Vijf AI-valkuilen die je moet vermijden
Het realiseren van succesvolle AI-implementaties in je organisatie gaat niet zonder uitdagingen. Er zijn veel factoren die meespelen waar je in eerste instantie niet aan denkt. Wanneer de verwachte resultaten uitblijven, kan dit het vertrouwen in AI binnen de organisatie ondermijnen. Dat is zonde, gezien de grote potentie van AI om waarde toe te voegen en processen te optimaliseren. Er zijn genoeg obstakels om te overwinnen. Het is cruciaal om het volledige AI-traject in een gedegen plan te gieten. Dit vereist de nodige voorbereiding en inzet. Uit onderzoek blijkt dat een van de belangrijkste redenen voor mislukte AI-implementaties het ontbreken van een geschikte ontwikkelomgeving is. Zorg er dus voor dat er een duidelijk doel is, maar dat er wel ruimte is om te experimenteren. Welke uitdagingen zijn er nog meer? David van den Berg (foto), Senior Director bij Digital Realty, zet vijf uitdagingen op een rij om in je achterhoofd te houden voordat je de AI-weg inslaat.
Datakwaliteit: Garbage in, garbage out
Een essentieel aspect voor AI-succes is kwalitatief hoogwaardige data. Zonder betrouwbare gegevens hebben AI-algoritmen moeite met het genereren van zinvolle inzichten en nauwkeurige voorspellingen. Obstakels rondom datakwaliteit, zoals onvolledige datasets en inconsistente dataformats, wil je aanpakken door data op te schonen en sterke kaders te creëren voor gegevensbeheer. Het is belangrijk om dit continu te monitoren, aangezien de datakwaliteit snel weer kan verslechteren.
Datacenterinfrastructuur
Bestaande datacenterinfrastructuur kan tekortschieten in het ondersteunen van de veeleisende behoeften van AI-taken. Dit leidt tot het beperkt uitbreiden van je capaciteit, en bovendien beperkte efficiëntie en flexibiliteit. Onvoldoende stroom-en koelsystemen kunnen prestatieverlies en hogere kosten veroorzaken.
Het moderniseren van datacenterinfrastructuur omvat technologieën zoals cloud- en edge-computing. Daarnaast worden er geavanceerde koeloplossingen toegepast, die zorgen voor verbeterde energie-efficiëntie, betrouwbaarheid en flexibiliteit. Deze aanpassingen maken datacenters beter geschikt om aan de groeiende eisen van AI-toepassingen te voldoen.
Kosten
De hoeveelheid gegevens groeit razendsnel, waardoor de opslagkosten snel kunnen stijgen. Dit vormt een uitdaging voor de AI-implementatie van bedrijven, omdat traditionele opslagsystemen vaak niet ontworpen zijn voor de enorme datavolumes die AI vereist. Om de kosten beheersbaar te houden, is het belangrijk om slimme opslagstrategieën te hanteren en zorgvuldig te plannen hoe gegevens en systemen worden beheerd. Het gebruik van technologieën zoals cloud-opslag kan bovendien helpen om kosten te besparen en tegelijkertijd te voldoen aan de vereisten van AI.
IT-operaties
Het beheren van complexe verbindingen tussen diverse en verspreide databronnen is een grote uitdaging voor IT-operations-teams. Bij AI-projecten moeten vaak gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd, zoals IoT-apparaten, bedrijfssystemen en externe dataopslagplaatsen. Sterke vaardigheden voor data-integratie en -beheer zijn essentieel om soepele gegevensoverdracht en overeenstemming te waarborgen tussen deze bronnen. Daarnaast helpt implementatie van uitgebreide databeheerplatforms bij het optimaliseren van IT-activiteiten. Deze platforms bieden een efficiënte aanpak voor het beheren van diverse databronnen.
Cybersecurity-voorbereiding
Ten slotte is het cruciaal om binnen een AI-project aandacht te besteden aan cybersecurity. Naarmate AI-processen steeds meer worden geïntegreerd in bedrijfsactiviteiten, neemt het belang van cybersecurity toe. IT-managers moeten prioriteit geven aan het voorbereiden op cybersecurity om gevoelige gegevens te beschermen en het risico op cyberbedreigingen te minimaliseren. Dit omvat het implementeren van doelgerichte beveiligingsmaatregelen gedurende de gehele levensloop van AI. Dit strekt zich uit van gegevensverzameling en -verwerking tot modelimplementatie en -onderhoud.
Voor IT-managers is het belangrijk om de uitdagingen bij de implementatie van AI te herkennen. Door deze uitdagingen proactief aan te pakken, kunnen ze een sterke basis creëren voor succesvolle AI-projecten.
Door te investeren in datakwaliteit, infrastructuuroptimalisatie, kostenbeheersing en cybersecurity kunnen bedrijven hun AI-projecten naar een hoger niveau tillen. Met een weloverwogen aanpak en de juiste strategieën kunnen IT-managers AI inzetten als een krachtig hulpmiddel voor innovatie en groei binnen hun organisaties.
Dutch IT events
Alle events
