ხელოვნური ინტელექტი თქვენს ორგანიზაციაში
ბევრმა ორგანიზაციამ წარმატებით შექმნა სასარგებლო AI მოდელები ad-hoc ანალიზის საშუალებით, განსაკუთრებით მონაცემთა ანალიზის დეპარტამენტებში, რომლებიც უზრუნველყოფენ გადაწყვეტილების მხარდაჭერას. მნიშვნელოვანი გამოწვევაა ad-hoc ანალიზით შექმნილი მოდელების აღება და ამ AI მოდელების ფართო ორგანიზაციისთვის გამოყენების საშუალების მიცემა. ბიზნესები, რომლებიც მთელ ორგანიზაციას აძლევენ AI-ს გამოყენების საშუალებას, მნიშვნელოვან უპირატესობას მოიპოვებენ.
ეს სტატია განიხილავს, თუ როგორ ინტეგრიროთ AI ორგანიზაციაში პროდუქტიზაციის საშუალებით.
შესაფერისი AI მოდელის იდენტიფიცირება პროდუქციული გამოყენებისთვის
ხელოვნური ინტელექტის ან მანქანური სწავლების მოდელი, რომელიც შესაფერისია წარმოებისთვის გამოსაყენებლად, არის ნებისმიერი მოდელი, რომელიც ქმნის ღირებულ შეხედულებებს ან იძლევა პრაქტიკულ შედეგს. დავუშვათ, რომ ასეთი მოდელები მუდმივად უნდა გაუშვას მონაცემთა მეცნიერებმა ხელით. ამ შემთხვევაში, დიდი შანსია, რომ პროცესი არ არის წარმოებისთვის ადაპტირებული და ხელმისაწვდომია მხოლოდ რამდენიმე ტექნიკური თანამშრომლისთვის.
მოდელი იქნება პროდუქციაში მოყვანილი, როდესაც გამოიყენება ყოველდღიურ ბიზნეს-პროცესებში (BAU). ამის შემდეგ, თუ ის ეპიზოდურად ეშვება, ის ხელმისაწვდომი არ არის ფართო ორგანიზაციისთვის.
AI-ის ბიზნეს-როგორც-ჩვეულებრივი (BAU) პროცესებში ინტეგრაცია
ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების, და თუნდაც უფრო ძველი, სტატისტიკაზე დაფუძნებული მოდელების ხანგრძლივი პრობლემა ისაა, რომ ორგანიზაციაში ცოტა ადამიანს აქვს მათზე წვდომა. ამის მრავალი მიზეზი არსებობს, თუმცა ყველაზე გავრცელებულია ტექნიკური ბარიერი, რომლის გადალახვაც აუცილებელია ასეთი მოდელების გამოსაყენებლად და ასეთი მოდელების გასაშვებად საჭირო გამოთვლითი კონფიგურაცია.
ვებ-ბრაუზერის გამოჩენასთან და ბრაუზერში ჩაშენებული ფუნქციონალის გაუმჯობესებასთან ერთად, შესაძლებელია ასეთი შესაძლებლობების მიწოდება მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც შესაძლოა მოდელის გამოყენება უბრალოდ ვებ-ბრაუზერზე წვდომის ქონა სჭირდებოდეთ. მიზეზი ის არის, რომ საჭირო გამოთვლითი კონფიგურაცია შეიძლება დამალული იყოს დაშორებულ სერვერში, ხოლო მომხმარებლის ინტერფეისი გამოჩნდება მოდელის გასაშვებად და მასთან ურთიერთობისთვის. ამრიგად, ეს მომავალში საშუალებას მოგვცემს, არა მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტი, არამედ ბევრად მეტი გამოთვლითი ფუნქცია ხელმისაწვდომი გავხადოთ მეტი პირისთვის, ტექნიკური შესაძლებლობების მიუხედავად.
AI მოდელების პროდუქციად ქცევა AI სისტემებად
ხელოვნური ინტელექტის სისტემა არის სისტემა, რომელიც იყენებს AI მოდელს ან მრავალ AI მოდელს სასურველი შედეგის მისაღწევად. ორგანიზაციებისთვის არ არის თვალსაჩინო განსხვავება ამ ორს შორის, რადგან მენეჯმენტი склонურია მიიჩნიოს, რომ AI-ის გაშვების შესაძლებლობა ნიშნავს AI შესაძლებლობების ქონას. საჭიროა სწორად არქიტექტურულად დაგეგმილი და ინჟინრულად შემუშავებული სისტემა, რათა უზრუნყოფილი იყოს AI-ის მუშაობა კარგი მმართველობის ქვეშ.
მათ შორის განსხვავების აღწერის მარტივი გზაა გამოიკვლიოთ თითოეული პროცესის ეტაპის უკან მდგარი სამუშაო ფუნქციები. კომპიუტერული მეცნიერები ქმნიან AI ტექნიკებს. მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ AI ტექნიკებს და იყენებენ მათ ორგანიზაციის პრობლემების გადასაჭრელად, ხოლო მოცემული საუნდო მოდელის შემთხვევაში, პროგრამული ინჟინრები აშენებენ მტკიცე სისტემებს, რომლებიც იყენებენ როგორც AI ტექნიკებს, ასევე მათ გამოყენების წესებს.
თანამედროვე ეპოქაში, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერია, როგორც წესი, ააგებს ვებ პროგრამულ უზრუნველყოფას, რომელიც იყენებს ასეთ AI-ს უკანაპლანის პროცესების მეშვეობით, ხოლო წინაპლანზე წარმოადგენს მეგობრულ ინტერფეისს მდიდარი მომხმარებლის ინტერფეისით. ამრიგად, ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა მეცნიერის მსგავსად ტექნიკური ექსპერტიზის გარეშე. მომავალში ეს მნიშვნელოვანია, რადგან AI უნდა იყოს დემოკრატიზებული, იმ დიდი უპირატესობის გამო, რომელსაც ის აძლევს მათ, ვისაც მასზე წვდომა აქვს.
AI-ისა და ღრუბლის გამოყენება
ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ძირითადად სუპერკომპიუტერებზე მუშაობენ, რაც ძალიან გავრცელებულია კვლევით სივრცეში. სუპერკომპიუტერები ძვირია და მათზე წვდომა რთულია, რადგან ბევრი სხვადასხვა პროექტი ეცილება ერთმანეთს გამოთვლით დროს. ალტერნატივაა გამოვიყენოთ განაწილებული ღრუბლოვანი გამოთვლების ძალა, როგორც ალტერნატივა.
ღრუბლოვანი გამოთვლები უზრუნველყოფს გამოთვლით სიმძლავრესა და საცავს მოთხოვნის შესაბამისად და ასევე შეიძლება დინამიკურად მასშტაბირება. უპირატესობა ის არის, რომ ორგანიზაციებს არ მოეთხოვებათ დიდი ინვესტიციების გაწევა ამ ინფრასტრუქტურის აშენებასა და მოვლაში. წარსულში ორგანიზაციებისთვის ხელოვნურ ინტელექტთან წვდომის დაბრკოლება იყო უზარმაზარი გამოთვლითი სიმძლავრისა და საცავის წვდომა. ამ რესურსებთან უფრო ხელმისაწვდომი წვდომით, ახლა ორგანიზაციებისთვის პრაქტიკულია ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება.
როდესაც ორგანიზაციები არსებულ მოძველებულ ინფრასტრუქტურასა და სისტემებს ღრუბელში გადაიყვანენ და მიიღებენ ღრუბელზე ორიენტირებულ სტრატეგიას, ლოგიკური იქნება, რომ სტრატეგიული გადაწყვეტილების მიმღებები გამოიძიონ, თუ სად შეიძლება დაეხმაროს ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურა. ხელოვნური ინტელექტი იქნება დისკუსიის ერთ-ერთი თემა მომავალი შესაძლებლობების გამოძიებისას.
AI შედეგების წარდგენა და ჩვენება მთლიანი ორგანიზაციისთვის
ხელოვნური ინტელექტის მოდელები და სისტემები აწარმოებენ შედეგებს, რომელთა ინტერპრეტაცია და მოქმედება ინდივიდს სჭირდება. მომავალში, ხელოვნური ინტელექტის სისტემებმა ასევე შეიძლება შემოგვთავაზონ მისაღები ზომები. თუმცა, ამჟამად მაინც გადაწყვეტილების მიმღებებზეა დამოკიდებული, თუ როგორ გააგრძელონ საქმე.
არსებული მონაცემთა პრეზენტაციისა და ვიზუალიზაციის ტექნიკები, როგორიცაა ბიზნეს ინტელექტის ანგარიშგების პაკეტებისა და მონაცემთა ანალიტიკის დაფების გამოყენება, მათ შორის Tableau და Power BI, გაგრძელდება გამოყენება და გაფართოება. მორგებული ვიზუალიზაციებიც გაგრძელდება შემუშავება, როგორიცაა თვითორგანიზებადი რუკები (SOM), რათა ადამიანებმა შეძლონ AI შედეგების გააზრება.
იმის გათვალისწინებით, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს შეუძლიათ გადაამუშაონ გაცილებით მეტი ცვლადი, ვიდრე ეს ინდივიდისთვის გასაგებია, აუცილებელია, რომ ასეთი შედეგები ადამიანისთვის ყოვლისმომცველი იყოს და რომ ასეთი შედეგები და მათთან დაკავშირებული შედეგები იყოს გააზრებული.
AI-ის ინტერპრეტაცია და AI შედეგების გამოყენება
ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, ან ნებისმიერი სისტემა, ძირითადად აწარმოებს შედეგებს. მოცემული შედეგების სირთულის გამო, ისინი არ უნდა იყოს არასწორად ინტერპრეტირებული ან დაქვემდებარებული მონაცემთა მიკერძოებას. იყო ბევრი შემთხვევა, როდესაც AI ანგარიშს აწარმოებდა გაუმართლებელი მიკერძოებით, უბრალოდ იმიტომ, რომ მონაცემები, რომლისგანაც ის სწავლობდა, შეიცავდა მიკერძოებულ ან შეზღუდულ თვისებების ნაკრებებს.
AI შედეგების გამომყენებელ ორგანიზაციებმა ინტერპრეტაცია უნდა შეზღუდონ კონკრეტული დარგის ექსპერტების დომენით, რათა უზრუნველყონ ბალანსირებული პერსპექტივა. ასეთი მიდგომა ასევე დაგვეხმარება იმაში, რომ AI შედეგები იყოს საიმედო და სრულყოფილი. ჩვენ ასევე აუცილებლად მივიჩნევთ იმის გათვალისწინებას, თუ რა მოქმედების ფარგლები განხორციელდება AI შედეგებზე, და ეს უნდა იყოს შეზღუდულ და ვიწრო დარგში, რათა AI მოქმედებები იყოს უსაფრთხო.
დაგვიკავშირდით დღეს უფასო კონსულტაციისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება Telemus AI™ ინტეგრირებული იქნას თქვენს ორგანიზაციაში.
