AI w przedsiębiorstwach: jak wdrażać sztuczną inteligencję w organizacjach, aby wspierała zarządzanie danymi i infrastrukturą IT, zamiast je komplikować?

1️⃣ Promptowanie (In-Context Learning)

Najprostsza i najszybsza metoda – wykorzystywanie gotowych modeli bazowych poprzez umieszczanie przykładów w promptach.

• Zalety: szybkie prototypowanie, minimalna ingerencja w infrastrukturę, idealne do testów i wewnętrznych narzędzi.
• Ograniczenia: brak obsługi specyficznych dla danej firmy przypadków czy złożonych formatów danych.

W praktyce: Tak jak Cribl umożliwia szybkie podłączenie różnych źródeł danych bez ingerencji w źródłowe systemy, tak promptowanie pozwala błyskawicznie sprawdzić koncepcje AI bez dużych inwestycji.

2️⃣ Fine-Tuning (Dostrajanie modeli)

Kompromis między prędkością a precyzją – niewielki, oznakowany zbiór danych pozwala dostosować model do specyficznych potrzeb firmy.

• Zalety: wyższa dokładność przy zadaniach związanych ze specyficznymi dla branży danymi (np. logi, schematy).
• Wyzwania: wersjonowanie modeli, procesy CI/CD, monitoring dryfu danych – podobnie jak w przypadku zarządzania przepływami danych w Cribl.

W praktyce: Dla organizacji zarządzających dużą ilością zdarzeń (np. dane logów), dostrajanie modeli może znacznie poprawić precyzję AI w analizie i automatyzacji operacji.

3️⃣ Trenowanie od podstaw

Najbardziej wymagająca, ale i najbardziej kontrolowalna opcja – budowa modelu od zera.

• Zalety: pełna kontrola, zgodność z regulacjami (np. lokalizacja danych), możliwość optymalizacji pod konkretne środowisko.
• Wyzwania: wysokie koszty GPU, konieczność ciągłego wsparcia MLOps, spowolnienie iteracji.

W praktyce: Tam, gdzie wymagania dotyczące bezpieczeństwa danych są krytyczne, podejście to przypomina wdrożenia on-premises w świecie zarządzania logami – zapewnia większy wysiłek, ale także umożliwia pełną kontrolę.

Integracja AI w przedsiębiorstwie wymaga nie tylko dobrych modeli, ale przede wszystkim czystych i spójnych danych, które te modele będą wykorzystywać. Tu właśnie pojawia się rola Cribl:

• Centralizacja i porządkowanie danych – zanim zaczniemy promptować czy dostrajać modele, musimy zapewnić im dostęp do właściwych danych. Cribl umożliwia agregację logów, zdarzeń i telemetryki z wielu źródeł w jednym, ujednoliconym strumieniu, eliminując chaos i redundancje.
• Optymalizacja kosztów przetwarzania – AI, szczególnie w fazie trenowania czy dostrajania, wymaga ogromnych wolumenów danych. Dzięki funkcjom filtrowania, redukcji i routingu Cribl pozwala przekazywać tylko te dane, które są naprawdę potrzebne, obniżając koszty przechowywania i obróbki.
• Przygotowanie danych do AI/ML – Cribl umożliwia transformacje danych w locie (np. anonimizację czy wzbogacanie), co jest kluczowe przy tworzeniu zbiorów treningowych zgodnych z regulacjami RODO czy wymaganiami bezpieczeństwa.
• Integracja z narzędziami AI i analityki – uporządkowane dane można kierować bezpośrednio do narzędzi analitycznych, SIEM czy systemów AI/ML, bez potrzeby pisania skomplikowanych integracji.

Dzięki temu Cribl pełni rolę „warstwy danych” wspierającej inicjatywy AI – niezależnie od tego, czy firma zaczyna od prostych prototypów opartych na promptowaniu, czy przechodzi do zaawansowanego dostrajania modeli pod swoje potrzeby.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach to wyzwanie, które wymaga przemyślanej architektury danych. Cribl zapewnia elastyczną i wydajną warstwę danych, na której można bezpiecznie i efektywnie budować projekty AI – od szybkich prototypów po w pełni trenowane modele.

Chcesz dowiedzieć się, jak połączyć Cribl z inicjatywami AI w Twojej firmie? Skontaktuj się z naszym zespołem, aby omówić Twoje potrzeby i zaplanować strategię wdrożenia AI opartą na solidnych fundamentach danych ➡️ Kontakt