Umjetna inteligencija u vašoj organizaciji
Mnoge su organizacije uspješno izradile korisne AI modele putem ad-hoc analize, posebno u odjelima za analitiku podataka koji pružaju podršku u donošenju odluka. Značajan izazov je uzeti modele proizvedene putem ad-hoc analize i omogućiti da navedeni AI modeli koristi šira organizacija. Tvrtke koje omogućuju cijeloj organizaciji da iskoristi AI dobit će značajnu prednost.
Ovaj članak istražit će kako integrirati AI unutar organizacije putem proizvodnje.
Prepoznavanje prikladnog AI modela za proizvodnu upotrebu
Model umjetne inteligencije ili strojnog učenja prikladan za proizvodnu upotrebu je svaki model koji daje vrijedne uvide ili praktične rezultate. Pretpostavimo da takve modele podatkovni znanstvenici moraju stalno ručno pokretati. U tom slučaju postoji velika vjerojatnost da proces nije proizveden i dostupan je samo nekolicini tehničkih zaposlenika.
Model se stavlja u produkciju kada se koristi svakodnevno u procesima poslovnog uobičajenog rada (BAU). Stoga, ako se pokreće ad-hoc, nije dostupan široj organizaciji.
Integriranje AI-a u poslovne procese uobičajene prakse (BAU)
Dugogodišnji problem s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem, pa čak i starijim modelima temeljenim na statistici, jest u tome što malo ljudi unutar organizacije ima pristup njima. Razlozi za to su višestruki, iako je najčešća tehnička barijera koju treba preći kako bi se koristili takvi modeli i potrebno računalno postavljanje za pokretanje takvih modela.
S pojavom web preglednika i nastavkom funkcionalnosti ugrađene u preglednik, moguće je pružiti takve mogućnosti korisnicima koji možda trebaju koristiti model jednostavno tako što imaju pristup web pregledniku. Razlog za to je da potreban računalni sustav može biti apstrahiran unutar udaljenog poslužitelja, dok se korisničko sučelje može prikazati za pokretanje i interakciju s modelom. Dakle, to će omogućiti u budućnosti da ne samo umjetna inteligencija, već i mnoge druge računalne funkcije budu dostupne većem broju pojedinaca, bez obzira na tehničke sposobnosti.
Produkcijska implementacija AI modela u AI sustave
Sustav umjetne inteligencije je sustav koji koristi AI model ili više AI modela za postizanje željenog ishoda. Mnogim organizacijama nije jasna razlika između ta dva pojma jer menadžment često smatra da sposobnost pokretanja AI-a znači posjedovanje AI mogućnosti. Properno arhitektiran i konstruiran sustav potreban je kako bi se osiguralo da AI djeluje uz dobru upravu.
Jednostavan način opisivanja razlike između ta dva pojma jest ispitivanje funkcija poslova iza svake faze procesa. Računalni znanstvenici razvijaju AI tehnike. Podatkovni znanstvenici koriste AI tehnike i primjenjuju ih na probleme unutar organizacije, a uz dobar model, softverski inženjeri zatim izgrađuju robusne sustave koji koriste i AI tehnike i način njihove primjene.
U modernom dobu, softverski inženjering bi tipično izgradio web softver koji koristi takav AI putem pozadinskih procesa, dok bi predstavio prijateljsko sučelje s bogatim korisničkim sučeljem. Dakle, to korisnicima omogućuje korištenje umjetne inteligencije poput znanstvenika za podatke bez potrebe za tehničkom stručnošću. Gledajući u budućnost, to je važno jer AI mora biti demokratiziran s obzirom na veliku prednost koju pruža onima koji mu imaju pristup.
Korištenje AI-a i oblaka
Modeli umjetne inteligencije obično rade na superračunalima, što je vrlo često u istraživačkom području. Superračunala su skupa i teško dostupna, s obzirom na to da se mnogo različitih projekata natječe za računalno vrijeme. Alternativa je iskoristiti snagu distribuiranog cloud računarstva kao alternativu.
Računarstvo u oblaku pruža računalnu snagu i pohranu na zahtjev i može se dinamički skalirati. Prednost je u tome da organizacije ne moraju ulagati velika sredstva u izgradnju i održavanje takve infrastrukture. Prepreka za organizacije u pristupu umjetnoj inteligenciji u prošlosti bio je pristup golemoj računalnoj snazi i pohrani. S lakšim pristupom ovim resursima, sada je organizacijama praktično iskoristiti umjetnu inteligenciju.
Kako organizacije migriraju postojeću naslijeđenu infrastrukturu i sustave u oblak i usvajaju strategiju oblaka kao prioriteta, logično je da će strateški donositelji odluka istražiti gdje drugdje cloud infrastruktura može pomoći. Umjetna inteligencija bit će među stavkama za raspravu prilikom istraživanja budućih mogućnosti.
Prezentiranje i prikazivanje AI rezultata široj organizaciji
Modeli i sustavi umjetne inteligencije proizvode rezultate koji zahtijevaju da pojedinac protumači i poduzme akciju. U budućnosti, sustavi umjetne inteligencije također mogu predložiti mjere koje treba poduzeti. Međutim, u sadašnjem stanju je i dalje vrlo na odlučivačima da odluče kako postupiti.
Postojeće tehnike prezentacije i vizualizacije podataka, poput korištenja paketa za izvješćivanje poslovne inteligencije i nadzornih ploča za analitiku podataka, uključujući Tableau i Power BI, nastavit će se koristiti i proširivati. Također će se nastaviti razvijati prilagođene vizualizacije, poput onih viđenih u samoorganizirajućim mapama (SOM), kako bi se ljudima omogućilo razumijevanje AI rezultata.
S obzirom na to da sustavi umjetne inteligencije mogu obraditi mnogo više varijabli nego što je pojedincu razumljivo, bitno je da su takvi rezultati sveobuhvatni za osobu i da su takvi rezultati i njihove povezane implikacije razumljivi.
Tumačenje AI-a i korištenje rezultata AI-a
Sustavi umjetne inteligencije, ili bilo koji sustav, obično proizvode rezultate. S obzirom na složenost rezultata, oni ne smiju biti pogrešno protumačeni ili podložni pristranosti unutar podataka. Bilo je mnogo slučajeva izvješćivanja AI-a s neopravdanom pristranošću jednostavno zato što su podaci iz kojih je učio sadržavali pristrane ili ograničene skupove značajki.
Organizacije koje koriste AI rezultate moraju ograničiti interpretaciju na domenu stručnjaka za određenu temu koji rade u tom polju kako bi se osigurala uravnotežena perspektiva. Takav pristup također će pomoći u osiguravanju da su AI rezultati ispravni i potpuni. Također smatramo bitnim razmotriti opseg djelovanja poduzetog na temelju AI rezultata, a to bi trebalo biti unutar ograničenog i uskog polja kako bi se osiguralo da su AI radnje sigurne.
Kontaktirajte nas još danas za besplatno savjetovanje o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.
