Integracji danych. Skalowanie sztucznej inteligencji

Dane są ulubieńcem świata biznesu.

• Zastanawiasz się, dlaczego Twoi klienci są niezadowoleni? Spójrz na dane.
• Zastanawiasz się, jaki powinien być twój następny rynek? Dane ci powiedzą.
• Chcesz dowiedzieć się, którzy pracownicy osiągają najlepsze wyniki? Wiesz, co robić.

Generatywna sztuczna inteligencja rozpaliła wyobraźnię na całym świecie. Jako pierwsza powszechnie dostępna aplikacja, która pozwala każdemu porozmawiać ze sztuczną inteligencją o czymkolwiek - i uzyskać spójne, a nawet wartościowe odpowiedzi - sztuczna inteligencja przeszła od narzędzia dla naukowców do codziennej rzeczywistości.

Ale chociaż sztuczna inteligencja może wyprzedzać dyskurs publiczny, dane nigdzie się nie wybierają. Dzieje się tak dlatego, że sukces projektów AI nie jest po prostu wynikiem innowacyjnych algorytmów lub modeli uczenia maszynowego; sukces zasadniczo opiera się na masowych ilościach dostępnych, wiarygodnych danych. Wyniki AI, ML i analityki mają znaczenie tylko wtedy, gdy dane, na których działają, są prawidłowe i obserwowalne w całym cyklu życia - dane próbne do eksploracji, dane testowe i szkoleniowe do eksperymentów oraz dane produkcyjne do oceny.

W miarę jak inicjatywy AI stają się coraz bardziej ambitne i skalują się w różnych firmach, zapotrzebowanie na połączone, wysokiej jakości, zarządzane dane rośnie równolegle. Nowoczesna integracja danych jest kluczową podstawą skutecznego skalowania sztucznej inteligencji.

Integracji danych. Skalowanie sztucznej inteligencji

Firmy od lat wykorzystują sztuczną inteligencję w różnych obszarach swojej działalności. Poczyniła ona ogromne postępy w:

• Poprawie obsługi klienta dzięki chatbotom i wirtualnym asystentom opartym na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), które zapewniają natychmiastową, spersonalizowaną obsługę klienta 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.
• Optymalizacji procesów łańcucha dostaw poprzez przewidywanie popytu, optymalizację tras dostaw i identyfikację potencjalnych zakłóceń.
• Określanie, kiedy maszyny mogą ulec awarii (konserwacja predykcyjna) w celu przeprowadzenia konserwacji przed wystąpieniem awarii.
• Przyspieszenie procesów badawczo-rozwojowych, skrócenie czasu wprowadzania produktów i usług na rynek.
• Wykrywanie oszustw, ocena ryzyka kredytowego i przewidywanie zmian rynkowych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, które identyfikują wzorce w danych historycznych.

Jednak większość zastosowań sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach ogranicza się do bardzo konkretnych przypadków użycia i działów. BCG stwierdziło, że tylko 11% firm osiągnęło znaczącą wartość z inicjatyw AI, a większości z nich nie udało się skalować AI poza projekty pilotażowe. Ich indeks przyspieszenia cyfrowego z 2022 r. - badanie 2700 firm - przedstawia obraz inicjatyw AI, które utknęły na wczesnych etapach wdrożenia AI.

Wśród tej grupy znaleźli się jednak „liderzy” w skalowaniu i generowaniu wartości AI. BCG stwierdziło, że jedną z głównych cech tych liderów było udostępnianie „danych i technologii w całej organizacji, unikanie silosowych i niekompatybilnych stosów technologicznych oraz samodzielnych baz danych, które utrudniają skalowanie”. Dojrzałość zastosowań sztucznej inteligencji w różnych branżach. Źródło: Globalne badanie BCG Digital Acceleration Index, 2022 r.

78% liderów technologicznych w firmach stwierdziło, że skalowanie przypadków użycia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu tworzenia wartości biznesowej jest najwyższym priorytetem ich strategii dotyczącej danych w przedsiębiorstwie w ciągu najbliższych trzech lat4. - CIO Vision 2025: Wypełnianie luki między BI i AI, MIT Technology Review Insights

Wyzwania związane ze skalowaniem sztucznej inteligencji

Podczas gdy istnieje wiele wyzwań związanych ze skalowaniem sztucznej inteligencji - koszty, brak talentu, zaufanie i etyka - jakość i dostępność danych są prawdopodobnie największymi przeszkodami. W rzeczywistości 72% dyrektorów ds. technologii ankietowanych w badaniu MIT stwierdziło, że jeśli ich firmy nie osiągną swoich celów w zakresie sztucznej inteligencji, przyczyną będą najprawdopodobniej kwestie związane z danymi, a 61% respondentów w ankiecie IBM stwierdziło, że ich dane nie są gotowe na sztuczną inteligencję.

Modele sztucznej inteligencji opierają się na stałym napływie wysokiej jakości danych do szkolenia i wnioskowania. Jednak firmy często borykają się z kwestiami jakości danych, takimi jak niekompletne i niedokładne dane. Kolejnym problemem jest integracja odpowiednich danych z różnych źródeł w całej firmie, takich jak serwery, systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM), hurtownie danych, platformy analityki biznesowej, systemy zewnętrzne, dane stron trzecich i inne.

Aby uczynić zagadnienie jeszcze bardziej złożonym, modele AI oraz ML nie są statyczne; wymagają ciągłego monitorowania i konserwacji w celu zapewnienia wydajności i niezawodności. Niezbędne jest monitorowanie zmian koncepcji, rozpadu modelu i spadku wydajności. Regularne aktualizacje i przekwalifikowanie mogą być konieczne w celu dostosowania modeli AI do zmieniających się wzorców danych lub zmian w środowisku operacyjnym. W związku z tym firmy muszą ustanowić procesy zarządzania kontrolą wersji, aktualizacjami modeli i śledzeniem wydajności.

Obecnie większość firm obsługuje te procesy ręcznie. Tworzą one ręczne przepływy pracy wokół ponownego trenowania danych, używają nowych zestawów danych, identyfikują warunki brzegowe lub prognozy brzegowe, które nie pasują do normy, a następnie dokonują najlepszego przypuszczenia co do właściwego czasu ponownego trenowania modelu AI. Oczywiście jest to nieprecyzyjne działanie, które może prowadzić do słabych wyników. Biorąc pod uwagę te wyzwania, solidne podstawy danych są niezbędne, aby modele AI i ML działały prawidłowo w dłuższej perspektywie. Możliwość łatwego dostępu i bezpiecznego udostępniania wysokiej jakości danych - w czasie rzeczywistym lub wsadowych - w całej organizacji jest niezbędna do zbudowania aplikacji AI, która jest odpowiednia, dokładna i skalowalna.

Jak aplikacje IT do integracji danych mogą wyeliminować wyzwania związane ze skalowaniem sztucznej inteligencji?

Badanie PWC wykazało, że największym wyzwaniem technologicznym dla sztucznej inteligencji jest identyfikacja, gromadzenie lub agregowanie danych z całej firmy, zapewniając ich kompletność i dokładność w ramach przygotowań do wykorzystania w sztucznej inteligencji. Na kolejnych miejscach znalazło się upewnienie się, że wszystkie dane w systemach AI spełniają wymogi prawne dotyczące prywatności i ochrony danych oraz integracja systemów AI i analitycznych w celu uzyskania wglądu w biznes.

Podczas modernizacji technologii i architektury sugerują skupienie się na dwóch imperatywach: integracji i danych. Dzięki narzędziom technologicznym, które pomagają sprostać wyzwaniom związanym z danymi, można osiągnąć znacznie szybszą (i bardziej opłacalną) operacjonalizację sztucznej inteligencji.

Przyjrzyjmy się, w jaki sposób technologia integracji danych może pomóc w radzeniu sobie z wyzwaniami związanymi ze skalowaniem AI oraz ML.

Wyzwanie związane ze skalowaniem AI. Jak AI wspiera integrację danych?

Silosy danych

Dane są uwięzione w silosach działów, starszych systemach IT i aplikacjach w chmurze w różnych formatach. Ta fragmentacja danych utrudnia agregację dużych, różnorodnych zbiorów danych potrzebnych do trenowania modeli AI.

Nowoczesne rozwiązanie do integracji danych zapewnia konektory do gromadzenia danych z różnych magazynów danych i infrastruktury, w tym starszych systemów IT. Następnie może przekształcić różne formaty danych w spójny, gotowy do analizy format.

Jakość i dostępność danych

Systemy sztucznej inteligencji w dużym stopniu polegają na ogromnych ilościach, wysokiej jakości i istotnych danych do szkolenia i tworzenia prognoz. Dane często mają problemy, takie jak brakujące pola, wartości odstające, duplikaty, niespójności i brak kontekstu. Niska jakość danych prowadzi do słabej wydajności modelu AI.

Dzięki integracji danych firmy mogą zautomatyzować zadania oczyszczania danych, takie jak obsługa zer, deduplikacja, normalizacja i walidacja. Czyszczenie danych wykorzystywanych do szkolenia AI i podejmowania decyzji zmniejsza ryzyko stronniczych lub niedokładnych modeli AI.

Bezpieczeństwo danych i prywatność

Dane treningowe mogą zawierać dane osobowe i wrażliwe informacje wymagające ochrony, takiej jak szyfrowanie, anonimizacja i kontrola dostępu.

Narzędzia do integracji danych mogą zabezpieczać ruch danych za pomocą szyfrowania i anonimizować dane poprzez maskowanie pól. Powinny one być kompatybilne z narzędziami dostępu do danych i LDAP w celu zapewnienia dodatkowego bezpieczeństwa.

Kontekst danych

Modele sztucznej inteligencji opierają się na metadanych, takich jak definicje danych, typy danych, relacje hierarchiczne itp. w celu optymalnego funkcjonowania. Brak kontekstu może prowadzić do błędnych interpretacji.

Nowoczesna platforma integracji danych pozyskuje metadane i zarządza nimi, aby zapewnić bogatszy kontekst i znaczenie danych dla modeli AI.

Obserwowalność, monitorowanie i wyjaśnialność

Wiele modeli sztucznej inteligencji, takich jak głębokie sieci neuronowe, jest uważanych za „czarne skrzynki”, ponieważ ich procesy decyzyjne są trudne do zinterpretowania. Brak możliwości interpretacji może powodować problemy z zaufaniem i kwestie etyczne, zwłaszcza w branżach podlegających ścisłym regulacjom lub przy podejmowaniu krytycznych decyzji. Brak przejrzystości stanowi wyzwanie dla obserwowania i monitorowania zachowania modeli AI, co może prowadzić do pogorszenia wydajności.

Narzędzia do integracji danych mogą zapewnić, że dane wejściowe wykorzystywane w modelach AI są wiarygodne, dokładne i reprezentatywne dla rzeczywistych scenariuszy. Narzędzia do integracji danych pomagają również w wyjaśnianiu, zapewniając pełny wgląd w to, skąd pochodzą dane modelu AI i jakie zmiany zaszły przed wejściem do modelu.

Integracja z istniejącą infrastrukturą

Aby sztuczna inteligencja była skuteczna, często musi zostać zintegrowana z istniejącymi systemami IT. Może to być skomplikowane i czasochłonne, szczególnie w przypadku dużych firm ze starszymi systemami IT.

Platformy integracji danych zapewniają narzędzia do łatwej integracji różnorodnych danych, umożliwiając systemom AI bezpieczny dostęp i analizę potrzebnych danych przy jednoczesnym poszanowaniu istniejących zasad i systemów IT.

Skalowalna infrastruktura

Skalowanie modeli sztucznej inteligencji wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, zwłaszcza w fazie szkolenia i wnioskowania. Złożoność i obciążenie modeli AI może się zmieniać, co wymaga dynamicznej alokacji i optymalizacji zasobów. Wyzwanie polega na optymalizacji alokacji w oparciu o różne potrzeby różnych modeli AI i zarządzaniu związanymi z tym kosztami operacyjnymi.

Nowoczesne platformy integracji danych ułatwiają równomierną dystrybucję danych w klastrach obliczeniowych i infrastrukturze chmurowej. Zapewnia to modelom AI niezbędne zasoby do szkolenia i wnioskowania. Optymalizując przechowywanie, przetwarzanie i przesyłanie danych, rozwiązania do integracji danych pozwalają firmom efektywniej alokować zasoby, zarządzać kosztami i poprawiać wydajność rozwoju sztucznej inteligencji.

Zarządzanie i regulacje

Wdrożenie sztucznej inteligencji często budzi obawy natury prawnej i regulacyjnej, w szczególności w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i ochrony danych. Firmy muszą poruszać się w złożonym krajobrazie przepisów, takich jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) i zapewnić zgodność, aby uniknąć konsekwencji prawnych i szkód dla reputacji.

Nowoczesne narzędzia do integracji danych są gotowe do zarządzania. Zapewniają topologie, które pokazują firmom, w jaki sposób systemy IT są połączone, a dane przepływają w całym przedsiębiorstwie. Scentralizowana konsola „kontroli misji” zapewnia głęboki wgląd w potoki, umożliwiając firmom konsekwentne stosowanie kontroli zarządzania i bezpieczeństwa w celu tworzenia, przetwarzania i dystrybucji danych zgodnie z zasadami. Powinny one również integrować się z systemami kontroli pochodzenia danych, zarządzania, dostępu i zasad.

Koszt i zwrot z inwestycji

Skalowanie AI wiąże się ze znacznymi kosztami przechowywania, przetwarzania i przesyłania danych. Wraz ze wzrostem ilości danych firmy stają przed wyzwaniem zarządzania tymi rosnącymi kosztami przy jednoczesnym zapewnieniu wydajności i skuteczności modeli AI. Koszty te są związane nie tylko ze sprzętem lub usługami w chmurze, ale także z operacyjnym zarządzaniem danymi, takim jak zapewnienie ich dostępności, niezawodności i bezpieczeństwa.

Nowoczesne rozwiązania do integracji danych optymalizują ich przechowywanie, ułatwiają wydajne przetwarzanie i minimalizują koszty transferu danych. Pozwala to firmom skupić się na innowacjach i rozwoju, a nie na zarządzaniu operacyjnym. Może to również zminimalizować koszty pozyskiwania, przechowywania, przetwarzania i konserwacji danych.

Więcej niż nowoczesna integracja danych

Odpowiednie nowoczesne rozwiązanie do integracji danych stanowi solidną podstawę do skalowania inicjatyw AI. Narzędzie do integracji danych dostarcza spójnych, wysokiej jakości, możliwych do wyjaśnienia danych, których modele AI oraz ML potrzebują do uzyskania wiarygodnych i rzetelnych wyników. Inne istotne komponenty obejmują rozwiązania do zarządzania danymi i kontroli dostępu, które będą obsługiwane przez odpowiednie rozwiązanie do integracji danych.

Możesz jednak przenieść swoje fundamenty na wyższy poziom dzięki platformie integracyjnej dla przedsiębiorstw, która dodaje integrację aplikacji, API, B2B i zdarzeń do integracji danych. Integracja danych zapewnia, że wszystkie dane w organizacji są czyste, poprawne i dostępne dla modeli AI oraz ML. Ustanawia wspólną strukturę danych, dzięki czemu systemy AI mogą korzystać z różnych typów i źródeł danych.

Integracja danych poprawia również widoczność tego, w jaki sposób dane wpływają do różnych modeli sztucznej inteligencji:

• Możliwości opracowywania w dowolnym miejscu i wdrażania w dowolnym miejscu, dzięki czemu zespoły mogą pracować tak, jak lubią i eliminować powielanie wysiłków.
• Centralną kontrolę z rozproszoną realizacją w celu szybszego wprowadzenia na rynek, prostszej zgodności i lepszej kontroli nad krajobrazem integracji.
• Integracja aplikacji i danych w zamkniętej pętli, dzięki czemu firmy mogą wykorzystywać przeszłe, obecne i przyszłe dane dzięki łączności od aplikacji po analitykę.

Ujednolicone środowisko we wszystkich komponentach w celu uproszczenia nauki, zarządzania i współpracy między interfejsami API, aplikacjami, danymi, B2B i zdarzeniami.

Kompozytowa architektura biznesowa z interfejsami API i zdarzeniami, która zapewnia zespołowi elastyczny zestaw bloków konstrukcyjnych umożliwiających szybsze dostarczanie rozwiązań.

Generatywna sztuczna inteligencja w całym cyklu życia integracji, która sprawia, że najczęstsze działania integracyjne są 10 razy szybsze.

Integracja danych

Integracja danych łączy integracje aplikacji, danych, interfejsów API, B2B i zdarzeń na tej samej, ujednoliconej platformie. Jest wystarczająco potężna dla specjalistów ds. integracji, ale wystarczająco łatwa dla zwykłych integratorów. Została stworzona z myślą o przyszłości biznesu.

Integracja danych + sztuczna inteligencja = sukces firmy

W miarę jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się coraz bardziej powszechne w różnych branżach, firmy muszą zbudować solidne podstawy do wspierania inicjatyw obejmujących całe organizacje. Zapewnienie, że sztuczna inteligencja prowadzi do wyników, którym można zaufać, wymaga zapewnienia integralności i spójności danych napływających do infrastruktury sztucznej inteligencji.

Odpowiednie nowoczesne rozwiązanie do integracji danych zapewnia krytyczną funkcjonalność, aby pokonać te przeszkody i umożliwić sukces AI na dużą skalę. Koncentrując się na zwinności, automatyzacji i obserwowalności, integracja danych usprawnia i optymalizuje przepływy danych w celu dostarczania wysokiej jakości, wiarygodnych danych do modeli AI. Dzięki odpowiedniej podstawie danych modele AI mogą dostarczać ciągłą wartość w firmie poprzez dokładne przewidywania, zautomatyzowane podejmowanie decyzji i optymalizację opartą na danych.