Šta podrazumeva primena veštačke inteligencije?

Primena veštačke inteligencije obuhvata čitav proces od poslovnog problema do funkcionalnog rešenja zasnovanog na veštačkoj inteligenciji koje se koristi u proizvodnom okruženju i čiji se rad prati. Nabavka predstavlja manji deo tog proseca. Ono što određuje uspeh obuhvata tri sloja koji moraju da funkcionišu zajedno.

Tehnološki sloj obuhvata modele, aplikacije i infrastrukturu u oblaku koji omogućavaju rad veštačke inteligencije. Sloj podataka obuhvata informacije na osnovu kojih ti modeli uče i deluju, kao i upravljanje tim informacijama i njihovu bezbednost. Sloj koji se odnosi na ljude obuhvata veštine potrebne za razvoj veštačke inteligencije i upravljanje njome, kao i aktivnosti koje podstiču zaposlene da je zaista koriste. Dugoročna vrednost rezultat je pripreme, redovnih ažuriranja i stalne saradnje između tehničkih timova i poslovnih rukovodilaca. Kada projekat veštačke inteligencije zakaže, uzrok je obično slabost jednog od tih slojeva, a ne samog modela.

Razumevanje koristi pomaže vam da opravdate primenu veštačke inteligencije unutar organizacije i odlučite odakle da počnete. Organizacije koje uspešno primenjuju veštačku inteligenciju obično ostvaruju koristi u pet oblasti: bolje donošenje odluka, jer veštačka inteligencija analizira velike količine informacija u realnom vremenu i pomaže rukovodiocima da uoče trendove i reaguju ranije; veća efikasnost, jer automatizacija zadataka koji se ponavljaju omogućava zaposlenima da se posvete strateški važnijim poslovima; ušteda troškova, jer efikasniji procesi i manje ručnog rada smanjuju operativne troškove; personalizovano korisničko iskustvo, jer analiza ponašanja korisnika omogućava prilagođavanje marketinga, usluga i podrške; i veća skalabilnost, jer sistemi veštačke inteligencije mogu da obrade povećan obim posla bez srazmernog povećanja broja zaposlenih ili hardverskih resursa.

Ove koristi se vremenom uvećavaju, ali samo ako se veštačka inteligencija primenjuje planski. Proces u nastavku pokazuje kako da to postignete.

Važan je redosled. Svaki korak daje rezultat od kojeg zavisi sledeći, a preskakanje koraka najčešći je razlog zbog kojeg projekti veštačke inteligencije ne napreduju dalje nakon obećavajuće demonstracije.

Najpre procenite spremnost za primenu veštačke inteligencije u pet oblasti: bezbednost podataka, dostupnost podataka, infrastruktura, stručni kadar i mogućnosti za integraciju. Proverite da li imate pristup strukturiranim podacima, kao što su baze podataka o korisnicima, i nestrukturiranim podacima, kao što su tiketi za podršku. Drugo, postavite jasne, merljive ciljeve i zabeležite početne vrednosti, na primer, skraćenje prosečnog vremena odgovora na upite korisnika za 40 procenata pomoću AI pomoćnika. Treće, formirajte međufunkcionalni tim: IT stručnjaci grade i održavaju infrastrukturu, stručnjaci za podatke razvijaju i procenjuju modele, a poslovni rukovodioci vode računa da rad bude usmeren na rešavanje stvarnog problema. Četvrto, pripremite i zaštitite podatke objedinjavanjem izvora u jedinstvenom depou, čišćenjem i proverom valjanosti zapisa, kao i primenom šifrovanja, kontrola modela „Nulta pouzdanost“, smernica za upravljanje podacima, usklađenosti sa zahtevima za zaštitu privatnosti i praćenja porekla podataka.

Peto, izaberite infrastrukturu i alatke. Skalabilno računarstvo u oblaku, pouzdano skladište za strukturirane i nestrukturirane podatke i namenski projektovana infrastruktura za veštačku inteligenciju obezbeđuju potrebne resurse za obradu, dok alatke za produktivnost koje već koriste veštačku inteligenciju, kao što je Microsoft 365 Copilot, skraćuju vreme potrebno za primenu. Šesto, sprovedite pilot projekat pre primene u većem obimu: konfigurišite ili obučite model, testirajte ga u odnosu na početne vrednosti, a zatim ga primenite na ograničenu grupu korisnika kako biste otkrili poteškoće u toku rada i prihvatanju rešenja. Sedmo, primenite rešenje, pratite njegov rad i ponovo obučavajte model. Neprekidno pratite metrike performansi, ponavljajte obučavanje na novim podacima kako se uslovi menjaju i proveravajte postojanje pristrasnosti koristeći raznovrsne podatke za obučavanje i provere pravičnosti. Primenjujte ove korake navedenim redosledom i dobićete proces koji možete da ponovite u svakom narednom projektu veštačke inteligencije.

Sedam koraka predstavlja način realizacije. Strategija primene veštačke inteligencije predstavlja dokument koji odobrava rukovodstvo i koji daje odgovore na četiri pitanja pre kupovine bilo koje alatke. Kojim poslovnim ciljevima treba da doprinese veštačka inteligencija? Povežite svaki predloženi slučaj upotrebe sa konkretnim rezultatom, kao što su niži troškovi pružanja usluga ili brža obrada porudžbina. Kojim redosledom ih treba realizovati? Rangirajte slučajeve upotrebe prema vrednosti i potrebnom trudu, a zatim počnite od onog koji donosi veliku vrednost uz malu složenost kako biste već na početku pokazali opravdanost primene veštačke inteligencije. Koliki je stvarni budžet? Uzmite u obzir tehnologiju. stručni kadar, infrastrukturu i upravljanje izmenama, a ne samo licenciranje. Kako ćete meriti uspeh? Definišite metrike i učestalost provera pre početka primene, dok očekivanja još mogu da se prilagode.

Strategija kojom se određuju odgovorne osobe, metrike i redosled primene pretvara veštačku inteligenciju iz niza eksperimenata u funkcionalno poslovno rešenje.

Svaka organizacija nailazi na iste prepreke. Ako unapred znate kako da ih prevaziđete, sprečićete da zaustave napredak. Sistemi veštačke inteligencije i podaci koji se koriste za njihovo obučavanje postaju mete bezbednosnih pretnji, pa od samog početka proširite postojeće bezbednosne kontrole i nadzor tako da obuhvate radna opterećenja veštačke inteligencije. Nepotpuni ili duplirani podaci dovode do iskrivljenih rezultata, pa za njihovo čišćenje i objedinjavanje planirajte posebna sredstva i aktivnosti. Stručni kadar u oblasti nauke o podacima i mašinskog učenja teško je pronaći, pa kombinujte ciljano zapošljavanje i obuku zaposlenih koji već dobro poznaju vaše poslovanje.

Starije sisteme je teško povezati sa novim tehnologijama, pa prednost dajte alatkama predviđenim za integraciju umesto namenski razvijenim rešenjima. Zastareo hardver i ograničeni računarski resursi usporavaju rad modela, zbog čega resursi u oblaku obično omogućavaju bržu realizaciju. Početna ulaganja su značajna, pa troškove povežite sa merljivim ciljevima koje ste prethodno postavili. Otpor prema promenama je uobičajen, pa svako uvođenje rešenja treba da prati obuka, jasna uputstva i vidljiva podrška rukovodstva. Nijedna od ovih prepreka nije razlog za odlaganje. Za svaku postoji poznato rešenje, a njihovo rešavanje u ranoj fazi košta znatno manje nego otklanjanje problema usred projekta.

Alatka koja se uklapa u postojeće sisteme obično je bolji izbor od alatke sa najdužom listom funkcija. Razmotrite pet faktora: integraciju sa sistemima i alatkama za produktivnost koje već koristite; kontrole bezbednosti, privatnosti i usaglašenosti ugrađene u proizvod; skalabilnost koja neće zahtevati prelazak na drugu platformu za dve godine; ukupne troškove, uključujući primenu, obuku i stalnu podršku; kao i podršku dobavljača pri usvajanju rešenja, a ne samo pri instalaciji. Alatke sa već ugrađenim funkcijama veštačke inteligencije ubrzavaju uvođenje i smanjuju potrebu za namenskim razvojem koji vaš tim mora da održava.

Počnite sa četiri poteza. Definišite ciljeve koji povezuju vaše planove za primenu veštačke inteligencije sa poslovnim ciljevima. Uložite u skalabilnu infrastrukturu i skladište u oblaku. Izaberite alatke za produktivnost projektovane za rad sa veštačkom inteligencijom kako biste pojednostavili integraciju. Održavajte kvalitet podataka i primenjujte pravila upravljanja kako bi vaši modeli ostali tačni i bezbedni.

Microsoft 365 Copilot predstavlja jedno od mogućih polazišta jer uvodi veštačku inteligenciju u aplikacije koje vaši timovi već svakodnevno koriste. Za širi pregled načina pripreme organizacije pročitajte kako da osmislite strategiju za primenu veštačke inteligencije i saznajte na kojih pet načina veštačka inteligencija pomaže malim preduzećima da rastu i posluju efikasnije.