Tekoälyratkaisujen kehittämisessä tullaan nopeasti tilanteeseen, jossa organisaation on päätettävä, missä ja miten AI:ta ajetaan. Tämä valinta ei ole pelkästään tekninen, vaan strateginen kysymys, sillä se vaikuttaa niin kustannuksiin, tietosuojaan, operatiiviseen tehokkuuteen kuin organisaation kilpailukykyyn pitkällä aikavälillä.
Vaikka AI:n käyttöönotto voi tuntua tekniseltä yksityiskohdalta, se on ennen kaikkea yritysjohdon päätös. Jos johto ei ota aktiivista roolia AI-alustan valinnassa, päätös jää kehittäjätiimin tai yksittäisten asiantuntijoiden tehtäväksi. Tämä voi johtaa tilanteeseen, jossa valittu ratkaisu ei tue yrityksen liiketoimintastrategiaa, tietoturvavaatimuksia tai budjettirajoitteita. AI-infrastruktuurin valinta vaikuttaa suoraan siihen, kuinka hyvin AI-investoinneista saadaan liiketoimintahyötyä ja kuinka suuriksi kokonaiskustannukset lopulta nousevat.
Kustannukset – AI vaatii kapasiteettia ja harkittuja valintoja
Tekoäly vaatii merkittäviä laskentatehoresursseja, eikä AI-ratkaisuja voi pyörittää ilman huolellista kapasiteetin suunnittelua. Tämä tarkoittaa, että AI:n käyttöön liittyy aina kustannuksia – sekä suoria että epäsuoria. Pilvilaskentaresurssien käyttö, energian kulutus, tietoliikennekustannukset ja tietoturvan hallinta muodostavat kokonaisuuden, jossa pienilläkin valinnoilla voi olla suuria vaikutuksia pitkällä aikavälillä.
Jos AI:n infrastruktuurivalintoja ei mietitä kunnolla etukäteen, voi käydä niin, että AI:n hyödyntämisestä koituvat kustannukset ylittävät sen tuottamat hyödyt. Tämä ei tarkoita sitä, etteikö AI olisi kannattava investointi, vaan sitä, että ilman oikeanlaista alustaa ja optimointia kustannukset voivat karata käsistä. Erityisesti generatiivisen AI:n ja suurten kielimallien käyttö vaatii tehokasta laskentaympäristöä ja eri alustaratkaisujen välillä voi olla merkittäviä hintaeroja.
AI:n kolme alustavaihtoehtoa
AI:ta voidaan ajaa kolmella pääasiallisella tavalla:
1.Julkipilvi – helppo ja nopea käyttöönotto
Julkipilvipalvelut, kuten Azure, AWS ja Google Cloud, tarjoavat AI-palveluja, jotka ovat saatavilla ”nappia painamalla”. Tämä tekee käyttöönotosta nopeaa ja joustavaa, mikä on erityisen hyödyllistä yrityksille, jotka haluavat testata ja kehittää AI-ratkaisuja ilman raskaita alkuinvestointeja. Haittapuolena on se, että julkipilven kustannukset voivat nousta korkeiksi, erityisesti silloin, jos AI:n käyttö on jatkuvaa ja laajamittaista. Lisäksi tietoturva ja tietosuoja voivat herättää kysymyksiä – missä data sijaitsee, kuka siihen pääsee käsiksi ja miten sitä hallitaan?
2. Omat palvelimet – enemmän hallintaa, mutta vaatii kehitystyötä
Yritykset, joilla on omia datakeskuksia tai kapasiteettia investoida AI-laskentaan, voivat pyörittää AI:ta omilla palvelimillaan. Tämä ratkaisu antaa täydellisen hallinnan tietoturvaan ja kustannuksiin, mutta toisaalta vaatii myös merkittävää teknistä osaamista ja jatkuvaa kehitystä. AI:n ajaminen omassa ympäristössä tarkoittaa sitä, että organisaation on itse vastattava infran optimoinnista, GPU-kapasiteetin hankinnasta ja ylläpidosta sekä skaalautuvuuden hallinnasta. Lisäksi omat palvelimet vaativat ison alkuinvestoinnin, joka kattaa laitteiston hankinnan, konesalitilan ylläpidon, energiankulutuksen ja asiantuntevan henkilöstön, joka osaa operoida ja optimoida ympäristön tehokkaasti. Jos kapasiteetin tarve kasvaa ennakoitua nopeammin, laajentaminen voi olla hidasta ja kallista verrattuna pilvipohjaisiin ratkaisuihin.
3. Yksityinen pilvi – yhdistelmä joustavuutta ja asiantuntemusta
Yksityiset pilvipalvelut tarjoavat kompromissin julkipilven ja omien palvelimien välillä. Tällöin yritys saa käyttöönsä AI:lle optimoidun infrastruktuurin ilman, että sen tarvitsee itse vastata fyysisestä laitteistosta. Lisäksi yksityinen pilvi tarjoaa enemmän räätälöintimahdollisuuksia ja tiukempaa tietoturvaa verrattuna julkipilveen. Tämä on erityisen hyödyllistä toimialoilla, joissa sääntely vaatii tiukkaa datanhallintaa ja tietosuojaa.
Tietosuoja ja tietoturva – AI tuo uusia haasteita
AI:n käyttöön liittyvä tietoturva ja tietosuoja ovat monimutkaisempia kuin perinteisissä IT-ratkaisuissa. AI:n toimintalogiikka eroaa perinteisistä pilvipalveluista merkittävästi ja tämä tuo mukanaan uusia riskejä.
Aiemmin yritysten IT-arkkitehtuuri on rakentunut eristettyjen tietojärjestelmien ja suojattujen ”sipulikerrosten” varaan. AI:n myötä tietoa tuodaan kuitenkin yhä enemmän yhteen paikkaan, jossa sitä käsitellään massiivisilla laskentayksiköillä. Tämä nostaa esiin kysymyksen: mitä tiedolle tapahtuu, kun se on annettu AI:n käyttöön?
Yksi merkittävä haaste tietoturvan osalta liittyy laskentaympäristöihin. Esimerkiksi suurten kielimallien kouluttaminen ja inferointi vaatii GPU-resursseja, jotka voivat olla jaettuja usean käyttäjän kesken. Tämä tarkoittaa, että samaa laskentainfrastruktuuria voi käyttää useampi organisaatio, mikä kasvattaa riskiä tietojen vuotamisesta tai luvattomasta käytöstä.
Toinen huomionarvoinen kysymys on tiedon säilytys ja sen maantieteellinen sijainti. Monissa maissa on lainsäädäntöä, joka rajoittaa, missä yritysten tai julkishallinnon tietoja voidaan säilyttää ja käsitellä. Esimerkiksi Euroopassa GDPR asettaa tiukat vaatimukset henkilötietojen käsittelylle ja tekoälymallien kouluttaminen voi altistaa organisaation tietosuojariskeille, jos datan hallinta ei ole kunnossa.
AI-alustan valinta on strateginen päätös
Maailma muuttuu yhä kompleksisemmaksi, ja yritysten johdon on ymmärrettävä AI:n vaikutukset ja riskit riittävän ajoissa. AI:n ajaminen ei ole pelkkä tekninen kysymys, vaan se liittyy suoraan liiketoiminnan kustannustehokkuuteen, tietoturvaan ja strategisiin valintoihin.
Yrityksen tulee pohtia, millainen AI-alusta tukee parhaiten sen tavoitteita. Nopeasti skaalautuva julkipilvi, hallittavuutta tarjoava oma palvelinympäristö vai joustava ja tietoturvallinen yksityinen pilvi? Jokaisella vaihtoehdolla on omat vahvuutensa ja heikkoutensa, ja oikean valinnan tekeminen vaatii liiketoimintajohdon ja IT:n tiivistä yhteistyötä.
Jos AI:n käyttö halutaan maksimoida ilman, että kustannukset ja tietoturvariskit karkaavat käsistä, AI-strategian suunnittelu ei voi jäädä vain teknisten asiantuntijoiden harteille. Johdon on oltava mukana päätöksenteossa jo varhaisessa vaiheessa – muuten yritys saattaa huomata rakentavansa AI-tulevaisuuttaan pohjalle, joka ei tue sen pitkän aikavälin tavoitteita.
Kiinnostuitko aiheesta? Lue oppaamme aiheesta selaimessa: Hallittu AI-alusta -opas
