Интеграция и вывод AI в производство

Многие организации успешно создали полезные модели AI с помощью анализа ad-hoc, особенно в отделах аналитики данных, обеспечивающих поддержку принятия решений. Значительной задачей является взятие моделей, созданных с помощью анализа ad-hoc, и предоставление возможности использования данных моделей AI всей организацией. Предоставление бизнесом всей организации возможности использовать AI приведет к значительному преимуществу.

В этой статье будет рассмотрено, как интегрировать AI в организацию посредством продуктивизации.

Определение подходящей модели AI для использования в производстве

Модель искусственного интеллекта или машинного обучения, пригодная для использования в производстве, — это любая модель, которая дает ценные сведения или приводит к практическому результату. Предположим, что такие модели должны постоянно запускаться вручную специалистами по данным. В этом случае есть большая вероятность, что процесс не доведен до производственного этапа и доступен лишь нескольким техническим сотрудникам.

Модель вводится в эксплуатацию, когда используется ежедневно в обычных бизнес-процессах (BAU). Следовательно, если она запускается нерегулярно (ad-hoc), она недоступна для всей организации.

Интеграция AI в стандартные бизнес-процессы (BAU)

Давняя проблема искусственного интеллекта и машинного обучения, и даже более старых статистических моделей, заключается в том, что немногие люди в организации имеют к ним доступ. Для этого есть несколько причин, хотя наиболее распространенной является технический барьер, который необходимо преодолеть для использования таких моделей, и необходимые вычислительные настройки для запуска таких моделей'.

С появлением веб-браузера и постоянной функциональности, встроенной в браузер, появилась возможность предоставлять такие возможности пользователям, которым может потребоваться использовать модель, просто имея доступ к веб-браузеру. Причина этого заключается в том, что требуемую вычислительную конфигурацию можно абстрагировать на удаленном сервере, в то время как пользовательский интерфейс может отображать способы запуска и взаимодействия с моделью. Таким образом, это позволит в будущем предоставлять не только искусственный интеллект, но и многие другие вычислительные функции большему числу людей независимо от их технических возможностей.

Внедрение AI моделей в AI системы

Система искусственного интеллекта — это система, использующая одну или несколько моделей AI для достижения желаемого результата. Многие организации не видят разницы между этими двумя понятиями, поскольку руководство склонно считать, что способность запускать AI означает наличие у них AI-возможностей. Для обеспечения работы AI в условиях надлежащего управления требуется правильно спроектированная и разработанная система.

Простой способ описать различие между ними — изучить должностные функции на каждом этапе процесса. Специалисты по информатике разрабатывают методы AI. Специалисты по данным используют методы AI и применяют их для решения задач внутри организации, а при наличии надежной модели инженеры-программисты создают устойчивые системы, использующие как сами методы AI, так и способы их применения.

В современную эпоху программная инженерия обычно создает веб-приложения, использующие такой AI посредством серверных процессов, представляя при этом удобный интерфейс с богатым пользовательским дизайном. Таким образом, это позволяет пользователям применять искусственный интеллект как дата-саентисты, не требуя технических знаний. В будущем это важно, поскольку AI должен быть демократизирован с учетом большого преимущества, которое он предоставляет тем, кто имеет к нему доступ.

Использование AI и облачных технологий

Модели искусственного интеллекта, как правило, работают на суперкомпьютерах, что очень распространено в сфере исследований. Суперкомпьютеры дороги и труднодоступны, учитывая, что множество различных проектов конкурируют за вычислительное время. Альтернативой является использование мощностей распределенных облачных вычислений.

Облачные вычисления предоставляют вычислительные мощности и хранилища по запросу и могут также динамически масштабироваться. Преимущество заключается в том, что организациям не требуется вкладывать значительные средства в создание и обслуживание указанной инфраструктуры. В прошлом препятствием для организаций, желающих использовать искусственный интеллект, был доступ к огромным вычислительным мощностям и хранилищам. С более широким доступом к этим ресурсам организациям теперь стало практически целесообразно использовать искусственный интеллект.

По мере того как организации переносят существующую устаревшую инфраструктуру и системы в облако и принимают стратегию приоритета облака, логично, что лица, принимающие стратегические решения, будут изучать, где еще облачная инфраструктура может помочь. Искусственный интеллект будет среди пунктов для обсуждения при изучении будущих возможностей.

Представление и отображение результатов AI для всей организации

Модели и системы искусственного интеллекта дают результаты, требующие интерпретации и принятия мер со стороны человека. В будущем системы искусственного интеллекта могут также предлагать меры к принятию. Однако в настоящее время решение о том, как действовать, по-прежнему остается за лицами, принимающими решения.

Существующие методы представления и визуализации данных, такие как использование пакетов отчетности бизнес-аналитики и панелей аналитики данных, включая Tableau и Power BI, будут продолжать использоваться и расширяться. Также будут продолжать разрабатываться пользовательские визуализации, такие как самоорганизующиеся карты (SOM), чтобы позволить людям осмыслить результаты AI.

Учитывая, что системы искусственного интеллекта могут обрабатывать гораздо больше переменных, чем доступно для понимания отдельного человека, крайне важно, чтобы такие результаты были понятны человеку, а также чтобы такие результаты и связанные с ними последствия были осознаны.

Интерпретация AI и использование результатов AI

Системы искусственного интеллекта, как и любая другая система, обычно выдают результаты. Учитывая сложность результатов, они не должны быть неверно истолкованы или подвержены предвзятости в данных. Было много случаев, когда AI выдавал отчеты с необоснованной предвзятостью просто потому, что данные, на которых он обучался, содержали предвзятые или ограниченные наборы признаков.

Организации, использующие результаты AI, должны ограничивать их интерпретацию областью компетенции профильных экспертов, работающих в соответствующей сфере, для обеспечения сбалансированной точки зрения. Такой подход также поможет убедиться в том, что результаты AI являются обоснованными и исчерпывающими. Мы также считаем важным учитывать сферу действий, предпринимаемых на основе результатов AI, и она должна находиться в ограниченной и узкой области, чтобы обеспечить безопасность действий AI.

Свяжитесь с нами сегодня для бесплатной консультации о том, как Telemus AI™ может быть интегрирован в вашу организацию.