Чи справді ваша організація готова до ШІ?
Брейді, генеральний директор TheoremOne і керуючий партнер Halmos Ventures, є серійним підприємцем і технологом, який прагне трансформувати інновації
Розвиток генеративного штучного інтелекту змінює бізнес-ландшафт. Компанії різних галузей шукають способи використання штучного інтелекту для вдосконалення своїх операцій, підвищення продуктивності та отримання конкурентної переваги. Однак не кожна компанія готова скористатися цією технологією, навіть якщо так думає.
Готовність до ШІ вимагає поєднання факторів, кожен з яких настільки ж важливий, як і наступний. Тут я розповім, як визначити, чи готовий ваш бізнес зробити наступний крок.
По-перше, переконайтеся в цілісності та точності даних
Як знають інженери та технічні директори, дані — це паливо, яке живить ШІ. Важливо переконатися, що набори даних точні, повні та надійні. Низька якість даних може призвести до неточних моделей ШІ, що може мати серйозні наслідки для вашого бізнесу. Щоб забезпечити цілісність даних, створіть структуру керування даними, яка включає перевірку якості даних, відстеження походження даних і контроль доступу до даних. Найважливіша частина? Інвестуйте в інструменти очищення та нормалізації даних, щоб переконатися, що ваші дані є узгодженими та без помилок.
Гарвардський бізнес-ревю чудово показує, що ви не готові до ШІ, доки всі ваші дані не будуть готові. «Обіцянки постачальників штучного інтелекту не окупляться, якщо системи даних компанії належним чином не підготовлені для штучного інтелекту. Дані замкнені в силосах, недоступні, погано структуровані та, що найважливіше, не організовані таким чином, щоб використовувати їх як паливо, яке змушує ШІ працювати».
Визначення та впровадження правильних інструментів
Очевидно, що штучному інтелекту потрібні спеціалізовані інструменти та інфраструктура, щоб забезпечити цінність. Чудовим варіантом використання є обслуговування клієнтів, орієнтоване на людину на основі штучного інтелекту. Якщо вам вдасться знайти потрібний інструмент, він забезпечить більше, ніж просто ефективні чат-боти, він зможе миттєво вирішувати поширені випадки, прогнозувати та розставляти пріоритети заявок і допомагати агентам служби підтримки легко знайти знання.
Іншим хорошим прикладом є засоби обробки природної мови. Впровадження фреймворку НЛП у ваші власні інструменти чи платформи може бути складним з багатьох причин. Наприклад, використання інструментів НЛП в галузі охорони здоров’я. Інструмент штучного інтелекту має бути сумісним не лише з технологічним набором медичних установ, але й із різноманітною медичною термінологією та мовою, якою користуються медичні працівники.
Коли ви оцінюєте інструменти, пов’язані зі штучним інтелектом, переконайтеся, що вибрані вами інструменти сумісні з наявним стеком технологій і можуть легко інтегруватися з іншими вашими системами.
Наскільки здоровою є ваша хмарна екосистема?
Моделі штучного інтелекту вимагають значної обчислювальної потужності, тому багато компаній вирішують використовувати хмарну інфраструктуру для своїх потреб ШІ. Але є більше причин, зосереджених на ШІ, чому хмарне рішення компанії має бути надійним. Наприклад, масштабованість. Як уже згадувалося, майже всі програми штучного інтелекту вимагають великої кількості обчислювальних ресурсів, особливо під час навчання на великих наборах даних. Готова до штучного інтелекту здорова хмарна екосистема забезпечить масштабовану інфраструктуру, яку можна легко ініціалізувати та деактивувати за потреби, дозволяючи їй збільшувати чи зменшувати масштаб залежно від робочого навантаження.
Це здається очевидним, але наявність здорової хмарної інфраструктури, на якій розміщені ваші інструменти ШІ, зрештою заощадить гроші вашої компанії. Враховуючи надмірний обсяг пам’яті та обчислень, необхідних для інструментів і програм штучного інтелекту, має сенс перейти до хмари, а не підтримувати локальну інфраструктуру, коли ви починаєте масштабуватися.
Ризик, відповідальність і огорожі для екстремальних ситуацій
ШІ має потенціал трансформувати ваш бізнес, але він також створює нові ризики та зобов’язання, які варто переглянути. Наприклад, моделі штучного інтелекту можуть вносити упередження або помилки, які можуть мати юридичні чи нормативні наслідки. Тому вкрай важливо створити протоколи управління ризиками та відповідності, які стосуються унікальних ризиків ШІ. Це може означати проведення регулярних перевірок ваших моделей ШІ та встановлення прозорих процесів прийняття рішень.
У деяких ситуаціях моделі ШІ можуть мати непередбачені наслідки, які можуть мати далекосяжні наслідки. Наприклад, інструмент вербування може виявити ненавмисне упередження, або безпілотний автомобіль може врізатися в людину, щоб уникнути більш серйозної аварії. Тому дуже важливо встановити огорожі або захист від збоїв, які можуть запобігти виникненню катастрофічних подій. Це може означати запровадження людського нагляду, встановлення порогових значень продуктивності або впровадження механізму аварійного відключення.
Створення стека ШІ
Створення надійного стека ШІ вимагає ретельного планування та уваги до деталей. Переконайтеся, що ви чітко визначили свої цілі та випадки використання; це допоможе вам визначити технології та дані, необхідні для успішного створення. Без чіткої мети ви будуєте безцільно, що призводить до втрати часу та ресурсів.
Як я сказав вище, збирайте та попередньо обробляйте високоякісні дані. Дані є абсолютною основою будь-якого варіанту використання ШІ. Експериментуйте з методами розширення даних, щоб збільшити різноманітність вашого набору даних і покращити продуктивність моделі. Це підводить мене до важливого моменту: створюйте надійні моделі. Навчіть свої моделі штучного інтелекту, використовуючи передові практики, такі як регулярізація, налаштування гіперпараметрів і перехресна перевірка.
Потім розгорніть і відстежуйте свої моделі. Контролюйте точність, швидкість і масштабованість і регулярно перенавчайте їх, щоб гарантувати, що вони залишатимуться точними з часом. І важливо бути в курсі найновіших інструментів і методів.
Отже, чи готовий ваш бізнес?
Знайдіть час, щоб попрацювати зі своєю командою керівників і командою обробки даних, щоб переконатися, що ваша компанія готова використовувати технології ШІ. Переконайтеся, що ваші дані є надійними та точними, двічі та тричі перевірте працездатність вашої хмарної системи та витрачайте час і ресурси на створення стеку ШІ ретельно та з пильною увагою до деталей. Після того як ви дослідите та підготуєтеся між функціональними можливостями, можливо, настав час серйозно почати роботу зі ШІ.
