Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес уже перестало быть теоретической перспективой - в Великобритании и Ирландии этот процесс становится неотъемлемой частью повседневной работы многих организаций. Для успешного использования потенциала ИИ необходим не только продвинутый математический аппарат и мощные алгоритмы, но и крепкая сетевая инфраструктура, способная обеспечить высокую скорость и надежность передачи данных. Именно поэтому многих руководителей волнует, стоит ли начинать цифровую трансформацию с чистого листа либо можно интегрировать искусственный интеллект в уже существующие системы. Глава отделения Tata Communications в Великобритании и Ирландии уверяет: становление AI-ready не означает полную перестройку бизнеса с нуля - более того, можно и нужно строить на фундаменте уже имеющихся решений. Искусственный интеллект требует гигантских объемов данных, которые должны беспрепятственно перемещаться между устройствами, приложениями и облачными платформами.
Для этого сети должны обладать высокой пропускной способностью, низкой задержкой и устойчивостью к отказам. Зачастую компании пытаются разворачивать ИИ-проекты на устаревших сетях, что приводит к "узким местам", замедляет процессы и увеличивает расходы. Согласно исследованию, проведённому компанией Expereo, 94% организаций считают свои сети ограничивающими фактором при реализации ИИ-проектов. Это наглядно иллюстрирует, что инвестиции в модернизацию инфраструктуры - неотъемлемая часть пути к успеху в новой технологической эпохе. Важным моментом является понимание, что сеть - это не просто набор проводов или радиоканалов, а сложная экосистема, включающая в себя и подводные кабели протяжённостью более миллиона километров, и дата-центры, и облачные вычислительные мощности.
Без постоянного масштабирования и адаптации этой системы невозможно обеспечить требуемую для ИИ синхронность и скорость передачи данных. Организации, которые откажутся от попыток адаптировать существующие сети, рискуют столкнуться с серьезными техническими и финансовыми барьерами. Практический подход к подготовке к ИИ начинается с тщательного анализа текущей инфраструктуры: нужно отследить маршруты данных от конечного пользователя или устройства до приложения, измерить время обмена данными, выявить узкие места и пики нагрузки. На основе этих данных принимаются решения, какие участки сети требуют обновления. Чтобы раскрыть потенциал искусственного интеллекта, инвесторы и IT-руководители должны ориентироваться на ключевые показатели: увеличение пропускной способности, минимизацию времени задержки и обеспечение высокой отказоустойчивости.
Только такой совокупности характеристик можно доверять в условиях, когда миллисекунды решают исход бизнес-ситуаций, будь то обработка клиентских запросов, автоматический анализ визуальных данных с датчиков или обновление моделей машинного обучения без сбоя сервисов. Важно также отказаться от иллюзии о необходимости капитального перераспределения активов и ресурсов. Вместо этого следует сосредоточиться на конкретных бизнес-кейсах с наибольшей отдачей, к которым относятся например интеллектуальные помощники для сотрудников или системы выявления мошенничества. Эти решения позволят не только повысить эффективность, но и проверить на практике готовность технологической базы без радикальных изменений. Экономическая выгода при таком подходе заключается в том, что инвестиции направляются в повышение качества уже действующих процессов, что в итоге ускоряет внедрение ИИ и снижает риски.
В конечном итоге, путь к полной AI-ready инфраструктуре - это шаги эволюционного характера, а не революционные преобразования. Речь идет о грамотном управлении внутренними цифровыми ресурсами и стратегическом подходе к модернизации сети, которая напрямую влияет на эффективность искусственного интеллекта. Рыночные лидеры понимают, что сильная сеть - фундамент для успеха, и работают над адаптацией, а не заменой системы. С ростом требований к скорости и объему данных, использование гибридных облачных решений, корпоративных сетей и edge computing становится стандартом. В таких условиях умение интегрировать новые ИИ-инструменты в существующую инфраструктуру быстро и безболезненно - важное конкурентное преимущество.
Подытоживая, помощник Tata Communications призывает ориентироваться на рациональное использование ресурсов и последовательный анализ производительности сети при подготовке к эпохе искусственного интеллекта. ИИ - это не новое хобби для бизнеса, а масштабная технологическая трансформация, требующая комплексного подхода и грамотного планирования. Вместо того, чтобы перестраивать все с нуля, достаточно понять слабые места, сконцентрироваться на узких местах и улучшить узлы передачи данных - именно так компании смогут открыть двери в будущее, сохранив при этом свои успешные наработки. .
