Tehisintellekt teie organisatsioonis
Paljud organisatsioonid on edukalt tootnud kasulikke AI-mudeleid ad-hoc analüüsi kaudu, eriti andmeanalüüsi osakondades, mis pakuvad otsustuge. Oluline väljakutse on võtta ad-hoc analüüsi kaudu toodetud mudelid ja lubada nimetatud AI-mudelite kasutamist kogu organisatsioonis. Ettevõtted, mis lubavad kogu organisatsioonil AI-d kasutada, saavad märkimisväärse eelise.
See artikkel uurib, kuidas integreerida AI organisatsiooni tootmisestamise vahenditega.
Sobiva AI mudeli tuvastamine tootmises kasutamiseks
Tehisintellekti või masinõppe mudel, mis sobib tootmises kasutamiseks, on iga mudel, mis annab väärtuslikku teavet või toob kaasa praktilise tulemuse. Oletagem, et selliseid mudeleid peavad andmeteadlased pidevalt käsitsi käitama. Sellisel juhul on suur tõenäosus, et protsess ei ole tootmisse viidud ja on juurdepääsetav ainult mõnele tehnilisele töötajale.
Mudel toodetakse juurutamisel, kui seda kasutatakse igapäevaselt äritegevuse (BAU) protsessides. Seega, kui seda käitatakse ad-hoc, ei ole see laiemale organisatsioonile kättesaadav.
AI integreerimine igapäevastesse (BAU) protsessidesse
Pikaajaline probleem tehisintellekti ja masinõppe ning isegi vanemate statistiliste mudelitega on see, et vähesed organisatsiooni liikmed neile juurdepääsu omavad. Sellel on mitmeid põhjusi, kuid levinuim on tehniline barjäär, mis tuleb ületada selliste mudelite kasutamiseks, ja vajalik arvutiseadistus selliste mudelite käitamiseks.
Veebibrauseri saabumise ja brauserisse sisseehitatud pideva funktsionaalsusega on võimalik pakkuda selliseid võimalusi kasutajatele, kes võivad vajada mudeli kasutamist lihtsalt veebibrauserile juurdepääsu omamise teel. Põhjus on selles, et vajalik arvutiseadistus saab abstraheeruda kaugserverisse, samal ajal kui kasutajaliides saab kuvada juhiseid mudeli käivitamiseks ja sellega suhtlemiseks. Seega võimaldab see ka edaspidi teha tehisintellekti ja palju rohkem arvutifunktsioone kättesaadavaks rohkematele inimestele olenemata nende tehnilistest võimetest.
Tehisintellekti mudelite tootmiskõlblikuks muutmine tehisintellekti süsteemideks
Tehisintellekti süsteem on süsteem, mis kasutab soovitud tulemuse saavutamiseks ühte või mitut AI mudelit. Paljudele organisatsioonidele ei ole kahe vaheline erinevus ilmne, kuna juhtkond kaldub pidama AI käitamise võimet AI võimete omamiseks. Nõutakse nõuetekohaselt arhitektuuritud ja arendatud süsteemi, et tagada AI toimimine hea juhtimise all.
Lihtne viis kahe vahelise erinevuse kirjeldamiseks on uurida iga protsessi etapi taga olevaid tööülesandeid. Arvutiteadlased arendavad AI tehnikaid. Andmeteadlased kasutavad AI tehnikaid ja rakendavad neid organisatsiooni probleemide lahendamisel ning hea mudeli olemasolu korral tarkvaraarendajad seejärel arendavad tugevad süsteemid, mis kasutavad nii AI tehnikaid kui ka nende rakendamise viise.
Kaasaegsel ajastul tarkvarainsenerid tavaliselt ehitavad veebitarkvara, mis kasutab sellist AI taustaprotsesside kaudu, esitledes samal ajal sõbralikku esiliidest rikka kasutajaliidesega. Seega võimaldab see kasutajatel kasutada tehisintellekti nagu andmeteadlane ilma tehniliste teadmisteta. Tulevikku vaadates on see oluline, kuna AI peab olema demokratiseeritud, arvestades suurt eelist, mida see pakub neile, kellel on neile juurdepääs.
AI ja pilve kasutamine
Tehisintellekti mudelid kipuvad töötama superarvutites, mis on uurimisruumis väga levinud. Superarvutid on kallid ja raskesti kättesaadavad, arvestades, et paljud erinevad projektid konkureerivad arvutusaja pärast. Alternatiiviks on kasutada hajutatud pilvearvutuse võimsust.
Pilvandmetöötlus pakub arvutusvõimsust ja salvestusruumi vastavalt vajadusele ja seda saab ka dünaamiliselt skaleerida. Eelis on see, et organisatsioonid ei pea investeerima rängalt sellise infrastruktuuri ehitamisse ja hooldamisse. Takistus organisatsioonidele tehisintellekti juurdepääsemisel minevikus oli juurdepääs tohutule arvutusvõimsusele ja salvestusruumile. Neile ressurssidele juurdepääsu hõlbustamisega on organisatsioonidel nüüd praktiline tehisintellekti ära kasutada.
Kuna organisatsioonid migreerivad olemasolevat pärandtaristut ja -süsteeme pilve ning võtavad omaks pilve-esimese strateegia, on loogiline, et strateegilised otsustajad uurivad, kus veel pilvetaristu abiks saab olla. Tehisintellekt on tulevaste võimaluste uurimisel aruteluüksuste hulgas.
AI-tulemuste esitamine ja kuvamine laiemale organisatsioonile
Tehisintellekti mudelid ja süsteemid toodavad tulemusi, mis nõuavad inimeselt tõlgendamist ja tegutsemist. Tulevikus võivad tehisintellekti süsteemid soovitada ka meetmeid, mida võtta. Kuid praeguses seisundis on see endiselt otsustajate otsustada, kuidas edasi toimuda.
Olemasolevaid andmete esitamise ja visualiseerimise tehnikaid, nagu ärianalüüsi aruandlussüsteemide ja andmeanalüüsi juhtpaneelide, sealhulgas Tableau ja Power BI, kasutamine, jätkatakse ja laiendatakse. Samuti jätkatakse kohandatud visualisatsioonide arendamist, nagu seda näha isikorgaaniseeruvates kaartides (SOM), et võimaldada inimestel mõista tehisintellekti tulemusi.
Arvestades, et tehisintellekti süsteemid saavad töödelda palju rohkem muutujaid kui üksikisikule mõistetav, on oluline, et sellised väljundid oleksid inimesele arusaadavad ja et sellised tulemused ning nendega seotud mõjud oleksid mõistetud.
AI tõlgendamine ja AI tulemuste kasutamine
Tehisintellekti süsteemid või ükskõik milline süsteem toodavad tavaliselt väljundeid. Arvestades tulemuste keerukust, tuleb vältida nende valesti tõlgendamist või andmetes oleva eelarvamuse mõju. On olnud palju juhtumeid, kus AI on teatanud asjadest sobimatute eelarvamustega lihtsalt seetõttu, et andmed, millest ta õppis, sisaldasid kallutatud või piiratud tunnuste kogumeid.
AI tulemusi kasutavad organisatsioonid peavad piirama tõlgenduse antud valdkonnas töötavate teemaspetsialistide valdkonnaga, et tagada tasakaalustatud perspektiiv. Sellise lähenemisviisi kasutamine aitab samuti tagada, et AI tulemused oleksid usaldusväärsed ja terviklikud. Me peame samuti oluliseks kaaluda AI tulemuste põhjal võetavate meetmete ulatust, ja see peaks jääma piiratud ja kitsasse valdkonda, et tagada AI tegevuse ohutus.
Võtke meiega täna ühendust tasuta nõustamiseks selle kohta, kuidas Telemus AI™ saab teie organisatsiooni integreerida.
