您組織中的人工智慧
許多組織已成功透過臨時分析產生有用的 AI 模型，特別是在提供決策支援的數據分析部門中。一個重大挑戰是將透過臨時分析產生的模型轉化為可供更廣泛組織使用的 AI 模型。允許整個組織利用 AI 的企業將獲得顯著優勢。
本文將探討如何透過生產化方式將 AI 整合至組織內部。
識別適合生產環境使用的 AI 模型
適合生產使用的人工智能或機器學習模型，是指任何能產生有價值見解或得出實際結果的模型。假設此類模型必須由數據科學家不斷手動運行。在這種情況下，該流程很可能尚未實現生產化，且只有少數技術人員能夠存取。
當一個模型在日常業務 (BAU) 流程中被每天使用時，即代表其已投入生產。因此，若它僅被臨時運行，便無法供更廣泛的組織使用。
將 AI 整合至日常營運 (BAU) 流程
人工智慧、機器學習乃至更早的基於統計的模型，長期以來存在的一個問題是：組織內部極少有人能夠存取它們。這有多個原因，但最常見的是使用此類模型所需跨越的技術門檻，以及運行此類模型所需的運算設定。
隨著網頁瀏覽器的出現以及瀏覽器內建功能的持續增加，只要使用者能夠存取網頁瀏覽器，即可為需要使用模型的使用者提供此類功能。其原因在於，所需的運算設定可以抽象化於遠端伺服器中，同時可以顯示使用者介面來說明如何執行及與模型互動。因此，這將允許在未來不僅是人工智慧，還有更多運算功能可供更多個人使用，而不受技術能力的限制。
將 AI 模型產品化為 AI 系統
人工智能系統是利用一個或多個 AI 模型來達成預期結果的系統。許多組織並不清楚兩者之間的區別，因為管理層往往認為能夠運行 AI 就等同於具備 AI 能力。需要一個架構合理且經過工程設計的系統，才能確保 AI 在良好的治理下運作。
描述兩者區別的一個簡單方法是檢視每個流程階段背後的職能。電腦科學家開發 AI 技術。數據科學家使用 AI 技術並將其應用於組織內的問題，而在給定可靠模型的情況下，軟件工程師隨後構建穩健的系統，同時運用 AI 技術及其應用方式。
在現代，軟件工程通常會構建透過後端流程使用此類AI的網絡軟件，同時呈現具有豐富用戶界面的友好前端。因此，這允許用戶像數據科學家一樣使用人工智能，而無需具備技術專長。展望未來，這一點至關重要，因為AI需要被普及化，考慮到它為能夠接觸它們的人提供了巨大優勢。
善用 AI 與雲端
人工智慧模型傾向於在超級電腦上運行，這在研究領域非常普遍。超級電腦成本高昂且難以存取，因為許多不同的專案都在競爭運算時間。一種替代方案是利用分散式雲端運算的力量作為替代。
雲端運算按需提供運算能力和儲存空間，並且可以動態擴展。其優勢在於組織無需大量投資於建置和維護此類基礎設施。過去，組織在應用人工智慧方面的一大障礙是難以取得龐大的運算能力和儲存空間。隨著這些資源的取得變得更加容易，組織現在利用人工智慧已成為切實可行的選擇。
隨著組織將現有的舊有基礎設施與系統遷移至雲端並採用雲端優先策略，策略決策者探索雲端基礎設施還能在哪些方面提供協助將是合理的。在探索未來能力時，人工智慧將成為討論項目之一。
向更廣泛的組織展示與呈現 AI 結果
人工智慧模型和系統產生的結果需要個人來詮釋並採取行動。未來，人工智慧系統也可能建議應採取的措施。然而，在目前的狀態下，如何繼續推進在很大程度上仍取決於決策者。
現有的資料呈現與視覺化技術，例如使用商業智慧報表套件與資料分析儀表板（包括 Tableau 和 Power BI），將繼續被使用並加以擴展。自訂視覺化也將繼續開發，例如自組織映射圖（SOM）中所見的技術，讓人們能夠理解 AI 的結果。
鑑於人工智慧系統能處理遠多於個人所能理解的變數，此類輸出結果必須讓人能夠全面理解，且此類結果及其相關影響也必須被充分理解。
解讀 AI 並善用 AI 結果
人工智能系統或任何系統通常都會產生輸出。鑑於結果的複雜性，它們絕不能被誤解或在資料中存在偏見。曾經有許多 AI 報告出現不當偏見的案例，僅僅是因為它所學習的資料包含有偏見或有限的特徵集。
使用 AI 結果的組織必須將解讀限制在特定領域內工作的主題專家範疇內，以確保平衡的觀點。採取此種方法也有助於確保 AI 結果是穩健且完整的。我們也認為考慮根據 AI 結果所採取行動的範疇是不可或缺的，且其應在有限且狹窄的領域內，以確保 AI 行動是安全的。
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