Antroji „TechEx North America“ diena buvo labiau gilesnis, kritiškas AI įmonėje tyrimas, tačiau optimistiškai nusiteikęs. AI ir didžiųjų duomenų programa buvo atidaryta atsižvelgiant į tai, kas buvo vadinama „AI kapinėmis“ – tai yra AI projektai, kurie, atrodo, gerai veikia bandomuoju laikotarpiu, bet neatrodo, kad jie sumažėtų realiame pasaulyje. Nepaisant to, kas gali būti neigiamas terminas, keli pranešėjai ir sesijos aptarė būdus, kaip į ateitį mąstančiam verslui niekada nereikės patirti technologinių kapinių.
Skirtingi antrosios šio renginio dienos laidų takeliai gilinosi į plačiai paplitusias problemas, kurios gali turėti įtakos DI diegimui. „Enterprise AI Implementation“, „IG“ ir „Adoption“ takelių seansuose buvo imtasi stringančių pilotų ir buvo bandoma išsiaiškinti, kodėl projektai trukdo. Organizacijoms buvo pateikta daug pagrįstų patarimų: sesijose buvo skirtas agentų DI sutelkimas į konkrečias verslo sritis, agentams paruoštų duomenų pagrindų kūrimas (sėkmės planavimas po gaubtu) ir žetonais pagrįsto AI apmokestinimo verslo finansais tikrovė.
Infra lygmeniu taip pat buvo giliau diskutuojama, ar įmonės turėtų pirkti ar kurti fizinę infrastruktūrą savo AI projektams ir geriausius būdus sukurti patvarus Duomenų ir AI projektų IG, kai tinkamai atsižvelgiama į daugelį veikiančių veiksnių.
Projektuose, kuriuose dirbtinio intelekto diegimas stringa, pagrindinė problema gali būti įkūnyta „asmeninio antrojo piloto“ sąvoka. Tai gerai veikia ant vieno darbuotojo stalo ir jo individualioms darbo eigoms, tačiau iš tikrųjų neapsiriboja visam skyriui – negalvokite apie visą verslą. Daugelis kompanijų praneša, kad turi biudžeto, kad galėtų pradėti tokius AI eksperimentus vieno vartotojo lygmeniu, ir paprastai gaunami puikūs rezultatai. Kai minėtas vartotojas yra „C-suite“ vadovas, asmeniškai pasiektas efektyvumas padidina susijaudinimo lygį įmonėje, o tai turi būti laikoma teigiama. Tačiau pereinant nuo šio taško prie reikšmingų pokyčių visame versle daugelis organizacijų susiduria su individualiomis kovomis ir kliūtimis. Čia buvo antrosios dienos užsiėmimų mėsa ir padažas parodoje ir daugybė scenų San Chosė McEnery konferencijų centras.
Kibernetinės problemos
Nepaisant tokių terminų kaip „sustabdomas“ ir „sunkiai keičiamas“, „Cyber Security“ ir „Cloud Expo“ etape pranešėjai nurodė greitį, kuriuo įmonės ir organizacijos perima agentines AI sistemas, kaip „greičio skirtumo“ priežastį. Ten, kur dirbtinio intelekto diegimas yra sėkmingas, jie greitai įgauna trauką! Tačiau saugumo ir valdymo problemos iškyla, kai verslo padaliniai priima generatyvųjį AI greičiau, nei saugos komanda gali valdyti ir užtikrinti įmonės saugumą.
Kaip ir patarlė dviašmenis kardas, dirbtinis intelektas gali būti laikomas jėga, kuri keičiasi ir gali pagerinti tiek puolimą, tiek gynybą kibernetinio saugumo erdvėje. Yra problemų, kurias viduje sukuria neapriboti agentai ir dideli kalbos modeliai, taip pat užpuolikų AI nuskaitymo įrankių, galinčių nustatyti galimus išnaudojimus, arsenalus.
Taip pat tarp apskritojo stalo diskusijų ir pagrindinių kalbų buvo paplitusi senesnė šešėlinės IT tema, kuri dabar pristatoma nauju pavidalu kaip šešėlinis AI. Pavyzdžiui, jei darbuotojai deda jautrią medžiagą į nesankcionuotus įrankius arba jei patvirtintos dirbtinio intelekto sistemos yra prastai apribotos ir valdomos, atakos paviršius gali išsiplėsti, kibernetinio saugumo komandai net to nesužinant. Todėl duomenų valdymas ir sistemų priežiūra tampa labiau susipynę nei anksčiau – tai buvo žinia tiek iš laidos kibernetinio saugumo krypčių, tiek iš debesies ir didelių duomenų elementų.
Kalbant apie grynai veikiančias kibernetinio saugumo funkcijas, nulinis pasitikėjimas buvo pateiktas kaip vienas atsakymas į AI pritaikomumą už kibernetinio saugumo komandų globos – „neigimo pagal numatytuosius nustatymus“ pozicijos pritaikymas žmonėms ir mašinoms. Tapatybės įrodymas ir privilegijų lygiai taip pat turi būti taikomi paslaugoms ir agentams; tokiu būdu automatizuotoms darbo eigoms taikomi tie patys leidimų modeliai, kaip ir kiekvienam kitam IT dėklo elementui.
Antroji TechEx North America diena tikrai nebuvo sprendimų priėmėjų AI ambicijų atmetimas – AI ir net agentų vaidmuo buvo pripažintas faktas tarp renginio pranešėjų, minčių lyderių ir delegatų. Tačiau buvo detalių ir samprotavimų, kuriuos pristatė skirtingų pramonės šakų ir verslo funkcijų atstovai, kurių kiekvienas turėjo teigiamų ir įžvalgių dalykų. Kiekvienas iš jų išdėstė savo rūpesčius ir entuziazmą, papildydamas diskusijas apie AI įgyvendinimą 2026 m.
Robotų žygis
Ir vis dar buvo didžiulis jaudulys daugelyje konferencijų salės sričių. Demonstruoti robotai humanoidai sukėlė daug entuziazmo (atrodo, kad visi mėgsta mielą androidą!), bet pragmatiškiau, naujasis fizinio dirbtinio intelekto takelis pritraukė didžiausią serialo auditoriją. Keli delegatai, pasišalinę iš programos, nurodė programinės įrangos kodavimą kaip vietą, kuri pirmą kartą davė teigiamų rezultatų dėl didelių kalbų modelių naudojimo profesionalioje aplinkoje. Be to, daugelyje vietų pasirodė nuomonė, kad automatizuotos fizinės sistemos bus kitas pramonės segmentas, kuriam bus naudingas suderintas darbas, susijęs su naujais modeliais ir jų praktiniais diržais.
AI modeliai, kurie yra naujos kartos fizinio dirbtinio intelekto pagrindas, greičiausiai nebus LLM (nors jie bus naudingi, jei įrenginiai sukurti sąveikauti su žmonėmis), o tokie modeliai kuriami ir atsiranda jų tyrimo etapuose, būtent TechEx Events serija bus pirmoji, kuri parodys ir pristatys juos ir kaip jie gali efektyviai veikti verslo kontekste.
Naujos mokymosi kryptys renginyje
Šių metų renginyje buvo laukiama pragmatiško kodavimo injekcija su praktiniais mokymosi užsiėmimais, kurių metu dalyviai turėjo sukurti savo AI agentų modelius ir mokyti, kaip agentai gali tobulėti, tiesiog iš interaktyvių „Google Colab“ pavyzdžių. „TechEx Learning Hub“ taip pat surengė „Nvidia“ ir vis populiaraus „Google Hackathon“ seminarus. Besimokantiesiems buvo įvairių gebėjimų – nuo tų, kuriems reikėjo supažindinti su IDE, iki tų, kurių programinės įrangos įgūdžiai jau buvo gerai suderinti. Šio renginio tikslas – pritaikyti įgytas žinias praktikoje, nesvarbu, ar tai būtų C-suite sprendimų priėmėjai, mokantys geriausios strateginės praktikos, ar kūrėjai, paverčiantys kūrybines idėjas realybe.
TechEx perima pažangiausią pranašumą ir distiliuoja jį per verslo objektyvą; pragmatiškas, tačiau žvelgiantis į ateitį. Kitą „TechEx“ etapą Amsterdame dalyvaukite šį rugsėjį – kas žino, kiek pažengėme per keturis trumpus mėnesius?
(Vaizdo šaltinis: „TechEx Events“)
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
