توسط : رهبران فناوری اطلاعات و مدیران بازرگانی در سراسر جهان، اهمیت استراتژیک عملیاتی‌سازی هوش مصنوعی را تشخیص می‌دهند، اما با این حال به طرز شگفت انگیزی، تعداد کمی از آنها در این زمینه سرمایه‌گذاری می‌کنند. یک نظرسنجی اخیر از سوی Capgemini نشان می‌دهد که تنها ۱۳٪ از شرکت‌ها فراتر از اثبات مفهوم (POC) به مقیاس گذاری هوش مصنوعی در کل شرکت رسیده‌اند.
عملیاتی کردن هوش مصنوعی
مقاومت برای عملیاتی کردن هوش مصنوعی دردناک است زیرا نشان‌دهنده زمان و منابع از دست رفته و پتانسیل تحقق نیافته است. مقالات نوشته شده در راستای عملیانی کردن هوش مصنوعی، پر از پیشنهادات، چارچوب‌ها و مانیفست‌هایی با هدف از بین بردن فاصله‌ی بین مفهوم هوش مصنوعی و تحویل شرکت (از جمله یک پیشنهاد برای از بین بردن POC) است. بسیاری از این موارد هوشمندانه و ارزشمند هستند اما چیزی که به ندرت در هر یک از این موارد دیده شده، توصیه‌هایی ضد سرمایه‌گذاری انسانی بوده است.
تاکنون شاهد بودیم که چندین سازمان با هدف عملیاتی کردن هوش مصنوعی، تیم‌های علوم داده‌ای قوی خود را ایجاد کرده‌اند و موفقیت‌های زیادی نیز در این راستا کسب کردند. آنچه باید به آن اشاره کنیم این است که عملیاتی کردن هوش مصنوعی اغلب به افزایش درگیری انسان و در واقع اعضای یک تیم نیاز دارد. در ادامه چند توصیه کاربردی را در راستای عملیاتی کردن هوش مصنوعی در اختیارتان قرار خواهیم داد:
دانشمند علم داده برای شما چه کاری انجام می‌دهند؟
مجموعه مهارت‌های تیم خود را گسترش دهید. دانشمندان داده، بخش کوچکی از وقت خود را صرف ساخت مدل‌های هوش‌مصنوعی می‌کنند. در واقع آنها بیشتر وقت خود را برای درک مسئله تجارت، جمع آوری و پاکسازی داده‌ها، تفسیر داده‌ها از زمینه کسب و کار، بررسی فرضیه‌های پیشنهادی سهامداران و موارد دیگر می‌گذرانند. گرچه پیچیده است، اما ساخت یک مدل و موتور پیش بینی یا توصیه، یکی از ساده‌ترین مراحل برای دانشمندان داده است.
تیم‌سازی
غالباً قسمت اصلی، ایجاد سیستم پشتیبانی لازم برای عملیاتی کردن هوش‌مصنوعی است. سازمان‌ها نمی‌توانند فقط تیمی از دانشمندان داده را استخدام کنند و انتظار داشته باشند که موفق شوند. در واقع علاوه بر دانشمندان داده، سازمان‌ها به توسعه دهندگان نرم افزار، به طور فزاینده‌ای به متخصص در مهندسی داده‌ها، متخصصان یادگیری ماشین و مدیران برنامه، نیاز دارند.
تخصص برای اثربخشی بیشتر و کارایی بالاتر است، در نتیجه باید برای عملیاتی کردن هوش مصنوعی در سازمان خود، جامعه عملی مناسب و تیمی با مهارت و دانش بالا را در اختیار داشته باشید.
صلاحیت‌ها و توانایی های تیم را رشد دهید، تیم خود را پویا کرده و مدام به سمت پیشرفت حرکت کنید. بهترین مدل‌ها دور از خطر نیستند و در واقع مدل‌ها از بین می‌روند یا خراب می‌شوند. خطاهای کشف نشده می‌توانند به سرعت پیچیده شوند و یک مدل را به سمت نابودی هدایت کنند. شما برای نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی خود و پاسخگویی به مسائل، در صورت بروز مشکل به افراد آگاه نیاز خواهید داشت.
علاوه بر این، تیم شما نیازمند این هستند که به طور مداوم توانایی‌های خود را تکامل دهند دائم خودشان را به روز نگاه دارند. پزشکان را در نظر بگیرید که چهار سال تحصیل در دانشگاه، چهار سال تحصیلات پزشکی و چندین سال دوره‌ی طرح پزشکی را می‌گذرانند و با این وجود، تحصیلات آنها هرگز متوقف نمی‌شود.
در واقع پزشکان مدام با علم پزشکی به سمت جلو حرکت می‌کنند و روز به روز در حال پیشرفت خود و دانش خود هستند. همین امر باید در مورد تیم‌های شما نیز صادق باشد. تیم‌های شما باید مهارت‌های لازم را برای استفاده از پیشرفته‌ترین تکنولوژی و الگوریتم‌ها را داشته باشند.
بیشتر بخوانید: با کاربردهای هوش مصنوعی در علوم انسانی آشنا شوید
گزارش عملکرد هوش مصنوعی
۱٫ بینش کسب و کار برای هر راه حل عملیاتی بسیار مهم می‌باشد. فرایند هر چقدر خودکار باشد، باز هم یک مشکل تجاری را حل خواهد کرد، گزارش عملکرد هوش مصنوعی در عملیاتی کردن آن و برای موفقیت AI بسیار مهم است.
به عنوان مثال، اگر یک مدل هوش مصنوعی، موتور پیشنهادی هست، چقدر در خدمت هدف خود قرار دارد؟ چه کارکردی دارد؟ چه کسی طبق توصیه‌ها عمل کرده یا چه کسی مدل را به نتیجه رسانده است؟ در واقع باید سوالاتی در راستای تجارت در عملیاتی کردن هوش‌مصنوعی مطرح شود و به این سوالات پاسخ داده شود.
۲٫ برای انتخاب طرح مناسب به طور مشترک کار کنید. همه طرح‌ها، شایسته عملیاتی شدن نیستند. بعضی اوقات فقط یک بخش به راه حلی نیاز دارد که افراد کمی از آن استفاده می‌کنند. چنین راه‌حل‌هایی می‌توانند پیچیده باشند، اما نیازی به استقرار در مقیاس گسترده در شرکت شما ندارند.
به عنوان مثال مدل‌های هوش مصنوعی که سالانه برای پشتیبانی از استراتژی برند یا استراتژی بازار به کار می‌روند، ممکن است نیازی به عملیاتی شدن نداشته باشند. مدل‌هایی که از عملکردهای تکراری فروش تغذیه می‌کنند، مانند موتورهای پیشنهادی که بهترین اقدامات بعدی را تعیین می‌کنند، باید عملیاتی شوند.
۳٫ تیم‌های هوش مصنوعی خود را در تجارت ادغام کنید. فراموش نکنید که سازمان‌ها به چشم‌اندازهای جامعی نیاز دارند. آنها نیاز به ایجاد تیم‌های کامل دارند و همچنین به برنامه‌ای برای ادغام هوش مصنوعی و تیم‌های علوم داده نیز نیازمند هستند. یک مدل متمرکز، دانشمندان داده را در یک منبع مشترک ترکیب می‌کند. یک تیم متمرکز دارای مرکز ثقل بیشتری است که باعث می‌شود ابتکار عمل در سطح شرکت سهولت بیشتری داشته باشد.
سخن پایانی:
هوش مصنوعی عملیاتی شده ارزش تلاش را دارد، اما یک مسیر سخت است. شما برای شروع به یک زیرساخت نیاز دارید. این زیرساخت‌ها کارکنان شما و در واقع اعضای تیم شما هستند. در نتیجه باید در توسعه تیم خود و اعضای تیم خود سرمایه‌گذاری کنید، ارتباطات و همکاری آنها را ارتقا دهید و آنها را در تجارت خود مشارکت دهید.
