Birçok kuruluş, veri gizliliğinden ödün vermeden yapay zekayı ürünlerine veya dahili süreçlerine entegre etmek istiyor. Bu tür kuruluşlar için çözüm, verilerini buluta göndermek yerine YZ modellerini kendi sunucularına indirmek ve dağıtmaktır. Bu makalede bu şirket içi stratejiyi ("edge AI" olarak da bilinir) tartışacağız.
Şirket içi veya uç bilişim, verilerin merkezi bir bulut altyapısına gönderilmesi yerine kaynağına yakın bir yerde işlenmesi ve depolanması uygulamasını ifade eder. Bu yaklaşımda bilgi işlem kaynakları, verileri gönderen sistemlerin yakınında bulunur.
Başka bir deyişle, şirket içi ve uç bilişim, bir uygulamanın SaaS API gibi harici bir bulut hizmeti kullanmak yerine kendi sunucularınızda dağıtıldığı gerçeğini tanımlayan moda ifadelerdir.
2 senaryo şirket içi olarak değerlendirilebilir: ya kendi tesislerinizde barındırdığınız kendi makineleriniz vardır ya da AWS, GCP, Azure gibi bir bulut sağlayıcısından yararlanırsınız... Kesin konuşmak gerekirse, ikincisi daha az "şirket içi" çünkü altta yatan sunucu üzerinde kontrolünüz yok, ancak genel olarak her ikisi de geçerli şirket içi / uç çözümler olarak kabul edilebilir.
Şirket içi veya uç bilişim çeşitli avantajlar sunar. İlk olarak, şirket içi veya uç bilişim, hassas bilgileri kaynağa daha yakın tutarak, buluta taşıma sırasında yetkisiz erişim veya veri ihlali riskini azaltarak ve bulut aktörlerinin verilerinizi istenmeyen amaçlarla kullanmasını önleyerek veri gizliliğini ve güvenliğini önemli ölçüde artırır. Ayrıca kuruluşların yerel depolama ve işleme gerektiren veri düzenlemelerine ve yasalara uymasına yardımcı olur.
Ayrıca, verilerin buluta ulaşmak için uzun mesafeler kat etmesi gerekmediğinden gecikme süresini azaltarak daha hızlı işleme ve gerçek zamanlı analize olanak tanır. Ek olarak, ağ bağlantısına olan bağımlılığı en aza indirerek internet güvenilir olmadığında veya kesintiye uğradığında bile operasyonların devam edebilmesini sağlar.
Yapay zeka çok iyi bir şirket içi adaydır.
Bunun ilk nedeni, kuruluşların yapay zeka modellerine son derece hassas veriler gönderme eğiliminde olmasıdır. Bu durum özellikle tıbbi uygulamalar, finansal uygulamalar gibi kritik alanlarda geçerlidir... Ancak sadece bunlarla sınırlı değildir.
İkinci neden ise bugün piyasada bulunan yapay zeka aktörlerinin müşterilerin verilerini kendi işleri için yeniden kullanma eğiliminde olmalarıdır. OpenAI buna iyi bir örnektir: örneğin kuruluşlar ChatGPT'ye veri gönderdiğinde, veriler incelenir ve OpenAI kendi YZ modellerini eğitmek için verilerinizi yeniden kullanabilir. ChatGPT ve GPT-4 gizlilik endişeleri, birçok kuruluşun şirket içi stratejilere odaklanmasına neden olan temel sorulardır.
YZ modellerini şirket içinde dağıtmak, YZ modelini bulut yerine bir kuruluşun kendi veri merkezinde veya yönetilen altyapısında barındırmak, yönetmek ve sunmak için altyapıyı kurmayı içerir.
İşte bir yapay zeka modelinin şirket içinde konuşlandırılmasıyla ilgili bazı yaygın adımlar:
Bu adımlar, şirket içi yapay zeka modeliniz için NLP Cloud gibi özel bir tedarikçiye güvenerek basitleştirilebilir. Örneğin, NLP Cloud söz konusu olduğunda, çıkarım için optimize edilmiş, kullanıma hazır bir yapay zeka modeli içeren bir Docker görüntüsüne erişim elde edersiniz.
Şirket içi veya uç bilişimin sınırlamaları vardır. Uçta bulunan bilgi işlem kaynakları genellikle bulut altyapısına kıyasla sınırlıdır ve bu da dağıtılabilecek uygulamaların karmaşıklığını kısıtlayabilir. Ayrıca, birden fazla konumdaki dağıtılmış bilgi işlem kaynaklarının bakımı ve yönetimi zor olabilir ve BT altyapısı ve uzmanlığı için ek yatırımlar gerektirir.
Genel olarak, böyle bir strateji OpenAI, Anthropic, NLP Cloud gibi yönetilen bir SaaS teklifine güvenmekten daha maliyetlidir...
Son olarak, veri gizliliği yalnızca altta yatan şirket içi altyapı doğru şekilde güvence altına alınmışsa garanti edilir.
Şirket içi yapay zeka / uç yapay zeka, yapay zekanın kuruluşlar arasında yavaş yavaş ilgi görmeye başlamasıyla birlikte hızla yükseliyor.
Böyle bir eğilim anlaşılabilir: Yapay zeka, güçlü gizlilik gereksinimleri olan her türlü kritik uygulamada kullanılıyor ve - tasarım gereği - standart bulut aktörleri bu gereksinimleri karşılayamıyor.
Yapay zeka projeniz için böyle bir stratejiyle ilgileniyorsanız, tavsiyelerde bulunabilmemiz için lütfen bizimle iletişime geçin: [email protected]
Maxime
NLP Cloud'da Stratejik Ortaklıklardan Sorumlu