Интеграция и производство на AI

Много организации са успешно създали полезни AI модели чрез ad-hoc анализ, особено в отделите за анализ на данни, които осигуряват подкрепа за вземане на решения. Значимо предизвикателство е да се вземат модели, създадени чрез ad-hoc анализ, и да се позволи на тези AI модели да бъдат използвани от по-широката организация. Бизнесите, които позволяват на цялата организация да използва AI, ще постигнат значително предимство.

Тази статия ще изследва как да се интегрира AI в дадена организация чрез средства за продукционизиране.

Идентифициране на подходящ AI модел за производствена употреба

Модел на изкуствен интелект или машинно обучение, подходящ за производствена употреба, е всеки модел, който генерира ценни аналитични изводи или води до практически резултат. Ако такива модели трябва постоянно да се стартират ръчно от специалисти по данни, има голяма вероятност процесът да не е внедрен в производствена среда и да е достъпен само за няколко технически служители.

Един модел се внедрява в производство, когато се използва ежедневно в рутинни бизнес процеси (BAU). Следователно, ако се изпълнява ad-hoc, той не е достъпен за по-широката организация.

Интегриране на AI в стандартните бизнес процеси (BAU)

Дългогодишен проблем с изкуствения интелект и машинното обучение, както и с по-старите модели, базирани на статистика, е, че малко хора в една организация имат достъп до тях. Има множество причини за това, въпреки че най-честата е техническата бариера, която трябва да се преодолее, за да се използват такива модели, и необходимата изчислителна настройка за изпълнението на такива модели.

С появата на уеб браузъра и продължаващата функционалност, вградена в браузъра, е възможно да се предоставят такива възможности на потребители, които може да се наложи да използват модела, просто като имат достъп до уеб браузър. Причината за това е, че необходимата изчислителна настройка може да бъде абстрахирана в отдалечен сървър, докато потребителски интерфейс може да се показва за това как да се стартира и взаимодейства с модела. По този начин това ще позволи в бъдеще не само изкуствения интелект, но и много други изчислителни функции да бъдат достъпни за повече хора, независимо от техническите им възможности.

Преминаване на AI моделите в производство като AI системи

Система за изкуствен интелект е система, която използва един или няколко AI модела, за да постигне желания резултат. За много организации разликата между двете не е очевидна, тъй като ръководството има склонност да приема способността за стартиране на AI за наличие на AI възможности. Необходима е правилно проектирана и инженерно реализирана система, за да се гарантира, че AI действа в условия на добро управление.

Един лесен начин да се опише разграничението между двете е да се изследват професиите, свързани с всеки етап от процеса. Компютърните учени разработват AI техники. Специалистите по данни използват AI техники и ги прилагат към проблеми в организацията, а при наличието на надежден модел, софтуерните инженери след това изграждат устойчиви системи, които използват както AI техниките, така и начина на тяхното прилагане.

В съвременната епоха софтуерното инженерство обикновено би създало уеб софтуер, който използва такъв AI чрез backend процеси, като същевременно представя приятелски frontend с богат потребителски интерфейс. По този начин това позволява на потребителите да използват изкуствен интелект като учен, работещ с данни, без да се изискват технически познания. Поглеждайки към бъдещето, това е важно, тъй като AI трябва да бъде демократизиан, предвид голямото предимство, което предоставя на тези, които имат достъп до него.

Използване на AI и облака

Моделите за изкуствен интелект обикновено работят на суперкомпютри, което е много често срещано в изследователската сфера. Суперкомпютрите са скъпи и трудни за достъп, тъй като много различни проекти се състезават за изчислително време. Алтернатива е да се използва мощността на разпределените облачни изчисления като заместител.

Облачните изчисления предоставят изчислителна мощ и съхранение при заявка и също могат да се мащабират динамично. Предимството е, че организациите не са длъжни да инвестират тежко в изграждането и поддръжката на тази инфраструктура. Пречка за организациите при достъпа до изкуствен интелект в миналото е бил достъпът до огромна изчислителна мощ и съхранение. С по-достъпен достъп до тези ресурси, вече е практично организациите да използват изкуствен интелект.

Тъй като организациите мигрират съществуваща наследена инфраструктура и системи към облака и приемат стратегия, приоритираща облака, ще бъде логично стратегическите вземащи решения да проучат къде другаде облачната инфраструктура може да съдейства. Изкуственият интелект ще бъде сред обсъжданите теми при проучването на бъдещи възможности.

Представяне и показване на резултатите от AI пред по-широката организация

Моделите и системите за изкуствен интелект дават резултати, които изискват от индивида да ги интерпретира и предприеме действия. В бъдеще системите за изкуствен интелект може също така да предлагат мерки за предприемане. Въпреки това, в настоящото състояние, решението как да се действа все още зависи изцяло от вземащите решения.

Съществуващите техники за представяне и визуализация на данни, като например използването на пакети за отчитане на бизнес интелект и табла за анализ на данни, включително Tableau и Power BI, ще продължат да се използват и разширяват. Също така ще продължат да се разработват персонализирани визуализации, като например тези, наблюдавани в самоорганизиращи се карти (SOM), за да позволят на хората да осмислят резултатите от AI.

Предвид факта, че системите за изкуствен интелект могат да обработват много повече променливи, отколкото е разбираемо за отделен човек, от съществено значение е такива изходни данни да са изчерпателни за дадено лице и че такива резултати и свързаните с тях последствия са разбрани.

Интерпретиране на AI и използване на резултатите от AI

Системите с изкуствен интелект или всяка друга система обикновено генерират резултати. Предвид сложността на резултатите, те не трябва да бъдат неправилно тълкувани или обект на пристрастия в данните. Имало е много случаи на AI отчитане с неоправдано пристрастие просто защото данните, от които е учил, са съдържали пристрастни или ограничени набори от характеристики.

Организациите, използващи резултати от AI, трябва да ограничат тълкуването им до областта на експертите по съответната тема, които работят в дадена сфера, за да се осигури балансирана перспектива. Подобен подход също ще помогне да се гарантира, че резултатите от AI са обосновани и пълни. Също така смятаме за съществено да се вземе предвид обхватът на действията, предприети въз основа на резултатите от AI, и той трябва да бъде в ограничена и тясна сфера, за да се осигури безопасността на действията на AI.

Свържете се с нас днес за безплатна консултация относно това как Telemus AI™ може да бъде интегриран във вашата организация.