Skalowanie firmy oparte na sztucznej inteligencji

Skalowanie firmy oparte na sztucznej inteligencji wymaga całościowego podejścia, łączącego zwinność, współpracę i ciągłe uczenie się. Skalowanie sztucznej inteligencji w firmie w celu zaspokojenia zaawansowanych potrzeb infrastrukturalnych stało się kluczowe dla nowoczesnych organizacji, które chcą w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji. Z raportu 2023 Global Trends in A.I. wynika, że prawie 70% badanych organizacji ma co najmniej jeden projekt A.I. w produkcji, prawie 30%. osiągnęło skalę korporacyjną dzięki swoim projektom A.I., co wskazuje na znaczące przejście od projektów pilotażowych do pełnej integracji A.I. z przepływami pracy i propozycjami wartości. Wykorzystanie sztucznej inteligencji było, kiedyś domeną gigantów technologicznych, takich jak Amazon, Microsoft. Obecnie jest możliwe dla wszystkich firm dążących do utrzymania konkurencyjności w nowej erze sztucznej inteligencji.

Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na sztuczną inteligencję i zależnością od niej, firmy coraz bardziej koncentrują się na skalowaniu jej wewnątrz firmy. Nie jest to jednak proste zadanie, szczególnie na poziomie przedsiębiorstwa, gdzie stawka i wyzwania są wysokie.

Eksperyment z wdrażaniem sztucznej inteligencji

Jednym ze znaczących skutków kryzysu związanego z Covid-19 jest prawdopodobnie to, w jaki sposób podkreślił on potrzebę nowoczesnej architektury danych w celu wdrożenia transformacji cyfrowej i sztucznej inteligencji. Dla firm oznacza to przyjęcie zwinnego podejścia do wdrażania sztucznej inteligencji, charakteryzującego się iteracyjnym rozwojem i ciągłym uczeniem się. Strategie sztucznej inteligencji wymagają delikatnej równowagi między szybkością i precyzją:

• Gromadzenie i zarządzanie danymi na potrzeby skalowalnej sztucznej inteligencji: Identyfikacja odpowiednich źródeł danych i zapewnienie ciągłego przepływu wysokiej jakości danych jest równie ważne, jak wykorzystanie różnorodności danych do pozyskiwania cennych informacji z różnych kanałów. Takie podejście prowadzi do solidnego i skalowalnego ekosystemu sztucznej inteligencji. Zwinne praktyki gromadzenia danych są niezbędne na tym etapie, aby zapewnić, że infrastruktura danych może się dostosowywać i ewoluować wraz z rosnącymi potrzebami sztucznej inteligencji firmy.
• Solidna infrastruktura i przechowywanie danych: Inwestowanie w skalowalną i elastyczną architekturę jest postrzegane jako inwestycja w przyszłość firmy, umożliwiająca obsługę dużych ilości danych i płynną integrację z systemami sztucznej inteligencji. Usługi oparte na chmurze, stanowiące znaczące ulepszenie w tym zakresie, dodatkowo oferują elastyczność i zdolność adaptacji niezbędną do dostosowania się do zmieniających się wymagań i skalowania sztucznej inteligencji w ramach firmy.
• Jakość i zarządzanie danymi: Rzeczywiście, "jakość ponad ilość" odnosi się do danych. Wdrożenie rygorystycznych procesów czyszczenia danych i ustanowienie środków zarządzania ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia dokładności i spójności danych. Nie tylko ułatwia to zachowanie zgodności z wymogami regulacyjnymi, ale także wzbudza zaufanie do decyzji podejmowanych w oparciu o sztuczną inteligencję.

Skalowanie firmy oparte na sztucznej inteligencji

Współpraca między działami

Skalowanie firmy oparte na sztucznej inteligencji nie może być wyłączną odpowiedzialnością jednego zespołu; wymaga ono wielu unikalnych zestawów umiejętności, które rzadko można znaleźć u jednej osoby. Na przykład, analityk danych ma za zadanie tworzyć modele algorytmiczne, które mogą dokładnie i konsekwentnie przewidywać zachowanie. Z kolei inżynier uczenia maszynowego ma inną rolę, koncentrując się na optymalizacji, pakowaniu i integracji tych modeli z produktami, a także na ciągłym monitorowaniu ich jakości.

Myśl na dużą skalę, zacznij od małego projektu, dostarczaj wartość i szybko skaluj

Integralną częścią zespołów jest rozpoczynanie od małych projektów z zaledwie kilkoma przypadkami użycia w celu uzyskania wyników o wysokiej wartości dodanej. Zarządzanie ciągłymi zmianami skali w ciągu roku, gdy sezonowe wymagania zwiększają zainteresowanie i aktywność z tysięcy do milionów w ciągu kilku dni, oznacza zaufanie do początkowej nauki i integracji. Wiedza o tym, że przypadki użycia będą nadal działać w tych momentach wzrostu, wymaga konteneryzacji każdej sztucznej inteligencji, dzięki czemu funkcjonalność jest nieprzerwana, gdy kontener jest aktywowany i wdrażany w celu dopasowania do skali. Jeśli nie możesz skalować się w ten sposób, prawdopodobnie coś jest nie tak z początkowymi przypadkami użycia.

Szkolenie i rozwijanie umiejętności pracowników w zakresie sztucznej inteligencji.

Ludzie są sercem sukcesu sztucznej inteligencji - sztuczna inteligencja ich nie zastępuje; zamiast tego wymaga wykwalifikowanych specjalistów do działania i rozwoju. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej integralna z operacjami biznesowymi, rośnie zapotrzebowanie na specjalistów znających sztuczną inteligencję. Szkolenie to powinno wykraczać poza dział IT, obejmując wszystkie obszary, w których można wykorzystać sztuczną inteligencję. Dodatkową korzyścią jest zatrzymanie utalentowanych pracowników.

Przygotowanie do integracji sztucznej inteligencji

Skuteczna integracja sztucznej inteligencji zaczyna się od solidnych podstaw w procesach biznesowych. Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji organizacja musi upewnić się, że jej procesy są przygotowane do integracji. Podejście to obejmuje kilka kluczowych kroków:

• Dostosowanie inicjatyw AI do celów biznesowych: Chodzi o osadzenie sztucznej inteligencji w sposób, który bezpośrednio przyczynia się do podstawowych filarów działalności, takich jak poprawa zaangażowania klientów lub optymalizacja wydajności operacyjnej.
• Identyfikacja skalowalnych przypadków użycia i aplikacji sztucznej inteligencji: Nacisk kładziony jest na odkrywanie możliwości, w których sztuczna inteligencja może zautomatyzować zadania, usprawnić podejmowanie decyzji lub odblokować nowe spostrzeżenia.
• Priorytetyzacja projektów SI w oparciu o ich wpływ i wykonalność: Wymaga to delikatnego wyważenia potencjalnych korzyści płynących z każdej inicjatywy opartej na sztucznej inteligencji z praktycznymi względami dotyczącymi zasobów, gotowości technicznej i dostępności danych.

Skalowanie firmy oparte na sztucznej inteligencji

Pomyślne skalowanie sztucznej inteligencji wymaga holistycznego podejścia, łączącego zwinność, współpracę i ciągłe uczenie się. Dzięki proaktywnemu zaspokajaniu potrzeb infrastrukturalnych i inwestowaniu w talenty, firma może skutecznie wdrażać rozwiązania A.I., zapewniając długoterminową stabilność.

W miarę postępów można śmiało powiedzieć, że te firmy, które umiejętnie skalują swoje inicjatywy A.I., staną się liderami innowacji i motorem zmian transformacyjnych w swoich branżach.