Sfide e opportunità dell’AI: suggerimenti degli esperti per il successo

Nel boom dell’AI, le aziende sono al lavoro per trovare il giusto equilibrio tra l’analisi del suo potenziale e l’implementazione su vasta scala. Molti clienti con cui parliamo affrontano ostacoli simili per raggiungere il ritorno sul capitale investito con l’AI:  

1. Definire lo stack tecnologico adeguato  
2. Comprendere da dove iniziare con casi d’uso specifici  
3. Affrontare il collo di bottiglia dei dati  
4. Identificare la posizione in cui devono risiedere i carichi di lavoro  

Analisi dello stack tecnologico AI 

Investire nell’AI è un impegno importante. Anche comprendere le GPU, gli strumenti, l’orchestration software e il modo in cui operano insieme può sembrare arduo. Prima di impegnarsi completamente, i clienti vogliono sapere che esiste una soluzione pratica e semplificata con cui poter giustificare il loro investimento.   

Dell AI Factory with NVIDIA semplifica il deployment di infrastruttura, software e servizi per eliminare le incertezze e accelerare il time-to-value. Collaboriamo a stretto contatto con i clienti per garantire che le piattaforme software, tra cui Kubernetes, NVIDIA Run:ai, NVIDIA AI Enterprise e altre ancora, siano configurate e ottimizzate per il pieno utilizzo da parte dei team AI interni.   

In qualità di partner strategico per le soluzioni AI, adottiamo un framework di erogazione strutturato per aiutare le aziende a semplificare l’implementazione e ridurre al minimo il downtime. Questo garantisce che i sistemi AI siano totalmente operativi fin dal primo giorno, mentre i team interni ricevono la formazione necessaria per gestire efficacemente la piattaforma dopo l’implementazione.   

Sapere da dove iniziare 

Un numero crescente di clienti ci chiede di aiutarli a valutare casi d’uso specifici e a elevato valore. Iniziamo chiedendo cosa li rende unici. Per molti, l’assistenza clienti è un fattore di differenziazione rispetto alla concorrenza, pertanto l’utilizzo dell’AI per l’analisi predittiva e l’elaborazione del linguaggio naturale contribuirà a migliorare l’automazione di tale servizio.   

Alle aziende servono soluzioni AI mirate adatte alla loro strategia e ai loro requisiti specifici. È importante sperimentare e dimensionare i casi d’uso dell’AI in modo sicuro ed efficiente in infrastrutture protette basate su GPU, on-premise o in ambienti privati. La creazione di un ambiente protetto in cui le organizzazioni possano testare e convalidare casi d’uso specifici utilizzando i propri dati, all’interno di un’infrastruttura controllata e conforme, è fondamentale per ottenere il ROI desiderato per le applicazioni reali. Una volta convalidati, i modelli possono essere integrati in sistemi più grandi per garantire compatibilità, scalabilità e prestazioni in numerose soluzioni software.     

Risoluzione del collo di bottiglia dei dati 

I dati sono il combustibile dell’intelligenza artificiale, ma devono essere ottimizzati per l’engine. Il processo di pulizia, etichettatura e organizzazione dei dati è spesso una delle principali problematiche per il dimensionamento dei carichi di lavoro AI.   

La nostra competenza nella preparazione e nella gestione dei dati consente alle organizzazioni di integrare e ottimizzare dati pertinenti e di alta qualità per ottenere il massimo ritorno sul capitale investito. Con l’applicazione di una strategia adeguata, di recente abbiamo aiutato un cliente del settore dei servizi finanziari a ridurre le tempistiche delle pipeline dei dati da tre ore a tre minuti. I clienti trovano valore nei data service perché consentono loro di utilizzare appieno l’infrastruttura AI e di generare risultati migliori per gli investimenti in intelligenza artificiale.  

Ottimizzazione del posizionamento dei carichi di lavoro AI 

La conformità, i requisiti di latenza, i costi e la scalabilità a lungo termine sono tutti fattori da considerare per stabilire dove dovrebbero risiedere i dati. Ad esempio, un’azienda farmaceutica probabilmente intende condurre i processi di sviluppo di nuovi farmaci on-premise, ma potrebbe ospitare carichi di lavoro meno sensibili nel public cloud. In definitiva, le organizzazioni devono scegliere i dati e le relative posizioni, nonché tenere conto dei costi associati alla conservazione di tale modello per raggiungere i loro obiettivi a lungo termine, sapendo che la situazione evolverà.   

Stabilire l’ambiente di hosting più adatto per i carichi di lavoro AI è fondamentale per garantire una transizione fluida tra ambienti cloud, on-premise e ibridi. Aiutiamo i clienti a farlo con servizi di consulenza professionali, supporto completo per la migrazione dei carichi di lavoro e servizi gestiti per l’AI generativa. Con questo approccio strategico consente le organizzazioni riescono a gestire meglio i carichi di lavoro AI all’interno di ecosistemi ibridi e promuove la crescita sostenibile.   

Riconosciuta da Forbes come una delle migliori società di consulenza gestionale al mondo, Dell sa bene che adottare con successo l’AI è complesso. Tuttavia, la semplificazione del processo è essenziale per un’implementazione efficace in ogni fase del percorso. È qui che la collaborazione con un team di servizi avanzati fa davvero la differenza. Contatta il tuo responsabile Dell e fatti aiutare a eliminare la complessità in modo da poterti concentrare su un ROI tangibile per il tuo business.