Hans Roth, sr. vice prezident a generální manažer společnosti Red Hat pro oblast EMEA
Organizace po celém světě jsou připraveny na široké nasazení umělé inteligence (AI) a považují v této oblasti podnikový open source za klíčový faktor úspěchu. Jejich schopnost škálovat AI iniciativy však naráží na nedostatek kvalifikovaných odborníků, vysoké náklady a rostoucí fenomén tzv. stínové AI. To jsou hlavní zjištění nejnovějšího průzkumu společnosti Red Hat mezi více než 900 IT lídry a AI inženýry v devíti evropských zemích[1].
Podle průzkumu je umělá inteligence strategickou prioritou pro 72 %[2] organizací v Evropě, na Blízkém východě a v Africe (region EMEA), přičemž tyto organizace plánují do roku 2026 zvýšit své investice do AI v průměru o 32 %[3].
Zaměření na AI je zřejmé, ale data zároveň odhalují výrazný rozdíl mezi ambicí a realitou: pouze 7 % organizací uvádí, že dnes dokáže ze svých investic do AI generovat zákaznickou hodnotu ve větším měřítku[4]. To představuje zásadní výzvu pro vedení firem, které musí dokázat přetavit investice do konkrétních obchodních výsledků.
Co tedy brání organizacím v přechodu od malých pilotních projektů k celopodnikovému využití AI?
Překážky bránící rozšíření AI
Průzkum ukazuje rozsah nedostatku talentů, kdy plných 70 % respondentů souhlasí s tím, že na trhu existuje akutní nedostatek expertů s AI dovednostmi3. Největší mezery podle nich existují v praktickém nasazení AI, například v propojování AI s podnikovými daty (49 %) nebo v efektivním využívání schopností AI (48 %). Téměř polovina respondentů (47 %) také uvádí, že je obtížné proškolit pracovníky ostatních částí organizace k efektivnímu využívání AI, což komplikuje plošné přijetí těchto technologií.
Jakmile se AI pevně usadí v pracovním prostředí, objevuje se další rovina komplikací, tzv. stínová AI – tedy využívání neschválených AI nástrojů zaměstnanci. Tento trend představuje významnou výzvu pro správu a řízené škálování AI v podnicích.
Drtivá většina organizací v regionu EMEA (91 %[5]) přiznává, že se s problémem stínové AI potýká. To by mělo být varováním – AI se do firem dostává se souhlasem IT oddělení i bez něj. Tento neregulovaný přístup přináší nová rizika a zdůrazňuje potřebu interního vzdělávání, jasně definovaných pravidel a přístupných, řízených platforem AI navržených s ohledem na potřeby uživatelů.
Řešení: Platformový přístup založený na open source
Překonání těchto bariér vyžaduje přechod od roztříštěného souboru nástrojů k jednotné platformní strategii. IT lídři a AI vývojáři v regionu EMEA si tuto cestu již uvědomují – 92 % z nich souhlasí s tím, že podnikový open source je klíčovým prvkem jejich AI strategie[6], a že podniková AI platforma založená na open source jim může nabídnout konzistenci, kontrolu a možnosti správy potřebné pro vývoj, nasazení a provoz AI napříč různým hardwarem a cloudovými prostředími.
Organizace potřebují koordinované prostředí, ve kterém mají týmy přístup k nástrojům, které potřebují k experimentování a vývoji. Namísto zavádění mnoha různých systémů v oddělených systémech jednotlivých oddělení – což je nejčastější překážka přijetí AI[7] – pomáhá použití open source platformy replikovat úspěch napříč organizací, namísto vynalézání již vynalezeného. Tento přístup umožňuje IT oddělením podporovat inovace, namísto jejich blokování, a pomáhá splnit hlavní prioritu v oblasti AI pro 75 %2 respondentů: transparentnost a otevřenost. Open source poskytuje tuto transparentnost a zvyšuje standardizaci, což pomáhá podnikům udržet kontrolu nad AI a rozhodováním o datech. Tato kontrola a flexibilita jsou zásadní i pro zajištění AI suverenity, která je prioritou pro 74 %2 respondentů.
Platforma, jako například Red Hat OpenShift AI, navíc pomáhá řešit problém nedostatku kvalifikovaných pracovníků. Díky jednotným nástrojům a zefektivněným pracovním postupům v rámci MLOps a LLMOps zvyšuje produktivitu datových vědců i vývojářů a zároveň umožňuje organizacím čerpat z bohatého inovačního potenciálu open source komunity. Zjednodušuje také propojování modelů s podnikovými daty, což je podle respondentů jedna z největších výzev7. Zároveň, Red Hat AI Inference Server optimalizuje inferenci pro rychlejší a nákladově efektivnější nasazení modelů, což pomáhá překonat bariéru v podobě finanční náročnosti, kterou uvádí 29 %7 respondentů.
Díky standardizaci na robustních otevřených platformách mohou vedoucí pracovníci lépe kontrolovat a řídit AI, snižovat rizika a proměnit transparentnost v konkurenční výhodu.
Od ambice k hodnotě
Aby mohly organizace překlenout mezeru mezi ambicí a reálnou hodnotou AI, musí své cíle sladit s IT strategií, která staví na inovacích, možnosti volby a škálovatelnosti – podobně jako se hybridní cloud ukázal být nejudržitelnějším modelem pro cloudové prostředí. Cesta od pilotních projektů k produkčnímu nasazení AI závisí na schopnosti přizpůsobit se a škálovat ve správný okamžik.
Zjištění průzkumu potvrzují, že cesta k plnému využití potenciálu umělé inteligence vede přes otevřenost, transparentnost a důvěru. Takové hodnoty a možnosti nabízí platforma Red Hat AI, která poskytuje podnikům stabilní a důvěryhodný základ, díky němuž mohou AI rozvíjet, škálovat a řídit tak, aby zůstali pány své technologie i svých dat.