Tirer les leçons des erreurs passées du cloud-first pour une meilleure IA

La révolution du cloud computing a apporté de nombreuses innovations, mais aussi des leçons sur les pièges liés à l’adoption rapide de nouvelles technologies sans une stratégie bien planifiée. Aujourd’hui, les responsables informatiques se trouvent à la même croisée des chemins avec l’essor de l’IA générative. À mesure que les organisations construisent leur Usines d’IA aujourd’hui, dans cette nouvelle ère, les responsables informatiques ont l’opportunité de tirer les leçons de leurs péchés passés en matière de cloud computing et de construire stratégiquement de manière à donner la priorité à la sécurité, à la gouvernance et à la rentabilité sur le long terme, en évitant les erreurs qui pourraient devoir être corrigées. sur toute la ligne.

La rétrospective du cloud : une courbe d’apprentissage

L’essor du cloud computing il y a dix ans a marqué le début du Shadow IT, où les équipes et même les employés individuels glissaient une carte de crédit pour accéder instantanément à de vastes ressources de calcul et de stockage. Au fil du temps, de nombreuses organisations se sont retrouvées aux prises avec des problèmes de coûts, de sécurité et de gouvernance qui les ont amenées à repenser le modèle sous-jacent. Les organisations risquent aujourd’hui de tomber dans un scénario similaire appelé IA de l’Ombreoù les équipes se tournent vers les cloud publics ou les fournisseurs de services API dans leur précipitation pour créer ou adopter des solutions d’IA. Si ces initiatives ne sont pas correctement encadrées, les dépenses associées au fonctionnement des services GenAI dans le cloud public pourraient rapidement devenir excessives et créer une foule de problèmes sur toute la ligne.

Appliquer les leçons du Shadow IT à l’IA générative

Alors que les organisations élaborent leurs stratégies d’IA, les leçons de l’ère du cloud peuvent s’avérer particulièrement précieuses. Voici quelques leçons à considérer :

Construisez dès maintenant pour gagner en rentabilité

Bien avant l’accélération actuelle de l’IA, un changement était déjà en cours : les organisations ont commencé à repenser le modèle opérationnel du cloud. UN Article d’Andreessen Horowitz 2021 on estime qu’il existe un écart de valeur marchande de 100 milliards de dollars entre les 50 principales sociétés de logiciels publiques investies dans le cloud. ils ont attribué à l’impact de dépenses cloud public.

GenAI offre un grand potentiel : McKinsey estime que l’IA générative pourrait ajouter l’équivalent de 2 600 milliards à 4 400 milliards de dollars par an.^[1]– mais cela a aussi un coût. Au lieu de cela, les organisations peuvent partir de zéro en gardant à l’esprit l’efficacité, contrairement aux premiers jours de l’adoption du cloud, où les coûts à long terme étaient souvent négligés.

UN étude récente d’Enterprise Strategy Group ont constaté que l’exécution d’un modèle de langage étendu (LLM) open source sur site avec génération augmentée par récupération (RAG) était de 38 % à 75 % plus rentable que dans le cloud public et jusqu’à 88 % plus rentable en utilisant le Approche basée sur l’API^[2]. Forts de ces connaissances, les dirigeants peuvent partir de zéro pour obtenir un succès à long terme plutôt que des victoires à court terme qui nécessitent une correction de cap.

Donnez la priorité à une stratégie « sur site d’abord » qui apporte l’IA à vos données

Le coût n’est qu’un élément à prendre en compte dans un monde de plus en plus axé sur l’IA. L’IA n’a autant de valeur que les données auxquelles elle se connecte. Mais où se trouvent ces données ? Gartner prédit que 75 % des données générées par les entreprises seront créées et traitées en dehors d’un centre de données centralisé traditionnel ou d’un cloud d’ici 2025.^[3]. Cela signifie que les organisations doivent donner la priorité à la sécurité et à la souveraineté de leurs données, protéger l’accès et la gouvernance et accroître la transparence.

Compte tenu des enseignements tirés des expériences passées en matière de cloud computing, les organisations devraient se demander si un Stratégie « sur site d’abord » ou amener l’IA aux donnéesest la solution la plus logique dans un monde d’IA, en particulier pour les applications où le contrôle des données et la conformité sont cruciaux. Cette approche permet aux entreprises de construire à partir d’une base solide de l’infrastructure existante et exploiter les services d’IA dans le cloud public de manière stratégique là où cela est logique. Cela permet également aux organisations d’éviter des problèmes tels que gravité des données, évitant d’avoir à repenser les stratégies et les défis associés à rééquilibrage des années plus tard.

Évaluer, apprendre et s’adapter en permanence

GenAI, comme tous les domaines technologiques, va évoluer. Ce qui fonctionne aujourd’hui ne sera peut-être pas votre stratégie idéale demain. Mais l’objectif doit être de construire à partir d’un endroit qui vous offre le plus de flexibilité et de réutilisabilité tout en vous gardant le contrôle total de vos données, de votre infrastructure et de votre gestion. Cela peut aussi signifier travailler avec les bons partenaires qui peut vous conseiller sur les avancées technologiques et vous aider à ajuster vos stratégies à la volée.

Un ciel ensoleillé à l’ère de l’IA

Le passage à GenAI est l’occasion d’appliquer les leçons durement gagnées de l’ère du cloud computing. Mais en faisant de la rentabilité une priorité dès le premier jour, en envisageant une approche « sur site d’abord », et en s’adaptant et en apprenant continuellement tout au long du processus, les organisations informatiques peuvent déployer GenAI d’une manière à la fois innovante et durable. Cette approche équilibrée permettra d’éviter les erreurs du passé et de construire un base solide pour l’innovation future.

Apprenez-en davantage sur Dell AI Factory dans ce webinaire.

^[1] Le potentiel économique de l’IA générative : la prochaine frontière de productivitéMcKinsey

^[2] Maximiser le retour sur investissement de l’IA : l’inférence sur site avec les technologies Dell peut être 75 % plus rentable que le cloud publicEnterprise Strategy Group, avril 2024

^[3] Ce que l’Edge Computing signifie pour les responsables des infrastructures et des opérationsGartner