Dirbtinis intelektas jūsų organizacijoje
Daugelis organizacijų sėkmingai sukūrė naudingus AI modelius per ad-hoc analizę, ypač duomenų analizės departamentuose, teikiančiuose sprendimų paramą. Svarbus iššūkis yra paimti per ad-hoc analizę sukurtus modelius ir leisti minėtiems AI modeliams būti naudojamiems platesnės organizacijos. Įmonės, leidžiančios visai organizacijai pasinaudoti AI, gaus reikšmingą pranašumą.
Šiame straipsnyje bus nagrinėjama, kaip integruoti AI į organizaciją per gamybos procesus.
Tinkamo AI modelio gamybiniam naudojimui identifikavimas
Dirbtinio intelekto arba mašininio mokymosi modelis, tinkamas naudoti gamyboje, yra bet koks modelis, kuris sukuria vertingų įžvalgų arba duoda praktinį rezultatą. Tarkime, kad tokius modelius duomenų mokslininkai turi nuolat paleisti rankiniu būdu. Tokiu atveju yra didelė tikimybė, kad procesas nėra gamybinis ir pasiekiamas tik keliems techniniams darbuotojams.
Modelis yra įdiegiamas į gamybą, kai jis kasdien naudojamas įprastiniuose (BAU) verslo procesuose. Nuo šiol, jei jis paleidžiamas ad-hoc, jis nėra prieinamas platesnei organizacijai.
AI integravimas į įprastinius (BAU) procesus
Ilgalaikė problema su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi, bei net senesniais statistikos pagrindu veikiančiais modeliais, yra ta, kad nedaugelis organizacijos darbuotojų turi prieigą prie jų. Tam yra daug priežasčių, nors dažniausia yra techninė barjeras, kurį reikia įveikti norint naudoti tokius modelius, ir reikalinga kompiuterinė įranga tokiems modeliams paleisti.
Atsiradus žiniatinklio naršyklei ir nuolatinei naršyklėje įdiegtai funkcijai, galima suteikti tokias galimybes naudotojams, kuriems gali prireikti naudoti modelį tiesiog turint prieigą prie žiniatinklio naršyklės. To priežastis yra ta, kad reikiamą kompiuterinę sąranką galima abstrahuoti nuotoliniame serveryje, o naudotojo sąsaja gali būti rodoma, kaip paleisti ir sąveikauti su modeliu. Taigi, tai leis ir toliau ateityje padaryti prieinamomis ne tik dirbtinį intelektą, bet ir daug daugiau skaičiavimo funkcijų daugiau asmenų, neatsižvelgiant į jų techninius gebėjimus.
AI modelių transformavimas į AI sistemas
Dirbtinio intelekto sistema yra sistema, kuri naudoja vieną ar kelis AI modelius norimam rezultatui pasiekti. Daugeliui organizacijų skirtumas tarp šių dviejų dalykų nėra akivaizdus, nes vadovybė linkusi manyti, kad galimybė paleisti AI reiškia, jog organizacija turi AI galimybių. Norint užtikrinti, kad AI veiktų laikantis geros valdysenos, reikalinga tinkamai suprojektuota ir sukurta sistema.
Lengvas būdas apibūdinti skirtumą tarp šių dviejų dalykų yra ištirti kiekvienos proceso stageijos užnugaryje esančias darbo funkcijas. Kompiuterių mokslininkai kuria AI metodus. Duomenų mokslininkai naudoja AI metodus ir taiko juos organizacijos problemoms spręsti, o gavus gerą modelį, programinės įrangos inžinieriai sukuria patikimas sistemas, kurios naudoja tiek AI metodus, tiek jų taikymo būdus.
Šiuolaikinėje eroje programinės įrangos inžinerija paprastai kurtų žiniatinklio programinę įrangą, kuri naudoja tokį AI per vidinius procesus, tuo tarpu pateikdama draugišką vartotojo sąsają su turtinga vartotojo sąsaja. Taigi, tai leidžia vartotojams naudotis dirbtiniu intelektu kaip duomenų mokslininkais nereikalaujant techninės kompetencijos. Žvelgiant į ateitį, tai yra svarbu, nes AI turi būti demokratizuotas, atsižvelgiant į didelį pranašumą, kurį jis suteikia tiems, kurie turi prieigą prie jo.
AI ir debesų kompiuterijos išnaudojimas
Dirbtinio intelekto modeliai paprastai veikia superkompiuteriuose, kas yra labai įprasta tyrimų srityje. Superkompiuteriai yra brangūs ir sunkiai prieinami, nes daug skirtingų projektų varžosi dėl skaičiavimo laiko. Alternatyva yra išnaudoti paskirstyto debesų kompiuterijos galią kaip alternatyvą.
Debesų kompiuterija teikia skaičiavimo galią ir saugyklą pagal poreikį ir taip pat gali būti dinamiškai didinama. Privalumas tas, kad organizacijoms nereikia stipriai investuoti į šios infrastruktūros kūrimą ir priežiūrą. Kliūtis organizacijoms, anksčiau bandžiusioms pasiekti dirbtinį intelektą, buvo prieiga prie didžiulės skaičiavimo galios ir saugyklos. Turint lengvesnę prieigą prie šių išteklių, organizacijoms dabar tampa praktiška pasinaudoti dirbtiniu intelektu.
Kadangi organizacijos perkelia esamą seną infrastruktūrą ir sistemas į debesį ir priima debesų pirmiausia strategiją, bus logiška, kad strateginiai sprendimų priėmėjai tyrinės, kur dar debesų infrastruktūra gali padėti. Dirbtinis intelektas bus tarp aptariamų punktų, tyrinėjant būsimas galimybes.
AI rezultatų pristatymas ir rodymas visai organizacijai
Dirbtinio intelekto modeliai ir sistemos pateikia rezultatus, kuriems interpretuoti ir imtis veiksmų reikia asmeniui. Ateityje dirbtinio intelekto sistemos taip pat gali pasiūlyti priemones, kurių imtis. Tačiau dabartinėje būsenoje vis dar labai priklauso nuo sprendimų priėmėjų, kaip elgtis toliau.
Esamos duomenų pateikimo ir vizualizavimo technikos, tokios kaip verslo žvalgybos ataskaitų paketai ir duomenų analizės prietaisų skydeliai, įskaitant „Tableau“ ir „Power BI“, toliau bus naudojamos ir plečiama. Taip pat toliau bus kuriamos pasirinktinės vizualizacijos, pavyzdžiui, savarankiškai organizuojamų žemėlapių (SOM), kad žmonės galėtų suprasti AI rezultatus.
Atsižvelgiant į tai, kad dirbtinio intelekto sistemos gali apdoroti daug daugiau kintamųjų nei žmogui suprantama, būtina, kad tokios išvestys būtų visapusiškai suprantamos asmeniui ir kad tokie rezultatai bei su jais susijusios pasekmės būtų suprastos.
AI interpretavimas ir AI rezultatų panaudojimas
Dirbtinio intelekto sistemos ar bet kuri sistema paprastai pateikia išvestis. Atsižvelgiant į rezultatų sudėtingumą, jie neturi būti neteisingai interpretuojami arba paveikti šališkumo duomenyse. Buvo daug atvejų, kai AI ataskaidavo su nepagrįstu išankstiniu nusistatymu tiesiog todėl, kad duomenys, iš kurių ji mokėsi, turėjo šališkų arba apribotų požymių rinkinių.
Organizacijos, naudojančios AI rezultatus, privalo apriboti jų interpretaciją iki srities ekspertų, dirbančių minėtoje srityje, kad būtų užtikrintas subalansuotas požiūris. Toks požiūris taip pat padės užtikrinti, kad AI rezultatai būtų tvirti ir išsamūs. Taip pat laikome būtina apsvarstyti AI rezultatais pagrįstų veiksmų apimtį, ir jie turėtų būti riboto ir siauro pobūdžio, kad AI veiksmai būtų saugūs.
Susisiekite su mumis šiandien dėl nemokamos konsultacijos, kaip Telemus AI™ gali būti integruotas į jūsų organizaciją.
