Na umělou inteligenci a strojové učení se už dá spoléhat

Které z inovativních technologií, jimiž jsou umělá inteligence nebo data science, jsou zatím jen nafouklou bublinou a které se už skutečně v praxi používají?

Řekl bych, že i když prakticky všechny technologie, jako jsou big data, umělá inteligence či digitální asistence, jsou veřejností považovány spíš za medializovanou a živě diskutovanou hudbu budoucnosti, ve skutečnosti se dnes stávají realitou, dokonce úplnou komoditou. Dobrým příkladem může být databáze Oracle Autonomous Database. Dosáhli jsme stavu, že na umělou inteligenci (AI, artificial intelligence) a strojové učení (ML, machine learning) se už můžeme spoléhat jako na cloudové služby, což je úžasné. Big data, digitální asistence, autonomní systémy, to vše se stává v posledních několika letech stále více mainstreamem.

Jak pracujete s technologiemi AI a jak je nasazujete do vašich produktů a řešení?

Vezměme si například zmíněnou autonomní databázi.

Databáze je obecně velmi komplikovaný systém, jehož chování je silně založené na způsobech použití. Zákazníci klasicky řeší situace, kdy databáze spadne, když ji chtějí upgradovat nebo optimalizovat. S pomocí ML a AI lze všechny tyto operace automatizovat a zefektivnit. V Oracle Autonomous Database jsme proto použili strojové učení, které od základu hodnotilo chování tisíců a tisíců databází u nás i u našich zákazníků a učinilo závěry. Sledovali jsme výkonnostní charakteristiky, a to jak u databází, které pracovaly skvěle, tak u těch, které fungovaly špatně. Na základě strojového učení jsme naučili Oracle Autonomous Database, aby se sama optimalizovala nebo aby identifikovala svůj špatný chod.

Cloudová platforma nám navíc dala příležitost přistupovat k tak velkému množství informací, na které můžeme nasadit ML a AI, jež nám dávají zpětnou vazbu a potřebné výsledky.

Podle analytické společnosti Gartner mají rozšířená (augmented) analýza a správa dat potenciál nastartovat novou revoluci v analýze dat a BI. Jak s těmito novými technologiemi nakládáte?

Jsme toho názoru, že rozšířená analýza je jednou z klíčových vlastností našeho Analytics Cloudu. Dá se říct, že strojové učení dalo k dispozici tuto technologii v podstatě komukoli. Nejde tedy už jen o nějakou doménu, kterou by se zabývali pouze odborníci jako datoví vědci, specialisté na analýzu či programátoři. S pomocí strojového učení, se kterým jsme intenzivně pracovali, lze skutečně na základě přirozených dotazů najít potřebná data rychleji. ML může začít s předpovědí a odhadnout, co vlastně hledáte. I proto nás Gartner v oblasti rozšířené analýzy vidí ve svém magickém kvadrantu jako inovátora.

V oblasti analýzy nám ale nejde jen o to, že strojové učení hodně pomáhá rozšířené analýze. Jsme díky němu také schopni velmi rychle se připojit k velkému množství datových zdrojů.

Jaká je vaše celková marketingová strategie, priority a zacílení na klíčové zákazníky? Co nejvíce odlišuje Oracle od konkurence?

Máme velkou výhodu a tou je obrovské množství zákazníků, kteří využívají naši databázi. S naší cloudovou technologií a vylepšeními u instalací on-premise (ve vlastním datacentru) jim chceme pomoci s úspěchem jejich podnikání bez rizik nebo přechodu k jiným výrobcům. Zákazníkům, kteří používají naše aplikace, jsme dali možnost přejít do cloudu. To je možné skutečně rychle, stisknutím jednoho tlačítka mohou získat lepší škálování a vyšší výkon. Podobně je to s Oracle Autonomous Database. Snahy o jednoduchost jsou obecně hlavním motivem našich aktivit, které realizujeme už čtyřicet let.

Další velkou výhodou je skutečnost, že naše samořiditelná databáze umožňuje, aby se lidem uvolnily ruce, aby nemuseli řešit rutinní úkoly, ale mohli se věnovat inovacím v jejich byznysu. To, co dnes vidím, je mnohem těsnější propojení byznysu a technologií. Dříve byly činnosti spojené s informačními technologiemi centralizovány a uzavřeny ve svých odděleních. Moje dnešní zkušenost je ale taková, že oddělení prodeje, marketingu, financí, lidských zdrojů a podobně mají, když to potřebují, přístup k technologiím velmi rychle a snadno. Cloud tedy dává jednu z voleb, jak vytvořit rovnováhu mezi velkým IT oddělením a přístupem k potřebám byznysu. Současně s tím vyvíjíme a pracujeme na řešeních on-premise. Jsme konkurenceschopní, což znamená i cenu, výkon, výbavu a funkce, ale i to, že když chce zákazník zůstat u nějakého řešení od jiného výrobce a potřebuje jej propojit, umožňujeme to, neusilujeme o to, aby musel vše vyměnit, Oracle jde s ním jeho cestou.

Snad největší konkurencí všech IT výrobců nejsou dnes už ani oni sami mezi sebou, ale řešení postavená na open source. Jak tuto
situaci vnímáte vy?

Open source podporujeme, stejně jako řada jiných komerčních výrobců. Open source může být opravdu skvělou volbou pro rychlý start nějaké pružné firmy. Stejně tak může být vhodným řešením pro testování a zkoušení. Použít ale řešení postavené na open source pro byznysovou agendu, ať už jde o firmu velkou či malou, to je z mého pohledu veliké riziko. Zákazník totiž v takovém případě nemá přístup k podpoře podnikové úrovně, a proto každý výpadek, havárie či napadení zabezpečení může vést doslova ke katastrofickým důsledkům.

Jak vnímáte přijímání cloudu v Evropě?

S přijímáním cloudu v Evropě máme čím dál lepší zkušenosti, velmi dobře funguje již zmíněný model přechodu stávajících zákazníků na cloudové řešení. Velký zájem mají například o Analytics Cloud, Autonomous Database či Autonomous Data Warehouse. Velcí zákazníci vidí přínosy cloudu dost zřetelně, dokážou i po krátkém testu odhalit, jaké jim cloud ušetří náklady a jaké jim poskytne zdroje, takže si zvykají opravdu rychle.

Jiným příkladem úspěchu v přijímání cloudu jsou menší zákazníci, kteří mají zhruba padesát zaměstnanců. Tyto firmy většinou pracují s obrovským množstvím dat z oblastí výroby, distribuce nebo retailu. Společnosti potřebují tato data analyzovat, aby byly efektivnější, nemají ale ani čas, ani peníze, aby je investovaly do nákladného hardwaru nebo budování vlastní databáze znalostí. Proto volí Oracle Autonomous Data Warehouse a Oracle Autonomous Analytics, podniková řešení za zlomek ceny, kterou by jinak musely vydat při budování vlastní infrastruktury. Občas vidím v případě cloudu určité pochybnosti zákazníků ohledně geografického umístění dat, zejména se s nimi setkáváme u finančního a veřejného sektoru. Proto pro ně máme i hybridní řešení, cloud Oracle se všemi jeho výhodami, přenesený přímo do vlastního datacentra.

V každém případě jsem toho názoru, že je důležité, aby si zákazníci nabízené cloudové řešení předem otestovali a zjistili, jak jim vyhovuje.

Co bude nejbližší velkou věcí od Oraclu? Jaké největší inovace mohou uživatelé očekávat ve správě dat a podnikového softwaru ve střednědobém horizontu zhruba pěti let?

Vše, co v Oraclu děláme, ať už jde o cloudová nebo on-premise řešení, vytváříme na základě byznysových potřeb našich zákazníků. Když se bavíme o jednotlivých aspektech, AI a ML se pro naše zákazníky stávají kritickými potřebami. Nejde jen o autonomní databázi, která je naší vlajkovou technologií a jejíž automatizaci budeme nadále rozvíjet. AI a ML hodláme stále více nasazovat i do našich dalších produktů, například do služeb chatbotů, které chceme dostat do stavu, kdy budou schopni skutečné konverzace. Myslím, že to bude reálné v horizontu několika příštích let. Kromě toho hodně pracujeme na rozvoji našich datacenter, zejména aby byla pro zákazníky dostupnější. Nemohu zapomenout ani na investice do hybridního cloudu, jejž volí zákazníci, kteří sice chtějí cloud, ale nejsou na něj zcela připraveni.

Rozhovor byl publikován v magazínu ICT revue.