Танай байгууллагад Хиймэл оюун ухаан
Олон байгууллага шийдвэр гаргахад туслах өгөгдлийн шинжилгээний хэлтсүүдэд ялангуяа ad-hoc шинжилгээгээр ашигтай AI загваруудыг амжилттай бүтээсэн. Нэг том сорилт бол ad-hoc шинжилгээгээр бүтээсэн загваруудыг авч, дурдсан AI загваруудыг бүх байгууллагаар ашиглуулах явдал юм. Бүх байгууллага AI-г ашиглах боломжийг олгох нь бизнесүүдэд онцгой давуу тал авчирна.
Энэхүү нийтлэл нь үйлдвэрлэлийн хэрэгсэлээр AI-ийг байгууллагад хэрхэн уялдуулах талаар судлах болно.
Үйлдвэрлэлийн зориулалттай тохиромжтой AI загвар таних
Үйлдвэрлэлд ашиглах боломжтой хиймэл оюун ухаан эсвэл машины сургалтын загвар гэдэг нь үнэ цэнэтэй ойлголтыг гаргадаг эсвэл практик үр дүн өгдөг ямар ч загвар юм. Ийм загваруудыг өгөгдлийн эрдэмтэд тогтмол гараар ажиллуулах хэрэгтэй гэж бодъё. Тийм тохиолдолд энэхүү үйл явц үйлдвэрлэлд нэвтрээгүй бөгөөд зөвхөн цөөн техник хангамжийн ажилтнуудад л хүртээмжтэй байх магадлал өндөртэй.
Загвар нь хэвийн үйл ажиллагааны (BAU) процессуудад өдөр бүр ашиглагдах үед үйлдвэрлэлийн түвшинд шилждэг. Иймээс хэрэв түүнийг тусгай үед ажиллуулбал бүхэл байгууллагаар хязгаарлагдахгүй хүрээнд хүрэх боломжгүй болно.
AI-г Хэвийн үйл ажиллагаа (BAU) үйл явцад интеграцчилах
Хиймэл оюун ухаан, машины сургалт, тэр байтугай хуучин статистик дээр суурилсан загваруудтай холбоотой урт хугацааны асуудал нь байгууллагын доторх цөөхөн хүмүүст л тэдгээрт хандах боломжтой байдагт оршино. Үүний олон шалтгаан байх боловч хамгийн түгээмэл нь ийм загваруудыг ашиглахын тулд давах шаардлагатай техникийн саад болон ийм загваруудыг ажиллуулах шаардлагатай тооцоолох тохиргоо юм.
Веб хөтөчийн гарч ирсэн болон хөтөчид суулгасан тогтмол функцуудын ачаар веб хөтөч рүү хандах боломжтой хэрэглэгчдэд загварыг ашиглах боломжийг олгох боломжтой. Үүний шалтгаан нь шаардлагатай тооцоолох тохиргоог алсын сервер дотор нуун дарагдуулж, харин загварыг ажиллуулах, харилцах хэрхэн зааврыг хэрэглэгчийн интерфэйс дээр харуулах боломжтой юм. Иймд ирээдүйд зөвхөн хиймэл оюун ухаан төдийгүй илүү олон тооцоолох функцуудыг техникийн чадвар хамаарахгүйгээр илүү олон хувь хүнд нээлттэй болгох боломжтой болно.
AI загваруудыг AI систем рүү үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх
Хиймэл оюун ухааны систем гэдэг нь хүссэн үр дүндээ хүрэхийн тулд нэг эсвэл хэд хэдэн AI загвар ашигладаг систем юм. AI-г ажиллуулж чадахыг AI-ийн чадавхитай байх гэж үздэг учраас олон байгууллагад хоёрын хоорондох ялгаа нь тодорхой байдаггүй. AI нь сайн удирдлагын дор ажиллахыг баталгаажуулахын тулд зөв архитектур болон инженерчлэгдсэн систем шаардлагатай.
Хоёрын хоорондох ялгааг тайлбарлах хялбар арга бол процессийн тус бүрийн шатын ард байх ажлын үүргийг судлах явдал юм. Компьютерийн эрдэмтэд AI арга техник боловсруулдаг. Өгөгдлийн эрдэмтэд AI арга техникийг ашиглан байгууллагын хүрээний асуудлуудад хэрэгжүүлдэг бөгөөд сайн загвар өгөгдсөн тохиолдолд Програм хангамжийн инженерүүд AI арга техник болон тэдгээрийг хэрэгжүүлэх байдлыг хоёуланг нь ашиглан бат бөх системүүдийг бүтээдэг.
Орчин үеийн үед програм хангамжийн инженерчлэл нь ихэвчлэн ийм AI-г бэлэгдлийн процессээр ашигладаг цахим програм хангамжийг бүтээх бөгөөд энэ нь баялаг хэрэглэгчийн интерфэйстэй найрсаг урд талыг толилуулдаг. Иймээс энэ нь хэрэглэгчдэд техникийн мэргэжлийг шаардахгүйгээр өгөгдлийн шинжээч шиг хиймэл оюун ухааныг ашиглах боломжийг олгодог. Ирээдүй рүү алхах тусам энэ нь чухал байх болно, учир нь AI нь түүнд хандах боломжтой хүмүүст олгодог их давуу эрхийг харгалзан ардчилагдах хэрэгтэй.
AI болон Үүл тооцооллыг ашиглах
Хиймэл оюун ухааны загварууд нь ихэвчлэн суперкомпьютер дээр ажилладаг бөгөөд энэ нь судалгааны талбарт маш түгээмэл юм. Олон өөр төсөл тооцоолох хугацаанд өрсөлдөж байгаа учир суперкомпьютерүүд нь өртөг өндөртэй, хандахад хүнд хэцүү байдаг. Нэг альтернатив нь тархсан үүлэн тооцооллын хүчийг ашиглах явдал юм.
Үүл тооцоолол нь шаардлагатай тооцоолох хүчин болон хадгалах зайг олгох ба динамикаар масштаблах боломжтой. Энэхүү давуу тал нь байгууллагууд дээрх дэд бүтцийг байгуулах, арчлахад их хэмжээний хөрөнгө оруулах шаардлагагүй болдогт оршино. Өнгөрсөн үед байгууллагуудын хиймэл оюун ухаанд хандах саад болсон зүйл нь асар их тооцоолох хүчин болон хадгалах зайнд хандах боломж байсан. Эдгээр нөөц рүү хандах боломж хялбар болсноор байгууллагуудын хувьд хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь одоо бодит болж байна.
Байгууллагууд одоо байгаа хуучин дэд бүтэц болон системүүдийг үүлэн орчинд шилжүүлж, үүлэн орчинд тэргүүлэх стратегийг баримтлах тул стратегийн шийдвэр гаргагчид үүлэн дэд бүтэц өөр хаана туслах боломжтойг судлах нь логик хэрэг болно. Ирээдүйн боломжуудыг судлах үед хиймэл оюун ухаан нь хэлэлцэх зүйлсийн дунд байх болно.
AI-ийн үр дүнг бүхэл байгууллагад танилцуулах болон харуулах
Хиймэл оюун ухааны загварууд ба системүүд нь хувь хүн тайлбарлаж, арга хэмжээ авах шаардлагатай үр дүнг гаргадаг. Ирээдүйд хиймэл оюун ухааны системүүд мөн авах арга хэмжээг санал болгож болно. Гэхдээ одоогийн байдлаар хэрхэн явахыг шийдэх нь шийдвэр гаргагчдын л мэдэлд байдаг хэвээр байна.
Tableau болон Power BI зэрэг бизнесийн оюун ухааны тайлангийн багц болон өгөгдлийн аналитикчийн хяналтын самбар ашиглах зэрэг байгаа өгөгдлийг танилцуулах болон дүрслэх техникүүдийг ашигласаар байх болон өргөтгөх болно. Үүнтэй зэрэгцээд, хүмүүст AI-н үр дүнг ойлгох боломжийг олгохын тулд өөрийн бие даасан зохион байгуулалттай газрын зураг (SOM)-д харагдаж буйгаар тохируулан дүрслэлүүдийг хөгжүүлсээр байх болно.
Хиймэл оюун ухааны системүүд нь хувь хүний ойлгохоос илүү олон хувьсагчийг боловсруулж чадах тул ийм үр дүнгүүд нь хүнд ойлгомжтой байх, мөн ийм үр дүн болон тэдгээрийн холбогдох үр дагаврыг ойлгох нь чухал юм.
AI-ийг тайлбарлах ба AI-ийн үр дүнг ашиглах
Хиймэл оюун ухааны системүүд, эсвэл аливаа систем нь ихэвчлэн гаралт гаргадаг. Үр дүнгийн нарийн төвөгтэй байдлыг харгалзан тэдгээрийг буруу тайлбарлах эсвэл өгөгдөл дэх хэвшмэл ойлголтод өртөх ёсгүй. AI нь сурсан өгөгдөлдөө хэвшмэл эсвэл хязгаарлагдмал шинж чанарын багц агуулсан байсны улмаас зөвхөн буруу шүүмжлэлтэйгээр тайлан гаргасан олон тохиолдол байсан.
AI үр дүнг ашиглаж буй байгууллагууд нь тэнцвэртэй өнцгөөс харахын тулд үр дүнгийн тайлбарыг тухайн салбар дотор ажилладаг сэдвийн мэргэжилтнүүдийн хүрээнд хязгаарлах ёстой. Ийм хандлага авах нь мөн AI үр дүн нь бүрэн бөгөөд найдвартай эсэхийг баталгаажуулахад тусална. Бид мөн AI үр дүн дээр үндэслэн авсан үйлдлийн хүрээг хязгаарлагдмал, нарийн хүрээнд байлгах нь чухал гэж үздэг бөгөөд ингэснээр AI-ийн үйлдлүүд аюулгүй байх болно.
Telemus AI™-г таны байгууллагад нэгтгэх талаар үнэгүй зөвлөгөө авахын тулд өнөөдөр бидэнтэй холбогдоно уу.
