Ξεπερνώντας τα Εμπόδια στην Κλιμάκωση της Αξίας της Τεχνητής Νοημοσύνης πέρα από την Πειραματική Φάση
Η κλιμάκωση της αξίας της τεχνητής νοημοσύνης από μεμονωμένα πιλοτικά προγράμματα σε ευρεία υιοθέτηση σε όλη την επιχείρηση παραμένει μια κύρια πρόκληση για πολλές οργανώσεις. Ενώ η πειραματική χρήση γενετικών μοντέλων έχει γίνει πανταχού παρούσα, η βιομηχανοποίηση αυτών των εργαλείων, δηλαδή η ενσωμάτωσή τους με τις απαραίτητες στρώσεις διακυβέρνησης, ασφάλειας και ολοκλήρωσης, συχνά καθυστερεί. Για να καλυφθεί το χάσμα μεταξύ επένδυσης και λειτουργικής απόδοσης, η IBM έχει εισαγάγει ένα νέο μοντέλο υπηρεσιών σχεδιασμένο να βοηθά τις επιχειρήσεις να συναρμολογούν, αντί να κατασκευάζουν εξ ολοκλήρου, την εσωτερική τους υποδομή τεχνητής νοημοσύνης.
Υιοθέτηση Συμβουλευτικών Υπηρεσιών με Βάση τα Περιουσιακά Στοιχεία
Τα παραδοσιακά μοντέλα συμβουλευτικών υπηρεσιών βασίζονται συνήθως στην ανθρώπινη εργασία για την επίλυση προβλημάτων ολοκλήρωσης, μια διαδικασία που είναι συχνά αργή και απαιτεί κεφαλαιακή επένδυση. Η IBM είναι μία από τις εταιρείες που προσπαθούν να αλλάξουν αυτή τη δυναμική προσφέροντας μια συμβουλευτική υπηρεσία βασισμένη σε περιουσιακά στοιχεία. Αυτή η προσέγγιση συνδυάζει την τυπική συμβουλευτική εμπειρογνωμοσύνη με έναν κατάλογο προκατασκευασμένων λογισμικών, με στόχο να βοηθήσει τους πελάτες να κατασκευάσουν και να διαχειριστούν τις δικές τους πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης. Αντί να αναθέτουν την ανάπτυξη κατά παραγγελία για κάθε ροή εργασίας, οι οργανισμοί μπορούν να αξιοποιούν υπάρχουσες αρχιτεκτονικές για να ανασχεδιάζουν διαδικασίες και να συνδέουν πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης με παλαιότερα συστήματα. Αυτή η μέθοδος βοηθά τις εταιρείες να επιτύχουν αξία με την κλιμάκωση νέων εφαρμογών χωρίς να απαιτείται αλλαγή στην υπάρχουσα βασική υποδομή τους ή στους προτιμώμενους παρόχους cloud.
Διαχείριση Πολυ-Cloud Περιβάλλοντος
Ένα συχνό ζήτημα για τους ηγέτες των επιχειρήσεων είναι η δέσμευση σε έναν προμηθευτή, ιδιαίτερα όταν υιοθετούν ιδιόκτητες πλατφόρμες. Η στρατηγική της IBM αναγνωρίζει την πραγματικότητα του ετερογενούς τοπίου πληροφορικής των επιχειρήσεων. Η υπηρεσία υποστηρίζει μια πολυπρομηθευτική βάση, συμβατή με υπηρεσίες όπως το Amazon Web Services, το Google Cloud και το Microsoft Azure, παράλληλα με το IBM watsonx. Αυτή η προσέγγιση επεκτείνεται και στα ίδια τα μοντέλα, υποστηρίζοντας τόσο ανοιχτού όσο και κλειστού κώδικα εκδόσεις. Επιτρέποντας στις εταιρείες να βασιστούν στις τρέχουσες επενδύσεις τους αντί να απαιτούν στρατηγική αντικατάστασης, η υπηρεσία αντιμετωπίζει ένα εμπόδιο για την υιοθέτηση: τον φόβο συσσώρευσης τεχνικού χρέους κατά την αλλαγή οικοσυστημάτων.
Η Τεχνική Ραχοκοκαλιά της Πρότασης
Η τεχνική βάση αυτής της πρότασης είναι το IBM Consulting Advantage, η εσωτερική πλατφόρμα παροχής της εταιρείας. Έχοντας χρησιμοποιήσει αυτό το σύστημα για την υποστήριξη πάνω από 150 πελατών, η IBM αναφέρει ότι η πλατφόρμα έχει αυξήσει την παραγωγικότητα των δικών της συμβούλων έως και 50%. Η υπόθεση είναι ότι αν αυτά τα εργαλεία μπορούν να επιταχύνουν την παράδοση για τις ομάδες της IBM, θα πρέπει να προσφέρουν παρόμοια ταχύτητα και στους πελάτες. Η υπηρεσία παρέχει πρόσβαση σε μια αγορά με πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης και εφαρμογές ειδικές για τη βιομηχανία. Για τους ηγέτες των επιχειρήσεων, αυτό υποδηλώνει μια εστίαση στο “πλατφόρμα-πρώτα”, όπου η προσοχή στρέφεται από τη διαχείριση μεμονωμένων μοντέλων στη διαχείριση ενός συνεκτικού οικοσυστήματος ψηφιακών και ανθρώπινων εργαζομένων.
Ενεργή Ανάπτυξη μιας Προσέγγισης Εστιασμένης στην Πλατφόρμα για την Κλιμάκωση της Αξίας της Τεχνητής Νοημοσύνης
Η αποτελεσματικότητα μιας τέτοιας προσέγγισης εστιασμένης στην πλατφόρμα φαίνεται καλύτερα μέσω ενεργής ανάπτυξης. Η Pearson, η παγκόσμια εταιρεία μάθησης, χρησιμοποιεί αυτή την υπηρεσία για να κατασκευάσει μια προσαρμοσμένη πλατφόρμα. Η υλοποίησή τους συνδυάζει ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη με βοηθούς πράκτορες για τη διαχείριση καθημερινών εργασιών και διαδικασιών λήψης αποφάσεων, δείχνοντας πώς λειτουργεί η τεχνολογία σε ένα ζωντανό επιχειρησιακό περιβάλλον. Παρομοίως, μια εταιρεία παραγωγής έχει χρησιμοποιήσει τη λύση της IBM για να διαμορφώσει τη στρατηγική της για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Για αυτόν τον πελάτη, η εστίαση ήταν στην αναγνώριση περιπτώσεων χρήσης υψηλής αξίας, στη δοκιμή στοχευμένων πρωτοτύπων και στη συμφωνία των ηγετών γύρω από μια κλιμακούμενη στρατηγική. Το αποτέλεσμα ήταν η ανάπτυξη βοηθών τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας πολλαπλές τεχνολογίες μέσα σε ένα ασφαλές, διαχειριζόμενο περιβάλλον, θέτοντας τα θεμέλια για ευρύτερη επέκταση σε όλη την επιχείρηση.
Συμπέρασμα: Η Σημασία της Αρχιτεκτονικής για την Επιτυχία στην Κλιμάκωση της Τεχνητής Νοημοσύνης
Παρά την προσοχή που δίνεται στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, η επίτευξη αντίκτυπου στον ισολογισμό δεν είναι εγγυημένη. “Πολλές οργανώσεις επενδύουν στην τεχνητή νοημοσύνη, αλλά η επίτευξη πραγματικής αξίας σε κλίμακα παραμένει μια σημαντική πρόκληση,” σημειώνει ο Mohamad Ali, Ανώτερος Αντιπρόεδρος και Επικεφαλής της IBM Consulting. “Έχουμε λύσει πολλές από αυτές τις προκλήσεις μέσα στην IBM χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για να μεταμορφώσουμε τις δικές μας λειτουργίες και να παραδώσουμε μετρήσιμα αποτελέσματα, προσφέροντάς μας ένα αποδεδειγμένο πλάνο για να βοηθήσουμε τους πελάτες να επιτύχουν.” Η συζήτηση μετακινείται σταδιακά από τις δυνατότητες συγκεκριμένων μοντέλων γλωσσών προς την αρχιτεκτονική που απαιτείται για την ασφαλή λειτουργία τους. Η επιτυχία στην κλιμάκωση της τεχνητής νοημοσύνης και στην επίτευξη αξίας θα εξαρτηθεί πιθανώς από την ικανότητα μιας οργάνωσης να ενσωματώσει αυτές τις λύσεις χωρίς να δημιουργεί νέα σιλό. Οι ηγέτες πρέπει να διασφαλίσουν ότι καθώς υιοθετούν προκατασκευασμένες ροές εργασίας, διατηρούν αυστηρά πρότυπα διαχείρισης δεδομένων και διακυβέρνησης.
