ИТ -директора и лидеры бизнеса знают, что они сидят на золотом руднике бизнес -данных. И хотя традиционные инструменты, такие как коммерческие интеллектуальные платформы и программное обеспечение для статистического анализа, могут эффективно раскопать информацию из собранных ресурсов данных, делая это быстро, в режиме реального времени и масштаба остаются нерешенной проблемой.
AI Enterprise AI, когда они развернуты ответственно и масштабируют, может сделать эти бутылки в шансы. Чтобы быстро действовать по данным, даже «живи» (например, во время взаимодействия с клиентами), является одной из возможностей технологии, а также масштабируемости: ИИ может обрабатывать большие объемы информации из рассеянных источников почти так же легко, как это может суммировать таблицу на одной странице.
Но развертывание решения ИИ на современном предприятии не просто. Это требует структуры, доверия и правильного таланта. Наряду с практическими проблемами реализации, использование ИИ приводит к своим собственным проблемам, таким как контроль данных, необходимость навязывать охранникам на ИИ -ответ и данные обучения, а также постоянные проблемы персонала.
Мы встретились с Рани РадхакришнанРектор PWC, технологические управляемые услуги -Ай, анализ данных и понимание, чтобы рассказать кандидату о том, что работает -и что держит ИТ -директора в их путешествии по ИИ. Мы говорили, прежде чем она разговаривала Techex AI & Big Data Expo North America4 и 5 июня, в конференц -центре Санта -Клары.
Рани особенно обращает внимание на некоторые из доменов, данные о конфиденциальности и суверенитете, с которыми сталкивается предприятия, проведя много лет в своей карьере, работая с многочисленными клиентами в области сектора здравоохранения, где такие вещи, как конфиденциальность, обзор данных и особенно точность данных, создают или нарушают аспекты технологических развертываний.
«Недостаточно просто иметь быстрого инженера или разработчика Python. … вам все еще нужен человек в курсе, чтобы вылечить правильные данные обучения, просмотреть и справиться с любыми предубеждениями в результатах». –Roni Radhakrishnan, Pwc
От поддержки к стратегии: изменения ожиданий для искусственного интеллекта
Рани сказал, что существует энтузиазм клиентов PWC в отношении управляемых услуг, которые могут предоставить как бизнес в каждом секторе, так и для более активного использования технологий в так называемых ролях агентов, где агенты могут независимо действовать на данные и пользователях; Где автономные агенты ИИ могут действовать на основе взаимодействия с людьми, доступа к ресурсам данных и автоматизации.
Например, Агент ОС от PWC Существует модульная платформа ИИ, которая соединяет системы и масштабирует интеллектуальные агенты в рабочие процессы, много раз быстрее, чем традиционные компьютерные методы. Это пример того, как PWC соответствует спросу ИИ на своих клиентов, многие из которых видят потенциал этой новой технологии, но не хватает внутренних знаний и сотрудников, чтобы действовать в соответствии с их потребностями.
В зависимости от сектора организации, интерес к ИИ может быть из разных мест в бизнесе. Упреждающий мониторинг физических или цифровых систем; прогнозирующее обслуживание в производстве или инженерии; Или эффективность затрат, полученная путем автоматизации в сложных условиях клиентов, являются лишь несколькими примерами.
Но независимо от того, где ИИ может принести ценность, большинство компаний по -прежнему не входят в диапазон навыков и людей, необходимых для эффективного развертывания ИИ или, по крайней мере, развертывания, которые достигают рентабельности и не имеют серьезного риска.
«Недостаточно просто иметь быстрого инженера или разработчика Python», – сказал Рани. «Вам нужно собрать все эти очень структурированные, и вам все еще нужен человек в цикле, чтобы вылечить правильные данные обучения, просмотреть и справиться с любыми предубеждениями в результатах».
Уборка: задача данных, стоящая за искусственным интеллектом
Рани говорит, что эффективной реализации ИИ нуждаются в сочетании технических навыков – инженерии данных, науки данных, быстрого инженера – в сочетании с опытом домена организации. Внутренняя экспертная экспертиза может определить правильные результаты, а технический персонал может охватывать ответственные практики искусственного интеллекта, такие как сбор и контроль данных, и подтвердить, что системы искусственного интеллекта работают ответственно и в корпоративных руководящих принципах.
«Чтобы получить максимальную ценность от ИИ, организация должна скорректировать данные ниже», – сказала она. «Я не знаю об одной компании, которая говорит, что ее данные великолепны … вы должны вставить ее в правильную структуру и правильно ее нормализовать, чтобы вы могли подвергать сомнению, анализировать и отмечать это и определить возникающие тенденции».
Частью рабочих компаний должна вставить эффективное ИИ -использование, является наблюдение и коррекция сгибания -как в результатах систем ИИ, так и в анализе потенциальных смещений, присущих учебным и эксплуатационным данным.
Важно, чтобы в рамках основной архитектуры систем ИИ команды применяют строгие заживления данных, нормализацию и процессы комментариев данных. Этот ласт требует «больших человеческих усилий», сказал Рани, и умный персонал входит в число новых пород специалистов по данным, которые начинают появляться.
По словам Рани, если данные и личные проблемы могут быть преодолены, то цикл обратной связи делает возможные результаты генеративного ИИ действительно ценным. «Теперь у вас есть шанс с ИИ -продуктом вернуться назад и усовершенствовать ответ, который вы получаете. И это делает его таким уникальным и таким ценным, потому что теперь вы тренируете модель, чтобы ответить на вопросы, как вы хотите ответить на них».
Для ИТ -директоров этот шаг – это не только Technika. Речь идет о интеграции ИИ в корпоративную архитектуру, соответствие бизнес -стратегии и управление доменными рисками, которые поставляются с масштабами. ИТ -директора становятся ИИ -Стевардами -Архивируя не только системы, но и доверие и преобразование.
Заключение
Прошло всего несколько лет с тех пор, как ИИ вышел из своих корней в академических компьютерных исследованиях, поэтому понятно, что сегодняшние деловые организации в некоторой степени чувствуют свой путь к реализации потенциала ИИ.
Но появляется новая игровая книга, которая помогает ИТ-директорам получить доступ к ценности, хранящейся в их резервных копиях данных, в бизнес-стратегии, улучшении операционного обеспечения, опыте клиентов и еще дюжине областей бизнеса.
Как компания, которая испытывает опыт работы с крупными и мелкими клиентами со всего мира, PWC является одним из ведущих вариантов, которые лица, принимающие решения, обращаются к началу или рационализировать и направлять свои существующие путешествия по ИИ.
Изучите как PWC помогает ИТ -директорам вставить ИИ в основные операциии увидеть последние идеи Рани в июне Techex AI & Big Data Expo North AmericaПолем
(Источник изображения: «Сетевая стойка» одного человека авторизована в соответствии с CC S-SA 2.0.)
