Tuy nhiên, một trong năm yếu tố ra quyết định công nghệ thông tin trên toàn Châu Á-Thái Bình Dương hiện chưa sẵn sàng để xử lý khối lượng và tốc độ dữ liệu đang đến. Phát hiện này dựa trên một nghiên cứu của Seagate, Data Pulse: Tối đa hóa tiềm năng của trí thông minh nhân tạo, khảo sát 600 chuyên gia công nghệ thông tin cao cấp tại Úc, Trung Quốc, Ấn Độ, Singapore, Hàn Quốc và Đài Loan.

Trong khi nghiên cứu cho thấy ít nhất 6 trong 10 tổ chức đã triển khai trí thông minh nhân tạo ở dạng này hay dạng khác, 95% người trả lời cho rằng họ yêu cầu giải pháp lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ hơn để tăng cường và hỗ trợ các ứng dụng trí thông minh nhân tạo và khối lượng công việc.

Những người trả lời nghiên cứu của chúng tôi cho rằng việc thiếu một chiến lược rõ ràng tạo thuận lợi cho việc áp dụng trí thông minh nhân tạo trong tổ chức là một trong hai rào cản lớn nhất để thực hiện thành công trí thông minh nhân tạo. Thách thức lớn khác là việc có hay không cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin đủ mạnh để triển khai trí thông minh nhân tạo, đặc biệt là khi các doanh nghiệp tìm cách khai thác thông tin chi tiết và thông tin để xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Để đạt được điều đó, việc có một hạ tầng công nghệ thông tin có thể giải quyết hiệu quả khối lượng công việc tăng lên từ việc triển khai trí thông minh nhân tạo là rất quan trọng. Đây có thể được nhìn thấy thông thường trong hai trường hợp phổ biến - một để xử lý trước dữ liệu để chuyển đổi nó thành định dạng phù hợp cho thuật toán học máy và một quy trình khác để xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Hãy xem xét việc nghiên cứu chăm sóc sức khỏe như một ví dụ về kịch bản trước đây. Các nhà khoa học tại Cơ quan Khoa học, Công nghệ và Nghiên cứu Singapore (A * STAR) đang sử dụng công nghệ trí thông minh nhân tạo để quét toàn bộ bộ gen của 212 khối u và xác định căn nguyên ung thư dạ dày. Một cách tiếp cận truyền thống để phân tích này sẽ mất 30 năm. Với trí thông minh nhân tạo, các nhà khoa học đã có thể hoàn thành nhiệm vụ này chỉ trong vài tháng.

Các tổ chức như A * STAR yêu cầu hàng núi dữ liệu thô để xử lý trước, phân tích và tạo ra những hiểu biết đột phá của họ. Đằng sau hậu trường, các trung tâm dữ liệu đã lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ này cho trí thông minh nhân tạo để có thể sàng lọc; nó cũng có nghĩa là việc lưu trữ dữ liệu, truy cập và tính khả dụng là tất cả các yếu tố quan trọng trong kiến trúc trung tâm dữ liệu cho các tổ chức này để triển khai trí thông minh nhân tạo một cách hiệu quả.

Mặt khác, hãy xem xét các ngân hàng làm ví dụ, nơi có khối lượng khách hàng lớn và những hiểu biết trong thời gian thực được đánh giá cao. Ngân hàng (và khách hàng của họ) cần truy cập nhanh vào dữ liệu, có nghĩa là phần lớn dữ liệu lý tưởng nên được lưu trữ gần ngân hàng (tức là ở rìa) để tạo điều kiện cho việc thực hiện giao dịch nhanh hơn. Máy móc và ứng dụng hỗ trợ trí thông minh nhân tạo, cũng như người dùng truy cập và xử lý dữ liệu tại ngân hàng, sẽ yêu cầu khả năng truy cập nhanh vào dữ liệu.

Thu thập dữ liệu

Để làm việc tốt hơn bên cạnh con người và hiểu rõ hơn nhu cầu của con người, trí thông minh nhân tạo cần dữ liệu. Việc tạo, lưu trữ và xử lý dữ liệu liên tục có nghĩa là cơ sở dữ liệu của bạn sẽ phát triển theo những cách chưa từng thấy.

Tuy nhiên, theo khảo sát dữ liệu Pulse của chúng tôi đã cho thấy gần một nửa (46%) số người được hỏi từ Singapore tin rằng các tổ chức của họ vẫn chưa đầu tư đủ số giờ và ngân sách cho việc phát triển và thực hiện trí thông minh nhân tạo.

Theo IDC, lượng dữ liệu được phân tích trên toàn cầu sẽ tăng 50 lần lên 5.2ZB và tốc độ tăng trưởng 100 lần của dữ liệu liên quan đến trí thông minh nhân tạo mở rộng lên 1.4ZB vào năm 2025. Hãy nhớ rằng, dữ liệu không chỉ được tạo trên máy tính của chúng ta mà còn được tạo ra bởi vô số thiết bị trong thế giới thực - trong văn phòng, nhà thông minh và cơ sở hạ tầng thành phố thông minh.

Internet of Things ngụ ý rằng phần lớn nhu cầu của trí thông minh nhân tạo - dữ liệu và nhiều dữ liệu hơn - được tạo ra và thu thập từ nhiều nguồn, không có sự tham gia của con người và tăng trưởng ở tốc độ chưa từng có. Để tạo thông tin chi tiết và đưa ra quyết định theo thời gian thực thông qua trí thông minh nhân tạo, số lượng dữ liệu đáng kinh ngạc này sẽ cần phải được tích hợp, quản lý và xử lý từ đầu đến cuối.

Sự thành công của trí thông minh nhân tạo phụ thuộc vào nhiều thứ. Tuy nhiên, các tổ chức cần đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin của họ - thường được coi là công nghệ cơ bản "để có thể giữ đèn sáng" - cần được hỗ trợ trí thông minh nhân tạo để cung cấp một chương trình phụ trợ (lưu trữ, truy cập, tính toán, chuyển) đủ tinh vi để tạo tối ưu hóa môi trường, đảm bảo việc triển khai trí thông minh nhân tạo được hỗ trợ tốt.

 (Nguồn: ictvietnam.vn)