Большинство предприятий — от чат-ботов для обслуживания клиентов до маркетинговых команд, анализирующих данные колл-центров — около 90% по последним данным — начали изучать ИИ. Однако существует значительная разница между теми, кто экспериментирует с ИИ, и теми, кто полностью интегрирует его в свою деятельность. Для компаний, инвестирующих в науку о данных, получение прибыли от этих инвестиций требует глубокого внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы.
ИИ повышает эффективность организации, автоматизируя повторяющиеся задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и творческих обязанностях. Сегодня предприятия используют различные типы ИИ для достижения своих целей. Недавние исследования показывают, что 67% предприятий используют генеративный искусственный интеллект для создания нового контента и данных на основе изученных шаблонов; 50% используют прогнозирующий искусственный интеллект, который использует алгоритмы машинного обучения (ML) для прогнозирования будущих событий; и 45% используют глубокое обучение — разновидность машинного обучения, которая поддерживает как генеративные, так и прогнозирующие модели. Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ, организации должны предпринять смелые шаги по ускорению окупаемости этих приложений. Именно здесь в игру вступает Операционный ИИ.
Операционный ИИ предполагает применение ИИ в реальных бизнес-операциях, обеспечивая сквозное выполнение сценариев использования ИИ. Он интегрирует искусственный интеллект в бизнес-процессы, обрабатывает данные в режиме реального времени и предоставляет полезную информацию для автоматизации задач, повышения эффективности и принятия решений на основе данных. В конечном итоге это упрощает создание моделей ИИ, позволяет большему количеству сотрудников за пределами ИТ-отдела использовать ИИ и эффективно масштабировать проекты ИИ.
Внедрение оперативного ИИ
Организации, желающие внедрить операционный ИИ, должны учитывать три основных принципа внедрения: люди, процессы и технологии.
- Люди: Чтобы реализовать успешную стратегию эксплуатации ИИ, организации нужна специальная команда по платформе ML, которая будет управлять инструментами и процессами, необходимыми для внедрения моделей ИИ. Эта команда служит основным контактным лицом при возникновении проблем с моделями — экспертами, к которым обращаются, когда что-то не работает. Команда должна быть структурирована аналогично традиционным командам ИТ или инженерии данных. Подобно тому, как DevOps стал эффективной моделью для организации групп разработчиков приложений, аналогичный подход можно применить и здесь с помощью операций машинного обучения или «MLOps», которые автоматизируют рабочие процессы и развертывания машинного обучения.
- Процесс: Чтобы укрепить уверенность в надежности внедрения ИИ в организации, важно стандартизировать процессы и лучшие практики внедрения моделей в производство. Например, должна существовать четкая и последовательная процедура мониторинга и переобучения моделей после их запуска (это связано с упомянутым выше элементом «Люди»). По мере того, как организации интегрируют все больше искусственного интеллекта в свою деятельность и расширяют варианты использования, стандартизация этих практик помогает поддерживать высокий уровень доверия как к методам, так и к моделям.
- Технология: Рабочие нагрузки, которые поддерживает система, когда модели обучения отличаются от тех, которые находятся на этапе реализации. Хотя на этапе экспериментирования скорость является приоритетом, этап внедрения требует большего внимания к отказоустойчивости, доступности и совместимости с другими инструментами. По этой причине организациям, желающим использовать операционный ИИ, нужна платформа операционного ИИ, которая специально поддерживает требования к вводу в эксплуатацию, управлению и мониторингу моделей в производстве.
Операционный искусственный интеллект предлагает организациям значительные преимущества, включая экономию времени и средств, а также важные конкурентные преимущества в современном бизнес-среде. Ключевые преимущества оперативного ИИ включают в себя:
- Повышение эффективности за счет автоматизации задач
- Улучшенное предоставление услуг
- Сокращение времени вывода на рынок новых моделей искусственного интеллекта.
- Снижение эксплуатационных расходов
- Расширенные возможности принятия решений
Кроме того, операционный ИИ обеспечивает более строгий надзор за моделями ИИ, что имеет решающее значение для регулируемых отраслей, которым необходимо тщательно управлять рисками.
Однако самой большой проблемой для большинства организаций при внедрении оперативного ИИ является устаревшая или неадекватная инфраструктура данных. Для достижения успеха Оперативному ИИ необходима современная архитектура данных. Эти передовые архитектуры обеспечивают гибкость и прозрачность, необходимые для упрощения доступа к данным в рамках организации, устранения разрозненности и повышения понятности и эффективности данных. Они поддерживают интеграцию различных источников и форматов данных, создавая целостную и эффективную структуру для операций с данными. Обеспечение эффективного и безопасного внедрения ИИ требует постоянной адаптации и инвестиций в надежные, масштабируемые инфраструктуры данных.
Использование оперативного искусственного интеллекта на предприятиях
Стремясь устранить самые большие препятствия при развертывании искусственного интеллекта, предоставив организациям возможность эффективно создавать, эксплуатировать, отслеживать, защищать и масштабировать модели в масштабах всего предприятия, Cloudera приобрела операционную платформу искусственного интеллекта Verta и ее команду, углубив свою интеллектуальную собственность и привлекая еще больше талантов к лучше обслуживать своих клиентов, используя непревзойденный опыт и инновационные решения.
Используя платформу Verta, Cloudera теперь может упростить процесс поддержки частных наборов данных клиентов для создания пользовательских приложений с расширенным поиском (RAG) и тонкой настройки. В результате разработчики — независимо от их опыта в области машинного обучения — смогут разрабатывать и оптимизировать готовые к использованию модели больших языков (LLM). Платформа Verta Operational AI поддерживает производственные рабочие нагрузки AI-ML в самых сложных ИТ-средах. Каталог моделей Verta, Model Operations и GenAI Workbench помогли клиентам — от стартапов в области ИИ до предприятий из списка Fortune 100 — беспрепятственно управлять, запускать и управлять моделями AI-ML локально и в облаке.
Принятие операционного мышления в области искусственного интеллекта помогает организациям в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта в своих компаниях. В этом разница между несколькими историями успеха ИИ и достижением точки, когда все предприятие работает на основе интеллекта.
Узнайте больше о том, как Cloudera может поддержать ваш корпоративный путь искусственного интеллекта здесь.
