AI चे एकत्रीकरण आणि उत्पादनीकरण

अनेक संस्था ad-hoc विश्लेषणाद्वारे यशस्वीरित्या उपयुक्त AI मॉडेल तयार करत आहेत, विशेषतः निर्णय समर्थन प्रदान करणाऱ्या डेटा अॅनालिटिक्स विभागांमध्ये. एक महत्त्वाचे आव्हान म्हणजे ad-hoc विश्लेषणाद्वारे तयार केलेल्या मॉडेल्स घेणे आणि त्या AI मॉडेल्सचा वापर व्यापक संस्थेद्वारे करण्यास अनुमती देणे. संपूर्ण संस्थेला AI चा फायदा घेण्यास अनुमती देणाऱ्या व्यवसायांना लक्षणीय फायदा मिळेल.

हा लेख उत्पादनाच्या माध्यमातून संस्थेमध्ये AI एकत्रित करण्याचे मार्ग शोधणार आहे.

उत्पादन वापरासाठी योग्य AI मॉडेल ओळखणे

उत्पादन वापरासाठी योग्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता किंवा मशीन लर्निंग मॉडेल हे कोणतेही मॉडेल आहे जे मौल्यवान अंतर्दृष्टी देते किंवा व्यावहारिक परिणाम देते. गृहीतक ठेवा की अशी मॉडेल डेटा शास्त्रज्ञांद्वारे सतत व्यक्तिचलितपणे चालवली पाहिजेत. त्या प्रकरणात, प्रक्रिया उत्पादनात आणली गेली नाही आणि केवळ काही तांत्रिक कर्मचाऱ्यांना चालवता येण्याची शक्यता आहे.

जेव्हा एखादे मॉडेल दैनंदिन व्यवसाय भाग्यानुसार (BAU) प्रक्रियेत वापरले जाते तेव्हा ते उत्पादनात आणले जाते. त्यानंतर, जर ते तात्पुरते चालवले गेले, तर ते संपूर्ण संस्थेसाठी सुलभ नसते.

व्यवसायातील नेहमीच्या प्रक्रिया (BAU) मध्ये AI चे एकत्रीकरण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग आणि अगदी जुन्या आकडेवारी-आधारित मॉडेल्ससह एक दीर्घकाळापासून असलेला मुद्दा असा आहे की संस्थेतील फारच थोड्या लोकांना त्यांच्यापर्यंत प्रवेश असतो. यासाठी अनेक कारणे आहेत, जरी सर्वात सामान्य कारण म्हणजे अशा मॉडेल्स वापरण्यासाठी ओलांडाव्या लागणाऱ्या तांत्रिक अडथळा आणि अशा मॉडेल्स चालवण्यासाठी आवश्यक असलेली कॉम्प्युटिंग सेटअप.

वेब ब्राउझरच्या आगमनासह आणि ब्राउझरमध्ये बांधलेल्या सततच्या कार्यक्षमतेसह, केवळ वेब ब्राउझरवर प्रवेश असल्यास अशा वापरकर्त्यांना ज्यांना मॉडेल वापरण्याची आवश्यकता असू शकते त्यांना अशी क्षमता प्रदान करणे शक्य आहे. याचे कारण म्हणजे आवश्यक असलेली कॉम्प्युटिंग सेटअप रिमोट सर्व्हरमध्ये अमूर्त केली जाऊ शकते तर वापरकर्ता इंटरफेस मॉडेल कसे चालवायचे आणि त्यासह कसे संवाद साधायचे यावर प्रदर्शित केले जाऊ शकते. अशाप्रकारे, हे भविष्यात पुढे जाण्यास अनुमती देईल, केवळ कृत्रिम बुद्धिमत्ता नाही तर अनेक जास्त कॉम्प्युटिंग कार्ये तांत्रिक क्षमतेची पर्वा न करता अधिक व्यक्तींसाठी उपलब्ध करून दिली जातील.

AI मॉडेलचे AI सिस्टम्समध्ये उत्पादनीकरण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली ही अशी प्रणाली आहे जी इच्छित परिणाम साध्य करण्यासाठी एक AI मॉडेल किंवा एकाधिक AI मॉडेलचा वापर करते. अनेक संस्थांना दोन गोष्टींमधील फरक स्पष्ट नाही कारण व्यवस्थापन AI चालवण्याच्या क्षमतेला AI क्षमता असण्यासारखे मानतात. AI यांच्या योग्य शासनाखाली कार्य करत असल्याची खात्री करण्यासाठी योग्य रचना आणि अभियांत्रिकी प्रणाली आवश्यक आहे.

दोन गोष्टींमधील फरक स्पष्ट करण्याचा एक सोपा मार्ग म्हणजे प्रत्येक प्रक्रिया टप्प्यामागील कार्य कार्ये तपासणे. संगणक शास्त्रज्ञ AI तंत्रे विकसित करतात. डेटा शास्त्रज्ञ AI तंत्रे वापरतात आणि त्या संस्थेतील समस्यांवर लागू करतात, आणि एक समर्थ मॉडेल दिल्यास, सॉफ्टवेअर अभियंते त्यानंतर अशा मजबूत प्रणाली तयार करतात ज्या AI तंत्रे आणि त्यांचा वापर दोन्ही वापरतात.

आधुनिक युगात, सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी सामान्यतः अशी वेब सॉफ्टवेअर तयार करेल जी बॅकएंड प्रक्रियेद्वारे अशा AI चा वापर करते आणि त्याचबरोबर समृद्ध वापरकर्ता इंटरफेससह अनुकूल फ्रंटएंड सादर करते. अशाप्रकारे, यामुळे वापरकर्त्यांना तांत्रिक तज्ञता आवश्यक न ठेवता डेटा शास्त्रज्ञाप्रमाणे कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरण्यास अनुमती मिळते. भविष्यात जाताना, हे महत्त्वाचे आहे कारण ज्यांना AI चा प्रवेश आहे त्यांना ते जे मोठा फायदा प्रदान करते त्याचा विचार करता AI लोकशाहीकृत करणे आवश्यक आहे.

AI आणि क्लाउडचा वापर करणे

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल सामान्यतः सुपरकॉम्प्युटरवर चालतात, जे संशोधन क्षेत्रात खूप सामान्य आहे. सुपरकॉम्प्युटर खर्चिक आणि ऍक्सेस करणे कठीण असतात, कारण अनेक वेगवेगळे प्रकल्प कॉम्प्युटेशनल वेळेसाठी स्पर्धा करत आहेत. एक पर्याय म्हणजे पर्याय म्हणून वितरित क्लाउड कंप्युटिंगची शक्ती वापरणे.

क्लाउड कॉम्प्युटिंग विनंतीनुसार कॉम्प्युटिंग पॉवर आणि स्टोरेज प्रदान करते आणि ते डायनॅमिकली स्केल केले जाऊ शकते. फायदा असा आहे की संस्थांनी अशी इन्फ्रास्ट्रक्चर तयार करण्यात आणि देखभाल करण्यात जड गुंतवणूक करण्याची आवश्यकता नाही. भूतकाळात संस्थांना कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऍक्सेस करण्यात अडथळा म्हणजे विपुल कॉम्प्युटिंग पॉवर आणि स्टोरेज ऍक्सेस होता. या संसाधनांचा ऍक्सेस अधिक सोपा झाल्यामुळे, संस्थांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा लाभ घेणे आता व्यावहारिक आहे.

जसजसे संस्था विद्यमान लेगसी इन्फ्रास्ट्रक्चर आणि सिस्टम क्लाउडवर स्थलांतरित करतात आणि क्लाउड-फर्स्ट धोरण स्वीकारतात, तसतसे धोरणात्मक निर्णय घेणाऱ्यांना अजून कुठे क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर मदत करू शकते हे शोधणे तार्किक ठरेल. भविष्यातील क्षमतांचा शोध घेताना कृत्रिम बुद्धिमत्ता चर्चेच्या विषयांमध्ये असेल.

व्यापक संस्थेला AI परिणामांची सादरीकरण आणि प्रदर्शन करणे

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल आणि सिस्टम असे परिणाम तयार करतात ज्यांचे व्याख्या करण्यासाठी आणि कृती करण्यासाठी व्यक्तीची आवश्यकता असते. भविष्यात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम कोणते उपाय स्वीकारावे हे सुचवू शकतात. तथापि, वर्तमान स्थितीत पुढे कसे जावे हे ठरवणे अजूनही निर्णय घेणाऱ्यांवरच अवलंबून आहे.

विद्यमान डेटा प्रस्तुतीकरण आणि व्हिज्युअलायझेशन तंत्र, जसे की बिझनेस इंटेलिजन्स रिपोर्टिंग सूट आणि डेटा ॲनालिटिक्स डॅशबोर्डचा वापर, ज्यात Tableau आणि Power BI समाविष्ट आहे, वापरले आणि विस्तारित केले जात राहील. सानुकूल व्हिज्युअलायझेशन देखील विकसित केले जात राहील, जसे की सेल्फ-ऑर्गनायझिंग मॅप्स (SOM) मध्ये दिसणारे, जेणेकरून लोक AI परिणामांचा अर्थ लावू शकतील.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली एका व्यक्तीला समजण्यायोग्य पेक्षा अनेक जास्त व्हेरिएबल्स प्रक्रिया करू शकतात, हे लक्षात घेता, असे आउटपुट एका व्यक्तीला सविस्तर असणे आवश्यक आहे आणि अशा परिणामांची आणि त्यांचे संबंधित परिणाम समजून घेणे आवश्यक आहे.

AI चा अर्थ लावणे आणि AI परिणामांचा वापर करणे

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम किंवा कोणतीही सिस्टम सामान्यतः आउटपुट तयार करतात. परिणामांच्या जटिलतेला लक्षात घेता, त्यांची चुकीने व्याख्या केली जाऊ नये किंवा डेटामधील पक्षपातीपणाच्या विषयात आले नये. AI ने अनुचित पक्षपातासह अहवाल दिल्याच्या अनेक घटना घडल्या आहेत, फक्त त्यामुळे की त्याने ज्या डेटावरून शिकले त्यात पक्षपाती किंवा मर्यादित फीचर सेट्स समाविष्ट होते.

AI परिणामांचा वापर करणाऱ्या संस्थांनी संतुलित दृष्टिकोन सुनिश्चित करण्यासाठी अर्थाच्या अंतर्गत काम करणाऱ्या विषय-विशेष तज्ञांच्या डोमेनपर्यंत अर्थ लावण्याची मर्यादा घालावी. असा दृष्टिकोन स्वीकारल्याने AI परिणाम योग्य आणि पूर्ण असल्याची खात्री होण्यास देखील मदत होईल. आम्ही AI परिणामांवर घेतलेल्या कृतीची श्रेणी विचारात घेणे आवश्यक मानतो, आणि AI कृती सुरक्षित असल्याची खात्री करण्यासाठी ती मर्यादित आणि संकुचित क्षेत्रात असावी.

Telemus AI™ तुमच्या संस्थेत कसे एकत्रित केले जाऊ शकते यावरील मोफत सल्ल्यासाठी आज आमच्याशी संपर्क साधा.