov v oblasti údajov) zo spoločností s viac ako 500 zamestnancami v regióne EMEA (vo Francúzsku, Nemecku, Taliansku, Holandsku, Španielsku, Švédsku, Švajčiarsku, Spojených arabských emirátoch a Spojenom kráľovstve). Spoločnosť Censuswide rešpektuje a zamestnáva členov Market Research Society a dodržiava Kódex správania MRS a zásady ESOMAR. Spoločnosť Censuswide je tiež členom British Polling Council.
2. Kombinácia odpovedí „rozhodne súhlasím“ a „skôr súhlasím“
3. Takmer jeden z piatich respondentov (17 %) očakáva nárast investícií o 51 – 75 %, zatiaľ čo takmer polovica očakáva nárast o 21 – 50 % (45 %) a takmer dve pätiny očakávajú nárast o 5 – 20 % (36 %). Menej ako 1 % plánuje nárast o viac ako 75 %, menej ako 1 % neplánuje žiadny nárast investícií alebo nárast o menej ako 5 % a menej ako 1 % respondentov si nebolo istých.
4. Respondenti boli požiadaní, aby vybrali fázu, ktorá najlepšie opisuje ich organizáciu:
16 % respondentov z regiónu EMEA sa nachádza vo fáze 1 – budovanie povedomia o umelej inteligencii.
26 % respondentov z regiónu EMEA sa nachádza vo fáze 2 – príprava na umelú inteligenciu.
34 % respondentov z regiónu EMEA sa nachádza v 3. fáze – skúmanie prípadov použitia umelej inteligencie.
16 % respondentov z regiónu EMEA sa nachádza vo fáze 4 – maximalizácia investícií do umelej inteligencie.
7 % respondentov z regiónu EMEA sa nachádza vo fáze 5 – zvyšovanie hodnoty pre zákazníkov.
Na otázku o budúcnosti 21 % respondentov odpovedalo, že dúfa, že za päť rokov zvýši hodnotu pre zákazníkov.
5. Všetky odpovede „Áno“ na otázku „Veríte, že vaša organizácia čelí problému „tieňovej umelej inteligencie“, t. j. neoprávnenému používaniu nástrojov umelej inteligencie zo strany zamestnancov?“
6. Kombinácia odpovedí „veľmi dôležité“ a „dosť dôležité“
7. Spomedzi 98 % organizácií, ktoré čelia prekážkam pri zavádzaní umelej inteligencie, boli najčastejšími odpoveďami pri výbere troch najčastejších prekážok: izolácia oddelenia umelej inteligencie od oddelenia IT (30 %), vysoké náklady na implementáciu a údržbu (29 %), obavy o súkromie a bezpečnosť údajov (28 %) a problémy s integráciou do existujúcich systémov (27 %).