Интеграција и продуцирање на AI

Многу организации успешно создадоа корисни AI модели преку ad-hoc анализа, особено во одделите за аналитика на податоци што обезбедуваат поддршка за одлучување. Значаен предизвик е да се земат моделите создадени преку ad-hoc анализа и да се овозможи истите AI модели да бидат користени од пошироката организација. Бизнисите што овозможуваат целата организација да искористи AI ќе доведат до значајна предност.

Овој член ќе истражи како да се интегрира AI во организација преку средства на продуцирање.

Идентификување на соодветен AI модел за употреба во производство

Модел на вештачка интелигенција или машинско учење погоден за продукциска употреба е секој модел што дава вредни сознанија или практичен резултат. Да претпоставиме дека таквите модели мора постојано да се извршуваат рачно од страна на научниците за податоци. Во тој случај, постои голема веројатност процесот да не е продукционизиран и да е достапен само на неколку технички вработени.

Моделот е ставен во производство кога се користи дневно во вообичаените деловни (BAU) процеси. Оттука, ако се извршува ад-хок, не е достапен на пошироката организација.

Интегрирање на AI во вообичаените деловни (BAU) процеси

Долготраен проблем со вештачката интелигенција и машинското учење, па дури и постарите модели засновани на статистика, е тоа што малку луѓе во рамките на една организација имаат пристап до нив. Постојат повеќе причини за ова, иако најчеста е техничката бариера што треба да се надмине за да се користат таквите модели и потребното компјутерско подесување за извршување на таквите модели'.

Со појавата на веб-прелистувачот и континуираната функционалност вградена во прелистувачот, можно е да се обезбедат такви можности на корисниците кои може да бараат да го користат моделот едноставно со тоа што имаат пристап до веб-прелистувач. Причината за ова е дека потребното компјутерско подесување може да се апстрахира во рамките на далечен сервер додека кориснички интерфејс може да се прикаже за тоа како да се изврши и да се интерактира со моделот. Така, ова ќе овозможи одејќи напред во иднината, не само вештачка интелигенција туку и многу повеќе компјутерски функции да бидат достапни на повеќе поединци без оглед на техничките способности.

Продукционизација на AI модели во AI системи

Систем за вештачка интелигенција е систем што користи еден или повеќе AI модели за да го постигне посакуваниот резултат. На многу организации не им е јасна разликата помеѓу двете, бидејќи раководството има тенденција да смета дека способноста за извршување на AI значи поседување на AI капацитети. Потребен е правилно архитектиран и инженерски дизајниран систем за да се осигура дека AI дејствува под добро управување.

Еден лесен начин да се опише разликата помеѓу двете е да се испитаат работните функции зад секоја фаза од процесот. Компјутерските научници ги развиваат AI техниките. Научниците за податоци ги користат AI техниките и ги применуваат на проблемите во организацијата, а со соодветен модел, софтверските инженери потоа градат робусни системи што ги користат и AI техниките и начинот на нивно применување.

Во модерната ера, софтверското инженерство обично би изградило веб-софтвер што користи таков AI преку backend процеси, додека презентира пријателски frontend со богат кориснички интерфејс. Така, ова им овозможува на корисниците да користат вештачка интелигенција како научник за податоци без потреба од техничка експертиза. Со одење напред во иднината, ова е важно бидејќи AI треба да биде демократизирано земајќи ја предвид големата предност што им ја обезбедува на оние што имаат пристап до него.

Искористување на AI и облакот

Моделите за вештачка интелигенција имаат тенденција да работат на суперкомпјутери, што е многу често во истражувачкиот простор. Суперкомпјутерите се скапи и тешки за пристап, бидејќи многу различни проекти се натпреваруваат за компјутерско време. Алтернатива е да се искористи моќта на дистрибуирано облак-компјутерство како алтернатива.

Облачното компјутерство обезбедува компјутерска моќ и складирање по барање и исто така може динамично да се скалира. Предноста е што на организациите не им се бара значително да инвестираат во изградба и одржување на споменатата инфраструктура. Пречка за организациите да пристапат до вештачката интелигенција во минатото беше пристапот до огромна компјутерска моќ и складирање. Со поедноставен пристап до овие ресурси, сега е практично организациите да ја искористат вештачката интелигенција.

Како што организациите ги мигрираат постоечките наследни инфраструктури и системи во облакот и усвојуваат стратегија прво-облак, ќе биде логично дека стратешките носители на одлуки ќе истражуваат каде другаде облачната инфраструктура може да помогне. Вештачката интелигенција ќе биде меѓу точките за дискусија при истражувањето на идните можности.

Презентирање и прикажување на AI резултатите на пошироката организација

Моделите и системите за вештачка интелигенција даваат резултати што бараат од поединец да ги протолкува и преземе дејство. Во иднина, системите за вештачка интелигенција може исто така да предложат мерки за преземање. Сепак, во сегашната состојба, сè уште е во голема мера до носителите на одлуки да одлучат како да постапат.

Постоечките техники за презентација и визуелизација на податоци, како што се користењето на пакети за извештаи за бизнис интелигенција и контролните табли за аналитика на податоци, вклучувајќи Tableau и Power BI, ќе продолжат да се користат и прошируваат. Ќе продолжат да се развиваат и персонализирани визуелизации, како што се оние што се гледаат во самоорганизирачки мапи (SOM), за да им се овозможи на луѓето да разберат AI резултати.

Дадено дека системите за вештачка интелигенција можат да обработат многу повеќе променливи отколку што е разбирливо за поединец, есенцијално е таквите излези да се сеопфатни за лице и таквите резултати и нивните поврзани импликации да бидат разбрани.

Интерпретирање на AI и искористување на AI резултатите

Системите за вештачка интелигенција, или кој било систем, обично произведуваат излези. Имајќи ја предвид сложеноста на резултатите, тие не смее да бидат погрешно протолкувани или подложни на пристрасност во податоците. Имало многу случаи на AI известување со несоодветна пристрасност едноставно затоа што податоците од кои учел содржеле пристрасни или ограничени множества на карактеристики.

Организациите што користат AI резултати мора да го ограничат толкувањето на доменот на експертите за соодветна област кои работат во дадената сфера за да се обезбеди избалансирана перспектива. Земањето таков пристап исто така ќе помогне да се осигура дека AI резултатите се здрави и целосни. Ние исто така сметаме дека е есенцијално да се земе предвид обемот на дејствата преземени врз основа на AI резултатите, и тоа треба да биде во ограничено и тесно поле за да се осигура дека AI дејствата се безбедни.

Контактирајте не денес за бесплатна консултација за тоа како Telemus AI™ може да се интегрира во вашата организација.