Succes in AI vergt een langetermijnvisie

Innovatie is essentieel om voorop te blijven. Dankzij de doorbraak van generatieve AI is de urgentie in de meeste bedrijven toegenomen, maar niet alleen snelheid is belangrijk. Ook betaalbaarheid, schaalbaarheid en beschikbare resources zijn cruciale factoren bij innovatie met AI. Druk daarom tijdig op de pauzeknop om de visie op lange termijn onder de loep te nemen.
Ai-talent is schaars
Van ontwerp tot implementatie en modelmanagement, er komt heel wat kijken bij het trainen en uitrollen van een machine learning-model. Het proces kan bijzonder complex zijn, terwijl het aantal beschikbare experts op de markt schaars blijft. En in veel organisaties draaien tientallen, honderden of zelfs duizenden modellen. Gelukkig zijn software engineers niet altijd meer nodig. Zo bieden enkele AI- en analytics-providers oplossingen aan met ingebouwde modeldeployment en modelmanagement functionaliteiten.
SAS Viya Workbench, bijvoorbeeld, maakt het voor ontwikkelaars eenvoudig om AI-modellen te bouwen in een selfservice-omgeving. Met assistentie voor datapreparatie, verkennende data-analyse en ontwikkeling van modellen. Ook technische profielen winnen tijd dankzij schaalbare compute-mogelijkheden en ondersteuning voor meerdere programmeertalen. Om de drempel voor adoptie verder te verlagen, biedt SAS ook kant-en-klare industrie-specifieke AI-modellen die door (domein)experts zijn ontwikkeld.
Denk aan niet-technische profielen
Steeds meer AI-toepassingen, maar niet genoeg talent? Dan loont het ook om voor een platform te kiezen dat op basis van low-code of no-code werkt. Zo kunnen ook niet-technische profielen ermee aan de slag zonder dat voor elke stap in het ontwikkelingsproces een programmeur nodig is. Als een businessanalist een bijdrage kan leveren, ben je meteen ook minder afhankelijk van die moeilijk te vinden, zware IT-profielen om snel te kunnen innoveren.
Ook de uitkomsten van een model kan je best inzichtelijk maken voor niet-technische mensen. Er bestaan goede instaptools voor datavisualisatie, maar als je diepgaandere inzichten uit data wil halen of wil opschalen, dan moet je naar een meer gespecialiseerd platform kijken. Wie op termijn grote plannen heeft met AI kan daar best nu al over nadenken.
Optimaliseer je cloudinfrastructuur
Over vooruitkijken gesproken: ga zeker na wat je kosten zijn met betrekking tot de toekomstige groei en ambities voor analytics en AI in jouw organisatie. Vaak gaat een groot deel van het budget naar cloudinfrastructuur. Optimaliseer dus eerst je resources door te kijken naar factoren zoals voorspelbare en variabele kosten, snelheid van een platform, en schaalbaarheid bij grotere, complexe datasets. Zeker bij die grote datasets moet efficiënt cloudgebruik prioriteit krijgen. Toegang tot een effectief AI- en analytics-platform in de cloud kan een wereld van verschil maken.
Volgens onderzoek van The Futurum Group is het SAS Viya-platform gemiddeld 30 keer sneller en schaalbaarder, en ook 86% kostefficiënter in vergelijking met andere leveranciers en open source-alternatieven. Het toont hoe belangrijk het is om een grondige analyse van je softwareproviders te doen voor je op lange termijn aan de slag gaat met analytics en AI. De juiste oplossing is niet alleen op technologisch vlak sterk, maar biedt ook economische en operationele voordelen die helpen om op een duurzame en efficiënte manier te groeien.
Dit artikel is geschreven door een van onze partners en valt buiten de verantwoordelijkheid van de redactie.