Integrazione e Produzionizzazione dell'AI

Molte organizzazioni hanno prodotto con successo modelli di AI utili tramite analisi ad hoc, in particolare nei dipartimenti di analisi dei dati che forniscono supporto alle decisioni. Una sfida significativa è prendere i modelli prodotti tramite analisi ad hoc e consentire che detti modelli di AI siano utilizzati dall'organizzazione più ampia. Le aziende che consentono a un'intera organizzazione di sfruttare l'AI otterranno un vantaggio significativo.

Questo articolo esplorerà come integrare l'AI all'interno di un'organizzazione attraverso mezzi di produzione.

Identificazione di un modello AI adatto per l'uso in produzione

Un modello di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico adatto all'uso in produzione è qualsiasi modello che produce intuizioni preziose o genera un risultato pratico. Si supponga che tali modelli debbano essere costantemente eseguiti manualmente dai data scientist. In tal caso, è molto probabile che il processo non sia stato industrializzato e sia accessibile solo a pochi dipendenti tecnici.

Un modello viene reso operativo quando viene utilizzato quotidianamente nei processi aziendali standard (BAU). Pertanto, se viene eseguito ad-hoc, non è accessibile all'organizzazione più ampia.

Integrazione dell'AI nei Processi Operativi Abituali (BAU)

Un problema di lunga data con l'intelligenza artificiale e il machine learning e persino con i più vecchi modelli basati sulla statistica è che poche persone all'interno di un'organizzazione hanno accesso ad essi. Ci sono molteplici ragioni per questo, sebbene la più comune sia la barriera tecnica che deve essere superata per utilizzare tali modelli e la necessaria configurazione di calcolo per eseguirli'.

Con l'avvento del browser web e delle funzionalità integrate nel browser, è possibile fornire tali capacità agli utenti che potrebbero aver bisogno di utilizzare il modello semplicemente avendo accesso a un browser web. Il motivo è che la configurazione di calcolo necessaria può essere astratta all'interno di un server remoto mentre un'interfaccia utente può essere visualizzata su come eseguire e interagire con il modello. Pertanto, questo permetterà, andando avanti nel futuro, non solo all'intelligenza artificiale ma a molte altre funzioni di calcolo di essere rese disponibili a più individui indipendentemente dalle capacità tecniche.

Produzione di modelli AI in sistemi AI

Un sistema di intelligenza artificiale è un sistema che utilizza un modello AI o più modelli AI per ottenere il risultato desiderato. Per molte organizzazioni non è evidente la differenza tra i due, poiché la dirigenza tende a considerare la capacità di eseguire AI come l'avere capacità AI. È necessario un sistema adeguatamente progettato e ingegnerizzato per garantire che l'AI operi sotto una buona governance.

Un modo semplice per descrivere la distinzione tra i due è esaminare le funzioni lavorative dietro ogni fase del processo. Gli informatici sviluppano le tecniche AI. I data scientist utilizzano le tecniche AI e le applicano ai problemi all'interno dell'organizzazione e, dato un modello valido, gli ingegneri del software costruiscono quindi sistemi robusti che utilizzano sia le tecniche AI sia il modo in cui vengono applicate.

Nell'era moderna, l'ingegneria del software creerebbe tipicamente software web che utilizza tale AI tramite processi di backend, presentando al contempo un frontend intuitivo con un'interfaccia utente ricca. Pertanto, ciò consente agli utenti di utilizzare l'intelligenza artificiale come un data scientist senza richiedere competenze tecniche. Procedendo verso il futuro, ciò è importante poiché l'AI deve essere democratizzata dato il grande vantaggio che fornisce a coloro che vi hanno accesso.

Sfruttare l'AI e il Cloud

I modelli di Intelligenza Artificiale tendono a girare su supercomputer, il che è molto comune nell'ambito della ricerca. I supercomputer sono costosi e difficili da accessere, dato che molti progetti diversi competono per il tempo di calcolo. Un'alternativa è sfruttare la potenza del cloud computing distribuito come alternativa.

Il cloud computing fornisisce potenza di calcolo e archiviazione su richiesta e può anche essere scalato dinamicamente. Il vantaggio è che le organizzazioni non sono tenute a investire pesantemente nella costruzione e manutenzione di tale infrastruttura. Un ostacolo per le organizzazioni nell'accedere all'intelligenza artificiale in passato era l'accesso a una vasta potenza di calcolo e archiviazione. Con un accesso più agevole a queste risorse, è ora pratico per le organizzazioni sfruttare l'intelligenza artificiale.

Man mano che le organizzazioni migrano l'infrastruttura e i sistemi legacy esistenti verso il cloud e adottano una strategia cloud-first, sarà logico che i decisori strategici esplorino dove altro l'infrastruttura cloud può essere di supporto. L'intelligenza artificiale sarà tra gli argomenti di discussione durante l'esplorazione delle capacità future.

Presentazione e visualizzazione dei risultati dell'AI all'organizzazione più ampia

I modelli e i sistemi di Intelligenza Artificiale producono risultati che richiedono un individuo per interpretarli e agire di conseguenza. In futuro, i sistemi di intelligenza artificiale potranno anche suggerire le misure da adottare. Tuttavia, nello stato attuale, spetta ancora molto ai decisori decidere come procedere.

Le tecniche esistenti di presentazione e visualizzazione dei dati, come l'uso di suite di reportistica di business intelligence e dashboard di analisi dei dati, inclusi Tableau e Power BI, continueranno a essere utilizzate e ampliate. Continueranno a essere sviluppate anche visualizzazioni personalizzate, come quelle viste nelle mappe auto-organizzanti (SOM), per consentire alle persone di dare senso ai risultati dell'AI.

Poiché i sistemi di Intelligenza Artificiale possono elaborare molte più variabili rispetto a quanto sia comprensibile per un individuo, è essenziale che tali output siano comprensibili per una persona e che tali risultati e le relative implicazioni siano compresi.

Interpretare l'AI e Utilizzare i Risultati dell'AI

I sistemi di intelligenza artificiale, o qualsiasi sistema, in genere producono output. Data la complessità dei risultati, questi non devono essere interpretati in modo errato o soggetti a pregiudizi nei dati. Ci sono stati molti casi in cui l'AI ha riportato con pregiudizi indebiti semplicemente perché i dati da cui ha appreso contenevano set di feature distorti o limitati.

Le organizzazioni che utilizzano i risultati dell'AI devono limitarne l'interpretazione al dominio degli esperti in materia che operano in un determinato campo per garantire una prospettiva equilibrata. Adottare un tale approccio aiuterà inoltre a garantire che i risultati dell'AI siano validi e completi. Consideriamo inoltre essenziale prendere in considerazione l'ambito di azione intrapresa sulla base dei risultati dell'AI, che dovrebbe rientrare in un campo limitato e ristretto per garantire che le azioni dell'AI siano sicure.

Contattaci oggi per una consulenza gratuita su come il Telemus AI™ può essere integrato nella tua organizzazione.