Integrering och produktionssättning av AI

Många organisationer har framgångsrikt producerat användbara AI-modeller via ad hoc-analys, särskilt inom dataanalysavdelningar som tillhandahåller beslutsstöd. En betydande utmaning är att ta modeller som producerats via ad hoc-analys och låta nämnda AI-modeller användas av den bredare organisationen. Företag som låter en hel organisation dra nytta av AI kommer att leda till ett betydande försprång.

Denna artikel kommer att utforska hur man integrerar AI inom en organisation genom produktifiering.

Identifiera en lämplig AI-modell för produktionsanvändning

En modell för artificiell intelligens eller maskininlärning som är lämplig för produktionsbruk är en modell som producerar värdefulla insikter eller ger ett praktiskt resultat. Anta att sådana modeller måste köras manuellt av data scientists. I så fall finns det en god chans att processen inte är produktionsanpassad och endast är tillgänglig för några få tekniska anställda.

En modell sätts i produktion när den används dagligen i affärs- som- vanligt-processer (BAU). Hädanefter, om den körs ad-hoc, är den inte tillgänglig för den bredare organisationen.

Integrera AI i Business as Usual (BAU)-processer

Ett långvarigt problem med artificiell intelligens och maskininlärning och till och med äldre statistikbaserade modeller är att få personer inom en organisation har tillgång till dem. Det finns flera anledningar till detta, även om den vanligaste är den tekniska barriären som måste övervinnas för att använda sådana modeller och den nödvändiga datoruppsättningen för att köra sådana modeller.

Med framväxten av webbläsaren och den fortsatta funktionaliteten inbyggd i webbläsaren, är det möjligt att tillhandahålla sådana funktioner till användare som kan behöva använda modellen helt enkelt genom att ha tillgång till en webbläsare. Anledningen till detta är att den datoruppsättning som krävs kan abstraheras inom en fjärrserver medan ett användargränssnitt kan visas för hur man kör och interagerar med modellen. Således kommer detta att möjliggöra framåt i framtiden, inte bara AI utan många fler datorfunktioner att göras tillgängliga för fler individer oavsett tekniska färdigheter.

Produktionssättning av AI-modeller till AI-system

Ett system för artificiell intelligens är ett system som använder en AI-modell eller flera AI-modeller för att uppnå det önskade resultatet. Det är inte uppenbart för många organisationer vad skillnaden mellan de två är, eftersom ledningen tenderar att betrakta att kunna köra AI som att ha AI-kapacitet. Ett korrekt arkitekterat och konstruerat system krävs för att säkerställa att AI agerar under god styrning.

Ett enkelt sätt att beskriva skillnaden mellan de två är att granska jobbfunktionerna bakom varje processsteg. Datautvecklare utvecklar AI-tekniker. Data scientists använder AI-tekniker och tillämpar dem på problem inom organisationen, och med en sund modell bygger sedan programvaruingenjörer robusta system som använder både AI-teknikerna och hur de tillämpas.

I den moderna eran skulle programvaruteknik vanligtvis bygga webbprogramvara som använder sådan AI via backend-processer samtidigt som ett användarvänligt gränssnitt presenteras med ett rikt användargränssnitt. Detta gör det alltså möjligt för användare att använda artificiell intelligens som en data scientist utan att kräva teknisk expertis. Med sikte på framtiden är detta viktigt eftersom AI måste demokratiseras med tanke på den stora fördel det ger dem som har tillgång till den.

Utnyttja AI och molnet

Modeller för artificiell intelligens tenderar att köras på superdatorer, vilket är mycket vanligt inom forskningsområdet. Superdatorer är kostsamma och svåra att få tillgång till, eftersom många olika projekt konkurrerar om beräkningstid. Ett alternativ är att utnyttja kraften i distribuerad molnbearbetning som ett alternativ.

Molnbaserad databehandling tillhandahåller beräkningskraft och lagring på begäran och kan också skalas dynamiskt. Fördelen är att organisationer inte behöver investera tungt i att bygga och underhålla nämnda infrastruktur. Ett hinder för organisationer att få tillgång till artificiell intelligens tidigare var tillgången till enorm beräkningskraft och lagring. Med mer lättillgänglig tillgång till dessa resurser är det nu praktiskt möjligt för organisationer att utnyttja artificiell intelligens.

I takt med att organisationer migrerar befintlig äldre infrastruktur och system till molnet och antar en molnförst-strategi, kommer det att vara logiskt att strategiska beslutsfattare utforskar var annars molninfrastruktur kan hjälpa till. Artificiell intelligens kommer att vara bland de diskussionsämnen som utforskas när det gäller framtida kapacitet.

Presentera och visa AI-resultat för den bredare organisationen

Modeller och system för artificiell intelligens producerar resultat som kräver att en individ tolkar och vidtar åtgärder. I framtiden kan system för artificiell intelligens också föreslå åtgärder att vidta. Det är dock fortfarande i högsta upp till beslutsfattare att avgöra hur man ska gå tillväga i nuvarande skede.

Befintliga datapresentations- och visualiseringstekniker, såsom att använda rapporteringspaket för business intelligence och instrumentpaneler för dataanalys, inklusive Tableau och Power BI, kommer att fortsätta att användas och utökas. Anpassade visualiseringar kommer också att fortsätta att utvecklas, såsom de som ses i självorganiserande kartor (SOM), för att låta människor förstå AI-resultat.

Med tanke på att system för artificiell intelligens kan bearbeta många fler variabler än vad som är begripligt för en individ, är det viktigt att sådana resultat är heltäckande för en person och att sådana resultat och deras associerade konsekvenser förstås.

Tolka AI och använda resultat från AI

System för artificiell intelligens, eller vilket system som helst, producerar vanligtvis utdata. Med tanke på resultatenens komplexitet får de inte misstolkas eller vara föremål för bias i datan. Det har funnits många fall av AI-rapportering med otillbörlig fördom, helt enkelt för att datan den lärde sig från innehöll snedvridna eller begränsade funktionsuppsättningar.

Organisationer som använder AI-resultat måste begränsa tolkningen till domänen för ämnesexperter som arbetar inom ett visst område för att säkerställa ett balanserat perspektiv. Ett sådant tillvägagångssätt kommer också att bidra till att säkerställa att AI-resultaten är korrekta och fullständiga. Vi anser också att det är viktigt att beakta omfattningen av de åtgärder som vidtas utifrån AI-resultat, och detta bör vara inom ett begränsat och snävt område för att säkerställa att AI-åtgärderna är säkra.

Kontakta oss idag för ett gratis samråd om hur Telemus AI™ kan integreras i din organisation.