Intel·ligència artificial a la vostra organització
Moltes organitzacions han produït amb èxit models d'AI útils mitjançant anàlisi ad hoc, particularment en departaments d'anàlisi de dades que proporcionen suport a la presa de decisions. Un repte significatiu és prendre models produïts mitjançant anàlisi ad hoc i permetre que els esmentats models d'AI siguin utilitzats per l'organització en general. Les empreses que permeten a tota una organització aprofitar l'AI aconseguiran un avantatge significatiu.
Aquest article explorarà com integrar la AI dins d'una organització mitjançant la producció.
Identificació d'un model d'AI adequat per a ús en producció
Un model d'intel·ligència artificial o aprenentatge automàtic adequat per a ús en producció és qualsevol model que produeixi informació valuosa o generi un resultat pràctic. Suposem que aquests models han de ser executats constantment de forma manual per científics de dades. En aquest cas, hi ha una gran probabilitat que el procés no estigui produït i només sigui accessible a uns pocs empleats tècnics.
Un model es posa en producció quan s'utilitza diàriament en processos habituals de negoci (BAU). En endavant, si s'executa de manera ad-hoc, no és accessible per a la resta de l'organització.
Integració de la AI en els processos habituals de l'empresa (BAU)
Un problema de llarga data amb la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic, i fins i tot amb els models estadístics més antics, és que poques persones dins d'una organització hi tenen accés. Hi ha diverses raons per a això, tot i que la més comuna és la barrera tècnica que cal superar per utilitzar aquests models i la configuració informàtica necessària per executar-los.
Amb l'arribada del navegador web i la funcionalitat contínua integrada al navegador, és possible proporcionar aquestes capacitats als usuaris que puguin necessitar utilitzar el model simplement tenint accés a un navegador web. El motiu d'això és que la configuració informàtica necessària es pot abstraure dins d'un servidor remot, mentre que es pot mostrar una interfície d'usuari sobre com executar i interactuar amb el model. Així, això permetrà avançar cap al futur, no només la intel·ligència artificial, sinó moltes més funcions informàtiques, per estar disponibles per a més persones independentment de les seves capacitats tècniques.
Producció de models d'IA a sistemes d'IA
Un sistema d'intel·ligència artificial és un sistema que utilitza un model d'AI o múltiples models d'AI per aconseguir el resultat desitjat. No és evident per a moltes organitzacions la diferència entre els dos, ja que la direcció tendeix a considerar que ser capaç d'executar AI és tenir capacitats d'AI. Es requereix un sistema degudament dissenyat i enginyer per garantir que la AI actuï sota una bona governança.
Una manera fàcil de descriure la distinció entre els dos és examinar les funcions laborals darrere de cada etapa del procés. Els científics informàtics desenvolupen tècniques d'AI. Els científics de dades utilitzen tècniques d'AI i les apliquen a problemes dins de l'organització, i donat un model sòlid, els enginyers de programari construeixen sistemes robustos que utilitzen tant les tècniques d'AI com la forma en què s'apliquen.
En l'era moderna, l'enginyeria de programari normalment desenvoluparia programari web que utilitza aquesta AI mitjançant processos de backend mentre presenta un frontend amigable amb una interfície d'usuari rica. Així, això permet als usuaris utilitzar la intel·ligència artificial com un científic de dades sense requerir coneixements tècnics. De cara al futur, això és important, ja que la AI ha de ser democratitzada donat el gran avantatge que proporciona a aquells que hi tenen accés.
Aprofitant la IA i el núvol
Els models d'intel·ligència artificial solen executar-se en superordinadors, la qual cosa és molt comú en l'àmbit de la recerca. Els superordinadors són costosos i difícils d'accés, atès que molts projectes diferents competeixen per temps de computació. Una alternativa és aprofitar el poder de la computació distribuïda al núvol com a alternativa.
La computació al núvol proporciona potència de càlcul i emmagatzematge a petició i també es pot escalar dinàmicament. L'avantatge és que les organitzacions no han d'invertir fortament en construir i mantenir aquesta infraestructura. Un impediment perquè les organitzacions accedissin a la intel·ligència artificial en el passat era l'accés a una gran potència de càlcul i emmagatzematge. Amb un accés més fàcil a aquests recursos, ara és pràctic per a les organitzacions aprofitar la intel·ligència artificial.
A mesura que les organitzacions migren la infraestructura i els sistemes heretats existents al núvol i adopten una estratègia cloud-first, serà lògic que els prescriptors estratègics explorin on més pot ajudar la infraestructura al núvol. La intel·ligència artificial serà entre els elements de discussió en explorar capacitats futures.
Presentació i Visualització de Resultats d'AI a tota l'Organització
Els models i sistemes d'intel·ligència artificial produeixen resultats que requereixen que un individu els interpreti i actuï. En el futur, els sistemes d'intel·ligència artificial també podran suggerir mesures a prendre. No obstant això, en l'estat actual, encara correspon als prescriptors decidir com procedir.
Les tècniques existents de presentació i visualització de dades, com ara l'ús de pautes d'informes d'intel·ligència empresarial i taulers d'anàlisi de dades, incloent Tableau i Power BI, continuaran sent utilitzades i ampliades. També es continuaran desenvolupant visualitzacions personalitzades, com les que es veuen en els mapes d'autoorganització (SOM), per permetre a la gent entendre els resultats de la IA.
Atès que els sistemes d'Intel·ligència Artificial poden processar moltes més variables del que és comprensible per a un individu, és essencial que aquestes sortides siguin comprensibles per a una persona i que aquests resultats i les seves implicacions associades s'entenguin.
Interpretació d'AI i aprofitament dels resultats d'AI
Els sistemes d'intel·ligència artificial, o qualsevol sistema, normalment produeixen resultats. Atesa la complexitat dels resultats, no s'han de malinterpretar ni estar subjectes a biaixos dins de les dades. Hi ha hagut molts casos en què la intel·ligència artificial ha informat amb un prejudici indegut simplement perquè les dades de les quals va aprendre contenien conjunts de característiques biaixades o limitades.
Les organitzacions que utilitzen resultats d'IA han de restringir la interpretació al domini dels experts en la matèria que treballen dins d'un camp determinat per garantir una perspectiva equilibrada. Adoptar aquest enfocament també ajudarà a garantir que els resultats de la IA siguin sòlids i complets. També considerem essencial tenir en compte l'abast de les accions preses a partir dels resultats de la IA, i hauria de ser dins d'un camp limitat i reduït per garantir que les accions de la IA siguin segures.
Poseu-vos en contacte amb nosaltres avui mateix per a una consulta gratuïta sobre com el Telemus AI™ es pot integrar a la vostra organització.
