Integracja i produkcjonizacja AI

Wiele organizacji z powodzeniem wytworzyło użyteczne modele AI poprzez analizę ad-hoc, szczególnie w działach analityki danych zapewniających wsparcie decyzyjne. Znaczącym wyzwaniem jest przejęcie modeli wytworzonych w drodze analizy ad-hoc i umożliwienie wykorzystania tych modeli AI przez szerszą organizację. Przedsiębiorstwa umożliwiające całej organizacji wykorzystanie AI zyskają znaczącą przewagę.

Ten artykuł będzie badał, jak zintegrować AI w organizacji za pomocą środków produkcjonizacji.

Identyfikacja odpowiedniego modelu AI do użytku produkcyjnego

Model sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego nadający się do użycia produkcyjnego to każdy model, który dostarcza cennych spostrzeżeń lub daje praktyczny rezultat. Załóżmy, że takie modele muszą być stale uruchamiane ręcznie przez analityków danych. W takim przypadku istnieje duże prawdopodobieństwo, że proces ten nie jest przeniesiony do środowiska produkcyjnego i jest dostępny tylko dla nielicznych pracowników technicznych.

Model jest wdrażany do produkcji, gdy jest używany codziennie w procesach biznesowych w ramach bieżącej działalności (BAU). Odtąd, jeśli jest uruchamiany doraźnie, nie jest dostępny dla całej organizacji.

Integracja AI z procesami Business as Usual (BAU)

Długotrwałym problemem ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, a nawet starszymi modelami opartymi na statystyce, jest to, że niewielu osób w organizacji ma do nich dostęp. Powodów jest wiele, choć najczęstszym jest bariera techniczna, którą należy pokonać, aby korzystać z takich modeli, oraz niezbędna konfiguracja obliczeniowa do uruchamiania takich modeli.

Wraz z pojawieniem się przeglądarki internetowej i ciągłej funkcjonalności wbudowanej w przeglądarkę, możliwe jest zapewnienie takich możliwości użytkownikom, którzy mogą wymagać korzystania z modelu po prostu mając dostęp do przeglądarki internetowej. Powodem tego jest to, że wymagana konfiguracja obliczeniowa może być abstrakcyjna w ramach serwera zdalnego, podczas gdy interfejs użytkownika może być wyświetlany w celu pokazania, jak uruchomić model i wchodzić z nim w interakcję. W ten sposób w przyszłości pozwoli to udostępnić nie tylko sztuczną inteligencję, ale także wiele innych funkcji obliczeniowych większej liczbie osób, niezależnie od ich umiejętności technicznych.

Wdrożenie modeli AI do systemów AI

System sztucznej inteligencji to system, który wykorzystuje jeden model AI lub wiele modeli AI, aby osiągnąć pożądany rezultat. Dla wielu organizacji różnica między tymi dwoma pojęciami nie jest oczywista, ponieważ zarządzanie ma tendencję do uznawania możliwości uruchomienia AI za posiadanie zdolności AI. Wymagany jest odpowiednio zaprojektowany i skonstruowany system, aby zapewnić, że AI działa w ramach dobrego ładu.

Łatwym sposobem na opisanie różnicy między tymi dwoma pojęciami jest zbadanie funkcji stanowisk stojących za każdym etapem procesu. Informatycy rozwijają techniki AI. Analitycy danych wykorzystują techniki AI i stosują je do problemów wewnątrz organizacji, a przy dobrym modelu inżynierowie oprogramowania budują następnie solidne systemy, które wykorzystują zarówno techniki AI, jak i sposób ich zastosowania.

W nowoczesnej epoce inżynieria oprogramowania zazwyczaj tworzyłaby oprogramowanie internetowe, które wykorzystuje takie AI poprzez procesy backendowe, jednocześnie prezentując przyjazny interfejs frontendowy z bogatym interfejsem użytkownika. Umożliwia to użytkownikom korzystanie ze sztucznej inteligencji jak analityk danych bez wymagania wiedzy technicznej. W perspektywie przyszłości jest to ważne, ponieważ AI musi zostać udostępnione szerzej, biorąc pod uwagę ogromną przewagę, jaką zapewnia osobom, które mają do niej dostęp.

Wykorzystanie AI i chmury

Modele sztucznej inteligencji mają tendencję do uruchamiania się na superkomputerach, co jest bardzo powszechne w sferze badawczej. Superkomputery są kosztowne i trudno dostępne, biorąc pod uwagę, że wiele różnych projektów konkuruje o czas obliczeniowy. Alternatywą jest wykorzystanie mocy rozproszonego przetwarzania w chmurze.

Przetwarzanie w chmurze zapewnia moc obliczeniową i przestrzeń dyskową na żądanie i może być również dynamicznie skalowane. Zaletą jest to, że organizacje nie muszą inwestować znacznych środków w budowę i utrzymanie wspomnianej infrastruktury. Przeszkodą dla organizacji w dostępie do sztucznej inteligencji w przeszłości był dostęp do ogromnej mocy obliczeniowej i przestrzeni dyskowej. Dzięki łatwiejszemu dostępowi do tych zasobów, wykorzystanie sztucznej inteligencji przez organizacje jest teraz praktyczne.

W miarę jak organizacje migrują istniejącą starszą infrastrukturę i systemy do chmury i przyjmują strategię cloud-first, logiczne jest, że decydenci strategiczni będą badać, w jakich innych obszarach infrastruktura chmurowa może pomóc. Sztuczna inteligencja będzie jednym z punktów dyskusji podczas badania przyszłych możliwości.

Prezentowanie i wyświetlanie wyników AI szerszej organizacji

Modele i systemy sztucznej inteligencji generują wyniki, które wymagają interpretacji i podjęcia działań przez człowieka. W przyszłości systemy sztucznej inteligencji mogą również sugerować środki do podjęcia. Jednak w obecnym stanie wciąż to od decydentów zależy, jak postąpić.

Istniejące techniki prezentacji i wizualizacji danych, takie jak korzystanie z pakietów raportowania analityki biznesowej i pulpitów nawigacyjnych analizy danych, w tym Tableau i Power BI, będą nadal używane i rozszerzane. Będą również nadal rozwijane niestandardowe wizualizacje, takie jak te widoczne w samoorganizujących się mapach (SOM), aby umożliwić ludziom zrozumienie wyników AI.

Biorąc pod uwagę, że systemy sztucznej inteligencji potrafią przetwarzać znacznie więcej zmiennych, niż jest to zrozumiałe dla jednostki, istotne jest, aby takie wyniki były wyczerpujące dla człowieka i aby takie rezultaty oraz ich powiązane implikacje były zrozumiałe.

Interpretacja AI i wykorzystywanie wyników AI

Systemy sztucznej inteligencji, jak każdy system, zazwyczaj generują wyniki. Ze względu na złożoność wyników nie mogą one być błędnie interpretowane ani podlegać uprzedzeniom w danych. Było wiele przypadków, w których AI raportowała z nieuzasadnioną stronniczością, po prostu dlatego, że dane, z których się uczyła, zawierały stronnicze lub ograniczone zestawy cech.

Organizacje korzystające z wyników AI muszą ograniczyć interpretację do domeny ekspertów dziedzinowych pracujących w danej dziedzinie, aby zapewnić zrównoważoną perspektywę. Przyjęcie takiego podejścia pomoże również zapewnić, że wyniki AI są rzetelne i kompletne. Uważamy również za kluczowe uwzględnienie zakresu działań podejmowanych na podstawie wyników AI, który powinien mieścić się w ograniczonym i wąskim obszarze, aby zapewnić bezpieczeństwo działań AI.

Skontaktuj się z nami już dziś, aby uzyskać bezpłatną konsultację na temat tego, jak Telemus AI™ może zostać zintegrowane z Twoją organizacją.