Mākslīgais Intelekts jūsu Organizācijā
Daudzas organizācijas ir veiksmīgi izstrādājušas noderīgus AI modeļus, izmantojot ad-hoc analīzi, īpaši datu analītikas nodaļās, kas nodrošina lēmumu atbalstu. Nozīmīgs izaicinājums ir ņemt modeļus, kas izstrādāti, izmantojot ad-hoc analīzi, un ļaut minētos AI modeļus izmantot plašākai organizācijai. Uzņēmumi, kas ļauj visai organizācijai izmantot AI, iegūs nozīmīgu priekšrocību.
Šis raksts izpētīs, kā integrēt AI organizācijā, izmantojot ražošanas līdzekļus.
Piemērota AI modeļa identificēšana ražošanas lietošanai
Mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās modelis, kas ir piemērots izmantošanai ražošanā, ir jebkurš modelis, kas sniedz vērtīgu ieskatu vai dod praktisku rezultātu. Pieņemsim, ka šādus modeļus datu zinātniekiem pastāvīgi jāpalaiš manuāli. Šādā gadījumā ir liela varbūtība, ka process nav ražošanā ieviests un ir pieejams tikai dažiem tehniskajiem darbiniekiem.
Modelis tiek ražošanas ieviests, kad to izmanto ikdienas parasto biznesa (BAU) procesos. Tāpēc, ja to izmanto ad-hoc, tas nav pieejams plašākai organizācijai.
AI integrēšana ikdienas (BAU) procesos
Ilgstoša problēma ar mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, kā arī vecākiem uz statistiku balstītiem modeļiem ir tā, ka organizācijā tikai nedaudziem cilvēkiem ir piekļuve tiem. Tam ir vairāki iemesli, lai gan visizplatītākais ir tehniskais barjeras, kas jāpārvar, lai izmantotu šādus modeļus, un nepieciešamā skaitļošanas iestatījuma, lai palaistu šādus modeļus.
Līdz ar tīmekļa pārlūkprogrammas parādīšanos un pārlūkprogrammā iebūvēto papildu funkcionalitāti ir iespējams nodrošināt šādas iespējas lietotājiem, kuriem var būt nepieciešams izmantot modeli, vienkārši tiem piekļūstot caur tīmekļa pārlūkprogrammu. Iemesls tam ir tas, ka nepieciešamo skaitļošanas iestatījumu var abstrahēt attālajā serverī, savukārt lietotāja saskarne var tikt parādīta, norādot, kā palaist modeli un ar to mijiedarboties. Tādējādi tas nākotnē ļaus ne tikai mākslīgo intelektu, bet arī daudzas citas skaitļošanas funkcijas padarīt pieejamas vairāk cilvēkiem neatkarīgi no to tehniskajām prasmēm.
AI modeļu pārvēršana AI sistēmās
Mākslīgā intelekta sistēma ir sistēma, kas izmanto vienu AI modeli vai vairākus AI modeļus, lai sasniegtu vēlamo rezultātu. Daudzām organizācijām nav skaidra atšķirība starp šiem diviem jēdzieniem, jo vadībai ir tendence uzskatīt spēju palaist AI par AI spēju esamību. Lai nodrošinātu, ka AI darbojas labas pārvaldības ietvaros, ir nepieciešama pareizi arhitektēta un izstrādāta sistēma.
Vienkāršs veids, kā aprakstīt atšķirību starp šiem diviem jēdzieniem, ir izpētīt darba funkcijas aiz katra procesa posma. Datorzinātnieki izstrādā AI paņēmienus. Datu zinātnieki izmanto AI paņēmienus un pielieto tos organizācijas problēmu risināšanai, un, ņemot vērā labu modeli, programmatūras inženieri pēc tam veido stabilas sistēmas, kas izmanto gan AI paņēmienus, gan to pielietojuma veidu.
Mūsdienās programminženierija parasti veido tīmekļa programmatūru, kas izmanto šādu AI, izmantojot aizmugures procesus, vienlaikus piedāvājot lietotājam draudzīgu priekšējo daļu ar bagātīgu lietotāja saskarni. Tādējādi lietotāji var izmantot mākslīgo intelektu kā datu zinātnieks, neprasa tehniskas zināšanas. Nākotnē tas ir svarīgi, jo AI ir jādemokratizē, ņemot vērā lielo priekšrocību, ko tā sniedz tiem, kam ir piekļuve tai.
Izmantojot AI un mākoni
Mākslīgā Intelekta modeļi parasti darbojas uz superdatoriem, kas ir ļoti izplatīts pētniecības jomā. Superdatori ir dārgi un grūti pieejami, ņemot vērā, ka daudzi dažādi projekti konkurē par skaitļošanas laiku. Alternatīva ir izmantot izkliedētā mākoņskaitļošanas jaudu kā alternatīvu.
Mākoņskaitļošana nodrošina skaitļošanas jaudu un krātuvi pēc pieprasījuma, un to var arī dinamiski mērogot. Priekšrocība ir tā, ka organizācijām nav jāiegulda lieli līdzekļi šādas infrastruktūras būvēšanā un uzturēšanā. Šķērslis organizācijām, kas pagātnē vēlējās piekļūt mākslīgajam intelektam, bija piekļuve plašai skaitļošanas jaudai un krātuvei. Ar pieejamāku piekļuvi šiem resursiem organizācijām tagad ir praktiski izmantot mākslīgo intelektu.
Tā kā organizācijas migrē esošo mantojuma infrastruktūru un sistēmas uz mākoni un pieņem mākonī-pirmās stratēģijas, būs loģiski, ka stratēģiskie lēmumu pieņēmēji izpētīs, kur vēl mākoņinfrastruktūra var palīdzēt. Mākslīgais intelekts būs starp apspriežamajiem jautājumiem, izpētot nākotnes iespējas.
AI rezultātu prezentēšana un parādīšana plašākai organizācijai
Mākslīgā intelekta modeļi un sistēmas rada rezultātus, kas prasa, lai indivīds tos interpretētu un rīkotos. Nākotnē mākslīgā intelekta sistēmas var arī ieteikt veicamos pasākumus. Tomēr pašreizējā stāvoklī joprojām ir ļoti atkarīgs no lēmumu pieņēmējiem, kā rīkoties tālāk.
Esošās datu prezentācijas un vizualizācijas tehnikas, piemēram, biznesa informācijas atskaišu komplektu un datu analīzes informācijas paneļu izmantošana, tostarp Tableau un Power BI, turpinās tikt izmantotas un paplašinātas. Turpinās tikt izstrādātas arī pielāgotas vizualizācijas, piemēram, tādas, kādas redzamas pašorganizējošos kartēs (SOM), lai ļautu cilvēkiem izprast AI rezultātus.
Ņemot vērā, ka mākslīgā intelekta sistēmas var apstrādāt daudz vairāk mainīgo lielumu, nekā ir saprotams indivīdam, ir būtiski, lai šādi iznākumi būtu visaptveroši cilvēkam un ka šādi rezultāti un ar tiem saistītās sekas būtu saprotamas.
AI interpretēšana un AI rezultātu izmantošana
Mākslīgā intelekta sistēmas vai jebkura sistēma parasti rada izvades. Ņemot vērā rezultātu sarežģītību, tie nedrīkst tikt nepareizi interpretēti vai pakļauti aizspriedumiem datu ietvaros. Ir bijuši daudzi gadījumi, kad AI ir ziņojusi ar nepamatotiem aizspriedumiem vienkārši tāpēc, ka dati, no kuriem tā mācījās, saturēja aizspriedumainas vai ierobežotas pazīmju kopas.
Organizācijām, kas izmanto AI rezultātus, interpretācija jāierobežo uz attiecīgās jomas ekspertu domēnu, lai nodrošinātu līdzsvarotu perspektīvu. Šādas pieejas izmantošana arī palīdzēs nodrošināt, ka AI rezultāti ir pareizi un pilnīgi. Mēs arī uzskatām, ka ir būtiski ņemt vērā AI rezultātu pamata veikto darbību tvērumu, un tam vajadzētu būt ierobežotā un šaurā jomā, lai nodrošinātu, ka AI darbības ir drošas.
Sazinieties ar mums jau šodien bezmaksas konsultācijai par to, kā Telemus AI™ var integrēt jūsu organizācijā.
