Artificiële intelligentie (AI) en generatieve AI (GenAI) zijn in 2023 alleen maar populairder geworden. Steeds meer bedrijven omarmen de technologie. Uit een recent onderzoek bij IT-besluitvormers in het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten, Frankrijk en Duitsland bleek dat 76% van de respondenten ervan overtuigd is dat GenAI het verschil kan maken voor hun organisaties. Volgens McKinsey kan GenAI jaarlijks tussen de 2,6 en de 4,4 biljoen dollar bijdragen aan de wereldeconomie.
GenAI brengt echter een stevig pakketje aan data met zich mee. Om GenAI-modellen te bouwen en te trainen heb je enorme hoeveelheden informatie nodig. Deze modellen genereren op hun beurt ook weer stapels gegevens voor het bedrijf. Elke bedrijfsleider moet zich dus de vraag stellen of de opslagoplossingen geschikt zijn om AI en GenAI volledig te omarmen.
In 2024 en in de jaren nadien zal een schaalbare, veilige en economisch gezonde data-architectuur het verschil maken tussen organisaties die vooroplopen in de AI-race, en bedrijven die alleen maar achtervolgen.
Storage-oplossingen voor het GenAI-tijdperk
GenAI vraagt een effectief beheer van data. En dus moeten organisaties hun storage herbekijken en optimaliseren, willen ze succesvol zijn met GenAI. Zo voorkomen ze dat processen inefficiënter en trager verlopen door inadequate of onjuist ontworpen opslag.
Organisaties moeten hun storage herbekijken en optimaliseren, willen ze succesvol zijn met GenAI.
Koen Segers, Managing Director Dell Technologies BeLux
Traditionele storage-systemen hebben vandaag moeite om gelijke tred te houden met de explosie aan data. Naarmate GenAI-systemen zich verder ontwikkelen en nieuwe, complexere taken gaan uitvoeren, zullen die eisen alleen maar toenemen. Storage-platforms moeten dus worden afgestemd op meer ongestructureerde data, ook bekend als kwalitatieve data, en de opkomende behoeften van GenAI.
Maar liefst 90% van de data die elk jaar wordt gecreëerd is ongestructureerd. Dat is grotendeels het gevolg van een toename van data die door mensen werd gegenereerd. Ondernemingen hebben dus een nieuwe manier nodig om deze hoeveelheid complexe data kosteneffectief op te slaan. Tegelijkertijd moeten ze er makkelijk en snel toegang toe hebben, terwijl ze wel beschermd worden tegen cybercriminelen. Vooral ongestructureerde gegevens zijn interessant voor hackers, vanwege hun waarde en enorme volume.
Organisaties verwachten simpelweg een betere verplaatsing, toegang, schaalbaarheid en bescherming van data. Als snelle oplossing hebben veel organisaties gekozen voor cloud-first strategieën, waarbij gegevens worden opgeslagen in meerdere publieke cloud-omgevingen. Dit biedt een oplossing op de korte termijn, maar organisaties zullen op de lange termijn geconfronteerd worden met steeds meer in- en uitvoerkosten, beveiligingsproblemen en uitdagingen op het gebied van gegevensoptimalisatie. Om GenAI écht effectief te gebruiken is het belangrijk om gemakkelijk en snel toegang te krijgen tot gegevens. En dat is moeilijk bij een cloud first-strategie.
Organisaties kiezen beter voor een multicloud by design-aanpak. Zo benutten ze het volledige potentieel van multicloud op korte en lange termijn, zonder beperkt te worden door silo-ecosystemen van propriëtaire tools en diensten. Multicloud by design brengt consistentie voor het opslaan, beschermen en beveiligen van gegevens in multicloud-omgevingen.
Investeren in nieuwe opslagtechnologieën
Bedrijven hebben nood aan een nieuwe en innovatieve benadering die tegemoetkomt aan de specifieke vereisten van GenAI en de enorme, diverse datasets. Enkele voorbeelden van deze geavanceerde technologieën zijn gedistribueerde opslag, datacompressie en gegevensindexering.
- Gedistribueerde storage verbetert de schaalbaarheid en betrouwbaarheid van GenAI-systemen door gegevens op meerdere locaties onder te brengen. Organisaties kunnen hun opslagbehoeften snel schalen over meerdere nodes, en hun meest kritieke gegevens repliceren, zodat ze op een aparte locatie kunnen worden opgeslagen en eenvoudig kunnen worden teruggehaald in het geval van een cyberaanval.
- Een ander belangrijk aandachtspunt voor veel organisaties zijn de kosten. Dit kan gedeeltelijk worden aangepakt door datacompressie. Door ongewenste gegevens te verwijderen met behulp van datacompressiemethodes kunnen organisaties hun behoefte aan opslag verminderen. Dit kan door gegevens effectiever te analyseren en overbodige informatie te verwijderen om zo tot een meer samengevatte versie te komen. Zo wordt de hoeveelheid opslag die de organisatie nodig heeft verminderd, en dat bespaart dus kosten.
- Data-indexering verbetert de opvraagmogelijkheden en draagt bij aan snellere, efficiëntere zoekmogelijkheden en training door de gegevens effectiever te organiseren op specifieke locaties.
Deze drie technologieën verbeteren de prestaties, verhogen de efficiëntie en verminderen de kosten. Drie van de belangrijkste prioriteiten voor bedrijfsleiders die op zoek zijn naar een vlotte overgang naar GenAI.
Het is verleidelijk om GenAI meteen te introduceren en in te zetten op effectieve training en modellering. Maar om succesvol te zijn heeft GenAI als eerste stap een solide basis voor opslag nodig. Dat is misschien niet het meest opwindende onderwerp voor bedrijfsleiders. Maar de manier waarop organisaties gegevens opslaan en beheren zorgt in de toekomst voor een grotere bedrijfswaarde.
AI en GenAI zijn belangrijke hulpmiddelen om voorsprong te nemen op de concurrentie. Maar dan moeten ze op de juiste manier ingezet worden. Spring dus niet blindelings in de AI-race zonder warming-up: zorg eerst dat je helemaal fit bent. Er liggen enorme kansen in het verschiet, en wie die dit doet met toekomstbestendige technologie zal de beste concurrentiepositie hebben om de voordelen optimaal te benutten.
Dit is een ingezonden bijdrage van Koen Segers, Managing Director Belgium and Luxembourg bij Dell Technologies.