การบูรณาการและการสร้าง AI เพื่อการผลิต

องค์กรจำนวนมากได้สร้างแบบจำลอง AI ที่มีประโยชน์สำเร็จผ่านการวิเคราะห์เฉพาะกิจ โดยเฉพาะในแผนกวิเคราะห์ข้อมูลที่ให้การสนับสนุนการตัดสินใจ ความท้าทายที่สำคัญคือการนำแบบจำลองที่สร้างขึ้นผ่านการวิเคราะห์เฉพาะกิจมาใช้และอนุญาตให้แบบจำลอง AI ดังกล่าวถูกใช้โดยองค์กรในวงกว้าง ธุรกิจที่อนุญาตให้องค์กรทั้งหมดใช้ประโยชน์จาก AI จะนำไปสู่ความได้เปรียบที่สำคัญ

บทความนี้จะสำรวจวิธีการบูรณาการ AI ภายในองค์กรผ่านวิธีการผลิตจริง

การระบุโมเดล AI ที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานจริงในการผลิต

แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์หรือการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมกับการใช้งานจริงคือแบบจำลองใดก็ตามที่ให้ผลลัพธ์เชิงลึกอันมีค่าหรือให้ผลลัพธ์ที่ใช้งานได้จริง สมมติว่าแบบจำลองดังกล่าวต้องถูกดำเนินการด้วยมืออย่างต่อเนื่องโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในกรณีนั้น มีความเป็นไปได้สูงว่ากระบวนการดังกล่าวยังไม่ได้รับการปรับใช้ในระดับการผลิต และเข้าถึงได้โดยพนักงานด้านเทคนิคเพียงไม่กี่คนเท่านั้น

โมเดลจะถูกนำไปใช้ในการผลิตเมื่อใช้งานรายวันในกระบวนการธุรกิจปกติ (BAU) ดังนั้น หากรันแบบเฉพาะกิจ ก็จะไม่สามารถเข้าถึงได้โดยองค์กรในวงกว้าง

การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการปกติ (BAU)

ปัญหาที่มีมานานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงโมเดลที่ใช้สถิติเป็นพื้นฐานที่เก่ากว่า คือมีเพียงไม่กี่คนภายในองค์กรที่สามารถเข้าถึงได้ มีหลายสาเหตุสำหรับเรื่องนี้ แม้ว่าสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดคืออุปสรรคทางเทคนิคที่จำเป็นต้องก้าวข้ามเพื่อใช้โมเดลดังกล่าว และการตั้งค่าระบบคอมพิวเตอร์ที่จำเป็นในการรันโมเดลเหล่านั้น'

ด้วยการถือกำเนิดของเว็บเบราว์เซอร์และฟังก์ชันการทำงานที่สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องในเบราว์เซอร์ ทำให้สามารถจัดเตรียมความสามารถดังกล่าวให้กับผู้ใช้ที่อาจต้องการใช้โมเดลได้เพียงแค่มีสิทธิ์เข้าถึงเว็บเบราว์เซอร์ เหตุผลก็คือระบบคอมพิวเตอร์ที่จำเป็นสามารถถูกทำให้เป็นนามธรรมภายในเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ในขณะที่อินเทอร์เฟซผู้ใช้สามารถแสดงถึงวิธีการเรียกใช้และโต้ตอบกับโมเดลได้ ดังนั้น สิ่งนี้จะช่วยให้ในอนาคตต่อไป ไม่เพียงแต่ปัญญาประดิษฐ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงฟังก์ชันการคำนวณอีกมากมายที่จะสามารถเข้าถึงได้โดยบุคคลจำนวนมากขึ้น โดยไม่คำนึงถึงความสามารถทางเทคนิค

การนำโมเดล AI ไปใช้งานจริงเป็นระบบ AI

ระบบปัญญาประดิษฐ์คือระบบที่ใช้แบบจำลอง AI หนึ่งแบบจำลองหรือหลายแบบจำลองเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ องค์กรจำนวนมากยังไม่เห็นความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้ เนื่องจากฝ่ายบริหารมักจะมองว่าการสามารถรัน AI ได้ถือเป็นการมีความสามารถด้าน AI ระบบที่มีการออกแบบสถาปัตยกรรมและวิศวกรรมอย่างเหมาะสมเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า AI ทำงานภายใต้ธรรมาภิบาลที่ดี

วิธีง่ายๆ ในการอธิบายความแตกต่างระหว่างทั้งสองคือการตรวจสอบหน้าที่ของงานที่อยู่เบื้องหลังแต่ละขั้นตอนของกระบวนการ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์พัฒนาเทคนิค AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิค AI และนำไปประยุกต์ใช้กับปัญหาภายในองค์กร และเมื่อได้แบบจำลองที่ดี วิศวกรซอฟต์แวร์จะสร้างระบบที่แข็งแกร่งซึ่งใช้ทั้งเทคนิค AI และวิธีการประยุกต์ใช้เทคนิคดังกล่าว

ในยุคปัจจุบัน วิศวกรรมซอฟต์แวร์มักจะสร้างซอฟต์แวร์เว็บที่ใช้ AI ดังกล่าวผ่านกระบวนการแบ็กเอนด์ ในขณะที่นำเสนอฟรอนต์เอนด์ที่เป็นมิตรกับส่วนติดต่อผู้ใช้ที่สมบูรณ์ ดังนั้น สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์เหมือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค มองไปสู่อนาคต สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจาก AI จำเป็นต้องเป็นประชาธิปไตย เนื่องจากข้อได้เปรียบอย่างมากที่มอบให้แก่ผู้ที่เข้าถึงได้

การใช้ประโยชน์จาก AI และระบบคลาวด์

โมเดลปัญญาประดิษฐ์มักจะทำงานบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นเรื่องที่พบได้บ่อยในพื้นที่วิจัย ซูเปอร์คอมพิวเตอร์มีราคาแพงและเข้าถึงได้ยาก เนื่องจากมีโครงการที่แตกต่างกันจำนวนมากแข่งขันกันเพื่อแย่งเวลาในการประมวลผล ทางเลือกหนึ่งคือการใช้ประโยชน์จากพลังของการประมวลผลแบบกระจายบนคลาวด์เป็นทางเลือก

การประมวลผลแบบคลาวด์มอบพลังการประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลตามคำขอ และยังสามารถปรับขนาดได้อย่างไดนามิก ข้อได้เปรียบคือองค์กรไม่จำเป็นต้องลงทุนอย่างหนักในการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าว อุปสรรคสำหรับองค์กรในการเข้าถึงปัญญาประดิษฐ์ในอดีตคือการเข้าถึงพลังการประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ด้วยการเข้าถึงทรัพยากรเหล่านี้ที่ง่ายขึ้น ทำให้ตอนนี้เป็นเรื่องที่เป็นไปได้ในทางปฏิบัติสำหรับองค์กรในการใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์

เมื่อองค์กรต่างๆ ย้ายโครงสร้างพื้นฐานและระบบเดิมที่มีอยู่ไปยังคลาวด์และนำกลยุทธ์เน้นคลาวด์มาใช้ ผู้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ก็จะสำรวจอย่างเป็นเหตุเป็นผลว่าโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สามารถช่วยเหลือในด้านอื่นๆ ได้อีกที่ใด ปัญญาประดิษฐ์จะเป็นหนึ่งในหัวข้อที่จะถูกหยิบยกขึ้นมาเมื่อสำรวจความสามารถในอนาคต

การนำเสนอและการแสดงผลลัพธ์ของ AI ต่อองค์กรในวงกว้าง

โมเดลและระบบปัญญาประดิษฐ์สร้างผลลัพธ์ที่ต้องมีบุคคลตีความและดำเนินการ ในอนาคต ระบบปัญญาประดิษฐ์อาจแนะนำมาตรการที่ควรดำเนินการได้เช่นกัน อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์ปัจจุบัน การตัดสินใจว่าจะดำเนินการต่ออย่างไรยังคงขึ้นอยู่กับผู้ตัดสินใจเป็นอย่างมาก

เทคนิคการนำเสนอและการแสดงภาพข้อมูลที่มีอยู่ เช่น การใช้ชุดรายงานระบบธุรกิจอัจฉริยะและแดชบอร์ดการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึง Tableau และ Power BI จะยังคงถูกใช้งานและขยายต่อไป การแสดงภาพแบบกำหนดเองก็จะยังคงได้รับการพัฒนาต่อไป เช่น ที่เห็นในแผนที่จัดระเบียบตนเอง (SOM) เพื่อให้ผู้คนสามารถเข้าใจผลลัพธ์ของ AI

เนื่องจากระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถประมวลผลตัวแปรได้มากกว่าที่บุคคลสามารถเข้าใจได้ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ผลลัพธ์ดังกล่าวต้องเข้าใจได้ง่ายสำหรับบุคคล และต้องเข้าใจผลลัพธ์ดังกล่าวพร้อมผลกระทบที่เกี่ยวข้อง

การตีความ AI และการใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ของ AI

ระบบปัญญาประดิษฐ์ หรือระบบใดๆ มักจะสร้างผลลัพธ์ เนื่องจากความซับซ้อนของผลลัพธ์ จึงต้องไม่ถูกตีความผิดหรือมีอคติภายในข้อมูล มีตัวอย่างมากมายที่ AI รายงานด้วยอคติอย่างไม่เหมาะสมเพียงเพราะข้อมูลที่มันเรียนรู้มานั้นมีอคติหรือมีชุดคุณลักษณะที่จำกัด

องค์กรที่ใช้ผลลัพธ์ของ AI ต้องจำกัดการตีความให้อยู่ในโดเมนของผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ ที่ทำงานภายในสาขาดังกล่าวเพื่อรับรองมุมมองที่สมดุล การใช้แนวทางเช่นนี้ยังจะช่วยรับรองว่าผลลัพธ์ของ AI นั้นถูกต้องและสมบูรณ์ เรายังถือว่าจำเป็นต้องพิจารณาขอบเขตของการดำเนินการที่เกิดขึ้นจากผลลัพธ์ของ AI และควรอยู่ภายในสาขาที่จำกัดและแคบเพื่อรับรองว่าการดำเนินการของ AI มีความปลอดภัย

ติดต่อเราวันนี้เพื่อรับคำปรึกษาฟรีเกี่ยวกับวิธีการที่ Telemus AI™ สามารถบูรณาการเข้ากับองค์กรของคุณ