Kunstig intelligens i din organisasjon
Mange organisasjoner har med suksess produsert nyttige AI-modeller via ad-hoc-analyse, spesielt i dataanalyseavdelinger som gir beslutningsstøtte. En betydelig utfordring er å ta modeller produsert via ad-hoc-analyse og la nevnte AI-modeller brukes av den bredere organisasjonen. Virksomheter som lar en hel organisasjon utnytte AI, vil føre til et betydelig forsprang.
Denne artikkelen vil utforske hvordan man integrerer AI i en organisasjon ved hjelp av produksjonalisering.
Identifisere en passende AI-modell for produksjonsbruk
En modell for kunstig intelligens eller maskinlæring som er egnet for produksjonsbruk er enhver modell som gir verdifull innsikt eller et praktisk resultat. Hvis slike modeller må kjøres manuelt av dataforskere, er det stor sannsynlighet for at prosessen ikke er produksjonsklar og kun er tilgjengelig for noen få tekniske ansatte.
En modell produksjonssettes når den brukes daglig i business as usual (BAU)-prosesser. Hvis den derimot kjøres ad hoc, er den ikke tilgjengelig for resten av organisasjonen.
Integrering av AI i Business as Usual (BAU)-prosesser
Et langvarig problem med kunstig intelligens og maskinlæring, og til og med eldre statistikkbaserte modeller, er at få personer i en organisasjon har tilgang til dem. Det er flere grunner til dette, men den vanligste er den tekniske barrieren som må overvinnes for å bruke slike modeller, og det nødvendige dataoppsettet for å kjøre slike modeller.
Med fremkomsten av nettleseren og den kontinuerlige funksjonaliteten bygget inn i nettleseren, er det mulig å tilby slike funksjoner til brukere som kan ha behov for å bruke modellen, ganske enkelt ved å ha tilgang til en nettleser. Grunnen til dette er at det nødvendige dataoppsettet kan abstraheres innenfor en ekstern server, mens et brukergrensesnitt kan vises for hvordan man kjører og samhandler med modellen. Dermed vil dette tillate, fremover i fremtiden, at ikke bare kunstig intelligens, men mange flere datafunksjoner gjøres tilgjengelige for flere individer, uavhengig av tekniske ferdigheter.
Produksjonalisering av AI-modeller til AI-systemer
Et system for kunstig intelligens er et system som gjør bruk av en AI-modell eller flere AI-modeller for å oppnå ønsket resultat. Det er ikke åpenbart for mange organisasjoner hva forskjellen mellom de to er, ettersom ledelsen har en tendens til å anse det å kunne kjøre AI som å ha AI-kapasiteter. Et riktig arkitektur- og ingeniørsystem er nødvendig for å sikre at AI handler under god styring.
En enkel måte å beskrive skillet mellom de to på er å undersøke jobbfunksjonene bak hvert prosesstrinn. Datateknikere utvikler AI-teknikker. Dataforskere bruker AI-teknikker og anvender dem på problemer i organisasjonen, og gitt en god modell bygger programvareingeniører deretter robuste systemer som bruker både AI-teknikkene og hvordan de anvendes.
I moderne tid vil programvareutvikling typisk bygge nettprogramvare som bruker slike AI via backend-prosesser, samtidig som den presenterer et brukervennlig frontend med et rikt brukergrensesnitt. Dermed tillater dette brukere å bruke kunstig intelligens som en dataforsker uten å kreve teknisk ekspertise. Når vi ser fremover mot fremtiden, er dette viktig ettersom AI må demokratiseres gitt den store fordelen det gir de som har tilgang til dem.
Utnytte AI og skyen
Modeller for kunstig intelligens har en tendens til å kjøre på superdatamaskiner, noe som er svært vanlig innen forskningsmiljøet. Superdatamaskiner er kostbare og vanskelige å få tilgang til, ettersom mange ulike prosjekter konkurrerer om beregningstid. Et alternativ er å utnytte kraften til distribuert skyl computing som et alternativ.
Skylagring gir databehandlingskraft og lagring etter behov og kan også skaleres dynamisk. Fordelen er at organisasjoner ikke er påkrevd å investere tungt i å bygge og vedlikeholde nevnte infrastruktur. En hindring for organisasjoner for å få tilgang til kunstig intelligens tidligere var tilgang til enorm databehandlingskraft og lagring. Med mer tilgjengelig tilgang til disse ressursene er det nå praktisk for organisasjoner å utnytte kunstig intelligens.
Etter hvert som organisasjoner migrerer eksisterende eldre infrastruktur og systemer til skyen og adopterer en sky-først-strategi, vil det være logisk at strategiske beslutningstakere utforsker hvor annen skyinfrastruktur kan bistå. Kunstig intelligens vil være blant diskusjonspunktene når man utforsker fremtidige funksjoner.
Presentere og vise AI-resultater for den bredere organisasjonen
Modeller og systemer for kunstig intelligens produserer resultater som krever at en person tolker og iverksetter tiltak. I fremtiden kan systemer for kunstig intelligens også foreslå tiltak som bør iverksettes. Det er imidlertid fortsatt i stor grad opp til beslutningstakere å bestemme hvordan man skal gå frem i nåværende tilstand.
Eksisterende datapresentasjons- og visualiseringsteknikker, for eksempel bruk av rapporteringssuiter for forretningsintelligens og dashbords for dataanalyse, inkludert Tableau og Power BI, vil fortsatt bli brukt og utvidet. Tilpassede visualiseringer vil også fortsette å bli utviklet, for eksempel de som ses i selvorganiserende kart (SOM), for å la folk forstå AI-resultater.
Gitt at kunstig intelligens-systemer kan behandle mange flere variabler enn det som er forståelig for et individ, er det avgjørende at slike resultater er forståelige for en person, og at slike resultater og deres tilknyttede implikasjoner forstås.
Tolke AI og utnytte AI-resultater
Systemer for kunstig intelligens, eller ethvert system, produserer vanligvis utdata. Gitt kompleksiteten i resultatene må de ikke feiltolkes eller være gjenstand for skjevheter i dataene. Det har vært mange tilfeller av AI-rapportering med urimelig fordom, rett og slett fordi dataene den lærte fra inneholdt skjeve eller begrensede funksjonssett.
Organisasjoner som bruker AI-resultater må begrense tolkningen til domenet til fageksperter som arbeider innen et bestemt felt for å sikre et balansert perspektiv. En slik tilnærming vil også bidra til å sikre at AI-resultatene er grundige og komplette. Vi anser det også som avgjørende å vurdere omfanget av handlinger som iverksettes basert på AI-resultater, og det bør være innenfor et begrenset og smalt felt for å sikre at AI-handlingene er trygge.
Kontakt oss i dag for en gratis konsultasjon om hvordan Telemus AI™ kan integreres i din organisasjon.
