Artificial Intelligence sa Iyong Organisasyon
Maraming organisasyon ang matagumpay na nakagawa ng mga kapaki-pakinabang na modelong AI sa pamamagitan ng ad-hoc analysis, lalo na sa mga departamento ng data analytics na nagbibigay ng decision support. Isang mahalagang hamon ang pagkuha ng mga modelong ginawa sa pamamagitan ng ad-hoc analysis at pagpayag sa nasabing mga modelong AI na magamit ng mas malawak na organisasyon. Ang mga negosyong nagpapayag sa isang buong organisasyon na samantalahin ang AI ay magdudulot ng mahalagang bentahe.
Tutuklasin ng artikulong ito kung paano i-integrate ang AI sa loob ng isang organisasyon sa pamamagitan ng productionisation.
Pagtukoy sa Isang Angkop na AI Model para sa Production Use
Ang isang artificial intelligence o machine learning model na angkop para sa production use ay anumang model na naglalabas ng mahahalagang insights o nagbibigay ng praktikal na resulta. Ipagpalagay na ang ganitong mga model ay dapat patuloy na patakbuhin nang mano-mano ng mga data scientist. Sa ganitong kaso, malamang ang proseso ay hindi productionised at accessible lamang sa ilang teknikal na empleyado.
Ang isang model ay napapasa sa produksyon kapag ginagamit araw-araw sa mga business as usual (BAU) na proseso. Mula ngayon, kung ito ay pinapatakbo nang ad-hoc, hindi ito accessible sa mas malawak na organisasyon.
Pagsasama ng AI sa Business as Usual (BAU) Processes
Isang matagal na isyu sa artipisyal na intelligence at machine learning at kahit mas lumang mga statistical-based model ay na iilang tao lamang sa loob ng isang organisasyon ang may access sa mga ito. Maraming dahilan para dito, bagama't ang pinakakaraniwan ay ang technical barrier na kailangang lampasan upang gamitin ang mga ganitong model at ang kinakailangang computing setup upang patakbuhin ang mga ganitong model.
Sa pagdating ng web browser at ang patuloy na functionality na naka-built in sa browser, posibleng magbigay ng ganitong mga kakayahan sa mga gumagamit na maaaring mangailangang gamitin ang modelo sa pamamagitan lamang ng pagkakaroon ng access sa isang web browser. Ang dahilan dito ay ang kinakailangang computing setup ay maaaring i-abstract sa loob ng isang remote server habang ang isang user interface ay maaaring ipakita kung paano patakbuhin at makipag-ugnayan sa modelo. Kaya nito, magagawa ang pag-abante sa hinaharap, hindi lamang ang artificial intelligence kundi marami pang iba pang computing function na magagamit ng mas maraming tao anuman ang teknikal na kakayahan.
Productionisation ng mga AI Model patungo sa mga AI System
Ang isang artificial intelligence system ay isang system na gumagamit ng isang AI model o maraming AI model upang makamit ang ninanais na resulta. Hindi halata sa maraming organisasyon ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawa dahil ang pamamahala ay may tendensiyang itinuturing na ang pagkakaroon ng kakayahang patakbuhin ang AI ay pagkakaroon na ng AI capabilities. Kinakailangan ang isang maayos na naarchitect at naengineer na system upang matiyak na ang AI ay kikilos alinsunod sa mabuting governance.
Ang isang madaling paraan upang ilarawan ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawa ay suriin ang mga job function sa likod ng bawat yugto ng proseso. Ang mga Computer Scientist ang nagde-develop ng mga AI technique. Ginagamit ng mga data scientist ang mga AI technique at inilalapat ang mga ito sa mga problema sa loob ng organisasyon, at sa pagkakaroon ng isang matibay na model, ang mga Software Engineer naman ang gumagawa ng matibay na mga system na gumagamit ng parehong mga AI technique at kung paano ito inilalapat.
Sa modernong panahon, karaniwang bubuo ang software engineering ng web software na gumagamit ng ganitong AI sa pamamagitan ng mga proseso sa backend habang nagpapakita ng friendly na frontend na may mayamang user interface. Kaya nito, pinapayagan nito ang mga gumagamit na gamitin ang artificial intelligence tulad ng isang data scientist nang hindi nangangailangan ng teknikal na kadalubhasaan. Sa pagtungo sa hinaharap, ito ay mahalaga dahil kailangang idemokratiko ang AI dahil sa malaking bentahe na ibinibigay nito sa mga may access dito.
Pagsasamantala sa AI at sa Cloud
Ang mga Artificial Intelligence model ay karaniwang tumatakbo sa mga supercomputer, na napakakaraniwan sa loob ng research space. Ang mga supercomputer ay mahal at mahirap i-access, dahil maraming iba't ibang proyekto ang naglalaban para sa computational time. Isang alternatibo ay gamitin ang lakas ng distributed cloud computing bilang alternatibo.
Ang cloud computing ay nagbibigay ng computing power at storage ayon sa hinihingi at maaari ring i-scale nang dynamically. Ang bentahe nito ay hindi kinakailangan ang mga organisasyon na mamuhunan nang malaki sa pagbuo at pagpapanatili ng nasabing infrastructure. Ang isang hadlang sa mga organisasyon na naa-access ang artificial intelligence noong nakaraan ay ang pag-access sa malawak na computing power at storage. Sa mas naa-access na pag-access sa mga mapagkukunang ito, praktikal na ngayon para sa mga organisasyon na gamitin ang artificial intelligence.
Habang nagmi-migrate ang mga organisasyon ng umiiral na legacy infrastructure at mga sistema papunta sa cloud at nag-aampon ng cloud-first strategy, lohikal na ang mga strategic decision-maker ay magtutuklas kung saan pa maaaring tumulong ang cloud infrastructure. Ang artificial intelligence ay maging isa sa mga tinalakay na aytem kapag nagtutuklas ng mga kakayahan sa hinaharap.
Pagpapakita at Pag-display ng Mga Resulta ng AI sa Wider Organisation
Ang mga artificial intelligence model at system ay lumilikha ng mga resulta na nangangailangan ng isang indibidwal na i-interpret at kumilos. Sa hinaharap, maaaring magmungkahi rin ang mga artificial intelligence system ng mga hakbang na gawin. Gayunpaman, nakasalalay pa rin sa mga decision-maker kung paano magpapatuloy sa kasalukuyang estado.
Magpapatuloy ang paggamit at pagpapalawak ng umiiral na data presentation at visualisation techniques, tulad ng paggamit ng business intelligence reporting suites at data analytics dashboards, kabilang ang Tableau at Power BI. Magpapatuloy din sa pag-unlad ang mga custom visualisations, tulad ng nakikita sa self-organising maps (SOM), upang mapahintulutan ang mga tao na maunawaan ang mga resulta ng AI.
Dahil nakakaproseso ang mga Artificial Intelligence system ng mas maraming variable kaysa sa kung ano ay nauunawaan ng isang indibidwal, mahalaga na ang mga output na ito ay komprehensibo sa isang tao at na ang mga resulta at ang kaugnay na implikasyon nito ay nauunawaan.
Pagpapaliwanag ng AI at Paggamit ng mga Resulta ng AI
Ang mga sistema ng artificial intelligence, o anumang sistema, ay karaniwang lumilikha ng mga output. Dahil sa pagiging kumplikado ng mga resulta, ang mga ito ay hindi dapat maling ipakahulugan o maging paksa ng pagkiling sa loob ng data. Nagkaroon na ng maraming pagkakataon ng pag-uulat ng AI na may hindi nararapat na pagtatangi dahil lamang sa ang data na pinag-aralan nito ay naglaman ng mga nakailing o limitadong set ng katangian.
Ang mga organisasyong gumagamit ng mga resulta ng AI ay dapat limitahan ang interpretasyon sa domain ng mga subject-matter expert na nagtatrabaho sa loob ng nasabing larangan upang matiyak ang balanseng pananaw. Ang pagkuha ng ganitong pamamaraan ay makakatulong din sa pagtiyak na ang mga resulta ng AI ay matibay at kumpleto. Itinuturing din naming mahalaga na isaalang-alang ang saklaw ng aksyong gagawin sa mga resulta ng AI, at dapat ito ay nasa loob ng isang limitado at makitid na larangan upang matiyak na ang mga aksyon ng AI ay ligtas.
Makipag-ugnayan sa amin ngayon para sa isang libreng konsultasyon kung paano maisasama ang Telemus AI™ sa inyong organisasyon.
