Ako AI naďalej napreduje, open source zohráva kľúčovú úlohu v štandardizácii a demokratizácii jazykových modelov, nástrojov a platforiem potrebných na to, aby podniky dosiahli obchodnú hodnotu z AI. Open source znamená zapojenie komunity. Prispievatelia môžu podporovať pravidelné zostavovanie vylepšenej verzie veľkého jazykového modelu. Tento prístup je navrhnutý tak, aby znižoval náklady, odstraňoval prekážky pri testovaní a experimentovaní a zlepšoval zladenie—teda zabezpečoval, aby odpovede modelu boli presné, nezaujaté a v súlade s hodnotami a cieľmi jeho používateľov a tvorcov pomocou otvorených praktík.
Otvorené projekty ako InstructLab boli nedávno spustené s cieľom znížiť vstupné prekážky do generatívnej AI. Tieto projekty uľahčujú otvorený prístup k vytváraniu schopnejších a doménovo špecifických modelov, vrátane zapojenia tých, ktorí majú minimálne skúsenosti so strojovým učením. Týmto spôsobom prispievajú k pokroku AI pre organizácie bez ohľadu na veľkosť a zdroje.
Pri prijímaní AI riešení sa organizácie snažia vytvoriť rovnováhu medzi inováciou a zodpovednosťou. Aj keď má AI významný potenciál na prínosy, existujú aj riziká, ktoré je potrebné zvážiť. Uprednostnením otvorenosti, transparentnosti a zapojenia komunity môžeme definovať AI systémy, ktoré poháňajú inovácie, zatiaľ čo vytvárajú bezpečné a dôveryhodné aplikácie.

Znižovanie prekážok vstupu
Ďalším aspektom, ktorý treba posúdiť na zníženie prekážok vstupu pre organizácie pri prijímaní generatívnej AI, je veľkosť jazykového modelu.
Veľké jazykové modely sa dokážu dobre generalizovať na rôzne domény, ale sú tiež spojené s vyššími finančnými a výpočtovými zdrojmi na ich tréning. Menšie jazykové modely sa špecializujú na doménovo špecifické úlohy a môžu zlepšiť výkon a efektivitu pre cielene aplikácie v porovnaní s používaním všeobecnejšieho modelu.
Úspech AI závisí od dôvery, najmä v odvetviach s prísnymi reguláciami. Menšie otvorené modely zlepšujú súkromie a bezpečnosť a sú vhodnejšie na spracovanie citlivých, zákazníckych údajov. Otvorený zdroj zohráva kľúčovú úlohu v bezpečnostnom aspekte, poskytujúc transparentnosť počas celého životného cyklu AI, od dátových pipeline po vývoj a nasadenie modelu. Táto transparentnosť presahuje modely a zahŕňa aj dáta použité na ich tréning. Proprietárne údaje zo starších systémov sú obzvlášť cenné pre podnikové prípady použitia. Trénovaním modelov na týchto starostlivo vybraných údajoch—v dátových centrách alebo v rámci súkromných cloudov—môžu organizácie splniť požiadavky na dodržiavanie predpisov, pričom vzbudzujú dôveru, že výstupy AI vychádzajú z údajov jedinečných pre ich operácie.

Agilná a udržateľná architektúra pre AI
Keď AI komunita posudzuje prínosy malých jazykových modelov, sústredí sa aj na agilné architektúry pre AI, s rýchlejšími a efektívnejšími vývojovými cyklami, prispôsobenými na rýchlejšie uvedenie AI modelov do výroby, aby sa využili výhody.
Mnohé AI projekty  nedokážu škálovať nad rámec laboratórneho prostredia a podniky často čelia výzvam pri štandardizácii procesov výstavby modelov, ich tréningu, nasadenia a monitorovania. Na riešenie tohto problému je nevyhnutné automatizovať životné cykly AI pomocou MLOps, čo zjednodušuje procesy naprieč tímami. Firmy musia zabezpečiť, aby mali základy, ktoré umožnia škálovateľnosť, efektívnosť a udržateľnosť pre aplikácie obohatené o AI. Hybridná cloudová infraštruktúra umožňuje konzumáciu AI modelov a aplikácií v cloude, v existujúcom dátovom centre alebo v hybridnom prostredí, vrátane edge, podľa potreby.
Nasadenie AI na edge otvára nové možnosti pre aplikácie v reálnom čase a personalizované aplikácie v rôznych sektoroch. Práca s AI modelmi a aplikáciami v hybridnom cloudovom prostredí znižuje latenciu, zlepšuje odozvu a umožňuje podnikom vyvážiť efektivitu nákladov s technickými schopnosťami, podporujúc efektívny vývoj a nasadenie AI modelov. S rastúcou adopciou AI sa jednou z najvýznamnejších výziev stáva výrazná energetická náročnosť spojená s tréningom a prevádzkou AI systémov. Hybridná architektúra umožňuje bezproblémové presúvanie pracovných záťaží medzi on-premises, edge a cloudovými prostrediami s cieľom optimalizovať náklady na výpočtové, úložné a sieťové zdroje. Hybridná cloudová infraštruktúra tiež zlepšuje správu dát tým, že umiestňuje dátové pipeliny medzi on-premises, edge a cloudové prostredia podľa potreby.
Táto integrácia a medzi tímová spolupráca v organizácii je viac než len technologické riešenie—je to strategická nevyhnutnosť, ktorá umožňuje podnikům inováciu a prispôsobenie sa v prepojenom a AI prostredí. Kombinovaním hybridných cloudových zdrojov a spojením tímov môžu organizácie plne využiť potenciál AI, a to udržateľným, agilným a škálovateľným spôsobom.