Le aziende utilizzano sempre più l’intelligenza artificiale per ottimizzare l’efficienza operativa e l’innovazione dei prodotti. Un recente sondaggio mostra che il 40% delle aziende intervistate desidera aumentare i propri investimenti nelle tecnologie di intelligenza artificiale a causa dei rapidi progressi nell’intelligenza artificiale generativa.
Tuttavia, uno svantaggio del suo crescente utilizzo è che l’intelligenza artificiale, in particolare l’intelligenza artificiale generativa, è ad alta intensità di calcolo e i costi aumentano con la quantità di dati su cui vengono addestrati i modelli di intelligenza artificiale. Ci sono tre ragioni principali per cui l’intelligenza artificiale può diventare rapidamente un fattore di costo se lasciata deselezionata:
- IA consumata Risorse aggiuntive: l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale e l'esecuzione di query sui dati richiedono grandi quantità di risorse di elaborazione nel cloud, con conseguenti costi del cloud più elevati.
- L'intelligenza artificiale richiede Maggiore potenza di calcolo e spazio di archiviazione: l’addestramento dei dati dell’intelligenza artificiale richiede molte risorse ed è costoso a causa della maggiore potenza di calcolo e dei requisiti di spazio di archiviazione.
- L'intelligenza artificiale guida Trasferimenti frequenti di dati tramite: poiché le applicazioni AI richiedono frequenti trasferimenti di dati tra dispositivi periferici e fornitori di servizi cloud, potrebbero essere sostenuti costi aggiuntivi per il trasferimento dei dati.
Se le aziende vogliono avere successo con l’implementazione dell’intelligenza artificiale, devono comprendere e ottimizzare le cause dell’aumento dei costi. Questo può essere fatto adottando una solida strategia FinOps. FinOps è un approccio alla gestione del cloud pubblico che mira a controllare i costi di utilizzo del cloud e il punto in cui si incontrano finanza e DevOps. Inoltre, le aziende dovrebbero considerare l’osservabilità dell’intelligenza artificiale.
Nozioni di base sull'osservabilità dell'IA
L'osservabilità dell'intelligenza artificiale è l'uso dell'intelligenza artificiale per acquisire dati su prestazioni e costi generati da vari sistemi in un ambiente IT. Inoltre, l’osservabilità dell’intelligenza artificiale fornisce anche ai team IT consigli su come mitigare questi costi. In che modo l'osservabilità dell'intelligenza artificiale supporta le iniziative FinOps nel cloud evidenziando come l'adozione dell'intelligenza artificiale fa aumentare i costi a causa del maggiore utilizzo delle risorse di archiviazione e di elaborazione. Poiché l’osservabilità dell’intelligenza artificiale monitora l’utilizzo delle risorse in tutte le fasi delle operazioni di intelligenza artificiale, dall’addestramento del modello all’inferenza fino al monitoraggio delle prestazioni del modello, le aziende possono trovare un equilibrio ottimale tra l’accuratezza dei risultati dell’intelligenza artificiale e l’uso efficiente delle risorse, ottimizzando i costi operativi.
Best practice per ottimizzare i costi dell’IA
- Approccio all’intelligenza artificiale basato sul cloud e sull’edge: L'intelligenza artificiale basata sul cloud consente alle aziende di eseguire l'intelligenza artificiale nel cloud senza doversi preoccupare di gestire, distribuire o ospitare i server. L’intelligenza artificiale basata sull’edge consente alle funzioni dell’intelligenza artificiale di funzionare su dispositivi edge come smartphone, fotocamere o persino sensori senza la necessità di trasferire i dati nel cloud. Pertanto, adottando un approccio AI basato su cloud ed edge, i team IT possono trarre vantaggio dalla flessibilità, scalabilità e modello pay-per-use del cloud, riducendo al contempo la latenza, la larghezza di banda e i costi di invio dei dati AI per ridurre i processi basati sul cloud. .
- Containerizzazione: La containerizzazione consente di raggruppare le applicazioni e le dipendenze dell'intelligenza artificiale in un'unica unità logica che può essere facilmente distribuita su qualsiasi server con le dipendenze richieste. Invece di adattare staticamente l’infrastruttura ai picchi di carico, le aziende possono utilizzare un’infrastruttura di container scalabile dinamicamente per le applicazioni AI ottimizzando al tempo stesso i costi.
- Monitoraggio continuo delle prestazioni del modello AI: Una volta che un’azienda addestra modelli di intelligenza artificiale sulla base dei propri dati, è importante monitorare continuamente la qualità e l’efficacia dell’algoritmo. Il monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale aiuta a identificare le aree di miglioramento e “deriva”. Nel corso del tempo, si può spesso presumere che i modelli di intelligenza artificiale si discosteranno dalle condizioni reali e quindi diventeranno meno accurati. I team IT potrebbero dover modificare i modelli per tenere conto di nuovi punti dati. Occorre quindi monitorare la diminuzione del potere predittivo conseguente a cambiamenti degli ambienti reali non presi in considerazione nei modelli.
- Ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale: Questo compito va di pari passo con il monitoraggio continuo dei modelli. Si tratta di ottimizzare l'accuratezza, l'efficienza e l'affidabilità dell'intelligenza artificiale di un'azienda utilizzando tecniche come la pulizia dei dati, la compressione dei modelli e l'osservabilità dei dati per garantire la precisione e la tempestività dei risultati dell'intelligenza artificiale. L’ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale può aiutare a risparmiare risorse informatiche, spazio di archiviazione, larghezza di banda e costi energetici.
- Gestione proattiva del ciclo di vita dell’AI: Le responsabilità del team IT in genere includono la creazione, la distribuzione, il monitoraggio e l'aggiornamento delle applicazioni IA. La gestione del ciclo di vita dell'IA garantisce che le applicazioni AI siano sempre funzionali, sicure, conformi e pertinenti utilizzando strumenti e procedure come registrazione, auditing, debugging e patching. La gestione del ciclo di vita dell’intelligenza artificiale aiuta a evitare problemi tecnici, dilemmi etici, questioni legali e rischi aziendali.
- IA generativa in combinazione con altre tecnologie: L’intelligenza artificiale generativa è uno strumento potente. Tuttavia, sviluppa il suo pieno potenziale solo se combinato con l’intelligenza artificiale predittiva e causale. L’intelligenza artificiale predittiva utilizza l’apprendimento automatico per riconoscere modelli di eventi passati e fare previsioni su eventi futuri. L’intelligenza artificiale causale consente di determinare le cause e gli effetti esatti di eventi o comportamenti. L’intelligenza artificiale causale è fondamentale per fornire dati di alta qualità agli algoritmi alla base dell’intelligenza artificiale generativa. L’intelligenza artificiale composita riunisce l’intelligenza artificiale causale, generativa e predittiva per migliorare le intuizioni collettive di tutte e tre le tecniche. Con l’intelligenza artificiale composita, la precisione dell’intelligenza artificiale causale incontra le capacità predittive dell’intelligenza artificiale predittiva per fornire un contesto essenziale per i suggerimenti dell’intelligenza artificiale generativa.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale consente alle aziende di essere più efficienti e innovative, ma comporta anche il rischio di un aumento dei costi. Pertanto, le aziende dovrebbero monitorare e gestire in modo proattivo i propri modelli di intelligenza artificiale per garantire sia l’accuratezza dei dati che l’efficacia in termini di costi dei loro modelli di intelligenza artificiale. Una strategia complessiva che incorpori FinOps e l’osservabilità dell’intelligenza artificiale può aiutare le aziende a tenere d’occhio le prestazioni e i costi dei propri sistemi.
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