Integrarea și Producționalizarea AI

Multe organizații au produs cu succes modele AI utile prin analiză ad-hoc, în special în departamentele de analiză a datelor care oferă suport pentru decizii. O provocare semnificativă este preluarea modelelor produse prin analiză ad-hoc și permiterea ca aceste modele AI să fie utilizate de organizația mai largă. Companiile care permit întregii organizații să valorifice AI vor obține un avantaj semnificativ.

Acest articol va explora modul de integrare a AI în cadrul unei organizații prin mijloace de punere în producție.

Identificarea unui model AI potrivit pentru utilizare în producție

Un model de inteligență artificială sau de învățare automată potrivit pentru utilizare în producție este orice model care produce informații valoroase sau generează un rezultat practic. Să presupunem că astfel de modele trebuie să fie rulate constant manual de către specialiștii în date. În acest caz, există o mare probabilitate ca procesul să nu fie pus în producție și să fie accesibil doar câtorva angajați tehnici.

Un model este pus în producție atunci când este utilizat zilnic în procesele de afaceri curente (BAU). De aici înainte, dacă este rulat ad-hoc, nu este accesibil întregii organizații.

Integrarea AI în Procesele de Afaceri Ca de Obicei (BAU)

O problemă de lungă durată cu inteligența artificială și învățarea automată, și chiar cu modelele mai vechi bazate pe statistici, este că puțini oameni dintr-o organizație au acces la ele. Există mai multe motive pentru acest lucru, deși cel mai comun este bariera tehnică pe care trebuie să o depășească pentru a utiliza astfel de modele și configurarea informatică necesară pentru a rula astfel de modele.

Odată cu apariția browserului web și a funcționalităților continue integrate în browser, este posibil să oferim astfel de capabilități utilizatorilor care ar putea avea nevoie să folosească modelul pur și simplu având acces la un browser web. Motivul este că configurarea de calcul necesară poate fi abstractizată în cadrul unui server la distanță, în timp ce o interfață de utilizator poate fi afișată pentru a rula și a interacționa cu modelul. Astfel, acest lucru va permite, în viitor, ca nu doar inteligența artificială, ci și multe alte funcții de calcul să fie puse la dispoziția mai multor persoane, indiferent de capabilitățile tehnice.

Trecerea modelelor AI în producție către sisteme AI

Un sistem de inteligență artificială este un sistem care utilizează un model AI sau mai multe modele AI pentru a obține rezultatul dorit. Nu este evident pentru multe organizații diferența dintre cele două, deoarece managementul tinde să considere că abilitatea de a rula AI echivalează cu deținerea unor capabilități AI. Este necesar un sistem arhitecturat și proiectat corespunzător pentru a se asigura că AI acționează sub o guvernanță bună.

O modalitate simplă de a descrie distincția dintre cele două este de a examina funcțiile de muncă din spatele fiecărei etape a procesului. Oamenii de știință în domeniul calculatoarelor dezvoltă tehnici AI. Oamenii de știință în date folosesc tehnici AI și le aplică problemelor din cadrul organizației, iar având un model solid, Inginerii de Software construiesc apoi sisteme robuste care folosesc atât tehnicile AI, cât și modul în care acestea sunt aplicate.

În era modernă, ingineria software ar construi în mod obișnuit software web care utilizează astfel de AI prin procese de backend, prezentând în același timp un frontend prietenos cu o interfață de utilizator bogată. Astfel, acest lucru permite utilizatorilor să folosească inteligența artificială ca un om de știință al datelor fără a necesita expertiză tehnică. Privind spre viitor, acest lucru este important, deoarece AI trebuie să fie democratizată, având în vedere marele avantaj pe care îl oferă celor care au acces la ea.

Valorificarea AI și a Cloud-ului

Modelele de Inteligență Artificială tind să ruleze pe supercomputere, ceea ce este foarte comun în spațiul de cercetare. Supercomputerele sunt costisitoare și dificil de accesat, având în vedere că multe proiecte diferite concurează pentru timp de calcul. O alternativă este valorificarea puterii calculului distribuit în cloud ca alternativă.

Calculul în cloud oferă putere de calcul și stocare la cerere și poate fi, de asemenea, scalat dinamic. Avantajul este că organizațiile nu sunt obligate să investească masiv în construirea și întreținerea infrastructurii menționate. Un impediment pentru organizațiile care accesează inteligența artificială în trecut a fost accesul la o putere vastă de calcul și stocare. Cu un acces mai ușor la aceste resurse, este acum practic pentru organizații să valorifice inteligența artificială.

Pe măsură ce organizațiile migrează infrastructura și sistemele moștenite existente în cloud și adoptă o strategie cloud-first, va fi logic ca factorii de decizie strategică să exploreze unde altundeva poate ajuta infrastructura cloud. Inteligența artificială va fi printre elementele discutate la explorarea capabilităților viitoare.

Prezentarea și Afișarea Rezultatelor AI către Întreaga Organizație

Modelele și sistemele de inteligență artificială produc rezultate care necesită ca o persoană să le interpreteze și să ia măsuri. În viitor, sistemele de inteligență artificială ar putea, de asemenea, să sugereze măsuri de luat. Cu toate acestea, în starea actuală, decizia de a stabili cum să se procedeze revine în mare măsură factorilor de decizie.

Tehnicile existente de prezentare și vizualizare a datelor, cum ar fi utilizarea suitelor de raportare business intelligence și a tablourilor de bord de analiză a datelor, inclusiv Tableau și Power BI, vor continua să fie utilizate și extinse. Vor continua, de asemenea, să fie dezvoltate vizualizări personalizate, cum ar fi cele văzute în hărțile auto-organizatoare (SOM), pentru a permite oamenilor să înțeleagă rezultatele AI.

Având în vedere că sistemele de inteligență artificială pot procesa mult mai multe variabile decât ceea ce este de înțeles pentru un individ, este esențial ca astfel de rezultate să fie cuprinzătoare pentru o persoană și ca astfel de rezultate și implicațiile lor asociate să fie înțelese.

Interpretarea AI și Utilizarea Rezultatelor AI

Sistemele de inteligență artificială, sau orice sistem, produc de obicei rezultate. Având în vedere complexitatea rezultatelor, acestea nu trebuie să fie interpretate greșit sau să fie supuse prejudecăților din date. Au existat multe cazuri de raportare a AI cu prejudecăți nejustificate pur și simplu pentru că datele din care a învățat conțineau seturi de caracteristici prejudecate sau limitate.

Organizațiile care utilizează rezultate AI trebuie să limiteze interpretarea la domeniul experților în domeniu care lucrează în cadrul unui anumit sector, pentru a asigura o perspectivă echilibrată. O astfel de abordare va ajuta, de asemenea, la garantarea faptului că rezultatele AI sunt solide și complete. De asemenea, considerăm esențial să luăm în considerare sfera de acțiune întreprinsă pe baza rezultatelor AI, iar aceasta ar trebui să se încadreze într-un domeniu limitat și restrâns pentru a ne asigura că acțiunile AI sunt sigure.

Contactați-ne astăzi pentru o consultație gratuită despre modul în care Telemus AI™ poate fi integrat în organizația dumneavoastră.