Τεχνητή Νοημοσύνη στον Οργανισμό σας
Πολλοί οργανισμοί έχουν παραγάγει επιτυχώς χρήσιμα μοντέλα AI μέσω ad-hoc ανάλυσης, ιδιαίτερα σε τμήματα αναλυτικής δεδομένων που παρέχουν υποστήριξη αποφάσεων. Μια σημαντική πρόκληση είναι η λήψη μοντέλων που παράγονται μέσω ad-hoc ανάλυσης και η δυνατότητα χρήσης των εν λόγω μοντέλων AI από τον ευρύτερο οργανισμό. Οι επιχειρήσεις που επιτρέπουν σε έναν ολόκληρο οργανισμό να αξιοποιεί το AI θα αποκτήσουν σημαντικό πλεονέκτημα.
Αυτό το άρθρο θα εξερευνήσει πώς να ενσωματωθεί το AI μέσα σε έναν οργανισμό μέσω της παραγωγοποίησης.
Εντοπισμός Κατάλληλου Μοντέλου AI για Παραγωγική Χρήση
Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης ή μηχανικής μάθησης κατάλληλο για χρήση σε παραγωγή είναι οποιοδήποτε μοντέλο παράγει πολύτιμες πληροφορίες ή οδηγεί σε ένα πρακτικό αποτέλεσμα. Υποθέστε ότι τέτοια μοντέλα πρέπει να εκτελούνται συνεχώς χειροκίνητα από επιστήμονες δεδομένων. Σε αυτή την περίπτωση, υπάρχει μεγάλη πιθανότητα η διαδικασία να μην έχει παραγωγοποιηθεί και να είναι προσβάσιμη μόνο σε λίγους τεχνικούς υπαλλήλους.
Ένα μοντέλο εντάσσεται στην παραγωγή όταν χρησιμοποιείται καθημερινά σε επιχειρηματικές διαδικασίες καθημερινής ροής (BAU). Επομένως, εάν εκτελείται ad-hoc, δεν είναι προσβάσιμο στον ευρύτερο οργανισμό.
Ενσωμάτωση AI σε Διαδικασίες Επιχειρησιακής Κανονικότητας (BAU)
Ένα μακροχρόνιο ζήτημα με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, καθώς και με τα παλαιότερα μοντέλα που βασίζονται στη στατιστική, είναι ότι λίγα άτομα εντός ενός οργανισμού έχουν πρόσβαση σε αυτά. Υπάρχουν πολλοί λόγοι για αυτό, αν και ο πιο συνηθισμένος είναι το τεχνικό εμπόδιο που πρέπει να ξεπεραστεί για τη χρήση τέτοιων μοντέλων και η απαραίτητη υπολογιστική υποδομή για την εκτέλεση τέτοιων μοντέλων.
Με την έλευση του προγράμματος περιήγησης ιστού και της συνεχιζόμενης λειτουργικότητας που είναι ενσωματωμένη στο πρόγραμμα περιήγησης, είναι δυνατόν να παρέχονται τέτοιες δυνατότητες σε χρήστες που ενδέχεται να απαιτείται να χρησιμοποιήσουν το μοντέλο απλώς έχοντας πρόσβαση σε ένα πρόγραμμα περιήγησης ιστού. Ο λόγος για αυτό είναι ότι η απαιτούμενη υπολογιστική ρύθμιση μπορεί να αφαιρεθεί μέσα σε έναν απομακρυσμένο διακομιστή, ενώ μια διεπαφή χρήστη μπορεί να εμφανίζεται για το πώς να εκτελεστεί και να αλληλεπιδράσει με το μοντέλο. Έτσι, αυτό θα επιτρέψει προχωρώντας στο μέλλον, όχι μόνο την τεχνητή νοημοσύνη αλλά πολλές περισσότερες υπολογιστικές λειτουργίες να διατεθούν σε περισσότερα άτομα ανεξάρτητα από τις τεχνικές δυνατότητες.
Παραγωγοποίηση Μοντέλων AI σε Συστήματα AI
Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα σύστημα που κάνει χρήση ενός μοντέλου AI ή πολλαπλών μοντέλων AI για την επίτευξη του επιθυμητού αποτελέσματος. Δεν είναι προφανής σε πολλούς οργανισμούς η διαφορά μεταξύ των δύο, καθώς η διοίκηση τείνει να θεωρεί ότι η ικανότητα εκτέλεσης AI συνιστά ικανότητες AI. Απαιτείται ένα σωστά σχεδιασμένο και μηχανικά κατασκευασμένο σύστημα για να διασφαλιστεί ότι η AI λειτουργεί υπό καλή διακυβέρνηση.
Ένας εύκολος τρόπος για να περιγραφεί η διάκριση μεταξύ των δύο είναι να εξεταστούν οι λειτουργίες εργασίας πίσω από κάθε στάδιο της διαδικασίας. Οι Επιστήμονες Υπολογιστών αναπτύσσουν τεχνικές AI. Οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν τεχνικές AI και τις εφαρμόζουν σε προβλήματα εντός του οργανισμού και, δεδομένου ενός υγιούς μοντέλου, οι Μηχανικοί Λογισμικού στη συνέχεια δημιουργούν ισχυρά συστήματα που χρησιμοποιούν τόσο τις τεχνικές AI όσο και τον τρόπο εφαρμογής τους.
Στη σύγχρονη εποχή, η μηχανική λογισμικού θα κατασκευάζει συνήθως λογισμικό ιστού που χρησιμοποιεί τέτοια AI μέσω διαδικασιών backend, παρουσιάζοντας παράλληλα ένα φιλικό frontend με πλούσιο περιβάλλον χρήστη. Έτσι, αυτό επιτρέπει στους χρήστες να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη όπως ένας επιστήμονας δεδομένων, χωρίς να απαιτείται τεχνική εξειδίκευση. Προχωρώντας στο μέλλον, αυτό είναι σημαντικό καθώς η AI πρέπει να εκδημοκρατιστεί δεδομένου του μεγάλου πλεονεκτήματος που παρέχει σε όσους έχουν πρόσβαση σε αυτή.
Αξιοποιώντας την AI και το Cloud
Τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης τείνουν να εκτελούνται σε υπερυπολογιστές, κάτι που είναι πολύ συνηθισμένο στον χώρο της έρευνας. Οι υπερυπολογιστές είναι δαπανηροί και δύσκολο να προσπελαστούν, δεδομένου ότι πολλά διαφορετικά έργα ανταγωνίζονται για υπολογιστικό χρόνο. Μια εναλλακτική είναι να αξιοποιηθεί η δύναμη της κατανεμημένης υπολογιστικής νέφους ως εναλλακτική λύση.
Η υπολογιστικό νέφος παρέχει υπολογιστική ισχύ και αποθήκευση κατόπιν αιτήματος και μπορεί επίσης να κλιμακωθεί δυναμικά. Το πλεονέκτημα είναι ότι οι οργανισμοί δεν απαιτείται να επενδύσουν βαριά στην κατασκευή και συντήρηση της εν λόγω υποδομής. Ένα εμπόδιο για τους οργανισμούς στην πρόσβαση σε τεχνητή νοημοσύνη στο παρελθόν ήταν η πρόσβαση σε τεράστια υπολογιστική ισχύ και αποθήκευση. Με πιο προσιτή πρόσβαση σε αυτούς τους πόρους, είναι πλέον πρακτικό για τους οργανισμούς να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη.
Καθώς οι οργανισμοί μεταφέρουν την υπάρχουσα παλαιά υποδομή και τα συστήματα στο cloud και υιοθετούν μια στρατηγική cloud-first, θα είναι λογικό οι στρατηγικοί υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων να εξερευνήσουν πού αλλού μπορεί να βοηθήσει η υποδομή cloud. Η τεχνητή νοημοσύνη θα βρίσκεται μεταξύ των θεμάτων προς συζήτηση κατά την εξερεύνηση μελλοντικών δυνατοτήτων.
Παρουσίαση και Εμφάνιση Αποτελεσμάτων AI στην Ευρύτερη Οργάνωση
Τα μοντέλα και τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης παράγουν αποτελέσματα που απαιτούν από ένα άτομο να τα ερμηνεύσει και να αναλάβει δράση. Στο μέλλον, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται επίσης να προτείνουν μέτρα προς λήψη. Ωστόσο, στην παρούσα κατάσταση, εξακολουθεί να εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τους υπευθύνους λήψης αποφάσεων το πώς θα προχωρήσουν.
Οι υπάρχουσες τεχνικές παρουσίασης και οπτικοποίησης δεδομένων, όπως η χρήση σουιτών αναφοράς επιχειρηματικής νοημοσύνης και ταμπλό αναλυτικών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των Tableau και Power BI, θα συνεχίσουν να χρησιμοποιούνται και να επεκτείνονται. Επίσης, θα συνεχίσουν να αναπτύσσονται προσαρμοσμένες οπτικοποιήσεις, όπως αυτή που παρατηρείται στους αυτοοργανούμενους χάρτες (SOM), για να επιτρέπουν στους ανθρώπους να κατανοούν τα αποτελέσματα της AI.
Δεδομένου ότι τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να επεξεργαστούν πολλές περισσότερες μεταβλητές από όσες είναι κατανοητές σε ένα άτομο, είναι απαραίτητο τέτοιες έξοδοι να είναι περιεκτικές για ένα άτομο και τα αποτελέσματα και οι σχετικές επιπτώσεις τους να γίνονται κατανοητά.
Ερμηνεία της AI και Αξιοποίηση των Αποτελεσμάτων της AI
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, ή οποιοδήποτε σύστημα, παράγουν συνήθως αποτελέσματα. Δεδομένης της πολυπλοκότητας των αποτελεσμάτων, δεν πρέπει να παρερμηνεύονται ή να υπόκεινται σε προκατάληψη εντός των δεδομένων. Έχουν υπάρξει πολλές περιπτώσεις αναφορών AI με αδικαιολόγητη προκατάληψη απλώς και μόνο επειδή τα δεδομένα από τα οποία έμαθε περιείχαν μεροληπτικά ή περιορισμένα σύνολα χαρακτηριστικών.
Οι οργανισμοί που χρησιμοποιούν αποτελέσματα AI πρέπει να περιορίσουν την ερμηνεία στο πεδίο των εμπειρογνωμόνων του αντικειμένου που εργάζονται εντός ενός συγκεκριμένου τομέα, ώστε να διασφαλιστεί μια ισορροπημένη προοπτική. Η προσέγγιση αυτή θα βοηθήσει επίσης στη διασφάλιση ότι τα αποτελέσματα της AI είναι ορθά και πλήρη. Επίσης, θεωρούμε απαραίτητο να εξεταστεί το πεδίο δράσης που αναλαμβάνεται με βάση τα αποτελέσματα της AI, και θα πρέπει να βρίσκεται εντός ενός περιορισμένου και στενού πεδίου για να διασφαλιστεί ότι οι ενέργειες της AI είναι ασφαλείς.
Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για μια δωρεάν συμβουλευτική σχετικά με το πώς το Telemus AI™ μπορεί να ενσωματωθεί στον οργανισμό σας.
