Vještačka inteligencija u vašoj organizaciji
Mnoge organizacije su uspješno proizvele korisne AI modele putem ad-hoc analize, posebno u odjeljenjima za analitiku podataka koja pružaju podršku u donošenju odluka. Značajan izazov je uzeti modele proizvedene putem ad-hoc analize i omogućiti da navedeni AI modeli koristi šira organizacija. Preduzeća koja omogućavaju cijeloj organizaciji da iskoristi AI dobiće značajnu prednost.
Ovaj članak će istražiti kako integrirati AI unutar organizacije putem produkcije.
Identifikovanje prikladnog AI modela za proizvodnu upotrebu
Model umjetne inteligencije ili mašinskog učenja pogodan za proizvodnu upotrebu je svaki model koji daje vrijedne uvide ili praktične rezultate. Pretpostavimo da takve modele stalno moraju ručno pokretati naučnici podataka. U tom slučaju, postoji velika vjerovatnoća da proces nije proizveden i da je dostupan samo nekolicini tehničkih zaposlenih.
Model se stavlja u proizvodnju kada se koristi svakodnevno u procesima poslovanja kao i obično (BAU). Otada nadalje, ako se pokreće ad-hoc, nije dostupan široj organizaciji.
Integriranje AI-a u poslovne procese kao uobičajene prakse (BAU)
Dugogodišnji problem sa vještačkom inteligencijom i mašinskim učenjem, pa čak i starijim modelima zasnovanim na statistici, je u tome što malo ljudi unutar organizacije ima pristup njima. Postoji više razloga za to, iako je najčešća tehnička barijera koju treba prevazići da bi se koristili takvi modeli i potrebna računarska konfiguracija za pokretanje takvih modela.
Sa pojavom web pretraživača i kontinuiranom funkcionalnošću ugrađenom u pretraživač, moguće je pružiti takve mogućnosti korisnicima kojima može zatrebati korištenje modela jednostavnim pristupom web pretraživaču. Razlog za to je što se potrebna računarska konfiguracija može apstrahovati unutar udaljenog servera, dok se korisničko sučelje može prikazati za pokretanje i interakciju s modelom. Dakle, to će omogućiti u budućnosti da ne samo vještačka inteligencija, već i mnoge druge računarske funkcije budu dostupne većem broju pojedinaca bez obzira na tehničke sposobnosti.
Produkcionizacija AI modela u AI sisteme
Sistem umjetne inteligencije je sistem koji koristi jedan AI model ili više AI modela kako bi postigao željeni rezultat. Mnogim organizacijama nije jasna razlika između ovo dvoje, jer menadžment često smatra da sposobnost pokretanja AI-a predstavlja posjedovanje AI mogućnosti. Properno arhitektiran i inženjerisan sistem je potreban kako bi se osiguralo da AI djeluje pod dobrom upravom.
Lak način da se opiše razlika između ovo dvoje je da se ispitaju poslovne funkcije iza svake faze procesa. Računarski naučnici razvijaju AI tehnike. Naučnici podataka koriste AI tehnike i primjenjuju ih na probleme unutar organizacije, a uz dobar model, softverski inženjeri zatim izgrađuju robusne sisteme koji koriste i AI tehnike i način na koji se one primjenjuju.
U modernoj eri, softverski inženjering bi tipično izgradio web softver koji koristi takav AI putem pozadinskih procesa, dok prezentira prijateljsko sučelje s bogatim korisničkim interfejsom. Dakle, to omogućava korisnicima da koriste umjetnu inteligenciju kao naučnik za podatke bez potrebe za tehničkom stručnošću. Gledajući u budućnost, ovo je važno jer AI mora biti demokratizovan s obzirom na veliku prednost koju pruža onima koji mu imaju pristup.
Korištenje AI-a i Clouda
Modeli vještačke inteligencije teže da rade na superkompjuterima, što je veoma često u istraživačkom prostoru. Superkompjuteri su skupi i teško dostupni, s obzirom da se mnogo različitih projekata takmiči za računarsko vrijeme. Alternativa je iskorištavanje snage distribuiranog cloud računarstva kao alternativu.
Cloud računarstvo pruža računarsku snagu i pohranu na zahtjev i može se dinamički skalirati. Prednost je u tome što organizacije nisu dužne ulagati velika sredstva u izgradnju i održavanje iste infrastrukture. Prepreka za organizacije u pristupu vještačkoj inteligenciji u prošlosti bio je pristup ogromnoj računarskoj snazi i pohrani. Sa pristupačnijim pristupom ovim resursima, sada je praktično da organizacije iskoriste vještačku inteligenciju.
Kako organizacije migriraju postojeću naslijeđenu infrastrukturu i sisteme u cloud i usvajaju strategiju cloud-first, logično je da će strateški donosioci odluka istražiti gdje drugdje cloud infrastruktura može pomoći. Vještačka inteligencija će biti među stavkama za raspravu prilikom istraživanja budućih mogućnosti.
Prezentovanje i prikazivanje AI rezultata široj organizaciji
Modeli i sistemi vještačke inteligencije proizvode rezultate koji zahtijevaju da pojedinac protumači i preduzme akciju. U budućnosti, sistemi vještačke inteligencije mogu također predložiti mjere koje treba preduzeti. Međutim, u sadašnjem stanju je i dalje veoma na donosiocima odluka da odluče kako da postupe.
Postojeće tehnike prezentacije i vizualizacije podataka, kao što su korištenje suite za izvještavanje poslovne inteligencije i kontrolnih tabli za analitiku podataka, uključujući Tableau i Power BI, nastavit će se koristiti i proširivati. Prilagođene vizualizacije će se također nastaviti razvijati, kao što je ono viđeno u samoorganizirajućim mapama (SOM), kako bi se ljudima omogućilo da razumiju AI rezultate.
S obzirom da sistemi umjetne inteligencije mogu obraditi mnogo više varijabli nego što je pojedincu razumljivo, bitno je da su takvi rezultati sveobuhvatni za osobu i da su takvi rezultati i njihove povezane implikacije razumljive.
Tumačenje AI-a i korištenje rezultata AI-a
Sistemi vještačke inteligencije, ili bilo koji sistem, tipično proizvode izlaze. S obzirom na složenost rezultata, oni ne smiju biti pogrešno protumačeni ili podložni pristrasnosti u podacima. Bilo je mnogo slučajeva AI izvještavanja sa neopravdanom pristrasnošću jednostavno zato što su podaci iz kojih je učio sadržavali pristrasne ili ograničene skupove karakteristika.
Organizacije koje koriste AI rezultate moraju ograničiti interpretaciju na domen stručnjaka za određenu temu koji rade u datom polju kako bi se osigurala uravnotežena perspektiva. Preuzimanje takvog pristupa će također pomoći u osiguravanju da su AI rezultati ispravni i potpuni. Također smatramo bitnim razmotriti obim radnji preduzetih na osnovu AI rezultata, a to bi trebalo biti u okviru ograničenog i uskog polja kako bi se osiguralo da su AI radnje sigurne.
Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.
