Integration und Produktivsetzung von AI

Viele Organisationen haben erfolgreich nützliche AI-Modelle durch Ad-hoc-Analysen erstellt, insbesondere in Datenanalyseabteilungen, die Entscheidungsunterstützung bieten. Eine bedeutende Herausforderung besteht darin, die durch Ad-hoc-Analysen erstellten Modelle zu übernehmen und der breiteren Organisation die Nutzung besagter AI-Modelle zu ermöglichen. Unternehmen, die einer gesamten Organisation die Nutzung von AI ermöglichen, erlangen einen erheblichen Vorteil.

Dieser Artikel wird untersuchen, wie AI innerhalb einer Organisation mittels Produktivierung integriert werden kann.

Identifizieren eines geeigneten KI-Modells für den Produktionseinsatz

Ein Modell für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen, das für den Produktionseinsatz geeignet ist, ist jedes Modell, das wertvolle Erkenntnisse liefert oder ein praktisches Ergebnis erzielt. Angenommen, solche Modelle müssen ständig manuell von Data Scientists ausgeführt werden. In diesem Fall besteht eine gute Chance, dass der Prozess nicht für die Produktion bereitgestellt ist und nur wenigen technischen Mitarbeitern zugänglich ist.

Ein Modell wird in der Produktion eingesetzt, wenn es täglich in Normalbetriebsprozessen (BAU) verwendet wird. Wenn es ad-hoc ausgeführt wird, ist es folglich für die breitere Organisation nicht zugänglich.

Integration von AI in Business-as-Usual (BAU)-Prozesse

Ein seit langem bestehendes Problem mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie älteren statistikbasierten Modellen ist, dass nur wenige Personen innerhalb einer Organisation Zugriff darauf haben. Dafür gibt es mehrere Gründe, wobei der häufigste die technische Hürde ist, die überschritten werden muss, um solche Modelle zu verwenden, sowie die erforderliche Computerkonfiguration, um solche Modelle auszuführen.

Mit dem Aufkommen des Webbrowsers und den kontinuierlich integrierten Browserfunktionen ist es möglich, solche Funktionen Benutzern zur Verfügung zu stellen, die das Modell möglicherweise nutzen möchten, einfach durch den Zugriff auf einen Webbrowser. Der Grund hierfür ist, dass die erforderliche Rechenumgebung auf einem Remote-Server abstrahiert werden kann, während eine Benutzeroberfläche angezeigt werden kann, die zeigt, wie das Modell ausgeführt und bedient wird. Somit wird dies es in Zukunft ermöglichen, nicht nur künstliche Intelligenz, sondern auch viele weitere Rechenfunktionen für mehr Personen unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten verfügbar zu machen.

Produktivsetzung von KI-Modellen zu KI-Systemen

Ein System für künstliche Intelligenz ist ein System, das ein AI-Modell oder mehrere AI-Modelle verwendet, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Für viele Organisationen ist der Unterschied zwischen den beiden nicht offensichtlich, da das Management dazu neigt, die Fähigkeit, AI auszuführen, als das Vorhandensein von AI-Fähigkeiten zu betrachten. Ein ordnungsgemäß architiziertes und konstruiertes System ist erforderlich, um sicherzustellen, dass AI unter guter Governance handelt.

Eine einfache Möglichkeit, den Unterschied zwischen den beiden zu beschreiben, besteht darin, die Aufgabengebiete hinter jeder Prozessphase zu untersuchen. Informatiker entwickeln AI-Techniken. Data Scientists verwenden AI-Techniken und wenden sie auf Probleme innerhalb der Organisation an, und bei einem funktionierenden Modell bauen Softwareingenieure dann robuste Systeme, die sowohl die AI-Techniken als auch deren Anwendung nutzen.

In der modernen Ära würde Softwareentwicklung typischerweise Web-Software entwickeln, die solche AI über Backend-Prozesse nutzt, während ein benutzerfreundliches Frontend mit einer umfangreichen Benutzeroberfläche präsentiert wird. So können Nutzer künstliche Intelligenz wie ein Datenwissenschaftler nutzen, ohne technisches Fachwissen zu benötigen. In die Zukunft blickend ist dies wichtig, da AI angesichts des großen Vorteils, den sie denjenigen bietet, die Zugang dazu haben, demokratisiert werden muss.

Nutzung von AI und der Cloud

Modelle der Künstlichen Intelligenz laufen tendenziell auf Supercomputern, was im Forschungsbereich sehr üblich ist. Supercomputer sind teuer und schwer zugänglich, da viele verschiedene Projekte um Rechenzeit konkurrieren. Eine Alternative besteht darin, die Leistung des verteilten Cloud-Computings als Alternative zu nutzen.

Cloud-Computing stellt Rechenleistung und Speicherplatz auf Anforderung bereit und kann auch dynamisch skaliert werden. Der Vorteil besteht darin, dass Organisationen nicht stark in den Aufbau und die Wartung der besagten Infrastruktur investieren müssen. Ein Hindernis für den Zugang von Organisationen zu Künstlicher Intelligenz in der Vergangenheit war der Zugang zu enormer Rechenleistung und Speicherplatz. Mit einem leichteren Zugang zu diesen Ressourcen ist es nun für Organisationen praktikabel, Künstliche Intelligenz zu nutzen.

Wenn Organisationen bestehende Legacy-Infrastruktur und Systeme in die Cloud migrieren und eine Cloud-First-Strategie verfolgen, ist es logisch, dass strategische Entscheidungsträger erkunden, wo Cloud-Infrastruktur sonst noch helfen kann. Künstliche Intelligenz wird zu den Diskussionspunkten gehören, wenn zukünftige Fähigkeiten erkundet werden.

Präsentation und Anzeige von AI-Ergebnissen für die breitere Organisation

Modelle und Systeme der Künstlichen Intelligenz erzeugen Ergebnisse, die eine Person interpretieren und Maßnahmen ergreifen muss. In Zukunft könnten Systeme der Künstlichen Intelligenz auch Maßnahmen vorschlagen. Im gegenwärtigen Zustand liegt es jedoch noch sehr stark an den Entscheidungsträgern zu entscheiden, wie vorgegangen wird.

Bestehende Techniken zur Datenpräsentation und -visualisierung, wie die Verwendung von Business-Intelligence-Berichtssuiten und Datenanalyse-Dashboards, einschließlich Tableau und Power BI, werden weiterhin genutzt und erweitert. Es werden auch weiterhin benutzerdefinierte Visualisierungen entwickelt, wie etwa bei selbstorganisierenden Karten (SOM), um Menschen zu helfen, AI-Ergebnisse zu verstehen.

Angesichts der Tatsache, dass Künstliche-Intelligenz-Systeme weitaus mehr Variablen verarbeiten können, als für ein Individuum verständlich sind, ist es unerlässlich, dass solche Ausgaben für eine Person umfassend verständlich sind und dass solche Ergebnisse und ihre damit verbundenen Auswirkungen verstanden werden.

Interpretation von AI und Nutzung von AI-Ergebnissen

Systeme der Künstlichen Intelligenz oder jedes beliebige System erzeugen typischerweise Ausgaben. Angesichts der Komplexität der Ergebnisse dürfen diese nicht falsch interpretiert werden oder einem Bias in den Daten unterliegen. Es gab viele Fälle von KI-Berichten mit unangemessener Voreingenommenheit, einfach weil die Daten, aus denen sie lernte, voreingenommene oder eingeschränkte Merkmalsätze enthielten.

Organisationen, die AI-Ergebnisse nutzen, müssen die Interpretation auf den Bereich von Fachexperten beschränken, die in dem jeweiligen Feld tätig sind, um eine ausgewogene Perspektive zu gewährleisten. Ein solcher Ansatz wird auch dazu beitragen sicherzustellen, dass die AI-Ergebnisse fundiert und vollständig sind. Wir halten es auch für unerlässlich, den Umfang der auf Basis von AI-Ergebnissen ergriffenen Maßnahmen zu berücksichtigen, und dieser sollte auf ein begrenztes und enges Feld beschränkt sein, um sicherzustellen, dass die AI-Aktionen sicher sind.

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