Veštačka inteligencija u vašoj organizaciji
Mnoge organizacije su uspešno stvorile korisne AI modele putem ad-hoc analize, posebno u odeljenjima za analitiku podataka koja pružaju podršku u donošenju odluka. Značajan izazov je uzeti modele proizvedene putem ad-hoc analize i omogućiti da navedeni AI modeli koristi šira organizacija. Preduzeća koja omogućavaju celoj organizaciji da iskoristi AI stvoriće značajnu prednost.
Ovaj članak će istražiti kako integrisati AI u organizaciju putem produkcije.
Identifikovanje pogodnog AI modela za upotrebu u proizvodnji
Model veštačke inteligencije ili mašinskog učenja pogodan za proizvodnu upotrebu je svaki model koji daje vredne uvide ili praktične rezultate. Pretpostavimo da takve modele stalno moraju ručno pokretati naučnici podataka. U tom slučaju, postoji velika šansa da proces nije proizveden i da je dostupan samo nekolicini tehničkih zaposlenih.
Model se stavlja u proizvodnju kada se koristi svakodnevno u procesima poslovanja kao i obično (BAU). Otuda, ako se pokreće ad-hoc, nije dostupan široj organizaciji.
Integracija AI-a u procese poslovanja kao i obično (BAU)
Dugogodišnji problem sa veštačkom inteligencijom i mašinskim učenjem, pa čak i starijim modelima zasnovanim na statistici, je u tome što malo ljudi unutar organizacije ima pristup njima. Postoji više razloga za to, iako je najčešća tehnička barijera koju treba prevazići da bi se koristili takvi modeli i potrebno računarsko podešavanje za pokretanje takvih modela.
Sa pojavom veb pregledača i kontinuiranom funkcionalnošću ugrađenom u pregledač, moguće je pružiti takve mogućnosti korisnicima kojima može biti potrebno da koriste model jednostavno tako što imaju pristup veb pregledaču. Razlog za to je što se potrebno računarsko okruženje može apstraktovati unutar udaljenog servera, dok se korisnički interfejs može prikazati u vezi sa pokretanjem i interakcijom sa modelom. Dakle, to će omogućiti u budućnosti da ne samo veštačka inteligencija, već i mnoge druge računarske funkcije budu dostupne većem broju pojedinaca bez obzira na tehničke sposobnosti.
Produkcionizacija AI modela u AI sisteme
Sistem veštačke inteligencije je sistem koji koristi jedan AI model ili više AI modela kako bi postigao željeni rezultat. Mnogim organizacijama nije jasna razlika između ovo dvoje, jer menadžment teži da smatra da sposobnost pokretanja AI predstavlja posedovanje AI mogućnosti. Neophodan je pravilno arhitektiran i inženjerisan sistem kako bi se osiguralo da AI deluje uz dobro upravljanje.
Jednostavan način da se opiše razlika između ovo dvoje je da se ispitaju poslovne funkcije iza svake faze procesa. Računarski naučnici razvijaju AI tehnike. Naučnici podataka koriste AI tehnike i primenjuju ih na probleme unutar organizacije, a uz dobar model, softverski inženjeri zatim grade robusne sisteme koji koriste i AI tehnike i način njihove primene.
U modernoj eri, softversko inženjerstvo bi tipično izgradilo veb softver koji koristi takav AI putem procesa na pozadini, dok predstavlja prijateljsko sučelje sa bogatim korisničkim interfejsom. Dakle, ovo omogućava korisnicima da koriste veštačku inteligenciju kao naučnik za podatke bez potrebe za tehničkom stručnošću. Idući u budućnost, ovo je važno jer AI mora biti demokratizovan s obzirom na veliku prednost koju pruža onima koji mu imaju pristup.
Korišćenje AI i oblaka
Modeli veštačke inteligencije teže da rade na superkompjuterima, što je veoma često u istraživačkom prostoru. Superkompjuteri su skupi i teško dostupni, s obzirom na to da se mnogi različiti projekti takmiče za računarsko vreme. Alternativa je iskoristiti snagu distribuiranog cloud računarstva kao alternativu.
Oblak računarstvo pruža računarsku snagu i skladište na zahtev i može se dinamički skalirati. Prednost je u tome što organizacije ne moraju da ulažu značajna sredstva u izgradnju i održavanje takve infrastrukture. Prepreka za organizacije u pristupu veštačkoj inteligenciji u prošlosti bio je pristup ogromnoj računarskoj snazi i skladištu. Sa pristupačnijim pristupom ovim resursima, sada je praktično da organizacije iskoriste veštačku inteligenciju.
Kako organizacije migriraju postojeću nasleđenu infrastrukturu i sisteme u cloud i usvajaju strategiju cloud-first, logično je da će strateški donosioci odluka istražiti gde još cloud infrastruktura može pomoći. Veštačka inteligencija će biti među stavkama za diskusiju prilikom istraživanja budućih mogućnosti.
Predstavljanje i prikazivanje AI rezultata široj organizaciji
Modeli i sistemi veštačke inteligencije proizvode rezultate koji zahtevaju da pojedinac protumači i preduzme akciju. U budućnosti, sistemi veštačke inteligencije mogu takođe predložiti mere koje treba preduzeti. Međutim, u sadašnjem stanju je i dalje u velikoj meri na donosiocima odluka da odluče kako da postupe.
Postojeće tehnike prezentacije i vizualizacije podataka, kao što je korišćenje poslovnih inteligentnih izveštajnih paketa i kontrolnih tabli za analitiku podataka, uključujući Tableau i Power BI, nastaviće da se koriste i proširuju. Razvijaće se i prilagođene vizualizacije, kao što je ono viđeno u samoorganizujućim mapama (SOM), kako bi se ljudima omogućilo da razumeju AI rezultate.
S obzirom na to da sistemi veštačke inteligencije mogu obraditi mnogo više varijabli nego što je pojedincu razumljivo, od suštinskog je značaja da takvi rezultati budu sveobuhvatni za osobu i da se takvi rezultati i njihove pridružene implikacije razumeju.
Tumačenje AI i korišćenje rezultata AI
Sistemi veštačke inteligencije, ili bilo koji sistem, tipično proizvode izlaze. S obzirom na složenost rezultata, oni ne smeju biti pogrešno protumačeni niti podložni pristrasnosti u podacima. Bilo je mnogo slučajeva u kojima je AI izveštavao sa neopravdanom pristrasnošću jednostavno zato što su podaci iz kojih je učio sadržali pristrasne ili ograničene skupove karakteristika.
Organizacije koje koriste AI rezultate moraju ograničiti interpretaciju na domen stručnjaka za predmetnu oblast koji rade u datom polju kako bi se osigurala uravnotežena perspektiva. Preuzimanje takvog pristupa će takođe pomoći u osiguravanju da su AI rezultati ispravni i potpuni. Takođe smatramo da je ključno razmotriti obim radnji preduzetih na osnovu AI rezultata, i to bi trebalo da bude u okviru ograničenog i uskog polja kako bi se osiguralo da su AI radnje bezbedne.
Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrisati u vašu organizaciju.
