Af Bryan Hill, Director of Platforms, Interxion
Inden for de senere år er kunstig intelligens (AI) vokset i popularitet som et nøglekomponent til at opnå forretningsvækst og -succes. Faktisk afslørede den seneste McKinsey Global AI-undersøgelse en stigning på 25 procent år for år i brugen af AI til standardiserede forretningsprocesser.
Undersøgelsen antyder, at størstedelen af virksomhederne anvender AI inden for områder, der direkte kan skabe værdi i deres branche. Det kan bl.a. være en telecom virksomhed, der bruger AI-aktiverede virtuelle agenter til at forbedre kundeservicen. De virksomheder, der har fundet den største succes på nuværende tidspunkt, er de såkaldte deep adopters, der integrerer AI i mange af deres forretningsprocesser, lige fra markedsføring til produktudvikling og forretningsstrategi.
Fordelene ved at integrere AI på tværs af forretningsprocesser er mange. Den samme McKinsey-undersøgelse fandt, at 63 procent af de virksomheder, der har integreret AI på tværs af deres forretning, øger deres indtægter. At bruge AI til at skabe nye AI-baserede produkter og forbedringer samt effektive prisfastsættelser, kan bibringe nye indtægtsmuligheder.
Ud over vækst i omsætning, hjælper AI-adoption også 44 procent af virksomhederne med at opnå omkostningsbesparelser. Fremstilling og styring af forsyningskæden er nøgleområder for potentiel besparelse. AI kan gøre det muligt for virksomheder at optimere udbytte, energi og hastighed under fremstillingsprocesser samt analysere forbruget inden for forsyningskæden og forbedre logistiknetværket.
I takt med AI-adoptionen fortsætter med at stige, hvad kræver det da for virksomheder at opnå de potentielle fordele samt at fange skalerbar værdi? På forretningsdriftens side indfanger de mest succesfulde adoptors værdi fra AI ved at integrere områderne forretning, analyse og IT. Investering i det nødvendige talent samt det at sørge for at både det forretningsmæssige- og tekniske team har de nødvendige færdigheder til at skalere projektet.
Men for virkelig at høste fordelene ved AI-adoption, er virksomheder også nødt til at investere i den kraftfulde, tilsluttede og yderst højtydende infrastruktur, der kræves for at understøtte AI. Teknologien og infrastrukturen, der er nødvendig for at implementere AI-strategier, er unik og kompleks, fra massive mængder af processorkraft til evnen til at overføre store mængder data. Implementering af AI i skala kræver avancerede faciliteter med computerteknologi med høj densitet, der kan køre næsten kontinuerligt, samt de tilhørende strøm- og køleegenskaber.
Konnektivitet er også et væsentligt element i en vellykket implementering. En sikker og højtydende hybrid cloud-arkitektur gør det muligt for virksomhederne at transportere data fra on-premise og 'edge locations' på tværs af public cloududbydere til core processing. Derudover, vil en sammenkobling af workloads fra inference til deep learning, kræve høj interkonnektivitet, optimering af datatransport samt reducering af tid fra dataindtagelse til træning, simulering såvel modeloptimering. Cloud- og content-platforme har udnyttet værdien af denne arkitektur i årevis. Den næste bølge er, at virksomheder skal gøre det samme og skabe værdi ud fra deres egen data for at skabe konkurrencefordele.
De fleste virksomheder har dog ikke ressourcer til at opbygge denne form for miljø på egen hånd, og public cloud er ikke altid det optimale miljø. Som et resultat, henvender mange virksomheder sig til tredjeparts colocation-datacentre for infrastruktur, der kan understøtte AI. Som colocationudbyder for NVIDIA DGX-Ready Data Center Program, tilbyder Interxion virksomheder alt hvad de har brug for for at udvikle og skalere deres AI-programmer, med faciliteter, der er bygget til at understøtte AI, deep learning og hybrid cloud workflows. Sammen med NVIDIA tilbyder Interxion de skalerbare og fleksible miljøer, som virksomheder har brug for for at innovere i deres brancher og fremtidssikre deres AI-strategi.
Lær mere om, hvordan Interxion kan hjælpe virksomheder med at accellerere deres AI-strategi her.