Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu przewagi konkurencyjnej

Sztuczna inteligencja nie jest obecnie już przeznaczona tylko i wyłącznie dla dużych firm. Również firmy małe i średnie, reprezentujące różne branże mogą cieszyć się istotnymi korzyściami z wdrożenia AI.

Sztuczna inteligencja jest najbardziej wartościowa, gdy jest wykorzystywana na dużą skalę. Dla liderów biznesowych, którzy chcą zmaksymalizować wartość biznesową przy użyciu sztucznej inteligencji, skala odnosi się do tego, jak głęboko i szeroko sztuczna inteligencja jest zintegrowana z podstawowym produktem lub usługą firmy i procesami biznesowymi.

Niestety, skalowanie AI w tym obszarze nie jest łatwe i proste. Wprowadzenie jednego lub dwóch modeli AI do produkcji różni się znacznie od uruchomienia całego przedsiębiorstwa lub produktu w oparciu o AI. W miarę skalowania AI, problemy mogą (i często tak się dzieje) również się skalować.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu przewagi konkurencyjnej

Firmy, które poważnie podchodzą do sztucznej inteligencji, zaczęły adoptować AI, luźno zdefiniowaną jako "MLOps" lub Machine Learning Operations. MLOps ma na celu ustanowienie najlepszych praktyk i narzędzi ułatwiających szybki, bezpieczny i wydajny rozwój i wykorzystanie sztucznej inteligencji. Prawidłowo wdrożony MLOps może znacznie przyspieszyć wprowadzanie produktów AI na rynek. Wdrożenie MLOps wymaga zainwestowania czasu i zasobów w trzy kluczowe obszary:

• Narzędzia.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu przewagi konkurencyjnej. Procesy

Standaryzacja sposobu budowania i wykorzystania modeli AI

Tworzenie modeli AI i algorytmów wykorzystywanych w sztucznej inteligencji to kreatywny proces, który wymaga ciągłej iteracji i udoskonalania. Naukowcy zajmujący się danymi przygotowują dane, tworzą funkcje, trenują model, dostrajają jego parametry i sprawdzają, czy działa. Gdy model jest gotowy do wdrożenia, inżynierowie oprogramowania i dział IT wdrażają go, stale monitorując dane wyjściowe i wydajność, aby upewnić się, że model AI działa solidnie w środowisku produkcyjnym. Wreszcie, zespół ds. zarządzania musi nadzorować cały proces, aby upewnić się, że budowany model sztucznej inteligencji jest solidny z punktu widzenia etyki i regulacji.

Biorąc pod uwagę złożoność procesu tworzenia aplikacji AI, pierwszym krokiem do skalowania sztucznej inteligencji jest standaryzacja: sposób tworzenia modeli w powtarzalny sposób i dobrze zdefiniowany proces ich wykorzystania. W ten sposób tworzenie sztucznej inteligencji przypomina produkcję: Pierwszy widżet wyprodukowany przez firmę jest zawsze szyty na miarę; skalowanie produkcji w celu wyprodukowania wielu widżetów, a następnie ciągłe optymalizowanie ich projektu jest tam, gdzie powtarzalny proces rozwoju i produkcji staje się niezbędny. Jednak w przypadku sztucznej inteligencji wiele firm boryka się z tym procesem.

Łatwo zrozumieć dlaczego. Procesy na zamówienie są (z natury) obarczone nieefektywnością. Jednak wiele firm wpada w pułapkę odkrywania koła na nowo za każdym razem, gdy wdrażają model. W przypadku firmy, brak powtarzalnego sposobu monitorowania wydajności modelu może spowodować kosztowne i powolne w naprawie awarie. Takie jednorazowe procesy mogą oznaczać duże kłopoty, gdy eksperymentalne modele badawcze zostaną wprowadzone do produkcji.

Standaryzacja procesów w ramach MLOps pomaga usprawnić opracowywanie, wdrażanie i udoskonalanie modeli, umożliwiając zespołom budowanie możliwości AI w szybki, ale odpowiedzialny i sprawdzony sposób.

W celu standaryzacji firmy powinny wspólnie zdefiniować "zalecany" proces rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji oraz zapewnić narzędzia wspierające przyjęcie tego procesu. Na przykład firma może opracować standardowy zestaw bibliotek do walidacji modeli AI, zachęcając w ten sposób do spójnego testowania i walidacji. Standaryzacja w punktach przekazania w cyklu życia sztucznej inteligencji (np. od nauki o danych do IT) jest szczególnie ważna, ponieważ pozwala różnym zespołom pracować niezależnie i skupiać się na swoich podstawowych kompetencjach bez obawy o nieoczekiwane, zakłócające zmiany.

Narzędzia MLOps, takie jak katalogi modeli i magazyny funkcji, mogą wspierać tę standaryzację.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu przewagi konkurencyjnej. Ludzie

Pozwól zespołom skupić się na tym, w czym są najlepsze.

Rozwój sztucznej inteligencji był kiedyś obowiązkiem zespołu "data science", ale budowanie sztucznej inteligencji na dużą skalę nie może być realizowane przez jeden zespół – proces ten wymaga wielu unikalnych zestawów kompetencji i umiejętności, a bardzo niewiele osób posiada je wszystkie razem. Przykładowo, analityk danych tworzy modele algorytmiczne, które mogą dokładnie i konsekwentnie przewidywać zachowanie, podczas gdy inżynier ML optymalizuje, pakuje i integruje modele badawcze z produktami oraz na bieżąco monitoruje ich jakość. Jedna osoba rzadko będzie dobrze wypełniać obie role. Zgodność, zarządzanie i ryzyko wymagają jeszcze bardziej zróżnicowanego zestawu kompetencji i umiejętności. W miarę skalowania sztucznej inteligencji wymagana jest coraz większa wiedza specjalistyczna.

Aby skutecznie skalować sztuczną inteligencję, liderzy biznesowi powinni budować i wzmacniać wyspecjalizowane, dedykowane zespoły, które mogą skupić się na strategicznych priorytetach o wysokiej wartości, które może osiągnąć tylko ich zespół. Niech analitycy danych zajmą się nauką o danych; niech inżynierowie zajmą się inżynierią; niech IT skupi się na infrastrukturze.

W miarę jak organizacje skalują swoją obecność w obszarze sztucznej inteligencji, wyłaniają się dwie struktury zespołów.

Pierwszą z nich jest "model mały", w którym rozwój produktu AI jest podejmowany przez mały zespół składający się z analityka danych, inżyniera danych i inżyniera ML lub inżyniera oprogramowania.

Drugi, model "centrum doskonałości", polega na tym, że organizacja "gromadzi" wszystkich ekspertów w dziedzinie nauki o danych, którzy są następnie przypisywani do różnych zespołów produktowych w zależności od wymagań i dostępności zasobów. Oba podejścia zostały z powodzeniem wdrożone i mają swoje wady i zalety.

Model mały najlepiej nadaje się do szybkiej realizacji, ale może prowadzić do silosów wiedzy, podczas gdy model centrum doskonałości ma inne cechy. W przeciwieństwie do nauki o danych i IT, zespoły ds. zarządzania są najbardziej skuteczne, gdy znajdują się poza strukturami firmy .

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu przewagi konkurencyjnej. Narzędzia.

Wybierz narzędzia, które wspierają kreatywność, szybkość i bezpieczeństwo.

Biorąc pod uwagę, że próba standaryzacji produkcji modeli AI i ML jest stosunkowo nowym projektem, ekosystem narzędzi do nauki o danych i uczenia maszynowego jest bardzo rozdrobniony - aby zbudować pojedynczy model AI lub model ML, naukowiec zajmujący się danymi pracuje z około dziesięcioma różnymi, wysoce wyspecjalizowanymi narzędziami i łączy je ze sobą. Z drugiej strony, dział IT lub zarządzania korzysta z zupełnie innego zestawu narzędzi, a te odrębne zestawy narzędzi niełatwo ze sobą komunikują się. W rezultacie łatwo jest wykonać jednorazową pracę, ale zbudowanie solidnego, powtarzalnego przepływu pracy jest bardzo trudne.

Ostatecznie ogranicza to szybkość, z jaką sztuczna inteligencja może być skalowana w całej organizacji. Rozproszona kolekcja narzędzi może prowadzić do długiego czasu wprowadzania na rynek i tworzenia produktów AI bez odpowiedniego nadzoru.

Jednak w miarę skalowania AI w całej firmie, współpraca staje się bardziej fundamentalna dla sukcesu. Szybsza iteracja wymaga ciągłego wkładu ze strony interesariuszy w całym cyklu życia modelu AI, a znalezienie odpowiedniego narzędzia lub platformy jest niezbędnym krokiem. Narzędzia i platformy obsługujące sztuczną inteligencję na dużą skalę muszą wspierać kreatywność, szybkość i bezpieczeństwo. Bez odpowiednich narzędzi firma będzie miała trudności z jednoczesnym utrzymaniem ich wszystkich.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu przewagi konkurencyjnej. Narzędzia

Wybierając narzędzia MLOps dla swojej organizacji, lider powinien wziąć pod uwagę:

Interoperacyjność.

Często zdarza się, że istnieje już pewna infrastruktura AI. Aby zmniejszyć napięcia przy wdrażaniu nowego narzędzia, należy wybrać takie, które będzie współdziałać z istniejącym ekosystemem. Po stronie produkcyjnej usługi modelowe muszą współpracować z narzędziami DevOps już zatwierdzonymi przez dział IT (np. narzędziami do rejestrowania, monitorowania, zarządzania). Upewnij się, że nowe narzędzia będą współpracować z istniejącym ekosystemem IT lub można je łatwo rozszerzyć, aby zapewnić takie wsparcie. W przypadku firm przechodzących z infrastruktury lokalnej do chmury należy znaleźć narzędzia, które będą działać w środowisku hybrydowym, ponieważ migracja do chmury często trwa wiele lat.

Czy jest przyjazny zarówno dla analityków danych, jak i IT.

Narzędzia do skalowania sztucznej inteligencji mają trzy główne grupy użytkowników:

• Naukowców zajmujących się danymi, którzy tworzą modele.
• zespoły IT, które utrzymują infrastrukturę sztucznej inteligencji i uruchamiają modele sztucznej inteligencji w produkcji.
• Zespoły zarządzające, które nadzorują wykorzystanie modeli w scenariuszach regulowanych.

Spośród nich, data science i IT mają zwykle przeciwstawne potrzeby. Aby umożliwić naukowcom zajmującym się danymi wykonywanie ich najlepszej pracy, platforma musi zejść im z drogi - oferując im elastyczne środowisko w korzystaniu z wybranych przez nich bibliotek i niezależną pracę bez konieczności ciągłego wsparcia IT lub inżynieryjnego. Z innej strony, dział IT potrzebuje platformy, która nakłada ograniczenia i zapewnia, że wdrożenia produkcyjne modeli AI przebiegają zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi i zatwierdzonymi przez dział IT ścieżkami. Idealna platforma MLOps może spełniać obie te funkcje. Często wyzwanie to jest rozwiązywane poprzez wybranie jednej platformy do budowania modeli, a drugiej do ich wykorzystania.

Współpraca.

Sztuczna inteligencja jest inicjatywą angażującą wielu, różnych interesariuszy. W rezultacie narzędzie MLOps musi ułatwiać naukowcom zajmującym się danymi współpracę z inżynierami i odwrotnie, a także umożliwiać obu tym środowiskom współpracę w zakresie zarządzania i zgodności. Kluczowe znaczenie ma dzielenie się wiedzą i zapewnienie ciągłości biznesowej w obliczu odejść pracowników. W rozwoju produktów AI, podczas gdy szybkość współpracy między nauką o danych a IT determinuje szybkość wprowadzenia produktu na rynek, współpraca w zakresie zarządzania zapewnia, że budowany produkt jest tym, który w ogóle powinien zostać zbudowany.

Zarządzanie.

W przypadku AI i ML zarządzanie staje się znacznie bardziej krytyczne niż w przypadku innych aplikacji. Zarządzanie AI nie ogranicza się tylko do bezpieczeństwa lub kontroli dostępu w aplikacji. Jest on odpowiedzialny za zapewnienie, że aplikacja jest zgodna z kodeksem etycznym organizacji, że aplikacja nie jest stronnicza w stosunku do chronionej grupy oraz że można zaufać decyzjom podejmowanym przez aplikację AI. W rezultacie staje się niezbędne, aby każde narzędzie MLOps zawierało praktyki odpowiedzialnej i etycznej sztucznej inteligencji, w tym funkcje takie jak listy kontrolne przed wdrożeniem odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji, dokumentację modelu i przepływy pracy zarządzania.

W wyścigu do skalowania sztucznej inteligencji i osiągania większej wartości biznesowej poprzez technologię predykcyjną, liderzy zawsze szukają sposobów, aby wyprzedzić konkurencję. Skróty AI, takie jak wstępnie wytrenowane modele i licencjonowane interfejsy API, mogą być cenne same w sobie, ale skalowanie AI w celu uzyskania maksymalnego zwrotu z inwestycji wymaga od firmy skupienia się na sposobie wykorzystania AI. Firmy z najlepszymi modelami AI lub najmądrzejszymi analitykami danych niekoniecznie są tymi, które osiągną szczyt; sukces odniosą firmy, które potrafią inteligentnie wdrażać i skalować AI, aby uwolnić pełny potencjał sztucznej inteligencji.