Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Цифровая трансформация: от облачных технологий к искусственному интеллекту
Компании, уже начавшие цифровую трансформацию, открывают для себя новый приоритет : подготовку почвы для того, чтобы искусственный интеллект (ИИ) обеспечивал не просто ожидания, а результаты. Это основа цифровой трансформации, основанной на ИИ
Для точного, согласованного и масштабируемого функционирования ИИ необходима техническая среда, способная безопасно большие объемы данных множество систем и предоставлять ответы в режиме реального времени . Именно здесь облачные технологии перестают быть просто технологическим выбором и становятся необходимым условием для работы. Потому что, как и в случае с инженерными решениями гоночного автомобиля, видимая производительность достигается только тогда, когда вся невидимая структура прочна, интегрирована и готова к скорости.
Эти технические требования идут в ногу с рынком. Согласно исследованию McKinsey в 2023 году 72% мировых компаний уже внедрили ту или иную форму ИИ, по сравнению с 55% в предыдущем году , что демонстрирует цифровую трансформацию, произошедшую за один год. Но разовое внедрение отличается от масштабируемой операции; и именно в этом разрыве многие организации до сих пор испытывают трудности.
Чтобы прояснить эти вопросы, в этой статье мы рассмотрим ключевые элементы этого пути : что необходимо структурировать, чтобы облако действительно обеспечило интеллектуальные возможности, и как Skyone интегрирует эти составляющие, уделяя особое внимание масштабируемости, предсказуемости и контролю.
Приятного чтения!
Переход в облако — неотъемлемая часть цифровой трансформации , но это не конечная цель. Для того чтобы искусственный интеллект стал активной частью бизнеса, требуется гораздо больше, чем просто виртуализированная среда. Необходима точная структуризация основы : интеграция систем , организация данных , обеспечение производительности и, прежде всего, прозрачность в отношении того, что потребляется и обрабатывается.
Отправной точкой всегда является диагностика. Как и в автоспорте, где каждый элемент автомобиля калибруется перед разгоном, облако также требует точного анализа местности. Это техническое картирование определяет уровень зрелости существующей инфраструктуры, выявляет узкие места и определяет, что необходимо скорректировать перед масштабированием.
Часто облачная среда уже существует, но все еще работает с низким уровнем управления : фрагментированное потребление, плохо связанные системы и рассредоточенные данные. Это приводит к непредвиденным затратам, низкой эффективности и блокирует развитие ИИ. Без хорошо структурированной основы любая попытка внедрения превращается в импровизацию , что ставит под угрозу результат.
Подобная оценка показывает, готова ли компания к цифровой трансформации и к раскрытию реального интеллекта своих данных.
облачная инфраструктура , при правильной настройке , становится настоящим двигателем эффективного использования искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект требует скорости, гибкости и вычислительной мощности на уровне, который традиционная инфраструктура просто не может обеспечить. Именно поэтому облако является идеальной средой для функционирования ИИ и стимулирования цифровой трансформации .
Речь идёт не просто о большем количестве технических возможностей, а о наличии правильной архитектуры : гибкой, эластичной и интегрированной. Облачные вычисления позволяют активировать ресурсы по запросу, адаптировать рабочие нагрузки в соответствии с объёмом данных и выполнять задачи параллельно с высокой производительностью. Для проектов в области ИИ это более чем желательно: это обязательно .
Эта новая модель революционизирует подход к работе с ИИ . Вместо жёстких и недостаточных структур мы имеем среды, разработанные для ускорения обучения, обеспечения вывода в реальном времени и непрерывной работы обучающих систем.
3.1. Роль инфраструктуры в повышении эффективности ИИ
Эффективность любой системы искусственного интеллекта напрямую связана с качеством инфраструктуры, на которой она работает. Модель может быть технически совершенной, но без достаточных ресурсов (таких как быстрое хранилище, хорошо структурированные сети и управление нагрузкой) она просто не сможет обеспечить необходимую производительность.
Другими словами, именно инфраструктура определяет задержку обработки скорость отклика модели возможность масштабирования множества параллельных выполнений. Кроме того, она обеспечивает доступность данных в нужное время, безопасно и согласованно , для подпитки интеллекта системы.
3.2. Графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU): двигатели современного искусственного интеллекта
В проектах по искусственному интеллекту обработка больших объемов данных — это не просто конкурентное преимущество , а минимальное требование к производительности. Именно в этом контексте вступают в игру два основных механизма интеллектуальной обработки: графические процессоры (GPU ) и тензорные процессоры (TPU ) .
Графические процессоры изначально разрабатывались для обработки графики высокого разрешения, но доказали свою исключительную эффективность при параллельном выполнении множества операций моделей машинного обучения и глубокого обучения . Они идеально подходят для рабочих нагрузок , требующих гибкости на разных этапах проекта.
Тензорные процессоры , созданные Google, — это процессоры, специализирующиеся исключительно на ИИ и ориентированные на высокопроизводительные математические операции . Они обеспечивают превосходную производительность для конкретных задач, таких как глубокие нейронные сети, особенно при больших объемах и с меньшим энергопотреблением на операцию.
Главное преимущество использования этих ресурсов в облаке — это эластичность : вы активируете оптимальное количество вычислительных ресурсов в зависимости от этапа проекта (обучение, проверка, вывод), без необходимости инвестировать в оборудование или иметь дело с простаивающими мощностями . Эффективность зависит не только от мощности, но и от того, как эти компоненты организованы, масштабированы и подключены к инфраструктуре данных и системам компании.
В следующем разделе мы разберемся, почему именно эта вычислительная база, при правильном масштабировании, делает ИИ по-настоящему масштабируемым и эффективным.
Для того чтобы искусственный интеллект функционировал в масштабе, непрерывно, безопасно и с окупаемостью инвестиций, обработка данных должна соответствовать сложности модели и объему данных в режиме реального времени . Облако — единственная среда, которая позволяет это сделать с контролем и гибкостью.
В отличие от традиционной локальной модели, которая не отвечает требованиям цифровой трансформации , таким как эластичность и гибкость, облако предлагает реальную эластичность: вы выделяете именно то, что вам нужно, когда вам это нужно . Это позволяет обучать сложные модели без остановки работы, корректировать ресурсы по мере необходимости и сокращать время между анализом и предоставлением результатов.
Именно эта гибкая и отзывчивая техническая основа позволяет трансформировать ИИ в реальные операции . Далее мы рассмотрим, как выбрать идеальную инфраструктуру для каждого типа проекта, учитывая не только объем данных, но и зрелость операции, а также стратегические цели компании.
4.1. Как выбрать идеальную инфраструктуру для ИИ
Самая высокая вычислительная мощность не всегда является лучшей. Идеальная инфраструктура зависит от технической зрелости операции, частоты использования ИИ, сложности данных и уровня интеграции между системами. Поэтому, прежде чем масштабировать систему, важно понимать:
- Независимо от того, требуется ли непрерывная или пакетная обработка;
- Каково ожидаемое время отклика (для вывода данных в реальном времени или прогнозной аналитики)?
- Какие данные должны быть доступны и насколько актуальными они должны быть?
- Каковы реальные затраты, связанные с масштабированием решения?.
При принятии решения об инфраструктуре необходимо учитывать не только пропускную способность, но и управление . И облачные технологии позволяют сделать этот выбор с высокой точностью.
4.2. Экосистема данных и системная интеграция
Искусственный интеллект не работает изолированно. Другими словами, он плохо функционирует, когда данные разрознены , фрагментированы по отделам или не взаимодействуют между собой. Качество машинного обучения зависит от качества и разнообразия информации, которая её питает, а для этого крайне важно, чтобы данные передавались между различными системами согласованно и в контексте .
Облачные технологии способствуют созданию интегрированных экосистем, где структурированные и неструктурированные данные сосуществуют, обновляют друг друга и автоматически версионируются.
Роль инфраструктуры заключается не только в хранении или передаче данных, но и в обеспечении их доступности, понятности и готовности к интеллектуальному использованию. И это происходит только тогда, когда интеграция и обработка идут рука об руку.
Однако интеграция здесь выходит за рамки технического аспекта. Она также включает в себя то, как эти данные циркулируют между системами, платформами и различными источниками — и как всё это взаимодействует для генерации непрерывного интеллекта. Об этом мы поговорим далее. Следите за обновлениями!
Искусственный интеллект — важнейший столп цифровой трансформации , но он работает только с взаимосвязанными, актуальными и пригодными для практического применения данными. А это происходит только тогда, когда системы компании взаимодействуют друг с другом в режиме реального времени, обеспечивая согласованность и отслеживаемость.
Другими словами, ИИ приносит пользу только в том случае, если он обеспечивает прозрачность всей системы. Изолированные фрагменты не создают контекст, а лишь шум.
Для этого необходимо гармоничное взаимодействие трех аспектов : непрерывного потока данных, их практического применения в бизнес-контекстах и технологической структуры, которая всё это поддерживает. Именно об этих трёх столпах мы и поговорим далее.
5.1. Как облачные технологии обеспечивают эффективный поток данных
Облачные технологии решают одну из самых больших проблем на пути внедрения ИИ: фрагментацию данных . Когда системы работают изолированно, поток данных блокируется, и модель теряет эффективность. Централизуя данные и обеспечивая автоматизированную интеграцию, облако создает непрерывную среду, в которой информация циркулирует гибко и контролируемо.
Это означает, что ИИ перестает работать с устаревшими данными и начинает реагировать в режиме реального времени , основываясь на том, что происходит в данный момент. Это как в гонке: техническая команда принимает решения не на основе предыдущего круга, а на основе данных от движущегося автомобиля. Чем быстрее и надежнее поток информации, тем точнее ответ ИИ.
Современные платформы Skyone , а затем предоставляются готовыми к интеллектуальному использованию.
5.2. Важность надежных и интегрированных платформ
Объединение данных — лишь часть задачи. Реальное конкурентное преимущество заключается в том, как эти данные обрабатываются, организуются и становятся доступными для генерации подлинного интеллекта. И для этого требуется нечто большее, чем просто изолированные инструменты: необходима платформа, способная объединить интеграцию, проектирование и управление в единый операционный поток.
Именно здесь многие компании сталкиваются с трудностями. Когда путь к ИИ зависит от множества поставщиков и разрозненных систем, возникают пробелы, которые напрямую влияют на производительность или, что еще хуже, препятствуют выходу ИИ из стадии пилотного проекта. Усложняется процесс, снижаются затраты, и теряется стратегическое видение.
Хорошая новость заключается в том, что такие платформы, как Skyone Studio, были разработаны для решения этой проблемы: интеграция различных источников данных, применение проектирования и преобразования в едином слое и обеспечение безопасного, отслеживаемого и масштабируемого доступа к этой информации для использования агентами ИИ.
Централизация этого цикла позволяет компании ускорить процесс , снизить риски и работать с ясностью , точно зная, где находится каждый фрагмент данных, как он был обработан и откуда поступает каждая аналитическая информация . Вместо координации множества компонентов, интеллектуальные системы теперь работают на единой системе, управление которой осуществляется как технической командой, так и самой платформой.
А теперь давайте рассмотрим, как преобразовать всю эту сложность в финансово устойчивую систему с контролем затрат, предсказуемостью и эффективностью?
В этой статье мы описали каждый этап цифровой трансформации , превращающей данные в интеллектуальные решения — от инфраструктуры до обработки, от интеграции до управления. Но что действительно обеспечивает эту трансформацию в масштабе и под контролем, так это возможность унифицированного управления всеми этими элементами .
Именно здесь Skyone выделяется: он не просто как еще один элемент в цепочке, а как центральная ось, интегрирующая все (данные, связь, безопасность и ИИ) в единую платформу. Такая централизация снижает техническую сложность, устраняет зависимость от множества поставщиков и позволяет компании двигаться вперед последовательно, без импровизации или переделок.
Далее мы хотим выделить два практических аспекта этой унифицированной архитектуры : сквозную интеграцию и операционные преимущества, обеспечивающие предсказуемость, эффективность и масштабируемость.
6.1. Комплексное решение: данные, интеграция и ИИ
Для создания искусственного интеллекта требуется не только технология, но и инфраструктура. И эта инфраструктура должна быть готова к непрерывному сбору, преобразованию, организации и предоставлению доступа к данным в контролируемом режиме и с учетом бизнес-контекста.
В Skyone мы интегрируем все эти процессы в единый процесс. Мы соединяем устаревшие и современные системы, обрабатываем данные с помощью специализированных инженерных решений и предоставляем необходимые входные данные, чтобы модели ИИ могли учиться, действовать и развиваться.
По аналогии, это как согласование автомобиля, команды и стратегии в одном командном центре. Только тогда достигается согласованность производительности , а корректировки вносятся в режиме реального времени на основе того, что действительно важно: поведения операции.
Такой интегрированный подход позволяет избежать переделок, устранить разногласия между командами и ускорить развитие ИИ , обеспечивая при этом прочную основу для будущего.
6.2. Отличительные черты Skyone: фиксированные затраты, специалисты и совместное управление
Со временем мы поняли, что одних технологий недостаточно для решения всех проблем . Именно поэтому наша работа выходит за рамки простого предоставления платформы. Мы используем подход совместного управления , при котором наши специалисты сопровождают клиента на каждом этапе, корректируя инфраструктуру по мере роста и развития бизнеса.
Мы предлагаем фиксированную стоимость в бразильских реалах , оговоренную с самого начала, что исключает неожиданности, связанные с обменным курсом, и позволяет планировать финансы без лишних забот. Вместо непредсказуемых колебаний мы обеспечиваем предсказуемость — ценный актив в любой ситуации.
Наша роль заключается не просто в предоставлении инструментов, а в обеспечении их разумного, эффективного и стратегического использования . И мы делаем это вместе с клиентом, активно слушая его и применяя консультативный подход.
Если ваша компания оценивает, как сделать следующие шаги в направлении искусственного интеллекта, с учетом безопасности, интеграции и масштабируемости, мы готовы вам помочь! Поговорите с одним из наших специалистов и узнайте, как мы можем поддержать ваш путь, от планирования до непрерывной работы.
Внедрение искусственного интеллекта предполагает принятие решений, выходящих далеко за рамки выбора подходящей модели. Как мы видели в этой статье, это зависит от гибкой, интегрированной и масштабируемой инфраструктуры с хорошо управляемыми данными, автоматизированными процессами и четким пониманием того, что и кем потребляется.
цифровой трансформации не только в ускорении, но и в поддержании скорости с обеспечением безопасности и предсказуемости. Подобно гоночной команде, где каждая техническая корректировка влияет на результаты на трассе, технологическая основа должна быть откалибрована для обеспечения эффективности на протяжении всего пути, от облака до ИИ.
Речь идет о связности, оркестровке, финансовом управлении и управлении. Но прежде всего, речь идет об операционной зрелости . Потому что именно она позволяет нам превращать разрозненные эксперименты в надежные решения, оказывающие реальное влияние на бизнес.
Если это стратегическая тема для вашей компании, приглашаем вас подписаться на блог Skyone ! Здесь мы всегда делимся практическими размышлениями, идеями и возможными путями интеллектуального развития, всегда твердо стоя на земле и ориентируясь на результат.
Сочетание облачных вычислений и искусственного интеллекта лежит в основе цифровой трансформации компаний, но оно по-прежнему вызывает множество вопросов . От технических требований до аспектов безопасности и масштабируемости — понимание того, как эти две сферы взаимосвязаны, имеет решающее значение для принятия правильных решений.
Ниже мы объективно отвечаем на основные вопросы, касающиеся этого пути . Независимо от того, являетесь ли вы лицом, принимающим решения, техническим руководителем или просто хотите внести ясность в этот вопрос, эта информация поможет вам определить следующие шаги.
1) Какова роль облачных технологий в цифровой трансформации с использованием ИИ?
Облачные технологии обеспечивают гибкость, производительность по запросу и системную интеграцию — важнейшие составляющие цифровой трансформации с использованием искусственного интеллекта, позволяющие применять ИИ с большей гибкостью, безопасностью и оперативной предсказуемостью без необходимости крупных инвестиций в физическую инфраструктуру.
2) Какова роль графических процессоров (GPU) и тензорных процессоров (TPU) в обучении ИИ?
GPU и TPU — это специализированные процессоры, ускоряющие обучение моделей искусственного интеллекта. GPU выполняют тысячи задач одновременно, в то время как TPU оптимизированы для интенсивных математических вычислений, таких как глубокие нейронные сети. В облаке эти ресурсы могут быть активированы по запросу, в зависимости от стадии и сложности проекта.
3) Каким образом облачные технологии способствуют интеграции систем для искусственного интеллекта?
Облачные технологии позволяют беспрепятственно и автоматически интегрировать данные из различных систем, сред и форматов. С помощью инструментов ETL, API и озер данных можно объединять информацию из множества источников в единый поток, готовый к передаче алгоритмам искусственного интеллекта с обеспечением согласованности, контекста и обновлений в режиме реального времени.
4) Какие основные облачные платформы используются для искусственного интеллекта?
На рынке представлено несколько вариантов, таких как AWS, Google Cloud, Azure, а также специализированные решения, например, Skyone Studio. Разница заключается в способности каждой платформы управлять всем жизненным циклом ИИ: от сбора данных до использования результатов, включая управление, безопасность и автоматизацию. Идеальный выбор зависит от сложности проекта, необходимой степени интеграции и желаемого уровня поддержки.
5) Как обеспечить безопасность и конфиденциальность данных в облаке для ИИ?
Безопасность начинается с архитектуры: изолированные среды, сквозное шифрование, детальный контроль доступа и полная отслеживаемость. Для конфиденциальных данных крайне важно применять политики анонимизации, маскирования и минимизации. Кроме того, необходимо обеспечить соответствие таким нормативным актам, как LGPD (Бразильский общий закон о защите данных), и проводить постоянные проверки для подтверждения этичного и законного использования информации.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.