Сіздің ұйымыңыздағы жасанды интеллект
Көптеген ұйымдар, әсіресе шешім қабылдауды қолдайтын деректерді талдау бөлімдерінде ad-hoc талдау арқылы пайдалы AI модельдерін сәтті өндірді. Маңызды проблемалардың бірі - ad-hoc талдау арқылы өндірілген модельдерді алып, аталған AI модельдерін бүкіл ұйымның пайдалануына мүмкіндік беру. Бүкіл ұйымның AI пайдалануына мүмкіндік беретін бизнестер айтарлықтай артықшылыққа әкеледі.
Бұл мақала өндіріске енгізу арқылы AI ұйымына қалай біріктіруге болатынын зерттейді.
Өндірістік қолдану үшін қолайлы AI моделін анықтау
Өндірістік мақсатта пайдалануға жарамды жасанды интеллект немесе машиналық оқыту моделі — бұл құнды түсініктер беретін немесе практикалық нәтиже беретін кез келген модель. Мұндай модельдер деректер ғалымдарымен үнемі қолмен жүргізілуі керек деп есептелсін. Бұл жағдайда процестің өндірістік деңгейге енгізілмеген және тек бірнеше техникалық қызметкерлерге ғана қолжетімді болуы ықтимал.
Модель әдеттегі бизнес (BAU) процестерінде күн сайын қолданылған кезде өндіріске енгізілген деп есептеледі. Бұдан әрі, егер ол кездейсоқ түрде іске қосылса, ол ұйымның кең ауқымына қолжетімді болмайды.
AI-ды Кәдуілгі Бизнес (BAU) Процестеріне интеграциялау
Жасанды интеллект пен машиналық оқытудың, тіпті ескі статистикаға негізделген модельдердің де көптен бері сақталып келе жатқан мәселесі — ұйым ішіндегі аз адамдардың ғана оларға қол жеткізуі. Мұның бірнеше себебі бар, дегенмен ең көп таралғаны — мұндай модельдерді пайдалану үшін асып өту қажет техникалық тосқауыл және мұндай модельдерді іске қосу үшін қажетті есептеу жүйесі.
Веб-браузердің пайда болуы және браузерге енгізілген үздіксіз функционалдылық арқылы, модельді пайдалану қажет болуы мүмкін пайдаланушыларға тек веб-браузерге қол жеткізу арқылы осы мүмкіндіктерді ұсынуға болады. Оның себебі, қажетті есептеу орнатуы қашықтағы серверде абстракциялануы мүмкін, ал пайдаланушы интерфейсі модельді қалай іске қосу және онымен әрекеттесу керектігін көрсете алады. Осылайша, бұл болашаққа жол ашып, жасанды интеллектті ғана емес, сонымен қатар көптеген есептеу функцияларын техникалық мүмкіндіктеріне қарамастан көбірек адамдарға қолжетімді етуге мүмкіндік береді.
AI модельдерін AI жүйелеріне өндіріске енгізу
Жасанды интеллект жүйесі — бұл қажетті нәтижеге жету үшін бір немесе бірнеше AI моделін пайдаланатын жүйе. Көптеген ұйымдарға екеуінің айырмашылығы анық емес, өйткені басшылық AI-ді жүргізе алу мүмкіндігін AI мүмкіндіктеріне ие болу деп санауға бейім. AI жақсы басқару аясында әрекет етуін қамтамасыз ету үшін дұрыс жобаланған және құрылған жүйе қажет.
Екеуінің айырмашылығын сипаттаудың оңай жолы — әрбір процестің кезеңінің артындағы жұмыс функцияларын зерттеу. Компьютер ғалымдары AI әдістерін әзірлейді. Деректер ғалымдары AI әдістерін пайдаланып, оларды ұйым ішіндегі мәселелерге қолдайды, ал мықты модель берілгенде, бағдарламалық жасақтама инженерлері AI әдістерін және олардың қолданылу тәсілін бірге пайдаланатын сенімді жүйелерді құрады.
Қазіргі заманда бағдарламалық жасақтама инженериясы әдетте AI-ды артқы қатардағы процестер арқылы пайдаланатын, ал алдыңғы қатарда бай пайдаланушылық интерфейсі бар ыңғайлы бет ұсынатын веб-бағдарламалық жасақтаманы құрады. Сонымен қатар, бұл пайдаланушыларға техникалық сараптаманы қажет етпестен жасанды интеллектті деректер ғалымы сияқты пайдалануға мүмкіндік береді. Болашаққа қарай бұл маңызды, өйткені AI оған қолжетімділігі барларға беретін үлкен артықшылығын ескере отырып, демократиялануы тиіс.
AI мен Бұлтты пайдалану
Жасанды интеллект модельдері әдетте суперкомпьютерлерде жұмыс істейді, бұл зерттеу саласында өте жиі кездеседі. Суперкомпьютерлер қымбат және оларға қол жеткізу қиын, өйткені көптеген әртүрлі жобалар есептеу уақыты үшін бәсекелеседі. Балама ретінде таратылған бұлттық есептеу қуатын балама ретінде пайдалану болып табылады.
Бұлттық есептеу сұрау бойынша есептеу қуатын және сақтауды ұсынады және сондай-ақ динамикалық түрде масштабталуы мүмкін. Артықшылығы - ұйымдар аталған инфрақұрылымды құруға және ұстауға ауыр инвестиция салуға міндетті емес. Өткенде ұйымдардың жасанды интеллектке қол жеткізуіне кедергі болған нәрсе үлкен есептеу қуаты мен сақтауға қол жеткізу болды. Бұл ресурстарға қол жеткізу оңайырақ болғандықтан, ұйымдар үшін жасанды интеллектті пайдалану қазір практикалық.
Ұйымдар қолданыстағы ескі инфрақұрылым мен жүйелерді бұлтқа көшіріп, бұлтқа бағытталған стратегияны қабылдаған сайын, стратегиялық шешім қабылдаушылардың бұлт инфрақұрылымы тағы қайда көмектесе алатынын зерттеуі логикалық болады. Жасанды интеллект болашақ мүмкіндіктерді зерттегенде талқылау тақырыптарының арасында болады.
AI нәтижелерін бүкіл ұйымға ұсыну және көрсету
Жасанды интеллект модельдері мен жүйелері адамның түсіндіруі мен әрекет етуін қажет ететін нәтижелер береді. Болашақта жасанды интеллект жүйелері қабылданатын шараларды да ұсынуы мүмкін. Дегенмен, қазіргі жағдайда қалай жалғастыру керектігі шешім қабылдаушылардың өз еншісінде.
Tableau және Power BI сияқты бизнес-ақылдылық есеп беру жиынтықтары мен деректер аналитикасының басқару панельдерін қолдану сияқты қолданыстағы деректерді ұсыну және көрнекілендіру әдістері қолданыла береді және кеейтіледі. Сонымен қатар, адамдардың AI нәтижелерін түсінуіне мүмкіндік беру үшін өздігінен ұйымдасатын карталар (SOM) сияқты арнайы көрнекілендірулер де жасала береді.
Жасанды Интеллект жүйелері жеке адам түсіне алатыннан әлдеқайда көп айнымалыларды өңдей алатындықтан, мұндай шығыстардың адамға түсінікті болуы және мұндай нәтижелер мен олардың байланысты салдарының түсінікті болуы маңызды.
AI-ды түсіндіру және AI нәтижелерін пайдалану
Жасанды интеллект жүйелері немесе кез келген жүйе әдетте шығыстарды береді. Нәтижелердің күрделілігіне байланысты, оларды дұрыс түсінбеу немесе деректердегі бұрмалаушылыққа ұшыратуға болмайды. AI-дің жай ғана оқыған деректерінде бұрмаланған немесе шектеулі мүмкіндіктер жиынтығы болғандықтан, жасанды бұрмалаушылықпен есеп берген көптеген жағдайлар болды.
AI нәтижелерін қолданатын ұйымдар тепе-теңдік перспективасын қамтамасыз ету үшін нәтижелерді интерпретациялауды аталған салада жұмыс істейтін тақырыптық мамандардың доменімен шектеуі тиіс. Мұндай тәсілді қолдану сондай-ақ AI нәтижелерінің сенімді және толық болуына көмектеседі. Біз сондай-ақ AI нәтижелері бойынша қабылданатын әрекеттер аясын қарастыруды маңызды деп санаймыз және ол AI әрекеттерінің қауіпсіз болуын қамтамасыз ету үшін шектеулі және тар аяда болуы тиіс.
Telemus AI™ ұйымыңызға қалай интеграциялануы мүмкін екені туралы тегін кеңес алу үшін бүгін бізбен байланысыңыз.
