Արհեստական բանականությունը ձեր կազմակերպությունում
Շատ կազմակերպություններ հաջողությամբ ստեղծել են օգտակար AI մոդելներ ad-hoc վերլուծության միջոցով, հատկապես տվյալների վերլուծության բաժիններում, որոնք ապահովում են որոշումների կայացման աջակցություն: Կարևոր մարտահրավեր է ad-hoc վերլուծության միջոցով ստեղծված մոդելները վերցնելը և թույլ տալը, որ նշված AI մոդելներն օգտագործվեն ավելի լայն կազմակերպության կողմից: Բիզնեսները, որոնք թույլ են տալիս ողջ կազմակերպությանը օգտագործել AI-ը, կունենան զգալի առավելություն:
Այս հոդվածը կուսումնասիրի, թե ինչպես ինտեգրել AI կազմակերպության մեջ արտադրական միջոցներով:
Արտադրական օգտագործման համար համապատասխան AI մոդելի բացահայտում
Արտադրական օգտագործման համար պիտանի արհեստական բանականության կամ մեքենայական ուսուցման մոդելը ցանկացած մոդել է, որն արտադրում է արժեքավոր պատկերացումներ կամ տալիս գործնական արդյունք: Ենթադրենք, որ նման մոդելները պետք է անընդհատ ձեռքով գործարկվեն տվյալների գիտնականների կողմից: Այդ դեպքում մեծ հավանականություն կա, որ գործընթացը արտադրական մակարդակում չի իրականացվել և հասանելի է միայն մի քանի տեխնիկական աշխատակիցների:
Մոդելն արտադրական է դառնում, երբ այն ամեն օր օգտագործվում է բիզնեսի սովորական (BAU) գործընթացներում: Այսուհետ, եթե այն գործարկվում է հատուկ դեպքերով, այն հասանելի չէ ավելի լայն կազմակերպությանը:
AI-ի ինտեգրում Սովորական բիզնես գործընթացների (BAU) մեջ
Արհեստական բանականության և մեքենայական ուսուցման, ինչպես նաև ավելի հին վիճակագրական մոդելների հետ կապված երկարամյա խնդիրն այն է, որ կազմակերպության ներսում քիչ մարդիկ ունեն դրանց հասանելիություն: Դրա համար կան բազմաթիվ պատճառներ, թեև ամենատարածվածը տեխնիկական խոչընդոտն է, որը պետք է հաղթահարել նման մոդելներն օգտագործելու համար, և անհրաժեշտ հաշվողական համակարգը՝ նման մոդելները գործարկելու համար:
Վեբ բրաուզերի ի հայտ գալու և բրաուզերում ներկառուցված շարունակական ֆունկցիոնալության շնորհիվ հնարավոր է նման հնարավորություններ տրամադրել այն օգտատերերին, ովքեր կարող են մոդելն օգտագործելու կարիք ունեն՝ պարզապես վեբ բրաուզերին մուտք ունենալով: Դրա պատճառն այն է, որ անհրաժեշտ հաշվողական կարգավորումը կարող է վերացականացվել հեռավոր սերվերում, մինչդեռ օգտատիրոջ ինտերֆեյսը կարող է ցուցադրվել՝ ցույց տալով, թե ինչպես գործարկել և փոխազդել մոդելի հետ: Այսպիսով, սա թույլ կտա ապագայում ոչ միայն արհեստական բանականությունը, այլև շատ ավելի հաշվողական ֆունկցիաներ հասանելի դարձնել ավելի շատ անհատների՝ անկախ տեխնիկական հնարավորություններից:
AI մոդելների վերածում AI համակարգերի արտադրական միջավայրում
Արհեստական բանականության համակարգը այն համակարգն է, որն օգտագործում է մեկ կամ մի քանի AI մոդել՝ ցանկալի արդյունքի հասնելու համար: Շատ կազմակերպությունների համար ակնհայտ չէ դրանց միջև եղած տարբերությունը, քանի որ ղեկավարությունը հակված է համարել, որ AI-ը գործարկելու կարողությունը նույնն է, ինչ AI հնարավորություններ ունենալը: Անհրաժեշտ է պատշաճ կերպով կառուցված և նախագծված համակարգ՝ ապահովելու համար, որ AI-ը գործի լավ կառավարման ներքո:
Երկուսի միջև տարբերությունը նկարագրելու հեշտ ձևն է ուսումնասիրել յուրաքանչյուր գործընթացի փուլի հետևում գտնվող աշխատանքային գործառույթները։ Համակարգչային գիտնականները մշակում են AI տեխնիկաներ։ Տվյալների գիտնականները օգտագործում են AI տեխնիկաները և կիրառում դրանք կազմակերպության ներսի խնդիրների լուծման համար, իսկ տրված ճիշտ մոդելի դեպքում ծրագրային ինժեներները կառուցում են ամուր համակարգեր, որոնք օգտագործում են ինչպես AI տեխնիկաները, այնպես էլ դրանց կիրառման եղանակները։
Ժամանակակից դարաշրջանում ծրագրային ապահովման ճարտարագիտությունը սովորաբար կստեղծի վեբ ծրագրային ապահովում, որն օգտագործում է նման AI հետևի պլանի գործընթացների միջոցով՝ միաժամանակ ներկայացնելով ընկերական առջևի պլան՝ հարուստ օգտագործողի միջերեսով: Այսպիսով, սա թույլ է տալիս օգտատերերին օգտագործել արհեստական բանականությունը որպես տվյալների գիտնական՝ առանց տեխնիկական փորձաքննության անհրաժեշտության: Ապագայում առաջ շարժվելիս սա կարևոր է, քանի որ AI-ն պետք է ժողովրդավարացվի՝ հաշվի առնելով այն մեծ առավելությունը, որն այն ընձեռում է դրանց հասանելիություն ունեցողներին:
Օգտագործելով AI-ը և ամպային տեխնոլոգիաները
Արհեստական բանականության մոդելները հակված են աշխատել սուպերհամակարգիչների վրա, ինչը շատ տարածված է հետազոտական ոլորտում: Սուպերհամակարգիչները թանկ են և դժվար հասանելի, քանի որ բազմաթիվ տարբեր նախագծեր մրցում են հաշվողական ժամանակի համար: Որպես այլընտրանք հնարավոր է օգտագործել բաշխված ամպային հաշվարկման հզորությունը:
Ամպային հաշվարկը տրամադրում է հաշվողական հզորություն և պահոցում ըստ պահանջի և կարող է նաև դինամիկորեն մասշտաբավորվել: Առավելությունն այն է, որ կազմակերպությունները պարտավոր չեն մեծ ներդրումներ կատարել նշված ենթակառուցվածքի կառուցման և սպասարկման համար: Արհեստական բանականությանը կազմակերպությունների հասանելիության խոչընդոտը անցյալում հսկայական հաշվողական հզորության և պահոցուման հասանելիությունն էր: Այս ռեսուրսներին ավելի հասանելի մուտքի շնորհիվ կազմակերպությունների համար այժմ գործնական է օգտագործել արհեստական բանականությունը:
Քանի որ կազմակերպությունները գոյություն ունեցող հնացած ենթակառուցվածքներն ու համակարգերը տեղափոխում են ամպ և ընդունում են ամպային առաջնահերթության ռազմավարություն, տրամաբանական կլինի, որ ռազմավարական որոշումներ կայացնողները հետազոտեն, թե որտեղ էլ է ամպային ենթակառուցվածքը կարող օգնել: Արհեստական բանականությունը կլինի քննարկման առարկաների շարքում, երբ հետազոտվում են ապագա հնարավորությունները:
AI արդյունքների ներկայացումը և ցուցադրումը ավելի լայն կազմակերպությանը
Արհեստական բանականության մոդելներն ու համակարգերը տալիս են արդյունքներ, որոնք պահանջում են անհատի կողմից մեկնաբանում և գործողություններ ձեռնարկել: Ապագայում արհեստական բանականության համակարգերը կարող են նաև առաջարկել ձեռնարկելիք միջոցառումներ: Սակայն, ներկա վիճակում շատ մեծ չափով կախված է որոշումներ կայացնողներից, թե ինչպես շարունակել:
Տվյալների ներկայացման և վիզուալիզացիայի գոյություն ունեցող մեթոդները, ինչպիսիք են բիզնես ինտելեկտի հաշվետու փաթեթների և տվյալների վերլուծության դաշտերի օգտագործումը, ներառյալ Tableau և Power BI, կշարունակեն կիրառվել և ընդլայնվել: Կշարունակվի նաև մշակել հատուկ վիզուալիզացիաներ, ինչպիսին երևում է ինքնակազմակերպվող քարտեզներում (SOM), որպեսզի մարդիկ կարողանան իմաստավորել AI արդյունքները:
Հաշվի առնելով, որ արհեստական բանականության համակարգերը կարող են մշակել շատ ավելի շատ փոփոխականներ, քան անհատի հասկանալի չափը, էական է, որ նման արդյունքները հասկանալի լինեն անձին և որ նման արդյունքներն ու դրանց հետ կապված հետևանքները հասկացվեն:
Արհեստական բանականության մեկնաբանում և արդյունքների կիրառում
Արհեստական բանականության համակարգերը կամ ցանկացած համակարգ սովորաբար տալիս են արդյունքներ։ Հաշվի առնելով արդյունքների բարդությունը՝ դրանք պետք է ճիշտ մեկնաբանվեն և չենթարկվեն տվյալների մեջ առկա կողմնակալությանը։ Կան բազմաթիվ դեպքեր, երբ AI-ը հաղորդում է անարդարացի նախապաշարմունքներով պարզապես այն պատճառով, որ իր սովորելու հիմք հանդիսացած տվյալները պարունակել են կողմնակալ կամ սահմանափակ հատկանիշների հավաքածուներ։
Արհեստական բանականության (AI) արդյունքներ օգտագործող կազմակերպությունները պետք է սահմանափակեն դրանց մեկնաբանումը համապատասխան ոլորտում աշխատող թեմատիկ փորձագետների շրջանակով՝ հավասարակշռված տեսակետ ապահովելու նպատակով: Նման մոտեցումը նաև կօգնի ապահովել, որ AI արդյունքները լինեն հիմնավոր և ամբողջական: Մենք նաև կարևոր ենք համարում դիտարկել AI արդյունքների հիման վրա ձեռնարկվող գործողությունների շրջանակը, և այն պետք է լինի սահմանափակ և նեղ ոլորտում՝ AI գործողությունների անվտանգությունն ապահովելու համար:
Կապվեք մեզ հետ այսօր՝ Telemus AI™-ը ձեր կազմակերպության մեջ ինտեգրելու վերաբերյալ անվճար խորհրդատվության համար:
