Integracija in produkcija AI

Številne organizacije so uspešno ustvarile uporabne modele AI z analizo ad-hoc, zlasti v oddelkih za analizo podatkov, ki zagotavljajo podporo pri odločanju. Pomemben izziv je vzeti modele, ustvarjene z analizo ad-hoc, in omogočiti, da te modele AI uporablja širša organizacija. Dovoljevanje podjetjem, da celotna organizacija izkoristi AI, bo privedlo do pomembne prednosti.

Ta članek bo raziskal, kako integrirati AI v organizacijo s pomočjo produkcionalizacije.

Prepoznavanje ustreznega modela AI za produkcijsko uporabo

Model umetne inteligence ali strojnega učenja, primeren za uporabo v produkciji, je vsak model, ki daje dragocene vpoglede ali praktične rezultate. Recimo, da morajo takšne modele nenehno ročno poganjati podatkovni znanstveniki. V tem primeru obstaja velika verjetnost, da proces ni produkciziran in je dostopen le redkim tehničnim uslužbencem.

Model je uveden v produkcijo, ko se dnevno uporablja v poslovnih procesih poslovanja kot običajno (BAU). Zato, če se izvaja ad-hoc, ni dostopen širši organizaciji.

Integracija AI v procese poslovanja kot običajno (BAU)

Dolgotrajna težava z umetno inteligenco in strojnim učenjem ter celo starejšimi statističnimi modeli je, da ima do njih dostop le malo ljudi znotraj organizacije. Vzroki za to so številni, najpogostejši pa je tehnična ovira, ki jo je treba preseči za uporabo takih modelov, in potrebna računalniška konfiguracija za zagon takih modelov.

S prihodom spletnega brskalnika in nenehno vgrajenimi funkcijami v brskalnik je mogoče takšne zmožnosti zagotoviti uporabnikom, ki morda potrebujejo uporabo modela preprosto z dostopom do spletnega brskalnika. Razlog za to je, da je lahko potrebna računalniška konfiguracija abstrahirana znotraj oddaljenega strežnika, medtem ko je uporabniški vmesnik prikazan za zagon in interakcijo z modelom. Tako bo to v prihodnosti omogočilo, da bo na voljo več posameznikom, ne glede na tehnične zmožnosti, ne le umetna inteligenca, temveč tudi veliko več računalniških funkcij.

Produkcionizacija modelov AI v sisteme AI

Sistem umetne inteligence je sistem, ki za doseganje želenega rezultata uporablja enega ali več modelov AI. Mnogim organizacijam razlika med obema ni očitna, saj management pogosto enači zmožnost zagona AI z obstojem zmogljivosti AI. Za zagotavljanje, da AI deluje v skladu z dobrim upravljanjem, je potreben ustrezno arhitekturiran in inženirsko zasnovan sistem.

Preprost način opisa razlike med obema je pregled delovnih funkcij za vsako stopnjo procesa. Računalniški znanstveniki razvijajo tehnike AI. Podatkovni znanstveniki uporabljajo tehnike AI in jih aplicirajo na probleme znotraj organizacije, pri čemer nato, ob dobrem modelu, inženirji programske opreme gradijo robustne sisteme, ki uporabljajo tako tehnike AI kot način njihove uporabe.

V moderni dobi bi programsko inženirstvo običajno zgradilo spletno programsko opremo, ki uporablja takšno AI preko procesov v zaledju, hkrati pa predstavlja prijazno čelno plat z bogatim uporabniškim vmesnikom. Tako to uporabnikom omogoča uporabo umetne inteligence kot podatkovni znanstvenik, ne da bi zahtevali tehnično strokovno znanje. Za naprej v prihodnost je to pomembno, saj mora biti AI demokratiziran glede na veliko prednost, ki jo prinaša tistim, ki do njega imajo dostop.

Izkoriščanje AI in oblaka

Modeli umetne inteligence običajno tečejo na superračunalnikih, kar je zelo pogosto v raziskovalnem prostoru. Superračunalniki so dragi in težko dostopni, saj tekmuje veliko različnih projektov za računalniški čas. Alternativa je izkoriščanje moči porazdeljenega oblačnega računanja kot nadomestek.

Računalništvo v oblaku zagotavlja računalniško moč in shranjevanje na zahtevo in ga je mogoče tudi dinamično skalirati. Prednost je, da organizacijam ni treba močno vlagati v gradnjo in vzdrževanje omenjene infrastrukture. V preteklosti je bila ovira za organizacije pri dostopu do umetne inteligence težavnost dostopa do obsežne računalniške moči in shranjevanja. Z bolj dostopnim dostopom do teh virov je za organizacije zdaj praktično, da izkoristijo umetno inteligenco.

Ko organizacije migrirajo obstoječo zapuščeno infrastrukturo in sisteme v oblak in sprejmejo strategijo oblak-najprej, bo logično, da bodo strateški odločevalci raziskovali, kje drugje lahko infrastruktura oblaka pomaga. Umetna inteligenca bo med elementi razprave pri raziskovanju prihodnjih zmožnosti.

Predstavljanje in prikazovanje rezultatov AI širši organizaciji

Modeli in sistemi umetne inteligence producirajo rezultate, ki jih je treba interpretirati in ukrepati po njih. V prihodnje bodo sistemi umetne inteligence morda predlagali tudi ukrepe. Vendar je v sedanjem stanju odločitev, kako ukrepati, še vedno zelo prepuščena odločevalcem.

Obstoječe tehnike predstavitve in vizualizacije podatkov, kot so uporaba poslovnih inteligentnih poročevalnih paketov in nadzornih plošč analitike podatkov, vključno s Tableau in Power BI, se bodo še naprej uporabljale in razširjale. Razvijale se bodo tudi nadaljnje vizualizacije po meri, kot je vidno pri samoorganizirajočih se kartah (SOM), da bi ljudem omogočile razumevanje rezultatov AI.

Ker lahko sistemi umetne inteligence obdelujejo veliko več spremenljivk, kot je razumljivo posamezniku, je nujno, da so takšni rezultati človeku razumljivi in da so taki rezultati ter njihove povezane implikacije razumljeni.

Interpretacija AI in izkoriščanje rezultatov AI

Sistemi umetne inteligence ali kateri koli sistem običajno producirajo izhode. Glede na kompleksnost rezultatov jih ni treba napačno interpretirati ali izpostaviti pristranskosti v podatkih. Bilo je veliko primerov poročanja AI z neupravičeno pristranskostjo preprosto zato, ker so podatki, iz katerih se je učil, vsebovali pristranske ali omejene nabore funkcij.

Organizacije, ki uporabljajo rezultate AI, morajo omejiti interpretacijo na področje strokovnjakov za posamezno področje, ki deluje znotraj tega področja, da se zagotovi uravnotežena perspektiva. Tak pristop bo tudi pomagal zagotoviti, da so rezultati AI zdravi in popolni. Menimo tudi, da je nujno upoštevati obseg dejanj, izvedenih na podlagi rezultatov AI, in ta mora biti znotraj omejenega in ozkega področja, da se zagotovi varnost dejanj AI.

Stopite v stik z nami še danes za brezplačno posvetovanje o tem, kako lahko Telemus AI™ integrirate v vašo organizacijo.