AI Technology Radar signaleert transitie naar geïntegreerde cloudgebaseerde AI-platformen

19 februari 2021

Steeds meer orga­ni­sa­ties stappen af van mono­li­ti­sche en indi­vi­duele AI-oplos­singen, en kiezen veelal voor cloud­ge­ba­seerde AI-plat­formen. Die bieden modulaire, geïn­te­greerde AI-toolsets voor brede toepas­sing binnen de orga­ni­satie, en zijn daarnaast toekomst­zeker en schaal­baar. Dit blijkt uit de Tech­no­logy Radar van adessso, die dit jaar volledig in het teken staat van AI.

Elk jaar publi­ceert IT-dienst­ver­lener adesso de Tech­no­logy Radar, een onderzoek naar de laatste trends en ontwik­ke­lingen in de zakelijke IT-sector. Door de sterk toege­nomen interesse van AI in dit domein, is het rapport dit jaar specifiek gericht op de zakelijke toepas­sing van kunst­ma­tige intelligentie.

“Wij krijgen van steeds meer klanten, in het bijzonder in de finan­ciële sector, vragen over hoe ze AI zo breed mogelijk in hun bedrijfs­voe­ring kunnen inte­greren,” zegt Jan Heuker van adesso. “Deze AI Tech­no­logy Radar bevestigt dat beeld en biedt daarnaast een aantal hand­vatten om hierbij de juiste keuzes te maken.”

Schaalbaar & modulaire AI-toepassingen

Een van de belang­rijkste conclu­sies in de AI Tech­no­logy Radar is zonder twijfel dat bedrijven momenteel massaal op zoek zijn naar oplos­singen om AI struc­tu­reler in te zetten binnen hun bedrijfs­voe­ring. In het verleden werd de tech­no­logie met name toegepast door grote orga­ni­sa­ties in de vorm van mono­li­ti­sche systemen en opzich­zelf­staande indi­vi­duele oplos­singen voor speci­fieke toepas­singen. Nu is er een over­dui­de­lijke transitie gaande naar cloud­ge­ba­seerde AI-plat­formen. Die bieden namelijk een toekomst­zeker fundament en zijn daarnaast flexibel schaal­baar, zowel in verwer­kings­kracht als in het toevoegen van AI-modules voor nieuwe toepas­singen, zoals bijvoor­beeld de verwer­king van beeld, audio, video en tekst. Deze vormen van data-analyse kunnen vervol­gens als aanvul­ling gebruikt worden op een bestaande basis van statis­ti­sche analyse en machine learning. Verder is er een groeiende interesse in nieuwe zakelijke samen­wer­kings­vormen, waaronder MLOps en AIOps (ML en AI Opera­tions), die de commu­ni­catie en samen­wer­king tussen data scien­tists en opera­ti­o­nele mede­wer­kers moet bevor­deren. Deze werk­wijzen hebben als doel de voordelen van machine learning en AI optimaal te benutten binnen een organisatie. 

Praktisch pad naar AI-integratie

De keuze aan AI-oplos­singen is enorm, met talloze beschik­bare plat­formen, tech­no­lo­gieën, talen, frame­works en tools. De Tech­no­logy Radar maakt dit landschap inzich­te­lijk met in één afbeel­ding een overzicht van alle tech­no­lo­gieën die nu prak­ti­sche toepas­baar zijn, welke je zou moeten evalueren, en welke je zou moeten hero­ver­wegen. Dit overzicht biedt een praktisch beginpunt voor orga­ni­sa­ties die op zoek zijn naar een richting om AI en machine learning op de juiste manier in hun IT-archi­tec­tuur te integreren. 

“Wil je de meeste waarde halen uit zakelijke AI-toepas­singen, dan is het cruciaal dat je zowel de tech­no­logie als het gedach­ten­goed optimaal inte­greert in je orga­ni­satie,” besluit Heuker. “Er is geen one-size-fits-all, maar we zien wel dat een orga­ni­sa­tie­brede en cloud­ge­ba­seerde aanpak tot de beste resul­taten leidt.”

De volledige AI Tech­no­logy Radar 2020/​21 is hier te down­lo­aden.

Pin It on Pinterest

Share This