Vos initiatives d’IA échoueront si vous négligez ce composant

Les conversations que j’ai avec les DSI ont radicalement changé au cours de la dernière année. La conversation était utilisée pour se concentrer transformation numérique jalons et délais de migration des nuages. Maintenant, il s’agit d’agents, de workflows multi-agents et de l’échelle des initiatives de l’IA au-delà des démos de preuve de concept. Mais voici ce qui devient douloureusement clair: la plupart des organisations essaient de construire l’avenir du travail sur les infrastructures qui étaient à peine en mesure de répondre aux demandes d’hier, sans parler de demain.

En tant que CTO sur le terrain, travaillant avec des organisations à différentes étapes de leur parcours d’IA, je vois un modèle troublant. Les entreprises matures se précipitent pour mettre en œuvre de nouvelles technologies agentiques, seulement pour découvrir leur systèmes sous-jacents n’ont jamais été conçus pour prendre en charge les données, la vitesse, les exigences de traitement ou la gouvernance de sécurité que la demande des flux de travail agentiques. Les résultats ne sont pas seulement des pilotes échoués – c’est le coût, le risque et la traînée opérationnelle qui se composent au fil du temps.

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La réalité de l’infrastructure d’agent

Les agents et les modèles sont nourris sur les données, et sans la bonne structure, la topologie du réseau et les éléments de construction fondamentaux en place, les agents sont assis autour du ralenti, en attendant des informations. Nous ne parlons pas seulement d’avoir des données – nous parlons de l’avoir dans le bon format, au bon moment, avec la bonne sécurité, la transparence et la gouvernance enroulées autour.

Les exigences de mondialisation rendre cela encore plus complexe. Lors de la mise à l’échelle des géographies avec des exigences de souveraineté des données sur mesure, comment la répétabilité et la cohérence sont-elles assurées lorsque les données ne peuvent pas laisser certaines juridictions? Les organisations qui mettent en place des pièces d’infrastructure modernes dans le but de faciliter une échelle facile trouvent soudainement qu’elles peuvent à bord des clients, se déplacer vers de nouveaux marchés et lancer de nouvelles offres de produits à une fraction du coût et des efforts à laquelle ils auparavant.

L’inaction ou l’adoption du statu quo mène à ce que j’appelle la dette d’infrastructure, et elle accumule l’intérêt plus rapidement que la plupart des DSI ne prévoient.

Le diagnostic de santé opérationnelle

J’utilise un cadre simple pour évaluer la préparation organisationnelle: le modèle 60-30-10 pour l’ingénierie et le développement de logiciels. Dans une organisation informatique saine, environ 60% des ressources devraient se concentrer sur la fonction incrémentielle de « mouvement à l’avant » ajoute et amélioré expérience utilisateur qui répondent aux exigences de l’unité commerciale et aux demandes des clients. Environ 30% sont consacrés à la maintenance des opérations actuelles dans des domaines tels que le support, les corrections de bogues et le maintien des systèmes existants fonctionnels. Les 10% doivent être réservés aux énormes initiatives de transformation qui ont le potentiel de 10 fois l’impact de l’organisation.

Lorsque je vois ces ratios biaiser, en particulier lorsque la maintenance grimpe à 40 ou 50% des ressources, c’est souvent un problème d’architecture de systèmes se déguisant en tant que problème opérationnel. Vous ne passez peut-être pas plus de temps à la maintenance parce que votre code est mal écrit, mais plutôt parce que le infrastructure sous-jacente n’a jamais été conçu pour répondre aux besoins actuels, et encore moins les futurs. Les systèmes sont stressés, les choses se cassent, les raccourcis sont pris et la dette s’accumule.

Si vous vous retrouvez à grimper la même colline à chaque fois que vous créez une nouvelle capacité – faire les mêmes transformations de données, reconstruire les mêmes intégrations, expliquant pourquoi cette application ne peut pas tirer parti de ce que vous avez construit pour celle-ci – c’est probablement votre fondation qui a besoin d’attention.

L’évolution de la stratégie multi-cloud

Vos besoins cloud changeront à mesure que vos capacités mûriront. Vous pouvez utiliser des outils d’IA incroyables dans un cloud tout en tirant parti de l’écosystème du partenariat dans un autre. Tu peux y aller multi-cloud Parce que différentes gammes de produits ont des exigences de performance différentes ou parce que différentes équipes ont une expertise différente.

La clé est de maintenir l’alignement de la technologie avec des approches plus ouvertes et portables. Cela vous donne la flexibilité de vous déplacer entre les nuages à mesure que les exigences changent. Parfois, il existe une technologie propriétaire qui est au cœur de ce que vous faites, et vous acceptez cela comme le prix de faire des affaires. Mais dans la mesure du possible, évitez le verrouillage qui limite les décisions futures.

Sachez qui vous êtes en tant qu’organisation. Si vous avez des scientifiques des données incroyables mais une expertise limitée de Kubernetes, gravitez vers des services gérés qui permettent à vos data scientifiques de se concentrer sur les modèles plutôt que sur l’infrastructure. Si votre équipe souhaite optimiser chaque cadran et paramètre, choisissez des plates-formes qui fournissent ce niveau de contrôle. Alignez votre stratégie du cloud avec vos capacités internes, pas avec ce qui semble impressionnant dans les démos des fournisseurs.

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L’architecture de données impérative

Avant de mettre en œuvre une initiative d’IA, vous devez répondre aux questions fondamentales sur votre paysage de données. Où résident vos données? Quelles contraintes réglementaires régissent son utilisation? Quelles politiques de sécurité l’entourent? À quel point serait-il difficile de le normaliser dans une plate-forme de données unifiée?

Historiquement, les données ont été la sciure – le sous-produit inévitable du travail effectué – qui devient alors un centre de coûts où vous devez payer un montant toujours croissant pour stocker et protéger les données Cela devient de moins en moins hors de pertinence, plus vous vous éloignez de son temps de création. Les organisations découvrent souvent qu’elles ont accumulé des données sur des décennies sans considérer sa structure ou son accessibilité. C’est acceptable lorsque les humains traitent les informations manuellement, mais les agents ont besoin de flux de données structurés, régis et accessibles. Désormais, les données peuvent être la ressource la plus précieuse d’une organisation – le plus unique ou plus spécialisé, mieux c’est. L’investissement de temps nécessaire pour préparer votre architecture de données verse des dividendes dans chaque initiative d’IA suivante.

Il ne s’agit pas seulement des capacités techniques – il s’agit de la maturité de la gouvernance. Pouvez-vous vous assurer que les données circulent de manière transparente là où elles doivent aller tout en conservant des limites de sécurité? Pouvez-vous coordonner plusieurs agents accédant à différentes sources de données et applications sans créer de risques de conformité? Pouvez-vous même extraire des types de données disparates de tous les systèmes de fichiers, bases de données et magasins d’objets en une seule vue?

Signaux d’évaluation du système hérité

Plusieurs indicateurs suggèrent que votre infrastructure actuelle ne soutiendra pas les ambitions de l’IA. Si vous dépensez des ressources croissantes en conservant les systèmes existants plutôt que de la création de nouvelles capacités, c’est un problème structurel. Si chaque nouveau projet nécessite un travail d’intégration personnalisé étendu qui ne peut pas être réutilisé, votre architecture manque de modularité.

Lorsque votre équipe de vente perd des opportunités parce que les fonctionnalités sont « sur la feuille de route pour l’année prochaine » plutôt que disponibles maintenant, vous payez des coûts d’opportunité pour les limitations techniques. Jeff Bezos a dit un jour: « Lorsque les anecdotes et les données sont en désaccord, les anecdotes sont généralement correctes. » Si vous entendez des histoires sur une allocation excessive des ressources, des opportunités manquées ou désabonnement du client En raison des limitations du système, faites attention à ces signaux, peu importe ce que vos tableaux de bord indiquent.

L’approche de transformation des infrastructures

L’approche Rip-and-Replace a brûlé de nombreuses organisations car elle suppose que tout ce qui manque de valeur. Les approches modernes se concentrent sur la composante – aborder les éléments du système individuellement tout en maintenant la continuité opérationnelle. Vous pouvez migrer les fonctionnalités sans perdre de capacités, en passant de l’ancien à nouveau sans créer de perte nette dans ce que vous pouvez livrer aux clients.

Cela nécessite une discipline de gestion du changement et une stratégie de transition gracieuse. Vous équilibrez l’introduction de nouvelles capacités avec le maintien de ce qui a réussi. Parfois, cela signifie une réécriture complète pour tirer parti des technologies natives du cloud, mais elle nécessite une migration architectée de fonctionnalités plutôt que le remplacement d’application en gros.

Préparation à l’échelle agentique

Les organisations qui réussiront dans le ère agentique sont ceux qui se positionnent eux-mêmes pour la vitesse, l’accessibilité des données et la sécurité sans compromettre aucun de ces éléments. Alors que nous passons des modèles individuels aux agents aux flux de travail multi-agents, les exigences de coordination deviennent exponentiellement plus complexes.

Avoir un flux de données de manière transparente dans le bon format au bon moment devient une exigence de showstopper. Tout a besoin d’intégration avec la latence la plus faible possible tout en maintenant les limites de sécurité et de conformité. Les plates-formes cloud qui peuvent envelopper les enveloppes de gouvernance autour de tout ce que vous faites aident à diminuer le risque d’erreur humaine à mesure que les échelles de complexité. Les organisations qui peuvent vraiment exceller à cela ne se contentent pas de suivre les Jones; Ce sont les Jones.

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Construire pour les agents, pas seulement les applications

Votre personnel est déjà Utilisation d’outils d’IA Que votre organisation les ait sanctionnées ou non. Ils téléchargent des données sur des services externes, en utilisant des modèles pour les tâches de travail et en trouver des moyens d’être plus productifs. Plus rapidement, vous pouvez leur fournir des alternatives régies et sécurisées, plus vous pouvez mettre des limites appropriées sur la façon dont ces outils sont utilisés.

Ne mettez pas en œuvre l’IA pour avoir des initiatives d’IA. Concentrez-vous sur les problèmes que vous essayez de résoudre et les objectifs que vous devez atteindre. L’IA est un outil puissant, mais il doit être appliqué pour relever de vrais défis commerciaux, et non pour cocher une case pour votre conseil d’administration.

Les décisions d’infrastructure que vous prenez aujourd’hui déterminent si vos initiatives d’IA se réduiront ou le décrochent. À l’ère agentique, il n’y a pas de terrain d’entente entre avoir la bonne base et avoir un tas de preuves de concept très coûteux qui n’a jamais offert de valeur commerciale.

La vitesse, les données et la sécurité seront le système neuronal des implémentations d’IA réussies. Obtenir cet équilibre n’est pas seulement un défi technique – c’est une exigence compétitive.

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