Trí tuệ Nhân tạo trong Tổ chức của bạn
Nhiều tổ chức đã sản xuất thành công các mô hình AI hữu ích thông qua phân tích ad-hoc, đặc biệt là trong các phòng ban phân tích dữ liệu cung cấp hỗ trợ ra quyết định. Một thách thức đáng kể là đưa các mô hình được tạo ra qua phân tích ad-hoc vào sử dụng bởi toàn bộ tổ chức. Việc các doanh nghiệp cho phép toàn bộ tổ chức tận dụng AI sẽ dẫn đến một lợi thế đáng kể.
Bài viết này sẽ khám phá cách tích hợp AI trong một tổ chức thông qua các phương thức sản xuất hóa.
Identifying a Suitable AI Model for Production Use
Một mô hình trí tuệ nhân tạo hoặc học máy phù hợp để sử dụng trong sản xuất là bất kỳ mô hình nào tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị hoặc mang lại một kết quả thực tế. Giả sử rằng các mô hình như vậy phải liên tục được các nhà khoa học dữ liệu chạy thủ công. Trong trường hợp đó, rất có thể quá trình này chưa được sản xuất hóa và chỉ có một vài nhân viên kỹ thuật có thể truy cập.
Một mô hình được đưa vào sản xuất khi được sử dụng hàng ngày trong các quy trình kinh doanh thông thường (BAU). Do đó, nếu nó được chạy tạm thời, nó sẽ không thể truy cập được cho toàn bộ tổ chức.
Tích hợp AI vào các Quy trình Hoạt động Thông thường (BAU)
Một vấn đề tồn tại từ lâu với trí tuệ nhân tạo và học máy, thậm chí cả các mô hình dựa trên thống kê cũ hơn, là rất ít người trong một tổ chức có quyền truy cập vào chúng. Có nhiều lý do cho điều này, mặc dù phổ biến nhất là rào cản kỹ thuật cần phải vượt qua để sử dụng các mô hình như vậy và thiết lập điện toán cần thiết để chạy các mô hình đó'.
Với sự ra đời của trình duyệt web và chức năng liên tục được tích hợp vào trình duyệt, có thể cung cấp các khả năng như vậy cho những người dùng có thể cần sử dụng mô hình chỉ bằng việc có quyền truy cập vào một trình duyệt web. Lý do cho điều này là thiết lập điện toán được yêu cầu có thể được trừu tượng hóa trong một máy chủ từ xa trong khi một giao diện người dùng có thể được hiển thị về cách chạy và tương tác với mô hình. Do đó, điều này sẽ cho phép tiến lên trong tương lai, không chỉ trí tuệ nhân tạo mà còn nhiều chức năng điện toán hơn được cung cấp cho nhiều cá nhân hơn bất kể khả năng kỹ thuật.
Sản xuất hóa Mô hình AI thành Hệ thống AI
Một hệ thống trí tuệ nhân tạo là một hệ thống sử dụng một mô hình AI hoặc nhiều mô hình AI để đạt được kết quả mong muốn. Nhiều tổ chức không nhận thức rõ sự khác biệt giữa hai khái niệm này vì ban quản lý thường coi việc có thể chạy AI là đã có năng lực AI. Một hệ thống được thiết kế và kiến trúc đúng cách là cần thiết để đảm bảo AI hoạt động dưới sự quản trị tốt.
Một cách dễ dàng để mô tả sự khác biệt giữa hai khái niệm này là xem xét các chức năng công việc đằng sau mỗi giai đoạn của quy trình. Các nhà khoa học máy tính phát triển các kỹ thuật AI. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật AI và áp dụng chúng vào các vấn đề trong tổ chức, và với một mô hình hợp lý, các kỹ sư phần mềm sau đó sẽ xây dựng các hệ thống mạnh mẽ sử dụng cả các kỹ thuật AI và cách chúng được áp dụng.
Trong kỷ nguyên hiện đại, kỹ thuật phần mềm thường sẽ xây dựng phần mềm web sử dụng AI như vậy thông qua các quy trình backend trong khi trình bày một frontend thân thiện với giao diện người dùng phong phú. Do đó, điều này cho phép người dùng sử dụng trí tuệ nhân tạo như một nhà khoa học dữ liệu mà không cần chuyên môn kỹ thuật. Hướng tới tương lai, điều này rất quan trọng vì AI cần được dân chủ hóa xét đến lợi thế to lớn mà nó mang lại cho những người có quyền truy cập vào chúng.
Tận dụng AI và Điện toán đám mây
Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo có xu hướng chạy trên siêu máy tính, điều này rất phổ biến trong không gian nghiên cứu. Siêu máy tính có chi phí cao và khó tiếp cận, xét thấy nhiều dự án khác nhau đang cạnh tranh cho thời gian tính toán. Một giải pháp thay thế là tận dụng sức mạnh của điện toán đám mây phân tán.
Điện toán đám mây cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ theo yêu cầu và cũng có thể được mở rộng động. Lợi ích là các tổ chức không cần phải đầu tư mạnh vào việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng nói trên. Một trở ngại đối với các tổ chức tiếp cận với trí tuệ nhân tạo trong quá khứ là quyền truy cập vào sức mạnh tính toán và lưu trữ khổng lồ. Với việc tiếp cận dễ dàng hơn với các tài nguyên này, giờ đây các tổ chức có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo một cách thiết thực.
Khi các tổ chức di chuyển cơ sở hạ tầng và hệ thống kế thừa hiện có lên đám mây và áp dụng chiến lược ưu tiên đám mây, những người ra quyết định chiến lược sẽ hợp lý khi khám phá xem cơ sở hạ tầng đám mây có thể hỗ trợ ở những khía cạnh nào khác. Trí tuệ nhân tạo sẽ nằm trong số các mục thảo luận khi khám phá các khả năng trong tương lai.
Trình bày và Hiển thị Kết quả AI cho Toàn bộ Tổ chức
Các mô hình và hệ thống Trí tuệ Nhân tạo tạo ra kết quả yêu cầu một cá nhân diễn giải và hành động. Trong tương lai, các hệ thống trí tuệ nhân tạo cũng có thể đề xuất các biện pháp cần thực hiện. Tuy nhiên, ở trạng thái hiện tại, việc quyết định cách tiến hành vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào những người ra quyết định.
Các kỹ thuật trình bày và trực quan hóa dữ liệu hiện có, chẳng hạn như sử dụng các bộ công cụ báo cáo trí tuệ doanh nghiệp và bảng điều khiển phân tích dữ liệu, bao gồm Tableau và Power BI, sẽ tiếp tục được sử dụng và mở rộng. Các hình ảnh trực quan tùy chỉnh cũng sẽ tiếp tục được phát triển, chẳng hạn như những hình ảnh thấy trong bản đồ tự tổ chức (SOM), để cho phép mọi người hiểu được các kết quả của AI.
Với việc các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo có thể xử lý nhiều biến số hơn nhiều so với những gì một cá nhân có thể hiểu được, điều cần thiết là các kết quả đầu ra như vậy phải toàn diện đối với một người và các kết quả cũng như các hệ quả liên quan của chúng được hiểu rõ.
Diễn giải AI và Sử dụng Kết quả AI
Các hệ thống trí tuệ nhân tạo, hoặc bất kỳ hệ thống nào, thường tạo ra các đầu ra. Xét đến độ phức tạp của kết quả, chúng không được diễn giải sai hoặc chịu ảnh hưởng từ sự thiên vị trong dữ liệu. Đã có nhiều trường hợp AI báo cáo với định kiến không đáng có chỉ đơn giản vì dữ liệu nó học được chứa các bộ tính năng thiên vị hoặc hạn chế.
Các tổ chức sử dụng kết quả AI phải hạn chế việc diễn giải trong lĩnh vực của các chuyên gia chủ đề làm việc trong một lĩnh vực nhất định để đảm bảo một quan điểm cân bằng. Việc áp dụng cách tiếp cận như vậy cũng sẽ giúp đảm bảo rằng các kết quả AI là hợp lý và hoàn chỉnh. Chúng tôi cũng cho rằng điều cần thiết là phải xem xét phạm vi hành động được thực hiện dựa trên kết quả AI, và nó nên nằm trong một lĩnh vực hạn hẹp và hẹp để đảm bảo các hành động AI là an toàn.
Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.
