Действительно ли ваша организация готова к ИИ?
Брэди, генеральный директор теоремы One и управляющий партнер Halmos Ventures, является серийным предпринимателем и технологом, стремящимся трансформировать инновации.
Развитие генеративного искусственного интеллекта меняет бизнес-ландшафт. Компании из разных отраслей изучают способы использования ИИ для улучшения своей деятельности, повышения производительности и получения конкурентного преимущества. Однако не каждая компания готова воспользоваться преимуществами этой технологии, даже если они так считают.
Готовность ИИ требует сочетания факторов, каждый из которых не менее важен, чем другой. Здесь я расскажу, как определить, готов ли ваш бизнес сделать следующий шаг.
Во-первых, обеспечьте целостность и точность данных
Как известно инженерам и техническим директорам, данные — это топливо, на котором работает ИИ. Крайне важно обеспечить точность, полноту и надежность наборов данных. Низкое качество данных может привести к неточным моделям ИИ, что может иметь серьезные последствия для вашего бизнеса. Чтобы обеспечить целостность данных, создайте структуру управления данными, включающую проверку качества данных, отслеживание происхождения данных и контроль доступа к данным. Самая важная часть? Инвестируйте в инструменты очистки и нормализации данных, чтобы гарантировать, что ваши данные непротиворечивы и безошибочны.
Как прекрасно подмечено в Harvard Business Review, вы не готовы к использованию ИИ, если все ваши данные не застегнуты на все пуговицы. «Обещания поставщиков ИИ не окупаются, если системы данных компании не будут должным образом подготовлены для ИИ. Данные заперты в хранилищах, недоступны, плохо структурированы и, что наиболее важно, не организованы таким образом, чтобы их можно было использовать в качестве топлива для работы ИИ».
Определение и внедрение правильных инструментов
Очевидно, что ИИ требует специализированных инструментов и инфраструктуры для создания ценности. Отличным вариантом использования является ориентированное на человека обслуживание клиентов с использованием искусственного интеллекта. Если вы сможете найти правильный инструмент, он будет делать больше, чем просто мощные чат-боты, он может мгновенно разрешать распространенные случаи, прогнозировать и расставлять приоритеты заявок, а также помогать агентам поддержки с помощью легкодоступных знаний.
Еще один хороший пример — инструменты обработки естественного языка. Внедрение фреймворка НЛП в ваши собственные инструменты или платформы может оказаться сложным по многим причинам. Например, использование инструментов НЛП в сфере здравоохранения. Инструмент ИИ должен быть совместим не только с технологическим стеком организации здравоохранения, но и с различными медицинскими терминами и языком, используемым медицинскими работниками.
При оценке инструментов, связанных с ИИ, убедитесь, что выбранные вами инструменты совместимы с вашим существующим стеком технологий и могут легко интегрироваться с другими вашими системами.
Насколько здорова ваша облачная экосистема?
Модели ИИ требуют значительных вычислительных мощностей, поэтому многие компании предпочитают использовать облачную инфраструктуру для своих нужд ИИ. Но есть и более ориентированные на ИИ причины, по которым облачное решение компании должно быть надежным. Например, масштабируемость. Как уже упоминалось, почти все приложения ИИ требуют больших объемов вычислительных ресурсов, особенно при обучении на больших наборах данных. Здоровая облачная экосистема, готовая к использованию ИИ, обеспечит масштабируемую инфраструктуру, которую можно легко выделять и отключать по мере необходимости, позволяя увеличивать или уменьшать масштаб в зависимости от рабочей нагрузки.
Это кажется очевидным, но наличие здоровой облачной инфраструктуры, в которой размещаются ваши инструменты ИИ, в конечном итоге сэкономит деньги вашей компании. Учитывая непомерный объем хранилища и вычислительных ресурсов, необходимых для инструментов и приложений ИИ, имеет смысл перейти в облако, а не поддерживать локальную инфраструктуру, когда вы начинаете масштабироваться.
Риск, ответственность и меры безопасности в экстремальных ситуациях
ИИ может преобразовать ваш бизнес, но он также создает новые риски и обязательства, которые стоит рассмотреть. Например, модели ИИ могут привносить погрешности или ошибки, которые могут иметь юридические или нормативные последствия. Поэтому крайне важно установить протоколы управления рисками и соблюдения требований, которые учитывают уникальные риски, связанные с искусственным интеллектом. Это может означать проведение регулярных проверок ваших моделей ИИ и установление прозрачных процессов принятия решений.
В некоторых ситуациях модели ИИ могут иметь непредвиденные последствия, которые могут иметь далеко идущие последствия. Например, инструмент вербовки может показать непреднамеренную предвзятость, или беспилотный автомобиль может решить врезаться в человека, чтобы избежать более серьезной аварии. Поэтому важно установить ограждения или отказоустойчивые устройства, которые могут предотвратить возникновение катастрофических событий. Это может означать введение контроля со стороны человека, установление пороговых значений производительности или внедрение механизма аварийного отключения.
Создание стека ИИ
Создание надежного стека ИИ требует тщательного планирования и внимания к деталям. Убедитесь, что вы четко определили свои цели и варианты использования; это поможет вам определить технологии и данные, необходимые для успешного создания. Без четкой цели вы строите немного бесцельно, что приводит к потере времени и ресурсов.
Как я уже говорил выше, собирайте и предварительно обрабатывайте высококачественные данные. Данные — это абсолютная основа любого варианта использования ИИ. Поэкспериментируйте с методами увеличения данных, чтобы увеличить разнообразие набора данных и повысить производительность модели. Это подводит меня к важному моменту: создавайте надежные модели. Обучайте свои модели ИИ, используя лучшие практики, такие как регуляризация, настройка гиперпараметров и перекрестная проверка.
Затем разверните и отслеживайте свои модели. Контролируйте точность, скорость и масштабируемость и регулярно переобучайте их, чтобы они оставались точными с течением времени. И важно оставаться в курсе новейших инструментов и методов.
Итак, ваш бизнес готов?
Потратьте время, чтобы поработать с вашей исполнительной командой и командой обработки данных, чтобы убедиться, что ваша компания готова использовать технологию ИИ. Убедитесь, что ваши данные надежны и точны, дважды и трижды проверьте работоспособность вашей облачной системы и потратьте время и ресурсы на тщательное создание стека ИИ с особым вниманием к деталям. После того, как вы провели кросс-функциональное исследование и подготовились, возможно, пришло время всерьез приступить к работе с ИИ.
