Blog

Arvokkaan GenAI-käyttöönottosuunnitelman rakentaminen Eficoden ja NVIDIAn kanssa

FEB 5, 2025

Opi, miten Eficode ja NVIDIA tarjoavat yhdessä yrityksille ympäri maailmaa selkeän, arvokkaan ja käytännönläheisen tiekartan GenAI:n käyttöönottoon.

Kalle Mäkelä

Kalle is an automation-driven engineer who drives BEVs, marvels at space whenever he can, and always looks on the bright side of life.

Eficodella olemme innoissamme kumppanuudestamme NVIDIA:n kanssa, joka vauhdittaa Generative AI:n (GenAI) käyttöönottoa yrityksissä. Tässä blogikirjoituksessa kerron, miksi organisaatiosi kannattaa odottaa innolla asiantuntemuksemme ja NVIDIA:n kyvykkyyksien yhdistymistä.

Teknologia on todellisuutta – käyttöönotto on vasta alussa

Tekoälyn käyttöönoton nykyinen trendi ei enää koske vain suurten kielimallien (LLM) kouluttamista. Kyse on siitä, että tunnistetaan näiden teknologioiden valtava arvo yrityksille ja lopulta kuluttajille. Olen nähnyt, miten DeepSeek on viime aikoina noussut NASDAQin otsikoihin ja vaikuttanut niin sanottuihin ”mahtavaan seitsemään” teknologiayritykseen.

Uskon kuitenkin, että todellinen arvonluonti syntyy LLM:ien käytännön käyttöönotosta. Ne toimivat pohjimmiltaan tulkkeina ihmisen ja koneen kielen välillä. Ne ovat yksinkertaisia työkaluja, eivät mitään erityisen monimutkaista. Useimmissa organisaatioissa suurin työ liittyy IT-järjestelmien kehittämiseen niin, että ne tukevat näitä tulkkeja tehokkaasti.

Mitä meidän siis tulisi IT-alalla tehdä, jotta voimme ottaa GenAI-kyvykkyydet tehokkaasti käyttöön ja hyödyntää niitä?

Vuoteen 2025 katsoessani näen merkittävän osaamisvajeen: vain noin 1–10 % IT- ja ohjelmistoalojen ammattilaisista ymmärtää retrieval-augmented generation (RAG) -menetelmiä ja osaa toteuttaa niitä tehokkaasti. Olemme kohdanneet useita tietoturvattomia ja epäonnistuneita ”asiakaspalvelu”-chatbot-toteutuksia, koska organisaatioilta puuttuu osaaminen GenAI-järjestelmien kehittämiseen ja operointiin. Monet yritykset lähtevät liikkeelle väärin ostamalla ratkaisuja välitöntä tuotantokäyttöä varten ilman kunnollista pohjatyötä.

Uskon vahvasti, että ratkaisu on aloittaa sisäisistä tutkimus- ja kehitystoiminnoista (R&D) sekä IT-prosesseista, luoda turvallinen ympäristö kokeiluille ja integroida tekoälyjärjestelmiä. Näin henkilöstömme oppii ottamaan tämän teknologian tehokkaasti käyttöön.

Miksi GenAI:n käyttöönotto DevOpsin avulla johtaa menestykseen

Miten voimme siis rakentaa tämän kyvykkyyden organisaatioihimme? Tässä DevOps astuu kuvaan. GenAI-ohjattujen avustajien, työnkulkujen ja agenttien käyttöönotto edellyttää pohjimmiltaan DevOps-transformaatiota.

Ihmiset hyödyntävät kontekstia tehdessään päätelmiä ja ennustaessaan sopivia vastauksia. Vastaavasti LLM:t tuottavat todennäköisimmät vastaukset niille annetun kontekstin ja omaksumansa koulutusdatan perusteella. Prosessin näkökulmasta meidän on mielestäni kohdeltava niitä samalla tavalla. On ratkaisevan tärkeää tarjota ”DevOps-turvaverkko”, jossa ihmiset ja tekoälyagentit voivat skaalautua ja tehdä yhteistyötä turvallisesti hyödyntäen molempien vahvuuksia.

Työskennellessäni päivittäin DevOps-transformaatioiden parissa näen, miten kannustamme asiakkaitamme ottamaan käyttöön edistyksellisiä teknologioita. Näin he voivat menestyä yhä kilpaillummilla markkinoilla, joilla GenAI kasvattaa jalansijaansa.

Edessämme on merkittävä haaste: jotta GenAI:n käyttöönotto onnistuu, LLM:t tarvitsevat toimiakseen tarvittavan infrastruktuurin ja pääsyn yrityksen dataan. CRM- tai ERP-migraatioita läpikäyneet tietävät, kuinka vaikeaa data on yhdistää ”yhteen järjestelmään”. Sen sijaan, että yhdistäisimme kaikki nämä tietolähteet yhteen LLM-palveluun, meidän on tuotava LLM-inferenssikyvykkyydet lähemmäs datan sijaintipaikkaa yrityksen käytäntöjä noudattaen.

Tässä NVIDIA nousee keskeiseen rooliin. Uusien GenAI-IT-järjestelmien rakentaminen edellyttää ”joustavia” ja tarpeen mukaan käytettävissä olevia inferenssikyvykkyyksiä siellä, missä niitä tarvitaan: julkisessa tai yksityisessä pilvessä tai edge-pilvessä. Haasteen ratkaisemiseksi meidän on rakennettava skaalautuva järjestelmä, joka on optimoitu toimimaan siellä, missä sitä tarvitaan. Ilman päästä päähän -ratkaisua GPU:ista chatbotteihin riskinä ovat IT-elinkaaren haasteet ja pirstaloitunut työkaluketju.

DevOps vuonna 2025 tulee olemaan mahtavaa

Yhdistämällä Eficoden DevOps-asiantuntemuksen NVIDIA:n kyvykkyyksiin voimme tarjota yrityksille ympäri maailmaa selkeän ja käytännönläheisen etenemissuunnitelman GenAI:n käyttöönottoon. Olen innoissani mahdollisuudesta, että vuodesta 2025 tulee GenAI-työnkulkuautomaation ja agenttien vuosi. Yhdessä meillä on ainutlaatuinen kyky ohjata asiakkaitamme tällä mullistavalla matkalla!

Tutustu oppaaseemme GenAI:n hyödyntämisestä ohjelmistokehityksessä ja opi hallitsemaan GenAI:n käyttö organisaatiossasi oikeiden työkalujen ja alustan avulla.

  • DevOps
  • Tekoäly
  • NVIDIA

Subscribe to our newsletter