Infosys prezentuje kompleksowe ramy wdrażania AI: przewodnik dla liderów biznesu

Infosys, będący jednym z czołowych dostawców usług technologicznych na świecie, aktywnie angażuje się w transformację cyfrową przedsiębiorstw, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji. Firma, wykorzystując swoją platformę Topaz Fabric oraz sieć partnerstw z kluczowymi dostawcami technologii AI, realizuje obecnie ponad 4600 projektów AI dla 90% swoich dwustu największych klientów. To doświadczenie pozwoliło na opracowanie spójnej strategii wdrożenia AI, która obejmuje sześć kluczowych obszarów.

Strategia i inżynieria AI: fundamenty integracji

Pierwszym z filarów jest strategia i inżynieria AI. Obejmuje ona projektowanie i wdrażanie strategii oraz architektur AI, które są ściśle powiązane z celami biznesowymi firmy. Kluczowe jest tu orkiestracja agentów AI, zarówno na platformach własnych, jak i z wykorzystaniem narzędzi zewnętrznych, co ma prowadzić do spójnego, opartego na AI, modelu operacyjnego przedsiębiorstwa. Infrastruktura musi być przy tym odpowiednio skonfigurowana, aby sprostać wymaganiom obciążeń AI, co stanowi często niedoceniany element początkowy.

Dane dla AI: paliwo dla inteligentnych systemów

Drugi obszar, dane dla AI, koncentruje się na kompleksowym przygotowaniu danych korporacyjnych – zarówno tych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Infosys promuje podejście „AI-grade” do inżynierii danych, co oznacza zastosowanie technik takich jak „data fingerprinting” czy tworzenie syntetycznych danych treningowych. Celem jest przekształcenie rozproszonych zasobów danych w wiarygodne źródła dla analitycznych i predyktywnych systemów, co jest fundamentalne dla jakości i użyteczności wszelkich modeli AI.

Proces AI: harmonizacja pracy ludzi i maszyn

Proces AI to integracja agentów AI w istniejące procesy biznesowe. Wymaga to często przeprojektowania dotychczasowych schematów pracy, aby zapewnić płynną współpracę między sztuczną inteligencją a pracownikami. Celem jest zwiększenie efektywności operacyjnej we wszystkich funkcjach biznesowych. To podejście podkreśla, że AI nie jest jedynie narzędziem, lecz elementem zmieniającym paradygmat pracy.

Modernizacja dziedzictwa technologicznego z pomocą AI

Obszar modernizacji dziedzictwa technologicznego dotyczy wykorzystania AI do analizy i interpretacji istniejących systemów technologicznych, a nawet ich inżynierii wstecznej (reverse engineering), co ma ułatwić i przyspieszyć projekty modernizacyjne. Głównym celem jest redukcja długu technologicznego i zwiększenie elastyczności systemów IT, co jest niezbędne do efektywnego wprowadzenia AI.

Fizyczne AI: AI w świecie rzeczywistym

Fizyczne AI to rozszerzenie sztucznej inteligencji na produkty i urządzenia fizyczne. Obejmuje to wbudowywanie AI w systemy sprzętowe, które zbierają dane z czujników, interpretują je i reagują w świecie fizycznym. Należą do tego rozwiązania takie jak cyfrowe bliźniaki, robotyka, systemy autonomiczne czy komputacja brzegowa. To połączenie cyfrowej inteligencji z operacjami fizycznymi, które znajdzie zastosowanie w przemyśle i logistyce.

Zaufanie do AI: zarządzanie ryzykiem, bezpieczeństwo i etyka

Ostatni, lecz równie istotny obszar, zaufanie do AI, obejmuje zarządzanie, bezpieczeństwo i etykę. Zawiera on ramy oceny ryzyka, opracowywanie polityk, testowanie AI oraz ogólne zarządzanie cyklem życia technologii. W miarę jak AI staje się coraz bardziej wszechobecna, kwestie takie jak prywatność danych, stronniczość algorytmów i odpowiedzialność stają się priorytetowe. Wzrost regulacji w tym zakresie wymaga od firm szczególnej uwagi na aspekty prawne i etyczne.

Wnioski dla liderów biznesu

Podejście Infosys, choć proponowane przez konkretnego dostawcę, oferuje uniwersalny schemat działania dla wszystkich firm. Sześć zdefiniowanych obszarów stanowi praktyczny punkt odniesienia do planowania projektów AI lub monitorowania już trwających wdrożeń. Kluczowym elementem pozostaje przygotowanie danych – bez wysokiej jakości danych żadne przedsięwzięcie AI nie odniesie sukcesu.

Wdrażanie AI często oznacza konieczność przeprojektowania procesów pracy, co z kolei wymaga świadomego zarządzania interakcją między AI a pracownikami, a także inwestycji w szkolenia i rozwój kompetencji. Złożoność systemów dziedzictwa technologicznego może ograniczyć zwinność niezbędną do efektywnego wdrożenia AI, dlatego ich analiza i etapowa modernizacja stają się priorytetem.

W kontekście fizycznego AI integracja IT, OT i zespołów inżynieryjnych staje się kluczowa, szczególnie w branżach produkcyjnych i logistycznych. Niezależnie od skali wdrożenia, solidne ramy zarządzania, ocena ryzyka, testy bezpieczeństwa i zdefiniowanie jasnych struktur odpowiedzialności są niezbędne, zwłaszcza w obliczu rosnącej kontroli regulacyjnej i ryzyka kar za niewłaściwe zarządzanie danymi.

Podsumowując, wdrożenie AI to nie tylko wyzwanie technologiczne, ale przede wszystkim organizacyjne. Sukces zależy od spójnej strategii, ciągłych inwestycji i realistycznej oceny luk w kompetencjach. Obietnice natychmiastowej transformacji powinny być traktowane z ostrożnością – trwałe rezultaty osiąga się poprzez równoległe adresowanie wszystkich omówionych obszarów.