Mesterséges Intelligencia az Ön Szervezetében
Számos szervezet sikeresen állított elő hasznos AI modelleket eseti elemzések révén, különösen a döntéstámogatást nyújtó adatelemző részlegeken. Egy jelentős kihívás az eseti elemzések révén előállított modellek átalakítása, hogy a szóban forgó AI modelleket a szélesebb szervezet is használhassa. Azok a vállalkozások, amelyek lehetővé teszik a teljes szervezet számára az AI kihasználását, jelentős előnyre tesznek szert.
Ez a cikk azt vizsgálja, hogyan lehet egy AI-t integrálni egy szervezetbe a termelésbe vonás (produktizálás) eszközeivel.
Megfelelő AI modell azonosítása éles használatra
A termelési (production) környezetben használható mesterséges intelligencia vagy gépi tanulási modell minden olyan modell, amely értékes felismeréseket (insights) eredményez vagy gyakorlati eredményt hoz. Tegyük fel, hogy az ilyen modelleket az adatkutatóknak (data scientists) folyamatosan manuálisan kell futtatniuk. Ebben az esetben nagy a valószínűsége annak, hogy a folyamat nincs termelésbe állítva (productionised), és csak néhány technikai munkatárs számára érhető el.
Egy modell akkor kerül élesbe állításra, amikor a mindennapi üzleti (BAU) folyamatokban használják. Ezentúl, ha eseti jelleggel fut, nem érhető el a tágabb szervezet számára.
AI integrálása a szokásos üzleti (BAU) folyamatokba
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, sőt a régebbi, statisztikán alapuló modellek hosszú ideje fennálló problémája, hogy a szervezeten belül kevesen férnek hozzájuk. Ennek több oka is van, bár a leggyakoribb a technikai akadály, amelyet ilyen modellek használatához meg kell haladni, valamint az ilyen modellek futtatásához szükséges számítástechnikai beállítás.
A webböngésző megjelenésével és a böngészőbe beépített folyamatos funkcionalitással lehetséges az ilyen képességek biztosítása azoknak a felhasználóknak, akiknek csak egy webböngészőhöz való hozzáférésre van szükségük a modell használatához. Ennek az az oka, hogy a szükséges számítási beállítás absztrakcióra kerülhet egy távoli szerveren belül, miközben a modell futtatásának és interakciójának módjáról egy felhasználói felület jeleníthető meg. Így ez a jövőben lehetővé teszi, hogy nemcsak a mesterséges intelligencia, hanem sokkal több számítási funkció is elérhetővé váljon több egyén számára, a technikai képességektől függetlenül.
AI modellek éles környezetbe állítása AI rendszerekként
A mesterséges intelligencia rendszer egy olyan rendszer, amely egy vagy több AI modellt használ a kívánt eredmény eléréséhez. Sok szervezet számára nem nyilvánvaló a kettő közötti különbség, mivel a vezetőség hajlamos úgy tekinteni az AI futtatásának képességére, mint az AI képességek meglétére. Egy megfelelően architektúrált és megtervezett rendszer szükséges annak biztosításához, hogy az AI megfelelő irányítás (governance) alatt működjön.
A kettő közötti különbség leírásának egyik egyszerű módja a folyamat egyes szakaszai mögötti munkakörök vizsgálata. A számítástudósok (Computer Scientists) AI technikákat fejlesztenek. Az adatkutatók (data scientists) AI technikákat használnak, és alkalmazzák azokat a szervezeten belüli problémákra, majd adott egy megbízható modell, a szoftvermérnökök (Software Engineers) robusztus rendszereket építenek, amelyek az AI technikákat és azok alkalmazási módját is használják.
A modern korban a szoftvermérnökség általában olyan webes szoftvereket épít, amelyek ilyen AI-t használnak háttérfolyamatokon keresztül, miközben egy barátságos felületet mutatnak gazdag felhasználói felülettel. Így ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy mesterséges intelligenciát használjanak, mint egy adatkutató, technikai szakértelem nélkül. A jövőbe tekintve ez fontos, mivel az AI-t demokratizálni kell, tekintettel arra a nagy előnyre, amelyet azoknak biztosít, akik hozzáférnek hozzá.
Az AI és a Felhő kihasználása
A Mesterséges Intelligencia modellek általában szuperszámítógépeken futnak, ami nagyon gyakori a kutatási téren belül. A szuperszámítógépek drágák és nehezen hozzáférhetők, mivel sok különböző projekt versenyez a számítási időért. Egy alternatíva a felhőalapú elosztott számítástechnika erejének kihasználása alternatívaként.
A felhőalapú számítástechnika igény szerint biztosít számítási teljesítményt és tárhelyet, és dinamikusan is skálázható. Az előnye az, hogy a szervezeteknek nem kell komolyan beruházniuk az említett infrastruktúra építésébe és fenntartásába. A múltban egy akadálya volt a szervezetek mesterséges intelligencia elérésének a hatalmas számítási teljesítményhez és tárhelyhez való hozzáférés hiánya. Ezen erőforrások könnyebb hozzáférhetőségével a szervezetek számára már gyakorlatias a mesterséges intelligencia hasznosítása.
Ahogy a szervezetek a meglévő örökölt infrastruktúrát és rendszereket a felhőbe migrálják, és felhő-első stratégiát alkalmaznak, logikus lesz, hogy a stratégiai döntéshozók feltárják, hogy hol segíthet még a felhőinfrastruktúra. A mesterséges intelligencia a jövőbeli képességek feltárásakor a megvitatandó elemek között lesz.
AI eredmények bemutatása és megjelenítése a tágabb szervezet számára
A mesterséges intelligencia modellek és rendszerek olyan eredményeket állítanak elő, amelyek értelmezése és megfelelő cselekvés egy egyént igényelnek. A jövőben a mesterséges intelligencia rendszerek javasolhatnak intézkedéseket is. A jelenlegi állapotokban azonban még mindig nagyon a döntéshozókon múlik, hogy hogyan járjanak el.
A meglévő adatmegjelenítési és vizualizációs technikák, például az üzleti intelligencia jelentéskészítő csomagok és az adatelemző műszerfalak, beleértve a Tableau-t és a Power BI-t, továbbra is használatban maradnak és bővítésre kerülnek. Egyedi vizualizációkat is továbbraig fejlesztenek majd, például az önszervező térképekben (SOM) láthatóakat, hogy az emberek megértsék az AI eredményeit.
Mivel a mesterséges intelligencia rendszerek sokkal több változót képesek feldolgozni, mint ami egy egyén számára érthető, elengedhetetlen, hogy az ilyen kimenetek átfogóak legyenek egy személy számára, és hogy az ilyen eredményeket és a velük járó következményeket megértsék.
Az AI értelmezése és az AI eredményeinek felhasználása
A mesterséges intelligencia rendszerek, vagy bármely rendszer, általában kimeneteket állítanak elő. Az eredmények összetettsége miatt nem szabad félreértelmezni őket, vagy az adatokon belüli elfogultságnak kitenni. Sok esetben előfordult, hogy az AI előítéletesen jelentett, egyszerűen azért, mert az adatok, amelyekből tanult, elfogult vagy korlátozott jellemzőkészleteket tartalmaztak.
Az AI eredményeit használó szervezeteknek korlátozniuk kell az értelmezést az adott területen dolgozó téma-szakértők tartományára, hogy kiegyensúlyozott perspektívát biztosítsanak. Egy ilyen megközelítés alkalmazása szintén segíteni fog annak biztosításában, hogy az AI eredményei megalapozottak és teljesek legyenek. Úgy is elengedhetetlennek tartjuk figyelembe venni az AI eredményei alapján végrehajtott cselekvések hatókörét, és ennek egy korlátozott és szűk területen belül kell maradnia, hogy az AI cselekvések biztonságosak legyenek.
Lépjen velünk kapcsolatba még ma egy ingyenes konzultációért arról, hogyan integrálható a Telemus AI™ a szervezetébe.
