Kecerdasan Buatan dalam Organisasi Anda
Ramai organisasi telah berjaya menghasilkan model AI yang berguna melalui analisis ad-hoc, terutamanya di jabatan analitik data yang menyediakan sokongan keputusan. Cabaran yang ketara ialah mengambil model yang dihasilkan melalui analisis ad-hoc dan membenarkan model AI tersebut digunakan oleh organisasi yang lebih luas. Perniagaan yang membenarkan seluruh organisasi memanfaatkan AI akan membawa kelebihan yang ketara.
Artikel ini akan meneroka cara untuk mengintegrasikan AI dalam sesebuah organisasi melalui cara pengeluaran.
Mengenal Pasti Model AI yang Sesuai untuk Penggunaan Pengeluaran
Model kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin yang sesuai untuk kegunaan pengeluaran adalah mana-mana model yang menghasilkan pandangan berharga atau menghasilkan hasil praktikal. Andaikan bahawa model sedemikian mesti dikendalikan secara manual secara berterusan oleh saintis data. Dalam kes itu, terdapat kemungkinan besar bahawa proses tersebut tidak diproduksikan dan hanya boleh diakses oleh beberapa pekerja teknikal.
Sesuatu model dikomersialkan apabila digunakan setiap hari dalam proses perniagaan seperti biasa (BAU). Selepas itu, jika ia dijalankan secara ad-hoc, ia tidak dapat diakses oleh organisasi yang lebih luas.
Mengintegrasikan AI ke dalam Proses Perniagaan Seperti Biasa (BAU)
Isu lama dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin malah model berasaskan statistik yang lebih lama ialah hanya segelintir orang dalam sesebuah organisasi mempunyai akses kepada mereka. Terdapat pelbagai sebab untuk ini, walaupun yang paling biasa ialah halangan teknikal yang diperlukan untuk diatasi bagi menggunakan model sedemikian dan persediaan pengkomputeran yang diperlukan untuk menjalankan model sedemikian'.
Dengan kemunculan pelayar web dan fungsi berterusan yang dibina ke dalam pelayar, adalah mungkin untuk menyediakan keupayaan sedemikian kepada pengguna yang mungkin perlu menggunakan model tersebut hanya dengan mempunyai akses kepada pelayar web. Sebab untuk ini ialah persediaan pengkomputeran yang diperlukan boleh diabstrakkan dalam pelayan jauh manakala antara muka pengguna boleh dipaparkan tentang cara untuk menjalankan dan berinteraksi dengan model. Oleh itu, ini akan membolehkan ke hadapan ke masa depan, bukan sahaja kecerdasan buatan tetapi banyak lagi fungsi pengkomputeran disediakan kepada lebih ramai individu tanpa mengira keupayaan teknikal.
Pengeluaran Model AI kepada Sistem AI
Sistem kecerdasan buatan ialah sistem yang menggunakan model AI atau berbilang model AI untuk mencapai hasil yang diinginkan. Perbezaan antara kedua-duanya tidak ketara kepada banyak organisasi kerana pengurusan cenderung menganggap keupayaan untuk menjalankan AI sebagai mempunyai keupayaan AI. Sistem yang direka bentuk dan kejuruteraan dengan betul diperlukan untuk memastikan AI bertindak di bawah tadbir urus yang baik.
Cara mudah untuk menerangkan perbezaan antara kedua-duanya adalah dengan memeriksa fungsi pekerjaan di sebalik setiap peringkat proses. Saintis Komputer membangunkan teknik AI. Saintis data menggunakan teknik AI dan mengaplikasikannya kepada masalah dalam organisasi, dan dengan model yang kukuh, Jurutera Perisian kemudian membina sistem yang teguh yang menggunakan kedua-dua teknik AI dan cara ia diaplikasikan.
Zaman moden, kejuruteraan perisian biasanya akan membina perisian web yang menggunakan AI sedemikian melalui proses bahagian belakang sambil membentangkan bahagian hadapan yang mesra dengan antara muka pengguna yang kaya. Oleh itu, ini membolehkan pengguna menggunakan kecerdasan buatan seperti saintis data tanpa memerlukan kepakaran teknikal. Ke hadapan masa depan, ini penting kerana AI perlu didemokrasikan memandangkan kelebihan hebat yang diberikan kepada mereka yang mempunyai akses kepadanya.
Memanfaatkan AI dan Awan
Model Kecerdasan Buatan cenderung untuk berjalan pada superkomputer, yang sangat biasa dalam ruang penyelidikan. Superkomputer adalah mahal dan sukar diakses, memandangkan banyak projek berbeza bersaing untuk masa pengkomputeran. Alternatifnya adalah untuk memanfaatkan kuasa pengkomputeran awan teragih sebagai alternatif.
Pengkomputeran awan menyediakan kuasa pengkomputeran dan storan seperti yang diminta dan juga boleh diskalakan secara dinamik. Kelebihannya ialah organisasi tidak dikehendaki melabur dengan banyak dalam membina dan menyelenggara infrastruktur tersebut. Halangan kepada organisasi untuk mengakses kecerdasan buatan pada masa lalu ialah akses kepada kuasa pengkomputeran dan storan yang besar. Dengan akses yang lebih mudah kepada sumber ini, kini adalah praktikal untuk organisasi memanfaatkan kecerdasan buatan.
Apabila organisasi memindahkan infrastruktur dan sistem warisan sedia ada ke awan dan mengamalkan strategi awan-pertama, adalah logik bahawa pembuat keputusan strategik akan meneroka di mana lagi infrastruktur awan boleh membantu. Kecerdasan buatan akan menjadi antara perkara perbincangan apabila meneroka keupayaan masa hadapan.
Membentangkan dan Memaparkan Keputusan AI kepada Organisasi yang Lebih Luas
Model dan sistem kecerdasan buatan menghasilkan keputusan yang memerlukan individu untuk mentafsir dan mengambil tindakan. Pada masa hadapan, sistem kecerdasan buatan mungkin juga mencadangkan langkah-langkah untuk diambil. Walau bagaimanapun, ia masih sangat bergantung kepada pembuat keputusan untuk menentukan cara untuk meneruskan dalam keadaan semasa.
Teknik pembentangan dan visualisasi data sedia ada, seperti menggunakan suit pelaporan kecerdasan perniagaan dan papan pemuka analitik data, termasuk Tableau dan Power BI, akan terus digunakan dan diperluas. Visualisasi tersuai juga akan terus dibangunkan, seperti yang dilihat dalam peta penyusunan kendiri (SOM), untuk membolehkan orang memahami keputusan AI.
Memandangkan sistem Kecerdasan Buatan boleh memproses lebih banyak pembolehubah daripada apa yang difahami oleh seseorang individu, adalah penting bahawa output tersebut adalah komprehensif kepada seseorang dan bahawa hasil sedemikian serta implikasi berkaitannya difahami.
mentafsir AI dan Memanfaatkan Keputusan AI
Sistem kecerdasan buatan, atau mana-mana sistem, biasanya menghasilkan output. Memandangkan kerumitan keputusan tersebut, ia tidak mesti disalahtafsir atau tertakluk kepada bias dalam data. Terdapat banyak contoh pelaporan AI dengan prasangka yang tidak wajar semata-mata kerana data yang dipelajarinya mengandungi set ciri yang berat sebelah atau terhad.
Organisasi yang menggunakan keputusan AI mesti mengehadkan tafsiran kepada domain pakar subjek yang bekerja dalam bidang tersebut untuk memastikan perspektif yang seimbang. Mengambil pendekatan sedemikian juga akan membantu memastikan bahawa keputusan AI adalah kukuh dan lengkap. Kami juga menganggap penting untuk mempertimbangkan skop tindakan yang diambil ke atas keputusan AI, dan ia harus berada dalam bidang yang terhad dan sempit untuk memastikan tindakan AI adalah selamat.
Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang bagaimana Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.
