Paikallisen ja pilvipohjaisen tekoälyn erot: täydellinen opas

Informatec Digital » Resurssit » Paikallisen ja pilvipohjaisen tekoälyn erot: täydellinen opas

Suuri päätös ei nykyään ole enää tekoälyn käyttö vai ei , vaan missä ja miten se toteutetaan: omilla laitteilla, pilvessä vai näiden yhdistelmänä. Tämä valinta vaikuttaa minkä tahansa digitaalisen projektin kustannuksiin, turvallisuuteen, suorituskykyyn ja jopa liiketoimintamalliin, pienestä sovelluksesta tuhansien käyttäjien alustaan.

Kun puhumme paikallisen ja pilvipohjaisen tekoälyn eroista, tarkoitamme pohjimmiltaan sitä , missä malli sijaitsee, kuka sitä hallitsee ja mitä tiedolle tapahtuu . Tästä seuraa vakavia ongelmia, kuten sääntelyn noudattaminen (GDPR, HIPAA), reaaliaikainen viive, skaalautuvuus, laitteistoinvestoinnit, toimittajariippuvuus ja räätälöintimahdollisuudet. Puretaanpa asiat rauhallisesti, mutta ilman liioittelua.

Mikä on paikallinen tekoäly ja mikä on pilvitekoäly, yksinkertaisesti selitettynä

Ensimmäinen ero on hyvin yksinkertainen: paikallinen tekoäly on sitä, joka toimii omalla laitteistollasi (tietokoneella, paikallisella palvelimella, mobiililaitteella, teollisuusjärjestelmissä jne.), kun taas pilvipohjainen tekoäly on sitä, joka toimii pilvipalveluntarjoajan datakeskuksissa ja jota yleensä kulutetaan API:n tai SDK:n kautta.

Pilvipuolella mukaan tulevat palvelut, kuten Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS, Google Cloud, OpenAI, Anthropic, Gemini ja Hugging Face . Näihin kuuluvat huippumallit (GPT-4, GPT-4 Turbo with Vision, Claude, Gemini, PaLM, DALL-E, suuret upotusmallit jne.), joihin pääset käsiksi internetin kautta, käyttökertamaksulla tai tilausten kautta.

Paikalliselta puolelta löydät kaikkea klassisista paikallisista käyttöönotoista suoraan laitteella suoritettaviin ratkaisuihin: tietokoneisiin, joissa on näytönohjaimet, työasemiin, datakeskuksen palvelimiin tai jopa mobiili- ja IoT-laitteisiin. Työkalut, kuten Ollama, LM Studio, KoboldCpp, AnythingLLM, tai ympäristöt, kuten Windows ML, ONNX Runtime, Foundry Local ja Microsoft Foundry Windowsissa, helpottavat kielimallien (Llama, Mistral, Phi, Qwen jne.) tai konenäkömallien lataamista ja suorittamista suoraan koneellasi.

Näiden kahden ääripään väliin sijoittuu reunalaskennan lähestymistapa : verkon reunalla oleviin laitteisiin (anturit, puettavat laitteet, teollisuuskoneet, kamerat, matkapuhelimet) asennetut mallit, jotka käsittelevät dataa lähellä sen syntypaikkaa ja lähettävät pilveen vain olennaisen datan. Tämä on erittäin mielenkiintoinen tapa vähentää viivettä ja verkkoliikennettä.

Keskeiset tekijät, jotka on otettava huomioon päätettäessä paikallisen ja pilvipohjaisen tekoälyn välillä

Hyvä valinta ei ole pelkästään henkilökohtainen makuasia; useat tekijät ratkaisevat. Yksityisyys, resurssit, suorituskyky, kustannukset ja skaalautuvuus ovat yleensä ratkaisevimpia, mutta ne eivät ole ainoita.

Tietosuoja, vaatimustenmukaisuus ja turvallisuus ovat lähtökohtia, erityisesti säännellyillä aloilla, kuten pankkitoiminnassa, terveydenhuollossa ja julkishallinnossa. Kysymys on selvä: voiko data poistua kotoa vai ei?

Tärkeitä ovat myös laitteiston ja henkilöstöresurssien saatavuus , ylläpidon helppous, etäyhteistyön tarve, samanaikaisten käyttäjien määrä ja itse mallin monimutkaisuus (pieni Phi-tyyppinen malli ei ole sama kuin yli 100 miljardin parametrin LLM).

Lopuksi on tärkeää pitää mielessä työkalujen ekosysteemi ja integrointi nykyiseen järjestelmäpinoosi : jos työskentelet jo Azuren, GitHubin, AWS:n tai Googlen kanssa tai jos sinulla on erittäin laajalle levinnyt Windows-infrastruktuuri (katso Windows Pro ja Enterprise ), se ei ole sama asia kuin aloittaminen tyhjästä.

Olennaista on yhdistää nämä tekijät todelliseen käyttötapaukseesi: sisäinen prosessien automatisointi, itsenäiset päätöksentekoagentit, ohjelmointiavustajat, asiakaspalvelun chatbotit, teollinen visio, edistynyt analytiikka jne.

Tietosuoja ja määräysten noudattaminen

Kun käsitellään arkaluonteisia tai säänneltyjä tietoja (terveys-, talous-, henkilökohtaisia ​​asiakastietoja, arvokkaita immateriaalioikeuksia), tekoälyn käsittelyn sijainti lakkaa olemasta tekninen yksityiskohta ja siitä tulee riskipäätös.

Paikallisessa tekoälykäyttöönotossa tiedot käsitellään ja tallennetaan omaan infrastruktuuriisi tai jopa käyttäjän omalle laitteelle . Tämä pienentää hyökkäyspinta-alaa merkittävästi ja yksinkertaistaa GDPR:n tai HIPAA:n kaltaisten määräysten noudattamista , edellyttäen, että sisäinen tietoturva on hyvin suunniteltu. Vastuu salauksesta, käyttöoikeuksien hallinnasta, korjauspäivityksistä ja auditoinnista on kuitenkin kokonaan sinulla.

Pilvipalveluissa tekoälyn ansiosta suuret tarjoajat tarjoavat erittäin vankkoja turvatoimenpiteitä (salaus sekä siirron että säilytyksen aikana, ISO 27001 -sertifioinnit, SOC 2 jne.), mutta tiedot siirtyvät heidän datakeskuksiinsa . Tämä edellyttää sopimusten, datakeskusten sijaintien ja tietojenkäsittelylausekkeiden tarkistamista sekä käyttöoikeuksien ja suojattujen API-rajapintojen huolellista määrittämistä. Lisäksi on tärkeää varmistaa, että integraatiot noudattavat vähiten oikeuksien periaatetta.

Siksi monet asiakkaat valitsevat hybridiarkkitehtuureja : kriittisimmät tiedot käsitellään paikallisesti, kun taas vähemmän arkaluontoiset tai raskaammat tehtävät (suuret koulutukset, koostetut analyysit) delegoidaan pilveen, jossa riski on hallittavampi.

Resurssien saatavuus ja mallin monimutkaisuus

Toinen tärkeä suodatin on käytettävissä oleva laskentateho . Nykyaikaisen tekoälyn suorittaminen ei ole sama asia kuin yksinkertaisen verkkosovelluksen suorittaminen; suoritin ( Intel- ja AMD-prosessorit ), näytönohjain, prosessori, RAM ja tallennustila ovat avainasemassa.

Paikallisessa tai paikallisessa tilanteessa rajan määräävät laitteistosi: tietokoneet, palvelimet, GPU-työasemat, mobiililaitteet jne. Pienet ja tehokkaat mallit (kuten Phi-perhe, pienet Qwen-mallit, 3–7B kvantisoidut parametrimallit ja NPU-optimoidut mallit) toimivat erittäin hyvin tässä ympäristössä, ja laitteissa, kuten Copilot+ PC:ssä, on jo valmiiksi integroitu tähän tarkoitukseen suunnitellut NPU:t, joissa on esiasennettuja malleja käyttövalmiita Windowsin kanssa.

Suuria GPT-4-, Claude- ja Gemini -malleja tai yli 70 miljardin parametrin LLM-malleja on vaikea isännöidä paikallisesti hyvällä käyttökokemuksella, ellei käytössä ole erittäin tehokkaita näytönohjaimia (RTX 4090 ja vastaavat) ja erittäin optimoitua ympäristöä. Useimmille organisaatioille on järkevämpää käyttää näitä malleja pilvessä , jossa ne on jo optimoitu ja skaalattu.

Pilvipohjaiset tekoälyalustat , kuten Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS ja Google Cloud, antavat sinun käyttää käytännössä niin paljon tehoa kuin tarvitset ja maksaa vain kuluttamastasi tehosta. Saat käyttöösi LLM-ohjelmistoja, näkömalleja, ääniohjausta, suosittelujärjestelmiä ja paljon muuta ilman, että sinun tarvitsee ostaa yhtäkään näytönohjainta.

Suorituskyky, latenssi ja luotettavuus

Toinen keskeinen tekijä on se, kuinka nopeasti ja luotettavasti tekoälyn on reagoitava. Latenssi voi olla ratkaiseva tekijä monissa tilanteissa: algoritmisessa kaupankäynnissä, ennakoivassa kunnossapidossa laitoksissa, reaaliaikaisessa vianhavainnossa, avustetussa ajamisessa, robotiikassa tai yksinkertaisesti hyvässä käyttökokemuksessa chatbotissa.

Paikallisessa tai reuna-aiheisessa tekoälyssä dataa käsitellään itse laitteessa tai sisäisessä verkossasi, joten et ole riippuvainen internet-yhteytesi laadusta (tarkista kaapelointi ja Cat5-, Cat6- ja Cat7-kaapelit ) . Tämä vähentää merkittävästi viivettä ja välttää jitteriä, joka on kriittistä teolliselle näkemiselle, esineiden internetille tai sovelluksille, joiden on jatkettava toimintaansa, vaikka verkko katkeaisi. Kompromissina on se, että laitteistosi rajoittaa maksimaalista suorituskykyä.

Pilvipohjainen tekoäly voi olla riippuvainen erittäin tehokkaasta ja erikoistuneesta laitteistosta, mutta verkkoon liittyy aina viivettä . Hyvillä yhteyksillä se on yleensä enemmän kuin hyväksyttävää virtuaaliassistenteille, tekstin luomiselle tai eräanalyysille, mutta reaaliaikaisessa hallinnassa se voi jäädä vajaaksi. Tämän lieventämiseksi palveluntarjoajat tarjoavat matalan viiveen vyöhykkeitä ja reunalaskentaa , jotka tuovat tietojenkäsittelyn lähemmäs loppukäyttäjää.

Luotettavuuden kannalta hyvin hallittu paikallinen käyttöönotto välttää riippuvuuden ulkoisista käyttökatkoksista, vaikka se edellyttääkin omaa korkean käytettävyyden ja varmuuskopiointistrategiaa . Pilvi puolestaan ​​tarjoaa palvelutasosopimuksia, maantieteellistä redundanssia ja katastrofien jälkeistä palautusta, mutta se on myös altis satunnaisille palveluntarjoajien kaatumisille.

Kustannukset, skaalautuvuus ja taloudellinen malli

Kustannuskeskustelu ei ole niin yksinkertainen kuin "paikallinen ratkaisu on halpa, pilviratkaisu kallista" tai päinvastoin. On tarpeen erottaa alkuinvestoinnit (CapEx) ja käyttökulut (OpEx) sekä ottaa huomioon energiankulutus, henkilöstö, ylläpito ja skaalautuvuus.

Paikallisessa tekoälystrategiassa on investoitava laitteistoon (palvelimet, näytönohjaimet, tallennustila ( SSD vs. kiintolevyt ), jäähdytys, datakeskukset), tarvittaessa lisensseihin ja usein myös ammattitaitoiseen henkilöstöön kaiken ylläpitoon. Vastineeksi, kun investointi on tuotettu, päättelykustannukset voivat olla erittäin alhaiset , varsinkin jos työkuormat ovat vakaita ja riittävän suuria.

Pilvipohjainen tekoäly noudattaa maksuperusteista tai tilausmallia . Sinun ei tarvitse investoida etukäteen; voit saada palvelun käyttöön tunneissa ja skaalata sen 10:stä 10 000 pyyntöön lähes välittömästi. Mutta jos määrä kasvaa räjähdysmäisesti tai mallista tulee erittäin resurssi-intensiivinen, kuukausilasku voi kasvaa hyvin nopeasti . Lisäksi sinun on pidettävä silmällä vähemmän ilmeisiä kustannuksia, kuten tiedonsiirtoja, laajennettua tallennustilaa tai intensiivistä GPU-koulutusta.

Siksi monet yritykset päätyvät hybridi- ja optimoituun malliin : ne ajavat paikallisesti intensiivistä mutta ennustettavaa (esimerkiksi sisäistä luokittelumallia tai sen dokumentaatiolla koulutettua yrityksen chatbottia) ja käyttävät pilvipalvelua huippukuormitukseen, kokeellisiin tapauksiin tai eturintamassa oleviin malleihin, joita ei voida isännöidä yrityksen sisällä.

Esteettömyys, yhteistyö ja tyypilliset käyttötapaukset

Tapa, jolla tiimisi ovat vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa, vaihtelee myös merkittävästi riippuen siitä, missä tekoälyä käytetään. Yhteistyö paikallisessa mallissa ei ole yhtä suoraviivaista kuin yhteistyö jaetussa pilvipalvelussa.

Paikallisen tekoälyn avulla malliin pääsee tyypillisesti vain siitä laitteesta tai verkosta, jossa sitä isännöidään . Tämä on ihanteellista eristyksissä oleville ympäristöille, sisäisille prosesseille tai projekteille, joiden on pysyttävä täysin suljettuina (laboratoriot, kriittiset järjestelmät, teollisuuslaitokset). Se kuitenkin vaikeuttaa hajautettua yhteistyötä tiimien ja toimistojen välillä, ellet perusta hyvin suojattua sisäistä palvelukerrosta.

Pilvipohjaiset tekoälypalvelut ovat erinomaisia ​​globaalin saatavuuden ja tiimityön suhteen . Kuka tahansa jäsen, jolla on käyttöoikeudet ja internetyhteys, voi käyttää API:a mistä tahansa. Tämä tekee siitä loogisen valinnan julkisille virtuaaliassistenteille, usean käyttäjän SaaS-palveluille, yhteistyötyökaluille tai loppukäyttäjätuotteille.

Joitakin selkeitä esimerkkejä laajalti pilvessä käytetystä tekoälystä ovat: ChatGPT- tai Azure OpenAI -integraatiot Windows-sovelluksissa , kuvien luonti DALL-E: llä , .NET MAUI:lle rakennetut suositusavustajat ja pilvipohjaiset LLM:t tai REST-rajapintojen kautta saatavilla olevat näkö-, ääni-, käännös- ja semanttiset hakupalvelut.

Helppo käyttöönotto, ylläpito ja ekosysteemi

Yksi usein aliarvioitu näkökohta: kuka vastaa mallin ja siihen liittyvien työkalujen päivittämisestä ja ylläpidosta.

Paikallisessa tekoälykäyttöönotossa olet vastuussa lähes kaikesta: mallien asentamisesta ja päivittämisestä, ONNX Runtimen tai muiden suoritusympäristöjen hallinnasta, näytönohjainten ylläpidosta, suorituskyvyn valvonnasta, haavoittuvuuksien korjaamisesta ja yhteensopivuuden varmistamisesta sovellustesi kanssa. Ratkaisut, kuten Windows ML, Foundry Local tai Microsoft Foundry Windowsissa, helpottavat elämää integroimalla mallit suoraan työpöytä- tai reunasovelluksiin, mutta operatiivinen taakka on silti sinun.

Kun tekoäly on pilvessä , palveluntarjoaja hoitaa päivitykset, korjaustiedostot, uudet ominaisuudet ja sisäisen skaalauksen . Alustat, kuten Microsoft Foundry, Azure AI Services ja Azure OpenAI Service, tarjoavat hyvin kehittyneitä API-rajapintoja ja SDK-paketteja, jotka on integroitu Azure DevOpsiin, GitHub Copilotiin, Semantic Kerneliin ja muihin DevOps-palveluihin. Kehitystiimin kannalta tämä tarkoittaa keskittymistä enemmän liiketoimintalogiikkaan ja vähemmän infrastruktuurin lastenhoitoon.

Myös ekosysteemillä on merkitystä: monet pilvipohjaiset kehitysassistentit, kuten GitHub Copilot, Cursor, Claude Code tai Google Gemini Code Assist , luottavat näihin pilvipalveluihin ja tarjoavat IDE-laajennuksia, komentorivilinkkejä ja huippuluokan koodianalyysityökaluja. Hinnoitteluvaihtoehdot vaihtelevat ilmaisista tasoista Pro-tilauksiin tai käyttökertamaksuun API:n kautta.

Paikallinen tekoäly kehittäjille ja yrityksille: edut ja haitat

Monille kehittäjille ja organisaatioille paikallisen tekoälyympäristön perustaminen on tullut erittäin houkuttelevaksi vaihtoehdoksi sekä yksityisyyden suojan että pitkän aikavälin kustannussäästöjen vuoksi. Tyypillinen yhdistelmä on yleensä VS Code + laajennukset, kuten Continue tai Cline + paikallinen LLM Ollaman tai erillisen palvelimen kautta.

Tämä lähestymistapa sallii kaiken koodin ja kyselyiden pysymisen koneellasi , mikä on kriittistä, jos työskentelet erittäin arkaluontoisen immateriaalioikeuden tai koodin kanssa, jota ei voida vielä paljastaa kolmansille osapuolille. Avoimen lähdekoodin mallit, kuten Qwen, Code Llama, Llama 3, Mistral tai ohjelmoijille suunnatut variantit, voivat toimia yllättävän hyvin, erityisesti keskikokoisilla (14B, 32B) järjestelmillä kunnollisilla näytönohjaimilla.

Maksettavana oleva hinta on se, että tarvitset tehokkaan laitteiston (esimerkiksi näytönohjaimen, jossa on vähintään 8 Gt VRAM-muistia 7–14 Bt:n mallien sujuvaan suorittamiseen) ja sinun on käsiteltävä manuaalisia konfigurointeja, kvantisointeja, optimointeja ja päivityksiä. Se on täydellinen lähestymistapa yrityksille, joilla on erittäin arkaluonteisia tietoja , teknisille laboratorioille, näpertelyä nauttiville tiimeille ja niille, jotka haluavat välttää kuukausimaksuja.

Liike-elämässä monet konsulttiyritykset ja räätälöityjen ohjelmistojen kehittäjät ovat erikoistuneet suunnittelemaan paikallisia tai hybridi-arkkitehtuureja , jotka yhdistävät prosessiautomaation, älykkäät agentit, kyberturvallisuuden ja liiketoimintatiedon. Pankki-, terveydenhuolto- tai säännellyillä aloilla toimivat yritykset suosivat usein paikallista tekoälyä arkaluonteisen tiedon käsittelyyn ja pilvipalveluita koottuun analytiikkaan tai asiakaslähtöisiin palveluihin.

Tekoäly pilvessä: potentiaali, käyttötapaukset ja haasteet

Toisaalta pilvipohjaisesta tekoälystä on tullut tosiasiallinen standardi monille organisaatioille, jotka etsivät nopeutta, skaalautuvuutta ja huippuluokan mallien saatavuutta ilman oman datakeskuksen rakentamisen tarvetta. Tässä sekä suuret hyperskaalaajat (Azure, AWS, Google Cloud) että erikoistuneet päättelypalvelujen tarjoajat (runpod, vast.ai, together, deepinfra jne.) loistavat.

Liiketoimintaympäristöissä pilvipohjainen tekoäly mahdollistaa toistuvien tehtävien automatisoinnin, ennakoivan analytiikan, petosten havaitsemisen, logistiikan optimoinnin ja 24/7-asiakastuen edistyneiden chatbottien avulla. Sektorit, kuten vähittäiskauppa ja valmistus, ovat erittäin riippuvaisia ​​pilvestä myyntianalytiikan, ennakoivan kunnossapidon ja konenäön osalta tuotantolinjoilla.

Alan tietojen mukaan Latinalaisessa Amerikassa pilvi-infrastruktuuri-investoinnit kasvavat voimakkaasti juuri tekoälyprojektien vauhdittamana. Generatiivisten mallien käyttö sisällön luomiseen, tuotteiden suosittelemiseen, dokumenttien analysointiin ja päätöksenteon tukemiseen auttaa kaventamaan digitaalista kuilua kypsempiin alueisiin, kuten Pohjois-Amerikkaan ja Eurooppaan, verrattuna.

Markkinaotsikot korostavat, että erittäin suuri osa pilvipalveluita jo käyttävistä yrityksistä käyttää myös samojen palveluntarjoajien tarjoamia tekoälypalveluita , usein monipilvi- tai hybridiarkkitehtuureissa. Laajoja kielimalleja (LLM) ei käytetä vain chatboteissa: ne tukevat myös sisäisiä työkaluja, skriptausavustajia, älykkäitä hakukoneita ja laaja-alaisia ​​dokumenttianalyysiratkaisuja.

Autonomiset agentit ja agenttien aikakausi: miksi missä on vielä enemmän merkitystä

Autonomisten tekoälyagenttien (agenttien aikakausi) saapuessa – ne eivät ainoastaan ​​reagoi, vaan myös toimivat (suorittavat komentoja, muokkaavat järjestelmiä, hallitsevat prosesseja) – valinta paikallisen ja pilviympäristön välillä vaikeutuu entisestään.

Paikallisessa agenttiympäristössä koko vuorovaikutus-, päätöksenteko- ja toimintasykli kulkee omassa ympäristössäsi: lokit, asiakastiedot, komennot sisäisille järjestelmille ja niin edelleen. Tämä tarjoaa maksimaalisen hallinnan ja jäljitettävyyden , mikä on olennaista säännellyillä aloilla. Voit tarkastella heidän päätöksentekoaan, auditoida heidän toimintaansa ja rajata heidän toimintansa laajuutta huomattavan tarkasti.

Pilvipalveluissa agenttien käyttöönotto on paljon yksinkertaisempaa: tarjoajat tarjoavat kehyksiä, orkestroijia ja liittimiä , jotka ovat valmiita integroitumaan SaaS-, CRM-, ERP- ja kaikenlaisten ulkoisten API-rajapintojen kanssa. Mutta ne myös lisäävät tietoturva- ja yksityisyysriskejä : väärä määritys tai huonosti testattu toimittajan päivitys voi vaikuttaa asiakkaidesi kokemukseen tai paljastaa tahattomasti tietoja.

On jo olemassa tosielämän tapauksia yrityksistä, joiden pilviagentit alkoivat antaa epäjohdonmukaisia ​​tai haitallisia vastauksia taustalla olevien mallien muutosten jälkeen, joihin he eivät itse voi vaikuttaa. Tämä havainnollistaa selvästi, kuinka ongelmallista ketjun täydellisen hallinnan menettäminen voi olla agenttiympäristöissä.

Tekoäly reunalla: kun sinun on tehtävä päätöksiä hetkessä ja ilman internetiä

Toinen yhtälöön sisällytettävä tekijä on reuna-alueiden tekoäly , eräänlainen paikallisen tekoälyn läheinen serkku, joka keskittyy verkkoon kytkettyihin laitteisiin.

Idea on yksinkertainen: siirtää laskenta mahdollisimman lähelle paikkaa, jossa data syntyy . Sen sijaan, että kaikki teollisuuskameran kuvat lähetettäisiin pilveen analysoitavaksi, ne käsitellään suoraan reunalaitteella, johon malli on jo ladattu. Sama pätee älykelloihin, älypuhelimiin, toimitusketjun antureihin ja puettaviin lääketieteellisiin näyttöihin.

Tämä mahdollistaa reaaliaikaisen päätöksenteon , vaikka internet-yhteys olisi katkonainen tai sitä ei olisi lainkaan, ja vähentää verkkoliikennettä, kaistanleveyskustannuksia ja riippuvuutta etädatakeskuksista. Reunalla oleva tekoäly on erityisen kiinnostavaa valmistuksessa, logistiikassa, energianhallinnassa ja terveydenhuollossa , joissa viive ja vikasietoisuus ovat kriittisiä.

Samaan aikaan nämä reunalaitteet voidaan yhdistää pilvipalveluihin koulutusta, tiedon keräämistä ja globaalia koordinointia varten , jolloin saavutetaan erittäin tehokkaita hajautettuja tekoälyarkkitehtuureja.

Hybridistrategiat ja käytännön valintakriteerit

Kaikki edellä mainittu johtaa meidät melko ilmeiseen seikkaan: paikallisen ja pilvipohjaisen tekoälyn välillä on harvoin selkeää voittajaa . Useimmat kehittyneet organisaatiot päätyvät hybridi-lähestymistapaan, jossa tietoisesti suunnitellaan, mikä toimii missäkin.

Järkevä strategia monille projekteille on käyttää paikallista tekoälyä seuraavien asioiden käsittelyyn: erittäin arkaluontoiset tiedot (kliiniset, taloudelliset ja T&K-tiedot), sisäiset yrityksen chatbotit, taustatoimintojen prosessien automatisointi ja ympäristöt, joissa ei ole taattua yhteyttä. Näissä prioriteetteja ovat yksityisyys, hallinta ja ennustettavat kustannukset.

Samaan aikaan tekoälyn käyttö pilvessä on täysin järkevää seuraaviin tarkoituksiin: julkiset avustajat, tuhansien samanaikaisten käyttäjien palvelut, uusien käyttötapausten nopea testaus, massiivinen data-analyysi ja pääsy rajaseudun malleihin, joita ei voida isännöidä itse. Tässä skaalautuvuus, kätevyys ja markkinoilletuloaika ovat avainasemassa.

Tilanteissa, joissa molempia tarvitaan, voit suunnitella hybridi- ja monipilviarkkitehtuureja : osa työnkulusta käsitellään paikallisesti (datan puhdistus, anonymisointi, kiireelliset päätökset) ja toinen osa delegoidaan pilveen (koulutus, koosteanalytiikka, raskas päättely yhteyden ollessa olemassa).

Tärkeintä on arvioida huolellisesti ennen päätöksentekoa tekijät, kuten sääntelyyn liittyvä riski, datan arkaluontoisuus, liikenneprofiili, kasvuhorisontti, budjetti, käytettävissä oleva tekninen osaaminen ja hyväksyttävä riippuvuus kolmansista osapuolista . Kun nämä ovat selvillä, on paljon helpompi päättää, kannattaako investoida voimakkaasti paikallisiin ratkaisuihin, pilveen vai hyvin harkittuun keskittävään ratkaisuun.

Tilanteessa, jossa lähes kaikki yritykset toimivat jo tavalla tai toisella pilvessä ja pyrkivät samalla maksimoimaan tekoälyinvestointiensa tuoton ilman kustannusten tai riskien räjähdysmäistä kasvua, paikallisen tekoälyn, reuna- ja pilvipohjaisen tekoälyn älykäs yhdistäminen on tulossa voittavaksi lähestymistavaksi : hyödynnetään kunkin ympäristön parhaat puolet, yhdenmukaistetaan tietoturva, suorituskyky ja budjetti sekä ylläpidetään riittävää joustavuutta sopeutuakseen nopeasti muuttuvaan teknologiaan.