Optimoi Työnkulkusi: Koneoppimisratkaisut Virtaviivaistettuihin Toimintoihin
Optimoitu työnkulkusi
Koneoppimisen merkitys toimintojen virtaviivaistamisessa ja pilvisiirron mahdollistamisessa, keskustelu sen eduista ja haasteista
Pilvimigraatio ja koneoppiminen: Kyselyanalyysi (2020–2024)
Gartnerin vuoden 2023 raportin mukaan noin 80 % uusimmista tekoäly- (AI) ja koneoppimisprojekteista (ML) joko kehitetään tai otetaan käyttöön pilvialustoille vuoteen 2025 mennessä. tärkeimmät motivaatiotekijät pilviliikenteeseen eri toimialojen yritysten välillä.
Top Cloud Migration Drivers for Business (Lähde: Flexera, 2022)
Mahdollisia esteitä pilven siirtomatkallaNäistä eduista huolimatta on kuitenkin joitain esteitä, joita ei saa jättää huomiotta:
Turvallisuusnäkökohdat: Yritysten on tätä muutosta hyväksyessään varmistettava tietoturva, koska ML-mallit sisältävät arkaluonteisia tietoja. Tästä syystä on tärkeää, että sinulla on hyvä suojasuunnitelma noudattaen samalla yksityisyyttä koskevia sääntöjä ja määräyksiä.
Taitojen puute: Lisäksi pilviteknologian saatavuus yhdistettynä ML-ammattitaitoiseen inhimilliseen pääomaan on edelleen avainasemassa näiden kahden teknologian synergiaetujen hyödyntämisessä organisaatioissa. Investoinnit uudelleenkoulutusohjelmiin sekä ammattitaitoisen henkilöstön houkutteleminen voivat korjata nämä puutteet.
Kustannustekijät: Toisaalta pilveen siirtyminen saattaa vaatia investointeja. Sellaisenaan sinun tulee tehdä kustannus-hyötyanalyysi, jossa otetaan huomioon sekä välittömät että pitkän aikavälin hyödyt, joita ML:n käyttöönotosta tuetaan siirtymällä pilvialustaan.