Text: Carrie Carrasco, Director, Hybrid Cloud Platforms, Red Hat

För företag som vill hänga med i den teknologiska utvecklingen är flexibilitet och agilitet avgörande, och det gäller i högsta grad även AI. Även om tekniken ibland beskrivs med nästan mystiska termer är det bättre att betrakta den som ännu en ny kraftfull applikation. Och precis som alla moderna och komplexa applikationer kräver AI en öppen, leverantörsoberoende och hybridoberoende infrastruktur.

Hybridmoln för flexibel AI-användning
AI-applikationer är förstås långt ifrån ”enkla”. De är mycket komplexa och kräver hantering av stora datamängder och avancerade algoritmer, något traditionell IT-infrastruktur sällan är anpassad för. En lokal eller privat molnmiljö blir snabbt kostsam på grund av tunga investeringar i hårdvara, medan ett enskilt publikt moln kan medföra utmaningar vad gäller flexibilitet. Dessutom vill många organisationer helt enkelt inte lagra all sin data i det publika molnet.

Dessa utmaningar och risker hanteras bättre i en hybridmiljö. Att arbeta i en hybridmiljö innebär inte bara att kombinera privat och publikt moln, utan att de olika molnen är samordnade och integrerade i en gemensam och flexibel infrastruktur. Denna orkestrering är nyckeln till att förena fördelarna med lokal drift, privata moln och publika moln.

En sådan hybridmolnsstruktur ger flera fördelar för AI-användning. För det första skapar det den nödvändiga flexibiliteten: företag kan välja den mest lämpliga miljön för varje AI-arbetsbelastning och därmed optimera prestanda, kostnader och säkerhet utifrån specifika behov. För det andra möjliggör det skalbarhet. En öppen hybridmolnplattform kan enkelt skalas upp i takt med ökande AI-behov och möjliggör  innovation utan att infrastrukturen sätter gränser. För det tredje ger det kostnadskontroll. Genom att kombinera privata och publika molnresurser kan företag bättre balansera och effektivisera sina IT-investeringar.

En öppen infrastruktur för tilltro till AI
Tilltro spelar en särskild roll i användningen av AI. Oavsett om det handlar om okunskap kring hur AI-modeller fungerar eller de många rubrikerna om hallucinationer och dataläckor – mer än någon annan typ av applikation kräver AI ett starkt förtroende för att kunna ta steget från experiment till produktion.

Grunden till detta förtroende är en säker och tillförlitlig AI-produktionskedja, en transparent väg från idé till produktionssättning, med automatisering där det är möjligt. Automatisering effektiviserar utvecklingsprocessen och minimerar risken för mänskliga fel. Dessutom är transparens och förklarbarhet i AI-algoritmer avgörande för att organisationer ska kunna förstå hur AI-beslut fattas. Detta kan i sin tur stärkas med hjälp av öppen källkod, till exempel InstructLab, där man inte bara får inblick i modellerna utan även kan bidra med kunskap och färdigheter, utan att behöva vara datavetare.

Håll dina valmöjligheter öppna
I takt med att AI-utvecklingen accelererar måste företag värna om både flexibilitet och öppenhet. Det innebär att organisationer bör hålla sina valmöjligheter öppna, inte minst vad gäller infrastrukturen. Ett enhetligt plattforms­lager som stödjer öppna standarder och interoperabla system från flera leverantörer gör det lättare att anpassa sig till nya verktyg och teknologier, utan att kompromissa med innovationshastigheten.