Nu de wereld elke dag 2,5 quintiljoen bytes aan gegevens creëert en 94% van alle bedrijven ter wereld al in de cloud werkt, is het niet langer de vraag óf ze gaan automatiseren, maar wanneer ze daarmee moeten beginnen.
Cloud en AI-gedreven gegevensbeheer zijn de oude brandende kwesties in het volume- en complexiteitsbeheer van bedrijven. AI-gestuurde automatisering is geen luxe; het is een noodzaak.
Wat betekent AI-automatisering in cloud- en gegevensbeheer eigenlijk?
En waarom is dit belangrijk? Laten we er eens in duiken.
AI verandert de manier waarop bedrijven omgaan met cloudinfrastructuur. Taken waarvoor vroeger veel menselijke input nodig was, kunnen nu zelfstandig worden uitgevoerd met AI-gestuurde automatisering.
Schalen zonder giswerk: Op- en afschalen van cloudresources gebeurde vroeger met handmatige tussenkomst. Automatisch op- en afschalen gebeurt nu met tussenkomst van AI, op basis van de vraag, zodat er zelfs tijdens piektijden geen verspilling optreedt.
Automatische optimalisatie van resources: AI bewaakt voortdurend de cloudinstellingen en beheert zelf de resources op basis van de werklast. Dit voorkomt dat organisaties te veel resources ter beschikking stellen door hun kosten te optimaliseren en tegelijkertijd de prestaties effectief te verbeteren.
Betere beveiliging: AI maakt de cloud veiliger door afwijkingen te detecteren, kwetsbaarheden te verhelpen en soms zelfs automatisch patches toe te passen. In de wereld van vandaag, waar cyberbedreigingen toenemen, is AI behoorlijk nuttig.
Zelfherstellende cloud: AI signaleert prestatieproblemen of systeemstoringen en lost deze problemen zelf op, wat leidt tot minder downtime zonder menselijke hulp.
Opruimen en sorteren: AI zorgt voor het opschonen en formatteren van de gegevens, wat een team kan uitputten. Hierdoor blijven er schonere, nauwkeurigere gegevens over die klaar zijn om te worden onderzocht.
Trends voorspellen: Met AI kunnen organisaties, door naar patronen uit het verleden te kijken om te raden wat er hierna zou kunnen gebeuren, slimmere keuzes maken.
Real-time inzichten: AI verwerkt terabytes aan gegevens in luttele seconden en krijgt zo realtime inzicht in klantgedrag of operationele prestaties. In sectoren die te maken hebben met financiën of detailhandel, leiden dit soort inzichten vrij snel tot beslissingen.
Kostenefficiëntie: AI vermindert overbodige menselijke arbeid die wordt gebruikt voor het beheren van de gegevens, verbetert de efficiëntie en helpt uiteindelijk de kosten tot een minimum te beperken.
Hoewel er een lange lijst is van voordelen van AI-automatisering, kan de integratie in bestaande systemen behoorlijk ingewikkeld zijn. Hieronder volgen enkele veelvoorkomende uitdagingen:
Datasilo’s: AI vereist data, maar in de meeste bedrijven blijft de data-informatie verspreid over een aantal systemen. Het doorbreken van deze silo-benadering is waarschijnlijk een van de belangrijkste manieren om tot effectieve automatisering te komen.
Tekort aan vaardigheden: AI toevoegen is een lastige zaak. Vaak hebben bedrijven niet genoeg experts op het gebied van AI, machine learning en cloudsystemen. Uw bedrijf zal geld moeten uitgeven om personeel op te leiden of nieuwe specialisten aan te trekken.
Oude systemen: Veel bedrijven hebben verouderde systemen die niet gebouwd zijn om met AI te werken. Het geld en de tijd die nodig zijn om ze te laten werken met AI is het gewoon niet waard.
Privacy en compliance: AI-systemen moeten worden ontworpen en geconfigureerd om te voldoen aan wetten voor gegevensbescherming, zoals GDPR en CCPA. Tot nu toe was het moeilijk om AI deze regels te laten ondersteunen. Het is zelfs nog moeilijker in verticale sectoren, die super gereguleerd zijn.
AI-gestuurde automatisering is in ontwikkeling en de onderstaande trends zullen hier vorm aan geven.
Edge computing: Nu er steeds meer IoT-apparaten komen, is er zoveel kracht in het verwerken van gegevens dichter bij de bron. AI zal edge computing-processen automatiseren en real-time besluitvorming dichter bij de bron mogelijk maken.
Multi-cloudbeheer: Aangezien multi-cloud de nieuwe strategie is voor steeds meer bedrijven, kan men uniforme inzichten creëren en complexe taken automatiseren met AI over gegevens van meerdere cloudplatforms.
Hyperautomatisering: Gartner voorspelt dat AI-investeringen zullen blijven aanwakkeren en uitbreiden naar automatisering van bedrijfsprocessen waar mogelijk in complexe workflows, besluitvormingsprocessen of zelfs cloud- en dataomgevingen.
Quantum computing en AI: Naarmate quantum computing volwassener wordt, zal AI grotere datasets verwerken en complexere problemen oplossen dan vandaag mogelijk is. Dit ontketent prestatie- en automatiseringsniveaus die nog nooit eerder zijn gezien of eigenlijk nog nooit mogelijk zijn geweest.
Waar begint men met deze krachtpatser van AI-integratie in bedrijven?
Klein beginnen: Bouw eerst een klein AI-project; kwantificeer het op succes en schaal het geleidelijk op. Minimaliseer de risico’s en verminder de snelheid van de leercurve.
Investeer in vaardigheden: Investeer in het hebben van de juiste set vaardigheden. Overweeg zowel combinaties van in-house training als het binnenhalen van experts met AI- en cloudexpertise die kunnen helpen bij het begeleiden van overgangsfasen.
Datakwaliteit: AI-gedreven systemen hebben coherente en schone data nodig om te consumeren. De kwaliteit van de gegevens zal een directe relatie hebben met de effectiviteit van de gegevens in een AI-gestuurd systeem.
Bewaking en aanpassing: De AI-systemen zijn niet fire-and-forget. Wees voorbereid op regelmatige afstemming van de prestaties en aanpassingen om te voldoen aan uw bedrijfsresultaten.
AI-automatisering is de toekomst van cloud- en gegevensbeheer. Er ontstaan nieuwe mogelijkheden op het gebied van efficiëntie, kosten en innovatie. Maar aan de andere kant betekent het dat de reis naar volledige AI-implementatie voorbereiding en investering in vaardigheden vereist met aandacht voor datakwaliteit.
Het trio van klein beginnen, veel aandacht besteden aan training en dus flexibel zijn, zijn misschien wel de drie pijlers waarop een organisatie naar AI-gedreven automatisering kijkt als middel om zelf haar uitgebreide processen te katalyseren om toonaangevend te zijn in deze datagestuurde wereld.
AI is niet alleen de toekomst, het is nu.
Neem vandaag nog contact op! Zet gegevens om in beslissingen.
Rene Verschoor, EVP bij Intwo, blinkt uit in het stimuleren van IT-strategie door middel van innovatieve datacenteroplossingen. Zijn expertise in het verbinden van digitalisering met infrastructuur transformeert uitdagingen in duidelijke, bruikbare resultaten. Rene heeft een passie voor het bouwen van teams en bedrijven en zijn servicegerichte aanpak zorgt voor succes.
Laten we contact opnemen en samen uw zakelijke uitdagingen aanpakken.
Rest assured. We've got you.
