Что такое реализация ИИ?

Реализация ИИ — это полный путь от бизнес-задачи к работающей, отслеживаемой функции ИИ в эксплуатации. Закупка — лишь малая часть этого пути. Успех определяет работа в трех уровнях, которые должны продвигаться совместно.

Технологический уровень охватывает модели, приложения и облачную инфраструктуру, обеспечивающие работу ИИ. Уровень данных охватывает сведения, на которых модели обучаются и с которыми работают, а также механизмы управления и защиты, окружающие эти сведения. Уровень людей охватывает навыки, необходимые для создания и управления ИИ, а также работу по обеспечению принятия, благодаря которой сотрудники действительно начинают его использовать. Долгосрочная ценность обеспечивается тщательной подготовкой, регулярными обновлениями и постоянным взаимодействием между техническими командами и руководителями бизнеса. Когда проект ИИ останавливается, причина обычно кроется в слабом уровне, а не в слабой модели.

Понимание отдачи помогает обосновать необходимость проекта внутри компании и определить, с чего начать. Организации, эффективно реализующие ИИ, как правило, отмечают улучшения в пяти областях: повышение качества принятия решений, поскольку ИИ анализирует большие объемы сведений в реальном времени и помогает руководителям выявлять тренды и реагировать раньше; повышение эффективности, поскольку автоматизация повторяющихся задач высвобождает сотрудников для более стратегической работы; экономия затрат, поскольку оптимизация операций и снижение объема ручного труда сокращают операционные расходы; персонализация клиентского опыта, поскольку анализ поведения клиентов позволяет адаптировать маркетинг, обслуживание и поддержку; и повышение масштабируемости, поскольку системы ИИ выдерживают рост объема без пропорционального увеличения численности персонала или оборудования.

Эти преимущества накапливаются, но лишь при продуманной реализации. Описанный ниже процесс позволяет этого достичь.

Порядок имеет значение. Каждый этап дает результат, от которого зависит следующий, и пропуск этапов — самая распространенная причина остановки проектов ИИ после многообещающей демонстрации.

Прежде всего оцените готовность к внедрению ИИ по пяти направлениям: защита данных, доступность данных, инфраструктура, кадры и возможности интеграции. Проверьте наличие доступа как к структурированным данным, например базам клиентов, так и к неструктурированным, например обращениям в службу поддержки. Далее поставьте четкие измеримые цели и зафиксируйте исходные показатели, например сокращение среднего времени отклика на обращения клиентов на 40 процентов с помощью ИИ-ассистента. Затем сформируйте межфункциональную команду: специалисты ИТ создают и поддерживают инфраструктуру, специалисты по данным разрабатывают и оценивают модели, а руководители бизнеса удерживают работу привязанной к реальной задаче. Затем подготовьте и защитите данные: объедините источники в единое хранилище, очистите и проверьте записи, а также примените шифрование, элементы управления "Никому не доверяй", политики управления, соответствие требованиям конфиденциальности и отслеживание происхождения данных.

Пятый шаг — выбор инфраструктуры и инструментов. Масштабируемые облачные вычисления, надежное хранилище для структурированных и неструктурированных данных, а также специализированная инфраструктура для ИИ несут вычислительную нагрузку, тогда как инструменты повышения производительности, уже интегрирующие ИИ, такие как Microsoft 365 Copilot, сокращают сроки развертывания. Шестой шаг — пилотное тестирование перед масштабированием: настройте или обучите модель, протестируйте ее относительно исходного показателя, а затем запустите с ограниченной группой пользователей, чтобы выявить трудности в рабочих процессах и принятии. Седьмой шаг — развертывание, мониторинг и переобучение. Непрерывно отслеживайте показатели эффективности, переобучайте модель на новых данных по мере изменения условий и проверяйте на наличие предвзятости с помощью разнообразных обучающих данных и проверок на добросовестность. Выполняйте эти шаги последовательно — и вы получите повторяемый процесс для каждого последующего проекта ИИ.

Семь шагов — это исполнение. Стратегия реализации ИИ — это документ, утверждаемый руководством, отвечающий на четыре вопроса до приобретения любого инструмента. Каким бизнес-целям служит ИИ? Привязывайте каждый предлагаемый сценарий использования к конкретному результату, например сокращению затрат на обслуживание или ускорению обработки заказов. Какова последовательность? Ранжируйте сценарии использования по ценности и трудозатратам, а затем начните с того, что обладает высокой ценностью и низкой сложностью, чтобы заслужить доверие на раннем этапе. Каков реальный бюджет? Учитывайте не только лицензирование, но и технологии, кадры, инфраструктуру и управление изменениями. Как вы будете измерять успешность? Определите метрики и периодичность проверки еще до запуска, пока ожидания еще можно скорректировать.

Стратегия, в которой названы ответственные, метрики и последовательность шагов, превращает ИИ из набора экспериментов в рабочую возможность.

Каждая организация сталкивается с одними и теми же препятствиями. Знание контрмеры заранее не позволяет проблемам стать препятствиями. Системы ИИ и данные для их обучения становятся мишенью для атак, поэтому распространите существующие меры контроля и мониторинга на рабочие нагрузки ИИ с самого начала. Неполные или дублирующиеся данные искажают результаты, поэтому очистку и консолидацию нужно рассматривать как отдельный профинансированный поток работ. Специалисты в области анализа данных и машинного обучения — редкость, поэтому сочетайте целевой найм с обучением людей, уже знающих специфику бизнеса.

Старые системы плохо совместимы с новыми технологиями, поэтому отдавайте предпочтение инструментам, изначально предназначенным для интеграции, а не разработке на заказ. Устаревающее оборудование и ограниченные вычислительные мощности замедляют работу моделей, из-за чего облачные мощности обычно оказываются более быстрым решением. Начальные инвестиции значительны, поэтому увязывайте расходы с измеримыми целями, поставленными ранее. Сопротивление переменам — обычное явление, поэтому сопровождайте каждое развертывание обучением, четкими указаниями и заметной поддержкой со стороны руководства. Ничто из этого не является причиной для ожидания. У каждой из них есть известное решение, а устранение проблем на раннем этапе обходится значительно дешевле, чем их исправление в середине проекта.

Инструмент, который подходит вашим существующим системам, обычно лучше инструмента с самым длинным списком возможностей. Оцените пять аспектов: интеграция с уже используемыми системами и инструментами повышения производительности; встроенные в продукт меры защиты, конфиденциальности и соответствия требованиям; масштабируемость, не требующая смены платформы через два года; совокупная стоимость, включающая реализацию, обучение и постоянную поддержку; а также поддержка поставщиком принятия, а не только установки. Инструменты со встроенными возможностями ИИ сокращают сроки развертывания и снижают объем нестандартной разработки, которую приходится поддерживать команде.

Начните с четырех шагов. Определите цели, которые связывают ваши планы по ИИ с бизнес-целями. Инвестируйте в масштабируемую облачную инфраструктуру и хранилище. Выбирайте инструменты для повышения производительности, изначально рассчитанные на работу с ИИ, чтобы интеграция проходила без лишних сложностей. Поддерживайте качество данных и обеспечивайте управление, чтобы модели оставались точными и защищенными.

Microsoft 365 Copilot — это удобная отправная точка, которая приносит ИИ в приложения, которыми команды уже пользуются каждый день. Чтобы получить более широкое представление о подготовке организации, ознакомьтесь с материалом о создании стратегии готовности к ИИ, а также с пятью способами, которыми ИИ помогает малым предприятиям расти и работать эффективнее.