ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สำหรับ AI และการสร้างอิมแพ็ค

พลังการประมวลผลที่ยืดหยุ่นและขยายขนาดได้ (scalable) ของแพลตฟอร์มคลาวด์ถือเป็นรากฐานสำคัญสำหรับโครงการด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) การฝึกฝนโมเดล AI และ ML ที่ซับซ้อนนั้นต้องการทรัพยากรการประมวลผลมหาศาล เช่น GPU (Graphics Processing Units) และ TPU (Tensor Processing Units) ซึ่งคลาวด์สามารถจัดหาให้ได้ตามความต้องการใช้งาน สิ่งนี้ช่วยลดความจำเป็นในการลงทุนซื้อฮาร์ดแวร์เฉพาะทางราคาสูงล่วงหน้า และเป็นการเปิดโอกาสให้ทุกคนเข้าถึงขีดความสามารถในการประมวลผลขั้นสูงได้ในวงกว้าง

ผู้ให้บริการคลาวด์นำเสนอโมเดล AI และบริการที่ฝึกฝนมาล่วงหน้า (pre-trained) ที่น่าสนใจมากมาย ซึ่งตอบโจทย์กรณีการใช้งานทางธุรกิจทั่วไปได้อย่างครอบคลุม บริการเหล่านี้พร้อมใช้งานได้ทันที ครอบคลุมทั้งการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), การจำรูปภาพที่ซับซ้อน, และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (predictive analytics) ซึ่งสามารถนำไปผนวกรวมกับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่นผ่าน API ที่ใช้งานง่าย ช่วยเร่งวงจรการพัฒนาและลดความจำเป็นในการสร้างโมเดล AI เองสำหรับทุกๆ งาน

สำหรับองค์กรที่ต้องการสร้างและปรับใช้โมเดล AI และ ML ที่ปรับแต่งขึ้นเองตามความต้องการเฉพาะ แพลตฟอร์มคลาวด์ก็มีแพลตฟอร์ม AI และ ML ที่ครอบคลุมไว้ให้บริการ สภาพแวดล้อมแบบบูรณาการเหล่านี้ เช่น Amazon SageMaker (ที่มีฟีเจอร์อย่าง Autopilot และ Studio), Azure Machine Learning (ที่มี Designer และ Pipelines), และ Google Cloud AI Platform (Vertex AI ซึ่งมี AutoML และ Workbench) ได้รวบรวมชุดเครื่องมือและบริการที่ช่วยให้กระบวนการ AI/ML ทั้งหมดเป็นไปอย่างราบรื่น ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล, การสร้างโมเดล, ไปจนถึงการฝึกฝน, การปรับใช้ และการติดตามตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

นอกจากนี้ การผสมผสาน AI เข้ากับคลาวด์ยังช่วยให้เกิดระบบอัตโนมัติที่ทรงพลังและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำงานซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติ, จัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนให้ง่ายขึ้น, และให้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการตัดสินใจ ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงการดำเนินงานที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น แชทบอทบริการลูกค้าที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) บนคลาวด์สามารถจัดการกับคำถามทั่วไปได้ ทำให้พนักงานที่เป็นมนุษย์มีเวลาไปดูแลปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น ในวงการดูแลสุขภาพ อัลกอริทึม AI ที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐาน
คลาวด์สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคได้ ในธุรกิจค้าปลีก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสต็อกสินค้าและสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวให้กับลูกค้าได้

แพลตฟอร์มคลาวด์ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมให้มีฟีเจอร์ความปลอดภัยที่แข็งแกร่งและได้รับการรับรองมาตรฐานต่างๆ ซึ่งเป็นรากฐานที่ปลอดภัยสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งรวมถึงการเข้ารหัส, การควบคุมการเข้าถึง, การตรวจจับภัยคุกคาม, และการปฏิบัติตามกฎระเบียบต่างๆ เช่น GDPR และ HIPAA องค์กรควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI ของตนได้รับการออกแบบและปรับใช้โดยคำนึงถึงความปลอดภัยเป็นหลัก และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปกป้องข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด แม้ว่าการประมวลผล AI ส่วนใหญ่จะเกิดขึ้นบนคลาวด์ แต่การเติบโตของ Edge AI ก็ได้นำความสามารถของ AI เข้าใกล้แหล่งข้อมูลและผู้ใช้งานปลายทางมากขึ้น แพลตฟอร์มคลาวด์รองรับการปรับใช้และจัดการโมเดล AI ที่ Edge ทำให้สามารถประมวลผลได้แบบเรียลไทม์และลดความหน่วง (latency) แนวทางแบบไฮบริดนี้ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งคลาวด์และ Edge Computing สำหรับแอปพลิเคชัน AI

ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของคลาวด์คอมพิวติ้งและ AI องค์กรสามารถปลดล็อกหนทางใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรม, เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน, รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตนได้มากขึ้น และท้ายที่สุดคือการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญ Seven Peaks มุ่งมั่นที่จะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ก้าวไปในพรมแดนที่น่าตื่นเต้นนี้ โดยมอบความเชี่ยวชาญและคำแนะนำที่จำเป็นต่อการใช้บริการ AI บนคลาวด์อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณ Artemiy Lysykh, VP of Enterprise Architecture & Technology Solutions Artemiy เป็นผู้บริหารระดับสูงด้านเทคโนโลยีที่ประสบความสำเร็จและมุ่งเน้นผลลัพธ์เป็นสำคัญ เขามีประสบการณ์การทำงานในระดับนานาชาติกว่า 22 ปี โดยมีความเชี่ยวชาญในการขับเคลื่อนการทำ digital transformation และการนำองค์กรด้านวิศวกรรมและสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์