یکپارچه‌سازی و تولیدی‌سازی AI

بسیاری از سازمان‌ها با موفقیت مدل‌های مفید AI را از طریق تحلیل موردی تولید کرده‌اند، به‌ویژه در بخش‌های تحلیل داده که پشتیبانی تصمیم‌گیری را ارائه می‌دهند. یک چالش مهم این است که مدل‌های تولیدشده از طریق تحلیل موردی گرفته شوند و اجازه داده شود مدل‌های مذکور AI توسط کل سازمان استفاده شوند. کسب‌وکارهایی که به کل سازمان اجازه بهره‌برداری از AI را می‌دهند، به برتری چشمگیری دست خواهند یافت.

این مقاله به بررسی نحوه ادغام AI در یک سازمان از طریق روش‌های تولید و عملیاتی‌سازی می‌پردازد.

شناسایی یک مدل AI مناسب برای استفاده در تولید

یک مدل هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین مناسب برای استفاده در تولید، مدلی است که بینش‌های ارزشمند تولید می‌کند یا به نتیجه عملی منجر می‌شود. فرض کنید چنین مدل‌هایی باید به‌طور مداوم به‌صورت دستی توسط دانشمندان داده اجرا شوند. در این صورت، احتمال زیادی وجود دارد که فرآیند تولید نشده باشد و تنها برای چند کارمند فنی قابل دسترسی باشد.

یک مدل زمانی تولید (Productionised) می‌شود که روزانه در فرآیندهای عادی تجاری (BAU) استفاده شود. از این پس، اگر به‌صورت موردی (Ad-hoc) اجرا شود، برای کل سازمان قابل دسترسی نخواهد بود.

ادغام AI در فرآیندهای عادی کسب‌وکار (BAU)

یک مشکل دیرینه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و حتی مدل‌های مبتنی بر آمار قدیمی‌تر این است که افراد کمی درون یک سازمان به آن‌ها دسترسی دارند. دلایل متعددی برای این موضوع وجود دارد، اگرچه رایج‌ترین آن‌ها مانع فنی لازم برای عبور به منظور استفاده از چنین مدل‌هایی و راه‌اندازی محاسباتی مورد نیاز برای اجرای چنین مدل‌هایی است.

با ظهور مرورگر وب و قابلیت‌های مستمر ساخته‌شده در مرورگر، امکان ارائه چنین امکاناتی به کاربرانی که ممکن است نیاز به استفاده از مدل داشته باشند، صرفاً با داشتن دسترسی به یک مرورگر وب فراهم است. دلیل این امر آن است که تنظیمات محاسباتی مورد نیاز می‌توانند در یک سرور راه دور انتزاع شوند، در حالی که یک رابط کاربری نحوه اجرا و تعامل با مدل را نمایش می‌دهد. بنابراین، این امر در آینده اجازه می‌دهد نه تنها هوش مصنوعی بلکه بسیاری از قابلیت‌های محاسباتی دیگر نیز فارغ از توانایی‌های فنی، در دسترس افراد بیشتری قرار گیرند.

عملیاتی‌سازی مدل‌های AI به سیستم‌های AI

یک سیستم هوش مصنوعی سیستمی است که از یک مدل AI یا چندین مدل AI برای رسیدن به نتیجه مطلوب استفاده می‌کند. برای بسیاری از سازمان‌ها تفاوت بین این دو آشکار نیست، زیرا مدیریت تمایل دارد اجرای AI را به‌عنوان داشتن قابلیت‌های AI در نظر بگیرد. یک سیستم با معماری و مهندسی مناسب برای اطمینان از عملکرد AI تحت حکمرانی خوب مورد نیاز است.

یک راه آسان برای توصیف تمایز بین این دو، بررسی وظایف شغلی پشت هر مرحله از فرآیند است. دانشمندان رایانه تکنیک‌های AI را توسعه می‌دهند. دانشمندان داده از تکنیک‌های AI استفاده کرده و آن‌ها را بر مشکلات داخل سازمان اعمال می‌کنند، و با داشتن یک مدل سالم، مهندسان نرم‌افزار سپس سیستم‌های مقاومی می‌سازند که هم از تکنیک‌های AI و هم از نحوه اعمال آن‌ها استفاده می‌کنند.

در دوران مدرن، مهندسی نرم‌افزار معمولاً نرم‌افزار وبی می‌سازد که از چنین AI از طریق فرآیندهای پس‌زمینه استفاده می‌کند و در عین حال یک پیش‌زمینه کاربرپسند با رابط کاربری غنی ارائه می‌دهد. بنابراین، این امر به کاربران اجازه می‌دهد تا مانند یک دانشمند داده از هوش مصنوعی استفاده کنند بدون آنکه به تخصص فنی نیاز داشته باشند. با حرکت به سوی آینده، این موضوع مهم است زیرا با توجه به مزیت بزرگی که AI به کسانی که به آن‌ها دسترسی دارند می‌دهد، باید دموکراتیک شود.

بهره‌گیری از AI و فضای ابری

مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً روی ابررایانه‌ها اجرا می‌شوند که این امر در فضای پژوهشی بسیار رایج است. ابررایانه‌ها پرهزینه و دسترسی به آن‌ها دشوار است، زیرا پروژه‌های متعددی برای زمان محاسباتی با یکدیگر رقابت می‌کنند. یک راهکار جایگزین، بهره‌گیری از قدرت رایانش ابری توزیع‌شده به عنوان یک گزینه دیگر است.

رایانش ابری توان پردازشی و ذخیره‌سازی را در صورت درخواست ارائه می‌دهد و همچنین می‌تواند به‌صورت پویا مقیاس‌پذیر باشد. مزیت این است که سازمان‌ها نیازی به سرمایه‌گذاری سنگین در ساخت و نگهداری این زیرساخت ندارند. مانعی که در گذشته سازمان‌ها را از دسترسی به هوش مصنوعی بازمی‌داشت، دسترسی به توان پردازشی و ذخیره‌سازی عظیم بود. با دسترسی راحت‌تر به این منابع، اکنون برای سازمان‌ها عملی است که از هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.

همان‌طور که سازمان‌ها زیرساخت‌ها و سیستم‌های قدیمی موجود را به فضای ابری منتقل کرده و استراتژی اولویت ابری را اتخاذ می‌کنند، منطقی خواهد بود که تصمیم‌گیرندگان استراتژیک بررسی کنند که زیرساخت ابری در کجا‌های دیگر می‌تواند کمک کند. هوش مصنوعی در میان موارد مورد بحث هنگام بررسی قابلیت‌های آینده خواهد بود.

ارائه و نمایش نتایج AI به کل سازمان

مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی نتایجی تولید می‌کنند که نیازمند فردی برای تفسیر و اقدام هستند. در آینده، سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است اقداماتی را نیز برای انجام پیشنهاد دهند. با این حال، در وضعیت فعلی هنوز تصمیم‌گیری درباره نحوه پیشبرد بسیار بر عهده تصمیم‌گیرندگان است.

تکنیک‌های موجود برای ارائه و بصری‌سازی داده‌ها، مانند استفاده از مجموعه‌های گزارش هوش تجاری و داشبوردهای تحلیل داده‌ها، از جمله Tableau و Power BI، به استفاده ادامه داده و توسعه خواهند یافت. بصری‌سازی‌های سفارشی نیز به توسعه ادامه خواهند داد، مانند آنچه در نقشه‌های خودسازمان‌ده (SOM) دیده می‌شود، تا به افراد امکان دهد از نتایج AI سر در بیاورند.

با توجه به اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند متغیرهای بسیار بیشتری را نسبت به آنچه برای یک فرد قابل درک است پردازش کنند، ضروری است که چنین خروجی‌هایی برای یک شخص جامع باشند و چنین نتایجی و پیامدهای مرتبط با آن‌ها درک شوند.

تفسیر AI و استفاده از نتایج AI

سیستم‌های هوش مصنوعی، یا هر سیستمی، معمولاً خروجی‌هایی تولید می‌کنند. با توجه به پیچیدگی نتایج، نباید آن‌ها را به اشتباه تفسیر کرد یا تحت تأثیر سوگیری‌های موجود در داده‌ها قرار داد. موارد زیادی وجود داشته است که در آن‌ها AI با پیش‌داوری نابجا گزارش داده است، صرفاً به این دلیل که داده‌هایی که از آن‌ها یاد گرفته بود، حاوی مجموعه‌ویژگی‌های سوگیری‌دار یا محدود بودند.

سازمان‌هایی که از نتایج AI استفاده می‌کنند باید تفسیر را به حوزه کارشناسان موضوعی که در یک زمینه مشخص کار می‌کنند محدود کنند تا دیدگاهی متعادل تضمین شود. اتخاذ چنین رویکردی همچنین به تضمین سالم و کامل بودن نتایج AI کمک می‌کند. ما همچنین در نظر گرفتن دامنه اقدام انجام‌شده بر اساس نتایج AI را ضروری می‌دانیم، و این اقدام باید در یک حوزه محدود و狭窄 باشد تا اقدامات AI ایمن باشند.

همین امروز با ما تماس بگیرید تا یک مشاوره رایگان در مورد نحوه ادغام Telemus AI™ در سازمان شما دریافت کنید.