Штучний інтелект у вашій організації
Багато організацій успішно створили корисні моделі AI шляхом ad-hoc аналізу, особливо у відділах аналізу даних, що забезпечують підтримку прийняття рішень. Значним викликом є взяття моделей, створених шляхом ad-hoc аналізу, та надання можливості використання цих моделей AI всією організацією. Бізнеси, що дозволяють цілісній організації використовувати AI, отримають значну перевагу.
Ця стаття дослідить, як інтегрувати AI в організацію за допомогою засобів впровадження у виробництво.
Вибір відповідної моделі AI для використання в продакшені
Модель штучного інтелекту або машинного навчання, придатна для виробничого використання, — це будь-яка модель, яка генерує цінні інсайти або дає практичний результат. Припустимо, що такі моделі повинні постійно запускатися вручну фахівцями з даних. У такому випадку є велика ймовірність, що процес не є виробничим і доступний лише кільком технічним співробітникам.
Модель впроваджується у виробництво, коли вона щодня використовується у звичайних бізнес-процесах (BAU). Отже, якщо вона запускається ad-hoc, вона недоступна для ширшої організації.
Інтеграція AI у стандартні бізнес-процеси (BAU)
Давньою проблемою штучного інтелекту та машинного навчання, і навіть старіших моделей на основі статистики, є те, що небагато людей в організації мають до них доступ. Для цього є кілька причин, хоча найпоширенішою є технічна перешкода, яку необхідно подолати для використання таких моделей, та необхідна обчислювальна конфігурація для запуску таких моделей.
З появою веб-браузерів та постійним розширенням їх функціональності стало можливим надавати такі можливості користувачам, яким може знадобитися використання моделі, просто маючи доступ до веб-браузера. Причина цього полягає в тому, що необхідні обчислювальні налаштування можуть бути абстраговані на віддаленому сервері, тоді як користувацький інтерфейс може відображати способи запуску та взаємодії з моделлю. Таким чином, це дозволить у майбутньому зробити доступними не лише штучний інтелект, але й багато інших обчислювальних функцій для більшої кількості людей, незалежно від їх технічних навичок.
Впровадження моделей AI у виробничі AI-системи
Система штучного інтелекту — це система, яка використовує одну або кілька моделей AI для досягнення бажаного результату. Багатьом організаціям не очевидна різниця між цими двома поняттями, оскільки керівництво схильне вважати здатність запускати AI наявністю можливостей AI. Для забезпечення функціонування AI належним чином з дотриманням належного управління потрібна правильно спроєктована та розроблена система.
Простий спосіб описати різницю між цими двома поняттями — розглянути посадові обов'язки на кожному етапі процесу. Фахівці з комп'ютерних наук розробляють методи AI. Фахівці з даних використовують методи AI та застосовують їх для вирішення завдань всередині організації, і за наявності надійної моделі інженери-програмісти створюють стійкі системи, які використовують як методи AI, так і способи їх застосування.
У сучасну епоху програмна інженерія зазвичай створює веб-програмне забезпечення, яке використовує такий AI через серверні процеси, одночасно пред'являючи зручний фронтенд із багатим користувацьким інтерфейсом. Таким чином, це дозволяє користувачам використовувати штучний інтелект як науковець даних, не вимагаючи технічної експертизи. У майбутньому це важливо, оскільки AI має бути демократизований, враховуючи велику перевагу, яку він надає тим, хто має до нього доступ.
Використання AI та хмарних технологій
Моделі штучного інтелекту, як правило, працюють на суперкомп'ютерах, що є дуже поширеним у сфері досліджень. Суперкомп'ютери є дорогими та важкодоступними, оскільки багато різних проектів конкурують за обчислювальний час. Альтернативою є використання потужності розподілених хмарних обчислень.
Хмарні обчислення надають обчислювальну потужність та сховище за запитом і також можуть масштабуватися динамічно. Перевага полягає в тому, що організаціям не потрібно інвестувати значні кошти у створення та підтримку зазначеної інфраструктури. Перешкодою для організацій у доступі до штучного інтелекту в минулому був доступ до величезної обчислювальної потужності та сховища. З більш доступним доступом до цих ресурсів організаціям тепер практично використовувати штучний інтелект.
Оскільки організації мігрують існуючу застарілу інфраструктуру та системи в хмару і приймають стратегію пріоритету хмари, логічно, що особи, які приймають стратегічні рішення, досліджуватимуть, де ще хмарна інфраструктура може допомогти. Штучний інтелект буде серед пунктів для обговорення при вивченні майбутніх можливостей.
Представлення та відображення результатів AI для всієї організації
Моделі та системи штучного інтелекту створюють результати, які вимагають від людини їх інтерпретації та вжиття заходів. У майбутньому системи штучного інтелекту можуть також пропонувати заходи для вжиття. Однак у поточному стані вирішення того, як діяти далі, все ще дуже залежить від осіб, що приймають рішення.
Існуючі методи презентації та візуалізації даних, такі як використання пакетів звітності бізнес-аналітики та інформаційних панелей аналітики даних, зокрема Tableau та Power BI, продовжуватимуть використовуватися та розширюватися. Також продовжуватимуть розроблятися спеціальні візуалізації, наприклад, у самоорганізованих картах (SOM), щоб дозволити людям розуміти результати AI.
З огляду на те, що системи штучного інтелекту можуть обробляти набагато більше змінних, ніж зрозуміло окремій людині, вкрай важливо, щоб такі результати були зрозумілими для людини, а також щоб такі результати та пов'язані з ними наслідки були усвідомлені.
Інтерпретація AI та використання результатів AI
Штучні інтелектуальні системи, як і будь-які інші системи, зазвичай генерують вихідні дані. З огляду на складність результатів, їх не можна тлумачити неправильно або піддавати упередженості в даних. Було багато випадків, коли AI звітував із надмірним упередженням просто тому, що дані, на яких він навчався, містили упереджені або обмежені набори ознак.
Організації, які використовують результати AI, повинні обмежити їх інтерпретацію сферою експертів у предметній галузі, які працюють у зазначеній сфері, щоб забезпечити збалансовану перспективу. Такий підхід також допоможе гарантувати, що результати AI є обґрунтованими та повними. Ми також вважаємо важливим враховувати масштаб дій, вжитих на основі результатів AI, і вони повинні залишатися в обмеженій та вузькій сфері, щоб гарантувати безпеку дій AI.
Зв'яжіться з нами сьогодні для безкоштовної консультації щодо того, як Telemus AI™ може бути інтегрований у вашу організацію.
