Obstakels overwinnen om de volledige waarde van AI te benutten

Een veelvoorkomende valkuil is het ontbreken van een duidelijke ontwikkelomgeving, blijkt uit onderzoek. Zonder een goed plan en ruimte voor experimenteren lopen projecten het risico vast te lopen. Daarnaast spelen er vijf specifieke uitdagingen waar organisaties rekening mee moeten houden bij het starten van AI-projecten, volgens David van den Berg, Senior Director bij Digital Realty.

1. Datakwaliteit: De basis van AI-succes

AI-modellen zijn zo goed als de data waarmee ze worden gevoed. Onvolledige datasets of inconsistente dataformats kunnen leiden tot onnauwkeurige resultaten. Daarom is het cruciaal om data grondig op te schonen en een solide gegevensbeheerstrategie te hanteren. Dit vereist niet alleen eenmalige inspanningen, maar ook continue monitoring om de kwaliteit van gegevens op peil te houden.

2. Infrastructuur: Bereid je datacenters voor op AI

Veel bestaande datacenterinfrastructuren zijn niet toegerust voor de intensieve eisen van AI-toepassingen. Beperkte capaciteit, inefficiënte koeling en onvoldoende schaalbaarheid kunnen de prestaties beperken en de kosten opdrijven. Door gebruik te maken van cloud- en edge-computing en moderne koeltechnologieën kunnen organisaties hun infrastructuur beter afstemmen op de behoeften van AI.

3. Kosten en schaalbaarheid

De snelle groei van gegevens brengt stijgende opslagkosten met zich mee. Traditionele opslagsystemen zijn vaak niet ontworpen voor de enorme volumes die AI vereist. Slimme opslagstrategieën en technologieën zoals cloud-opslag kunnen helpen om kosten te beheersen zonder concessies te doen aan prestaties of schaalbaarheid.

4. IT-beheer en data-integratie

Het samenbrengen van data uit verschillende bronnen is een complexe taak die IT-teams voor grote uitdagingen stelt. IoT-apparaten, interne systemen en externe opslagplaatsen moeten naadloos samenwerken. Door gebruik te maken van uitgebreide databeheerplatforms kunnen IT-teams de integratie stroomlijnen en efficiënter omgaan met verspreide databronnen.

5. Cybersecurity: Bescherm je AI-projecten

AI brengt nieuwe cybersecurityrisico's met zich mee. Gevoelige gegevens moeten worden beschermd tegen cyberdreigingen gedurende de hele levenscyclus van een AI-project, van gegevensverzameling tot modelimplementatie. Gerichte beveiligingsmaatregelen zijn essentieel om de integriteit en veiligheid van AI-processen te waarborgen.

Een doordachte aanpak voor AI-succes

Om AI succesvol te implementeren, moeten organisaties investeren in datakwaliteit, infrastructuur, kostenbeheersing en cybersecurity. Door deze uitdagingen proactief aan te pakken, kunnen IT-managers AI benutten als een krachtig instrument voor innovatie en groei. Een goed doordacht plan en de juiste strategieën zijn daarbij onmisbaar.