Comment éviter le piège de la complexité de l’IA

Développer, déployer et soutenir intelligence artificielle Peut être une entreprise intimidante qui appelle à un éventail de nouvelles compétences et technologies souvent. Pourtant, ostensiblement, il est censé réduire la complexité. Pouvons-nous l’avoir dans les deux sens?

Magique ou beaucoup de travail?

L’IA ne peut pas simplement être déposée dans une organisation pour commencer à produire des idées – entre autres choses, elle nécessite une budgétisation, un déploiement et une mesure de performance, Chris Howard, chef de la recherche mondial, a expliqué dans un récent vidéo. « L’IA semble être cette chose magique, vraiment facile, et elle peut faire toutes sortes de choses incroyables », a-t-il déclaré. « Mais une fois que vous commencez à travailler avec, vous vous rendez compte que c’est vraiment difficile, et il y a des aspects qui sont vraiment compliqués. »

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L’ajout à la complexité est le fait que « les technologies elles-mêmes évoluent constamment », a ajouté Howard. « Donc ils n’ont pas atteint un point de stabilité, du moins dans le AI génératif L’espace, où il est vraiment facile de comprendre comment vous rassembleriez différentes pièces. Et donc parce que cela change, cela provoque une confusion – c’est super complexe. « Ajoutez des données à cette équation de complexité. » Vous devez le rassembler dans un endroit où vous pouvez réellement fonctionner dessus et obtenir de meilleurs résultats. Ce qui semblait magique, c’est en fait beaucoup de travail.  »

Bien sûr, l’IA elle-même offre un moyen d’automatiser et de résumer cette complexité. « L’IA a un grand potentiel pour aider à résoudre la complexité sur le lieu de travail et à étendre la productivité et le bonheur des employés et des clients »,  » Smita Hashimle chef de produit chez Zoom, a déclaré à ZDNET.

Lorsqu’il est bien fait, l’IA permet de simplifier, découlant des couches de complexité – mais avec des limites. « L’IA n’est pas une solution miracle », a déclaré Richard Demenyun consultant en développement de logiciels, anciennement avec ARM. « Les LLM sous le capot utilisent réellement des probabilités, ne comprenant pas, pour donner des réponses. Ce sont les humains qui conçoivent, construisent et mettent en œuvre des systèmes, et bien que l’IA puisse automatiser certains rôles d’entrée de gamme et apporter certainement des gains de productivité importants, il ne peut pas remplacer la quantité d’expérience pratique dont les décideurs dont les décideurs ont besoin pour effectuer les bons compromis. »

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Pour un Outil AI pour donner la meilleure réponse, « Il faudrait connaître chaque petit détail dans la tête du décideur », a-t-il ajouté. « Il est tout simplement plus pratique de prendre la décision soi-même, avec une aide de l’IA. »

« Vos utilisateurs travaillent sur de nombreuses applications différentes », a déclaré Hashim. « Choisissez des solutions de plate-forme qui sont ouvertes et permettent des intégrations et des flux de travail transparents. Cette flexibilité est cruciale pour réduire la complexité dans l’environnement multi-fournisseur d’aujourd’hui. »

Comment l’IA peut bénéficier aux opérations informatiques

Avec la complexité croissante des systèmes informatiques, « les entreprises sont confrontées à une énigme comme jamais auparavant », a déclaré Bill Lobigvice-président de la gestion des produits et de l’observabilité pour l’automatisation IBM. « Les équipes gèrent des quantités massives d’applications, tirant parti de différents nuages ​​et environnements sur site – et les applications doivent rester opérationnelles. Pour le moment, plus de 1 000 applications sont utilisées par les organisations, et 82% des chefs d’entreprise disent que la complexité informatique empêche le succès. »

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Cela crée des défis, « en particulier des applications cloisonnées aux pannes potentielles, aux ressources et aux déchets d’énergie, et à un manque de performances », a ajouté Lobig. Voici où l’IA intervient. « Comment les dirigeants informatiques peuvent-ils gérer le risque de ces problèmes potentiels et devancer des situations imminentes de temps d’arrêt? La réponse est l’observabilité et la gestion des ressources d’application – tous rendus possibles grâce à l’automatisation alimentée par l’IA. »

« En utilisant l’automatisation et l’analyse des performances en temps réel et alimentées en AI, les équipes peuvent désormais optimiser de manière proactive l’allocation des ressources de calcul, de stockage et de réseau à chaque couche de la pile », a déclaré Lobig. « Cette capacité élimine la nécessité de mesures réactives et de surextraction, ce qui permet finalement à l’économie de temps et d’argent. »

Quand il s’agit de comprendre comment L’IA peut bénéficier aux opérations informatiquesil est important de tenir tout le monde à jour avec de nouveaux développements, ajoute Lobig. « Adapter et évoluer avec une architecture hybride, tout en gardant une vision holistique des performances, du coût et de la valeur entre les applications et les réseaux. »

Le déploiement de l’IA doit être réfléchi

Pour garder l’IA et la complexité informatique à distance, « le déploiement de l’IA doit être réfléchi », a déclaré Hashim. « Concentrez-vous sur la simplicité de l’expérience utilisateur, la qualité de l’IA et sa capacité à faire avancer les choses », a-t-elle déclaré. « Uniteau tous vos employés avec l’IA afin que votre organisation dans son ensemble puisse être plus productive et plus heureuse. »

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La cohérence est la clé pour gérer la complexité, a déclaré Howard. Les plates-formes, par exemple, « rendent les choses cohérentes. Vous pouvez donc faire des choses – parfois des choses très compliquées – de manière cohérente et des façons standard que tout le monde sait les utiliser. Même quelque chose d’aussi simple que les définitions ou la taxonomie. Si tout le monde parle la même langue, donc une taxonomie simplifiée, alors il est beaucoup plus facile de communiquer. »

En fin de compte, « l’IA pourrait proposer des suggestions éclairées, mais ce sont toujours les humains qui prennent les décisions finales et supportent les conséquences », a déclaré Demeny. « Chaque produit, chaque infrastructure d’IA, est différent, et les complexités de chacun nécessitent des informations humaines.

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