Tekoäly Organisaatiossasi
Monet organisaatiot ovat onnistuneesti tuottaneet hyödyllisiä AI-malleja ad-hoc-analyysin avulla, erityisesti data-analytiikkaosastoilla, jotka tarjoavat päätöstukea. Merkittävä haaste on ottaa ad-hoc-analyysin avulla tuotetut mallit ja sallia kyseisten AI-mallien käyttö laajemmassa organisaatiossa. Yritykset, jotka sallivat koko organisaation hyödyntää AI:ta, saavuttavat merkittävän edun.
Tämä artikkeli tutkii, miten AI:ta voidaan integroida organisaatioon tuotannollistamisen keinoin.
Sopivan AI-mallin tunnistaminen tuotantokäyttöön
Tuotantokäyttöön soveltuva tekoäly- tai koneoppimismalli on mikä tahansa malli, joka tuottaa arvokkaita oivalluksia tai käytännön lopputuloksen. Oletetaan, että tällaisia malleja on ajettava jatkuvasti manuaalisesti datatieteilijöiden toimesta. Siinä tapauksessa on hyvä mahdollisuus, ettei prosessi ole tuotantotason ja on saatavilla vain muutamille teknisille työntekijöille.
Malli tuotannollistetaan, kun sitä käytetään päivittäin normaaleissa liiketoimintaprosesseissa (BAU). Tästä eteenpäin, jos sitä ajetaan ad-hoc-perusteisesti, se ei ole laajemman organisaation käytettävissä.
Tekoälyn integrointi normaaleihin liiketoimintaprosesseihin (BAU)
Tekoälyn ja koneoppimisen sekä jopa vanhempien tilastollisiin malleihin perustuvien menetelmien pitkäaikainen ongelma on, että harvalla organisaation sisällä on niihin pääsy. Tähän on useita syitä, vaikkakin yleisin on tällaisia malleja käytettäessä ylitettävä tekninen kynnys ja tällaisten mallien suorittamiseen tarvittava tietokoneasetus.
Verkkoselaimen kehityksen ja selaimeen integroitujen jatkuvasti kehittyneiden toimintojen myötä on mahdollista tarjota tällaisia ominaisuuksia käyttäjille, jotka saattavat tarvita mallin käyttöä pelkän verkkoselaimen käytön avulla. Syynä tähän on, että tarvittava tietokoneasetus voidaan abstrahoida etäpalvelimelle, kun taas käyttöliittymä voidaan näyttää mallin suorittamista ja siihen vaikuttamista varten. Näin ollen tämä mahdollistaa tulevaisuudessa paitsi tekoälyn, myös monien muiden tietokone-toimintojen saattamisen useampien henkilöiden saataville teknisistä valmiuksista riippumatta.
Tekoälymallien tuotantoon vieminen tekoälyjärjestelmiksi
Tekoälyjärjestelmä on järjestelmä, joka käyttää yhtä tai useampaa tekoälymallia halutun lopputuloksen saavuttamiseksi. Monille organisaatioille ei ole ilmeistä näiden kahden ero, koska johto taipuu pitämään tekoälyn ajamista tekoälyominaisuuksien omaamisena. Oikein arkkitehtuurinen ja suunniteltu järjestelmä vaaditaan varmistamaan, että tekoäly toimii hyvän hallinnan alaisuudessa.
Helppo tapa kuvata näiden kahden välistä eroa on tarkastella kunkin prosessivaiheen taustalla olevia työtehtäviä. Tietojenkäsittelytieteilijät kehittävät tekoälytekniikoita. Datatieteilijät käyttävät tekoälytekniikoita ja soveltavat niitä organisaation sisäisiin ongelmiin, ja kun malli on toimiva, ohjelmistosuunnittelijat rakentavat sitten vankkoja järjestelmiä, jotka käyttävät sekä tekoälytekniikoita että niiden soveltamistapaa.
Nykyaikana ohjelmistotuotanto tyypillisesti rakentaa verkkosovelluksia, jotka käyttävät tällaista tekoälyä taustaprosessien kautta ja tarjoavat samalla käyttäjäystävällisen käyttöliittymän. Tämä mahdollistaa käyttäjille tekoälyn käytön kuten tietojenkäsittelytieteilijän ilman teknistä asiantuntemusta. Tulevaisuutta ajatellen tämä on tärkeää, sillä tekoäly on demokratisoitava sen tarjoaman suuren edun vuoksi niille, joilla on siihen pääsy.
Tekoälyn ja pilven hyödyntäminen
Tekoälymallit pyrkivät toimimaan supertietokoneilla, mikä on hyvin yleistä tutkimusalueella. Supertietokoneet ovat kalliita ja vaikeasti saavutettavia, koska monet eri projektit kilpailevat laskenta-ajasta. Vaihtoehtona on hyödyntää hajautetun pilvilaskennan tehoa vaihtoehtona.
Pilvilaskenta tarjoaa laskentatehoa ja tallennustilaa pyynnön mukaan ja sitä voidaan myös skaalata dynaamisesti. Etuna on, että organisaatioiden ei tarvitse sijoittaa voimakkaasti kyseisen infrastruktuurin rakentamiseen ja ylläpitoon. Esteenä organisaatioiden tekoälyn hyödyntämiselle aiemmin oli pääsy valtavaan laskentatehoon ja tallennustilaan. Näiden resurssien helpomman saatavuuden myötä on nyt käytännöllistä organisaatioille hyödyntää tekoälyä.
Kun organisaatiot siirtävät olemassa olevan perintöinfrastruktuurin ja -järjestelmät pilveen ja omaksuvat pilveen perustuvan strategian, on loogista, että strategiset päätöksentekijat tutkivat, missä muussa paikassa pilvi-infrastruktuuri voi olla avuksi. Tekoäly on keskusteluaiheiden joukossa tutkittaessa tulevaisuuden ominaisuuksia.
Tekoälyn tulosten esittäminen ja näyttäminen laajemmalle organisaatiolle
Tekoälymallit ja -järjestelmät tuottavat tuloksia, jotka edellyttävät yksilön tulkintaa ja toimenpiteitä. Tulevaisuudessa tekoälyjärjestelmät voivat myös ehdottaa toteutettavia toimenpiteitä. Nykytilassa on kuitenkin edelleen hyvin paljon päätöksentekijöistä kiinni, miten edetä.
Olemassa olevia tiedon esitys- ja visualisointitekniikoita, kuten liiketoimintatiedon raportointiohjelmistojen ja data-analytiikan kojelautojen, mukaan lukien Tableau ja Power BI, käyttöä jatketaan ja laajennetaan. Myös mukautettuja visualisointeja kehitetään jatkossakin, kuten itseorganisoituvissa kartoissa (SOM), jotta ihmiset voivat ymmärtää AI-tuloksia.
Koska tekoälyjärjestelmät voivat käsitellä paljon enemmän muuttujia kuin mitä yksilö kykenee ymmärtämään, on välttämätöntä, että tällaiset tulokset ovat kattavia henkilölle ja että tällaiset tulokset ja niihin liittyvät vaikutukset ymmärretään.
AI:n tulkitseminen ja AI-tulosten hyödyntäminen
Tekoälyjärjestelmät tai mikä tahansa järjestelmä tuottavat tyypillisesti tulosteita. Tulosten monimutkaisuuden vuoksi niitä ei saa tulkita väärin eikä niihin saa sisältyä tietoon liittyvää harhaa. On ollut monia tapauksia, joissa AI on raportoinut kohtuuttomalla ennakkoluuloisuudella yksinkertaisesti siksi, että data, josta se oppi, sisälsi vinoutuneita tai rajallisia piirrejoukkoja.
Organisaatioiden, jotka käyttävät AI-tuloksia, on rajoitettava tulkinta kyseisen alan asiantuntijoiden alaan varmistaakseen tasapainoisen näkökulman. Tällaisen lähestymistavan omaksuminen auttaa myös varmistamaan, että AI-tulokset ovat luotettavia ja täydellisiä. Pitämme myös välttämättömänä ottaa huomioon AI-tulosten perusteella toteutettujen toimenpiteiden laajuuden, ja sen tulisi rajoittua rajalliselle ja kapealle alalle AI-toimenpiteiden turvallisuuden varmistamiseksi.
Ota meihin yhteyttä jo tänään saadaksesi ilmaisen konsultaation siitä, miten Telemus AI™ voidaan integroida organisaatioosi.
