2个你不应该相信的云和AI神话

在技​​术界，我们有两个主要的缺点：我们过于渴望迎接未来，而讽刺的是，如果发展速度不如我们预期的那么快，就无视它。举个例子，今天有两个持续存在的神话：第一，云支出正在使数据中心支出大打折扣；第二，人工智能过度炒作的蛇油在很大程度上使企业购买者失败。 让我们按顺序整理这些。 Gartner开创了第一个神话，分析师Dave Cappuccio认为，到2025年将有80％的企业关闭其数据中心（而2018年则为10％）。好斗吗可以，但是Cappuccio给出了他的思考的一些扎实的理由：“随着互连服务，云提供商，物联网（IoT），边缘服务和SaaS产品的不断增加，留在传统数据中心拓扑结构中的原理将有优势有限。” 原因是数据引力。尽管这种引力作用了一段时间（如果数据存在于数据中心中，但是将其推送到云中进行处理变得效率低下），但现在产生了相反的效果：越来越多的数据诞生于云中，并且将会在那里存储，处理和分析。 但是...数据中心并没有死。 这是David Linthicum在InfoWorld上所做的观察。 Linthicum在Synergy Research Group对数据中心支出的分析中感到高兴，他写道：“在云增长的同时，数据中心支出并未下降。尽管有预测说云将迅速取代数据中心，但这还是可以的。大多数人认为，在云上花费1美元，将是在传统数据中心上花费的1美元。事实并非如此。” 当然，企业的野心与现实可能会大相径庭。 或者，就像泰勒·特雷斯特（Tyler Treat）不太外交地告诉我的那样，“我见过其中一些企业。换句话说，企业可能仍在为数据中心而苦苦挣扎，并且他们准备移动的准备不足。 但是，无论出于何种原因，仍然有这样的情况，就像云一样炙手可热，大约97％的IT支出仍然保留在本地。这并不是要贬低云。这只是根据我们在企业迁移中的实际情况而定的水平。 这使我们进入了神话＃2。 回到Gartner，分析师Nick Heudecker曾经建议大约85％的大数据项目失败。两年后，IDC专注于与大数据相关的AI项目，并将失败率定为50％（针对四分之一的受访者）。 从这样的调查数据中诞生了无数的标题，这些标题基本上都在尖叫：“大多数AI项目都失败了。”这些标题中的隐含含义是对AI背后的技术不成熟的指责。虽然毫无疑问，人工智能将继续发展，但基本真理却有所不同。 一方面，正如分析师劳伦斯·赫希特（Lawrence Hecht）告诉我的那样，有时候，高管们在AI方面做大做强的雄心超出了公司的交付能力：“如果没有基础技术的需求，这些项目注定会失败。是的，我知道需要C级人员来引导每个人进行变更，但有时似乎只是为了变更。”问题并不是因为“ AI失败了”，而是因为我们没有适当地为自己准备什么期望AI做。 在这里，青年可能至少有部分过失。 毕竟，正如Vicki Boykis所说，绝对有大量准备不足但过度炒作的初级数据科学家进入该行业，准备为成功迈上成功之路。不幸的是，他们可能试图用错误的技术来解决错误的问题，她指出：“现实是，“数据科学”从来没有像在清理，整形数据以及将数据从原处转移那样，更多地涉及到机器学习。放置。” 换句话说，AI可能比想像的更基本。它还可能由于与该技术无关的原因而失败。也许，也许，这根本不是失败。至少没有其他IT项目如此。 根据Thomas Dinsmore的说法，“与其他任何IT项目相比，AI项目失败的可能性不会或多或少。”他继续详细解释： 项目很少会失败，因为技术无法实现预期的目标。项目失败是因为买方希望技术无法交付的东西，或者组织在实施方面大失所望。 AI项目与ERP项目或任何其他IT项目相同。它们根据组织的项目管理流程而成功或失败。 总而言之，过早地埋入AI可能会很有趣，就像我们在数据中心死亡之前就试图将其埋葬一样。在每种情况下，我们都表现出一种可以理解的，即使是幼稚的渴望，也希望尽快到达未来，然后在未来需要时间的时候不耐烦。在云和AI中，就像在许多其他事情中一样，真相比任何标题所描绘的都更加细微。