10 koraka ka usvajanju umjetne inteligencije u vašem poslu

Umjetna inteligencija (AI) očito je rastuća sila u tehnološkoj industriji. AI zauzima središnje mjesto na konferencijama i pokazuje potencijal u širokom rasponu industrija, uključujući maloprodaju i proizvodnju. Novi proizvodi ugrađuju se s virtualnim pomoćnicima, dok chatboti odgovaraju na pitanja kupca o svemu, od web mjesta dobavljača vašeg uredskog ureda do stranice za podršku vašeg davatelja usluga web hostinga. U međuvremenu, tvrtke poput Google-a, Microsofta i Salesforce-a integriraju AI kao obavještajni sloj kroz cijeli tehnološki paket. Da, AI definitivno ima svoj trenutak.

To nije ono što nas je pop kultura uvjetovala; to nisu pametni roboti ili Skynet ili čak Jarvisov pomoćnik Tonyja Starka. Taj visoravni AI događa se ispod površine, čineći našu postojeću tehnologiju pametnijom i otključavajući snagu svih podataka koje poduzeća prikupljaju. Što to znači: Široko napredovanje u strojnom učenju (ML), računalnom vidu, dubokom učenju i obradi prirodnog jezika (NLP) olakšalo je kao ikad dosad sloj algoritma AI u vaš softver ili oblak platformu.

Za tvrtke se praktične AI aplikacije mogu manifestirati na sve načine, ovisno o vašim organizacijskim potrebama i uvidima u poslovnu inteligenciju (BI) koji proizlaze iz podataka koje prikupljate. Poduzeća mogu koristiti AI za sve, od rudarjenja društvenih podataka do pokretanja angažmana u upravljanju odnosima s klijentima (CRM) do optimizacije logistike i učinkovitosti kada je u pitanju praćenje i upravljanje imovinom.

ML igra ključnu ulogu u razvoju AI, primijetio je Luke Tang, generalni direktor TechCodeovog Global AI + Accelerator programa, koji inkubira AI startupe i pomaže tvrtkama da ugrade AI u vrh svojih postojećih proizvoda i usluga.

"Trenutno, AI je pokrenut svim nedavnim napretkom u ML-u. Ne postoji niti jedan iskorak koji biste mogli ukazati, ali poslovna vrijednost koju danas možemo iz ML-a izuzeti je izvan ljestvice", rekao je Tang. "S gledišta poduzeća, ono što se trenutno događa moglo bi poremetiti neke temeljne korporativne poslovne procese oko koordinacije i kontrole: zakazivanje, raspoređivanje resursa i izvještavanje." Ovdje pružamo savjete nekih stručnjaka koji će objasniti korake koje poduzeća mogu poduzeti kako bi integrirali AI u svoju organizaciju i osigurali uspjeh vaše implementacije.

1. Upoznajte se sa AI

Odvojite vrijeme da se upoznate sa onim što moderni AI mogu učiniti. TechCode Accelerator svojim startupima nudi široku lepezu resursa kroz partnerstva s organizacijama poput Sveučilišta Stanford i korporacija u AI prostoru. Također biste trebali iskoristiti bogatstvo mrežnih informacija i resursa koji su na raspolaganju kako biste se upoznali s osnovnim konceptima AI. Tang preporučuje neke udaljene radionice i internetske tečajeve koje nude organizacije poput Udacity-a kao jednostavne načine za početak AI-ja i za povećanje znanja o područjima kao što su ML i prediktivna analitika u vašoj organizaciji.

Slijedi niz mrežnih resursa (besplatnih i plaćenih) koje možete koristiti za početak:

• Udacityjev uvod u AI tečaj i program umjetne inteligencije Nanodegree
• Internetska predavanja Sveučilišta Stanford: Umjetna inteligencija: načela i tehnike
• edX-ov tečaj za internetske alate EdX koji se nudi putem Sveučilišta Columbia
• Microsoftov otvoreni izvorni kognitivni alat (ranije poznat kao CNTK) kako bi pomogao programerima da savladaju algoritme dubokog učenja
• Google-ova biblioteka softvera otvorenog koda (OS) TensorFlow za računalnu inteligenciju
• AI Resources, direktorij koda otvorenog koda iz AI Access Foundation
• Stranica udruga za unapređenje umjetne inteligencije (AAAI)
• MonkeyLearn nježni vodič za strojno učenje
• Stephen Hawking i Institut za budućnost života Elona Muska
• OpenAI, otvorena industrija i inicijativa za duboko učenje širom svijeta

2. Identificirajte probleme koje želite AI riješiti

Jednom kada ubrzate osnove, sljedeći je korak svakog posla započeti istraživanje različitih ideja. Razmislite o tome kako možete dodati AI mogućnosti postojećim proizvodima i uslugama. Što je još važnije, vaša tvrtka treba imati na umu posebne slučajeve upotrebe u kojima bi AI mogao riješiti poslovne probleme ili pružiti dokazivu vrijednost.

"Kad radimo s nekom tvrtkom, započinjemo s pregledom njenih ključnih tehnoloških programa i problema. Želimo im moći pokazati kako se prirodna obrada jezika, prepoznavanje slike, ML itd. Uklapaju u te proizvode, obično s neka vrsta radionice s upravom tvrtke ", objasnio je Tang. "Specifičnosti se uvijek razlikuju ovisno o industriji. Na primjer, ako tvrtka obavlja video nadzor, može dodati veliku vrijednost dodavanjem ML u taj postupak."

3. Postavite prednost konkretnoj vrijednosti

Zatim trebate procijeniti potencijalnu poslovnu i financijsku vrijednost različitih mogućih implementacija AI koje ste identificirali. Lako se izgubiti u raspravama o AI "pita u nebu", ali Tang je naglasio važnost vezanja svojih inicijativa izravno na poslovnu vrijednost.

"Da biste odredili prioritete, pogledajte dimenzije potencijala i izvedivosti i stavite ih u 2x2 matricu", rekao je Tang. "Ovo bi vam trebalo pomoći da odredite prioritete na temelju kratkoročne vidljivosti i znate koja je financijska vrijednost za tvrtku. Za ovaj korak obično vam je potrebno vlasništvo i priznanje od strane menadžera i rukovoditelja najviše razine."

4. Uočiti jaz unutarnjih sposobnosti

Postoji velika razlika između onoga što želite postići i onoga što imate organizacijsku sposobnost da se stvarno postigne u određenom vremenskom okviru. Tang je rekao da bi posao trebao znati na što je sposoban, a što nije iz perspektive tehnologije i poslovnih procesa prije nego što se pokrene u cjelovitu implementaciju AI.

"Ponekad to može potrajati dugo", rekao je Tang. "Rešavanje vašeg internog jaza u sposobnostima znači identificiranje onoga što trebate steći i sve procese koji se trebaju interno razvijati prije nego što krenete. Ovisno o poslu, mogu postojati projekti ili timovi koji će vam pomoći u organskom postupanju određenih poslovnih jedinica."

5. Dovedite stručnjake i postavite pilot projekt

Nakon što je vaše poduzeće spremno s organizacijskog i tehnološkog stajališta, vrijeme je da počnete graditi i integrirati. Tang je rekao da su najvažniji čimbenici ovdje započeti s malim, imati na umu ciljeve projekta i, što je najvažnije, biti svjesni onoga što znate, a što ne znate o AI. Ovdje privlačenje vanjskih stručnjaka ili AI savjetnika može biti neprocjenjivo.

"Ne treba vam puno vremena za prvi projekt; obično za pilot projekat 2-3 mjeseca je dobar raspon", rekao je Tang. "Želite okupiti unutarnje i vanjske ljude u malom timu, možda 4-5 ljudi. Taj će tijesniji vremenski okvir držati tim usredotočenim na jasne ciljeve. Nakon završetka pilota trebali biste moći odlučiti što duže -navremeni, složeniji projekt i hoće li prijedlog vrijednosti imati smisla za vaše poslovanje Također je važno da se stručnost obje strane - ljudi koji znaju o poslu i ljudi koji znaju o AI-u, spoji u vaš pilot tim tima. „.

6. Formirajte radnu skupinu za integriranje podataka

Tang je napomenuo da prije uvođenja ML-a u svoj posao morate očistiti svoje podatke kako biste bili spremni za izbjegavanje scenarija "smeće u, smeće van". "Unutarnji korporativni podaci obično se raspoređuju u više podatkovnih silosa različitih zaostavljenih sustava i mogu biti čak u rukama različitih poslovnih grupa s različitim prioritetima", rekao je Tang. "Stoga je vrlo važan korak ka dobivanju visokokvalitetnih podataka formiranje unakrsne radne skupine, integriranje različitih skupova podataka zajedno i razvrstavanje nedosljednosti tako da su podaci točni i bogati, sa svim pravim dimenzijama potrebnim za ML."

7. Počnite s malim

Započnite primjenjivati ​​AI na malom uzorku svojih podataka, a ne preuzimajte prerano. "Počnite jednostavno, upotrebljavajte AI postupno za dokazivanje vrijednosti, prikupljanje povratnih informacija, a zatim se proširite u skladu s tim", rekao je Aaron Brauser, potpredsjednik za upravljanje rješenjima u tvrtki M * Modal, koja nudi prirodne jezike za razumijevanje jezika (NLU) za zdravstvene organizacije kao i AI platforma koja se integrira s elektroničkim medicinskim kartonom (EMRs).

Specifična vrsta podataka mogla bi biti informacija o određenim medicinskim specijalitetima. "Budite selektivni u onome što će AI čitati", rekao je dr. Gilan El Saadawi, glavni urednik medicinskih informacija (CMIO) u M * Modal. "Na primjer, odaberite određeni problem koji želite riješiti, usredotočite AI na njega i postavite mu određeno pitanje na koje treba odgovoriti, a ne bacati sve podatke na njega."

8. Uključite pohranu kao dio svog AI plana

Nakon što prikupite mali uzorak podataka, morat ćete razmotriti zahtjeve za pohranjivanjem kako biste implementirali AI rješenje, izjavio je Philip Pokorny, šef tehničkog odjela (CTO) Penguin Computinga, tvrtke koja nudi računalstvo visokih performansi (HPC), AI i ML rješenja.

"Poboljšanje algoritama važno je za postizanje rezultata istraživanja. Ali bez ogromnih količina podataka za izgradnju preciznijih modela, AI sustavi ne mogu se poboljšati dovoljno za postizanje vaših računalnih ciljeva", napisao je Pokorny u bijeloj knjizi pod naslovom "Kritične odluke: Vodič za Izgradnja cjelovitog rješenja umjetne inteligencije bez žaljenja. " "Zato je potrebno uključiti brzu, optimiziranu pohranu na početku dizajna AI sustava."

Pored toga, trebali biste optimizirati AI pohranu za unos podataka, tijek rada i modeliranje, predložio je. "Uzimanje vremena za pregled vaših mogućnosti može imati ogroman, pozitivan utjecaj na to kako se sustav pokreće na mreži", dodao je Pokorny.

9. Uključite AI kao dio svojih svakodnevnih zadataka

Uz dodatni uvid i automatizaciju koje pruža AI, radnici imaju alat kako da AI postanu dio njihove svakodnevne rutine, a ne nešto što ga zamjenjuje, rekao je Dominic Wellington, globalni IT evangelist iz Moogsofta, pružatelj AI za IT operacije (AIOps)). "Neki zaposlenici mogu biti oprezni u pogledu tehnologije koja može utjecati na njihov posao, pa je uvođenje rješenja kao načina povećanja svakodnevnih poslova važno", objasnio je Wellington.

Dodao je da kompanije trebaju biti transparentne kako tehnologija funkcionira kako bi riješila probleme u tijeku rada. "To zaposlenicima daje iskustvo" pod kapom ", tako da mogu jasno predočiti kako AI povećava svoju ulogu, a ne da je eliminira", rekao je.

10. Izgradite ravnotežom

• Umjetna inteligencija ima problem pristranosti, a naša je greška Umjetna inteligencija ima problem pristranosti, i naša je greška
• IBM umjetna inteligencija preuzima humane pregovore o ljudskoj raspravi IBM umjetna inteligencija preuzima humane tribine za debatu
• AI nudi ogroman potencijal, ali neće se dogoditi preko noći AI nudi ogroman potencijal, ali neće se dogoditi preko noći

Kada gradite AI sustav, potrebna je kombinacija zadovoljavanja potreba tehnologije i istraživačkog projekta, objasnio je Pokorny. "Općenito razmatranje, čak i prije nego što krenete u projektiranje AI sustava, jest to da biste trebali graditi sustav ravnotežom", rekao je Pokorny. "Ovo može zvučati očito, ali prečesto su AI sustavi dizajnirani oko specifičnih aspekata kako tim predviđa postizanje svojih ciljeva istraživanja, bez razumijevanja zahtjeva i ograničenja hardvera i softvera koji bi podržali istraživanje. Rezultat je manje - nego optimalan, čak i disfunkcionalan sustav koji ne uspijeva postići željene ciljeve."

Da bi postigle ovu ravnotežu, tvrtke moraju izgraditi dovoljnu propusnost za pohranu, jedinicu za grafičku obradu (GPU) i umrežavanje. Sigurnost je često neprimjerena komponenta. AI po svojoj prirodi zahtijeva pristup širokim slojevima podataka kako bi obavio svoj posao. Obavezno shvatite koje će vrste podataka biti uključene u projekt i da vaše uobičajene sigurnosne mjere zaštite - šifriranje, virtualne privatne mreže (VPN) i anti-malware - možda nisu dovoljne.

"Slično tome, morate uravnotežiti način na koji se troši cjelokupni proračun za postizanje istraživanja s potrebom da se zaštitnicima od nestanka struje i drugim scenarijima zaštiti putem otpuštanja", rekao je Pokorny. "Možda biste trebali trebati ugraditi i fleksibilnost da biste omogućili preuređivanje hardvera u slučaju promjene korisničkih zahtjeva."