5 AI-valkuilen die je moet vermijden volgens Digital Realty

Het invoeren van AI gaat gepaard met uitdagingen die niet altijd direct zichtbaar zijn. David van den Berg, Senior Director bij Digital Realty, zet de vijf belangrijkste obstakels op een rij. 

1. Datakwaliteit: garbage in, garbage out

Voor een succesvolle AI-implementatie is hoogwaardige data essentieel. Zonder betrouwbare gegevens kunnen AI-algoritmen geen zinvolle inzichten en nauwkeurige voorspellingen leveren. Problemen zoals onvolledige datasets en inconsistente dataformaten moeten worden aangepakt door data op te schonen en sterke kaders voor gegevensbeheer te creëren. Het is belangrijk om dit proces continu te monitoren, omdat datakwaliteit snel kan verslechteren.

2. Datacenterinfrastructuur

Veel bestaande datacenterinfrastructuren voldoen niet aan de eisen van AI-toepassingen. Dit beperkt de uitbreidingsmogelijkheden en zorgt voor inefficiëntie en een gebrek aan flexibiliteit. Ook kunnen verouderde stroom- en koelsystemen leiden tot prestatieverlies en hogere kosten.

Het moderniseren van datacenters is noodzakelijk en omvat technologieën zoals cloud- en edge-computing. Daarnaast zorgen geavanceerde koelsystemen voor meer energie-efficiëntie, betrouwbaarheid en flexibiliteit. Deze verbeteringen maken datacenters geschikt voor de groeiende eisen van AI.

3. Kosten

De explosieve groei van data leidt tot stijgende opslagkosten. Traditionele opslagsystemen zijn vaak niet ontworpen voor de grote hoeveelheden data die AI vereist. Slimme opslagstrategieën zijn essentieel om deze kosten beheersbaar te houden. Technologieën zoals cloud-opslag kunnen helpen om kosten te drukken en tegelijkertijd te voldoen aan de eisen van AI.

4. IT-operaties

Het samenvoegen van data uit verschillende bronnen is een grote uitdaging voor IT-teams. Bij AI-projecten moeten gegevens uit uiteenlopende bronnen, zoals IoT-apparaten, bedrijfssystemen en externe dataopslag, worden geïntegreerd. Sterke vaardigheden op het gebied van data-integratie en -beheer zijn cruciaal om deze processen soepel te laten verlopen. Databeheerplatforms kunnen hierbij ondersteunen door een efficiënte aanpak te bieden voor het beheren van diverse databronnen.

5. Cybersecurity

Cybersecurity is een cruciale factor bij AI-projecten. Naarmate AI steeds meer wordt geïntegreerd in bedrijfsprocessen, groeit het belang van gegevensbescherming. IT-managers moeten prioriteit geven aan cybersecurity om gevoelige data te beschermen en cyberdreigingen te minimaliseren. Dit vereist doelgerichte beveiligingsmaatregelen gedurende de gehele levenscyclus van AI-projecten, van gegevensverzameling en -verwerking tot implementatie en onderhoud.

De sleutel tot succes

Het herkennen en aanpakken van deze uitdagingen is essentieel voor IT-managers. Door te investeren in datakwaliteit, infrastructuur, kostenbeheersing en cybersecurity leggen bedrijven een stevige basis voor succesvolle AI-projecten. Met een weloverwogen aanpak en de juiste strategieën kan AI een krachtige motor zijn voor innovatie en groei binnen organisaties.