የ AI ውህደት እና ለምርት ማዘጋጀት

ብዙ ድርጅቶች በ ad-hoc ትንተና በኩል ጠቃሚ የ AI ሞዴሎችን በተሳካ ሁኔታ አምርተዋል፣ በተለይም ውሳኔ ድጋፍ በሚሰጹ የመረጃ ትንተና ክፍሎች ውስጥ። በ ad-hoc ትንተና በኩል የተፈጠሩ ሞዴሎችን ወስዶ የተገለጹትን የ AI ሞዴሎች በሰፊው ድርጅት ጥቅም ላይ እንዲውሉ ማድረግ ጉልህ ተግዳሮት ነው። ሙሉውን ድርጅት AI እንዲጠቀም የሚያደርጉ ቢዝነሶች ጉልህ በላይነት ይኖራቸዋል።

ይህ ጽሑፍ በምርት ማድረግ መንገድ ድርጅት ውስጥ AIን እንዴት ማዋሀድ እንደሚቻል ያስረዳል።

የሆነ ሥራ ማስተላለፍ ስርዓቶች የሚያሄዱት ሰፊ የመረጃ መጠን በመሆኑ ፣ ሰው በተለምዶ የሚያመለጠውን የግምት ግምት ግምት ያልሆነ ግምት ማግኘት ይቻላል ። በተለምዶ ይህን አይነኛ ግምት ነው ከፍተኛ የውድድር በርካታ የሚያመጣው ። ስለሆነም ድርጅቶች በውድድር ላይ ለመቆየት እንደ መንገድ ከእነዚህ ስርዓቶች ጋር ለመገናኘት ሌላ አማራጭ አይኖራቸውም ።

ለምርት አጠቃቀም የሚሆን ሰው ሰራሽ አስተውሎት ወይም የማሽን ተማርኦ ሞዴል ሀሳብ የሚያስገኝ ወይም عملي ውጤት የሚያስገኝ ማንኛውም ሞዴል ነው። እንደዚህ ያሉ ሞዴሎች በመረጃ ሳይንቲስቶች በእጅ በቋሚነት መካሄድ አለባቸው ቢባል፣ ሂደቱ ለምርት ያልተዘጋጀ እና ለጥቂት ቴክኒካዊ ሠራተኞች ብቻ የሚደረስበት መሆኑ ይቻላል።

ሞዴል ወደ ምርት ሲወጣ በቀን እንደ ተለመደው የንግድ ሂደት (BAU) ውስጥ ሲጠቀሙበት ነው። ከዚህ በኋላ፣ አድሆክ ከሆነ ይካሄዳል፣ ለሰፊው ድርጅት የመድረስ አቅም የለውም።

AI ን ወደ መደበኛ የንግድ ሂደቶች (BAU) ማዋሐድ

ሰው ሰራሽ አስተውቀኛ እና ማሽን ትምህርት፣ እንዲሁም አሮጌ ስታቲስቲክስ ላይ የተመሰረቱ ሞዴሎች ጋር ያለው ረዥም ጊዜ የሚቆጠር ችግር በድርጅት ውስጥ ጥቂት ሰዎች ብቻ መድረስ መቻላቸው ነው። ለዚህ ብዙ ምክንያቶች ቢኖሩም፣ በጣም የተለመደው እንደዚህ ያሉ ሞዴሎችን ለመጠቀም ማልፈው የሚገባው የቴክኒክ እንቅፋት እና እንደዚህ ያሉ ሞዴሎችን ለማካሄድ የሚያስፈልገው የኮምፒውተር ማዋቀር ነው'።

ከዌብ አሳሽ መግቢያ እና በአሳሹ ውስጥ ከተገነባው ቀጣይ ተግባራዊነት ጋር፣ ሞዴሉን ለመጠቀም የሚፈልጉ ተጠቃሚዎች ዌብ አሳሽ ላይ መድረሻ በማግኘት ብቻ እንዲጠቀሙ እንዲህ ያሉ ችሎታዎችን ማቅረብ ይቻላል። ይህም ምክንያቱ የሚያስፈልገው የኮምፒውተር ማዋቀር በሩቅ ሰርቨር ውስጥ ሊጠበቅ ሲችል፣ ሞዴሉን እንዴት ማስኬድ እና እንዴት መገናኘት እንደሚቻል የሚያሳይ የተጠቃሚ በይነገጽ ሊታይ ስለሚችል ነው። ስለሆነም፣ ይህ ወደፊት ለመሄድ ያስችላል፣ ሰው ሰራሽ አእምሮ ብቻ ሳይሆን ብዙ የኮምፒውቲንግ ተግባራት የሙያ ችሎታ ምንም ቢሆንም ለተጨማሪ ግለሰቦች ይገኝባቸዋል።

የ AI ሞዴሎችን ወደ AI ስርዓቶች ማምረት

የሰው ሰራሽ አስተውሎት ስርዓት ለመፈለጊያው ውጤት ለመድረስ የአንድ AI ሞዴል ወይም ባለብዙ AI ሞዴሎችን የሚጠቀም ስርዓት ነው። ለብዙ ድርጅቶች በሁለቱ መካከል ያለውን ልዩነት ማወቅ አይቻልም፣ ምክንያቱም አስተዳደር AIን ማካሄድን የAI ችሎታ እንዳለ ሆኖ ለመቆጠር ይወዳል። AI በጥሩ አስተዳደር ስር እንዲሰራ ለማድረግ በትክክል የተነደፈ እና የተሰራ ስርዓት ያስፈልጋል።

በሁለቱ መካከል ያለውን ልዩነት ለመግለፅ ቀላል መንገድ በእያንዳንዱ ሂደት ደረጃ ጀርባ ያሉትን የስራ ተግባራት መመርመር ነው። የኮምፒውተር ሳይንቲስቶች AI ዘዴዎችን ያዳብራሉ። የመረጃ ሳይንቲስቶች AI ዘዴዎችን ይጠቀማሉ እና በድርጅቱ ውስጥ ለችግሮች ያተውታሉ፣ እና የተረጋጋ ሞዴል ሲሰጥ፣ የሶፍትዌር ምሕንድስኞች ከዚያም ጠንካራ ስርዓቶችን ይገነባሉ ይህም የAI ዘዴዎችን እና እንዴት እንደተተገበሙ ይጠቀማል።

በዘመናዊው ዘመን፣ የሶፍትዌር ምህንድስና በተለምዶ እንደዚህ አይነቱን AI በኋላ ባለው ሂደት (backend) በመጠቀም የድረ-ገጽ ሶፍትዌር የሚገነባ ሲሆን በሰፊ የተጠቃሚ በይነገጽ አቅርቦ የተደራች ፊት (frontend) ያቀርባል። ስለዚህ ይህ ተጠቃሚዎች የቴክኒካዊ ባለሙያነት ሳይጠይቅ እንደ የውሂብ ሳይንቲስት አርቲፊሻል ኢንተለጀንስን እንዲጠቀሙ ያስችላቸዋል። ወደፊት ሲገባ ይህ ጠቃሚ ነው ምክንያቱም AI ትልቅ ጥቅም ለሚያገኙት ሰዎች ስለሚሰጥ ዴሞክራሲያዊ መሆን አለበት።

AI እና ክላውድን መጠቀም

የሰው ሰራሽ አስተውልነት ሞዴሎች በተለምዶ በሱፐርኮምፒውተሮች ላይ ይሰራሉ፣ ይህም በምርምር ቦታ ውስጥ በጣም የተለመደ ነው። ብዙ የተለያዩ ፕሮጀክቶች ለኮምፒውተር ጊዜ ስለሚወዳደቁ ሱፐርኮምፒውተሮች ውድ እና ለመድረስ አስቸጋሪ ናቸው። አማራጭ መንገድ እንደ አማራጭ የተሰራጨ የክላውድ ኮምፒውቲንግ ኃይልን መጠቀም ነው።

የደመነ ኮምፒውተር እንደጠየቀው የኮምፒውተር ኃይል እና ማከማቸትን ይሰጣል እንዲሁም በዳይናሚክ ሊገፋ ይችላል። ጥቅሙ ድርጅቶች እነዚህን መሰረቶች ለመገንባት እና ለመጠበቅ ከባድ ኢንቨስትመንት አያደርጉም። ድርጅቶች በወደፊት ሰው ሰራሽ አስተውሎትን ለመድረስ የነበረው እንቅፋት ሰፊ የኮምፒውተር ኃይል እና ማከማቸትን መድረስ ነበር። ለእነዚህ ሀብቶች የተሻለ መድረስ ስለተቻለ፣ ድርጅቶች ሰው ሰራሽ አስተውሎትን ለመጠቀም አሁን عملي ሆኗል።

ድርጅቶች ነባርን የቅርስ መሰረተ ልማት እና ስርዓቶችን ወደ ክላውድ በማዛወር እና የክላውድ-ቀዳሚ ስትራቴጂ በመቀበል፣ ስትራቴጂያዊ ውሳኔ ሰጪዎች የክላውድ መሰረተ ልማት ወዴት ሌላ እንደሚረዳ መመርመር ሎጂካዊ ይሆናል። የሰው ሰራሽ አስተውልነት የወደፊት አቅሞችን ሲመረምር ከውይይት እቃዎች መካከል ይሆናል።

የ AI ውጤቶችን ለሰፊው ድርጅት ማቅረብ እና ማሳየት

የሰው ሰራሽ አስተውልነት ሞዴሎች እና ስርዓቶች የሚያስፈልገውን አንድ ግለሰብ ለመተርጎም እና እርምጃ ለመውሰድ ውጤቶችን ያመነጫሉ። በወደፊት፣ የሰው ሰራሽ አስተውልነት ስርዓቶች ሊወስዱ የሚገቡ እርምጃዎችንም ሊጠቁሙ ይችላሉ። ሆኖም ግን፣ በአሁኑ ሁኔታ እንዴት መቀጠል እንደሚገባ ለመወሰን ከውሳኔ ሰጪዎች በጣም ይወሰናል።

እንደ የንግድ ስልት ሪፖርቲንግ ስዊቶች እና የመረጃ ትንተና ዳሽቦርዶች ያሉ ነባር የመረጃ አቀራረብ እና የምስል ማሳያ ስልቶች፣ እንደ Tableau እና Power BI አቅርቦት፣ ጥቅም ላይ ይውላሉ እና ይራያሉ። ልዩ ምስላዊ አቀራረቦችም በመስራት ላይ ይቀጥላሉ፣ ለምሳሌ በራስ-ኦርጋናይዝንግ ካርታዎች (SOM) የሚታየው፣ ሰዎች የAI ውጤቶችን ለመረዳት ለማስቻል።

የሰው ሰራሽ አስተውሎት ስርዓቶች ለአንድ ሰው ከሚገባው በላይ ብዙ ተለዋዋጮችን ስለሚያሄዱ፣ እንደዚህ አይነት ውጤቶች ለሰው አስረዳሚ መሆናቸው እና እንደዚህ አይነት ውጤቶችን እና ተዛማጅ ተፅዕኖዎቻቸውን መረዳት አስፈላጊ ነው።

AI ን መተርጎም እና የ AI ውጤቶችን መጠቀም

የሰው ሰራሽ አስተውልነት ስርዓቶች፣ ወይም ማንኛውም ስርዓት፣ በተለምዶ ውጤቶችን ያመነጫሉ። የውጤቶቹ ውስብስብነት በመሆኑ እነሱ በመረጃው ውስጥ የተሳሳተ አስተረጓታ ወይም ኢምነት ሊኖርባቸው የለብም። የAI ሪፖርት ያደረገ ብዙ ሁኔታዎች ተከስተዋል፣ በቀላሉ ሊገለጽ የሚችለው ምክንያት ያስተማረው መረጃ ኢምነታዊ ወይም የተወሰኑ ባህሪ ስብስቦችን ስለያዘ ነው።

የ AI ውጤቶችን የሚጠቀሙ ድርጅቶች የተመጣጠነ አመለካከያን ለማረጋገጥ ትርጉም ማትረፍን ወደ በተነገረው ዘርፍ ውስጥ ለሚሰሩ ባለሙያዎች ግዛት መወሰን አለባቸው። እንደዚህ አይነን መንገድ መውሰድ የ AI ውጤቶች ጠንካራ እና ሙሉ መሆናቸውን ለማረጋገጥም ይረዳል። በ AI ውጤቶች ላይ የሚወሰደውን የተግባር ዘርፍ ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ብንም፣ የ AI ተግባራት ደህንነቱ በተጠበቀ ሁኔታ ለማረጋገጥ ውስን እና ጠቋሚ ዘርፍ ውስጥ መሆኑን እናምናለን።

Telemus AI™ ወደ ድርጅትዎ እንዴት እንደሚቀላቀል ለመረዳት ነፃ ማማክክር ለማግኘት ዛሬ ያግኙን።