Wdrażanie sztucznej inteligencji

Ten artykuł zawiera omówienie rozwiązań Microsoft w zakresie sztucznej inteligencji i pomaga osobom podejmującym decyzje określić, w jaki sposób ich organizacja powinna wdrażać sztuczną inteligencję.

Organizacje inwestują w sztuczną inteligencję, aby tworzyć wartość biznesową. Wyzwanie polega na określeniu, gdzie sztuczna inteligencja może dostarczyć wartość i czy ta wartość uzasadnia inwestycję. Bez wyraźnej strategii zespoły mogą eksperymentować bez generowania wystarczającej wartości, a inwestycje w sztuczną inteligencję mogą zostać rozdrobnione.

Microsoft rozwiązania sztucznej inteligencji zaspokajają różne potrzeby biznesowe i zapewniają różne poziomy dostosowywania. To spektrum daje organizacjom możliwość dopasowania inwestycji w sztuczną inteligencję do wartości, którą organizacje spodziewają się osiągnąć.

Rezultat: Te wskazówki pomagają osobom podejmującym decyzje ustalić podstawy wdrażania sztucznej inteligencji i określić, gdzie ich organizacja powinna inwestować.

Drzewo decyzyjne AI i architektury

1. Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) używa algorytmów do analizowania danych i generowania wyników. Wiele modeli sztucznej inteligencji uczy się wzorców z istniejących danych i używa tych wzorców do przetwarzania nowych informacji i generowania wyników. Możliwości sztucznej inteligencji zazwyczaj dzielą się na trzy szerokie obszary:

• Tradycyjna sztuczna inteligencja (niegeneracyjna): analizuje dane i generuje wyniki w określonym celu, takie jak przewidywanie, klasyfikowanie informacji i wykrywanie anomalii.

• Generatywna sztuczna inteligencja: tworzy nową zawartość lub odpowiedzi na podstawie żądania użytkownika i dostępnego kontekstu. Typowe zastosowania obejmują tworzenie treści, odpowiadanie na pytania, podsumowywanie informacji, generowanie kodu i pomaganie pracownikom w pracy.

• Agentowa SI: używa modeli sztucznej inteligencji z instrukcjami i narzędziami do realizacji celów i wykonywania zadań. Agenci mogą interpretować żądania, określać, co robić, i używać połączonych systemów do wykonywania akcji w ramach zdefiniowanych uprawnień i mechanizmów kontroli.

Te typy mogą współdziałać ze sobą. Na przykład agent może używać generatywnej sztucznej inteligencji do interpretowania żądania i tradycyjnej sztucznej inteligencji do przewidzenia wyniku przed podjęciem autoryzowanej akcji. W związku z tym decyzja biznesowa nie sprowadza się po prostu do tego, czy należy wdrożyć AI. To obszar, w którym AI może tworzyć wartość oraz jaki poziom możliwości jest odpowiedni dla każdego przypadku użycia.

2. Podstawa wdrażania sztucznej inteligencji

Co powinno najpierw zrobić kierownictwo? Pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga więcej niż wybrania odpowiedniej technologii. Liderzy muszą utworzyć warunki organizacyjne, które umożliwiają zespołom wydajne i odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji. Zacznij od trzech akcji:

• Przewodź wdrażaniu sztucznej inteligencji: Jak liderzy powinni kierować wdrażaniem sztucznej inteligencji? Wdrażanie sztucznej inteligencji działa najlepiej, gdy kadra kierownicza ustanawia wspólny kierunek dla organizacji. Liderzy powinni zdefiniować wyniki biznesowe, które, jak się oczekuje, sztuczna inteligencja będzie wspierać, oraz zapewniać widoczne wsparcie dla tych priorytetów. Strategia sztucznej inteligencji lub karta zasad powinna dokumentować priorytety organizacyjne i prawa decyzyjne. Należy również zdefiniować sposób, w jaki organizacja mierzy wartość inwestycji w sztuczną inteligencję.

• Centralizacja zarządzania AI: co należy scentralizować? AI wymaga podejmowania decyzji dotyczących zarządzania, które obowiązują w całej organizacji. Organizacje odnoszące sukcesy ustanawiają centralną odpowiedzialność za zasady i standardy dotyczące sztucznej inteligencji w całej organizacji. Centralna funkcja zapewniania ładu, taka jak Centrum Doskonałości AI, może definiować wymagania dotyczące odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i wspólne ramy. Grupy biznesowe mogą następnie wykorzystywać możliwości związane ze sztuczną inteligencją w tych granicach. Zobacz Zasady odpowiedzialnego używania sztucznej inteligencji.

• Dostęp pracowników: Kto powinien mieć dostęp do sztucznej inteligencji? Szeroki dostęp do zatwierdzonych możliwości sztucznej inteligencji może pomóc organizacjom w identyfikowaniu cennych zastosowań sztucznej inteligencji i budowaniu doświadczenia organizacyjnego. Pracownicy rozumieją procesy biznesowe wykonywane codziennie i mogą identyfikować możliwości, w których sztuczna inteligencja może usprawnić ich pracę. Organizacje powinny sparować dostęp ze szkoleniami, aby pracownicy zrozumieli, jak efektywnie i odpowiedzialnie korzystać z zatwierdzonych funkcji sztucznej inteligencji.

3. Jakiej sztucznej inteligencji powinniśmy używać?

Jakie rozwiązania sztucznej inteligencji należy udostępnić? Organizacje zazwyczaj wdrażają sztuczną inteligencję w dwóch ogólnych celach:

• Zwiększenie wydajności indywidualnej: sztuczna inteligencja ułatwia pracownikom wydajniejszą pracę dzięki możliwościom, takim jak tworzenie, badania, przygotowanie spotkania i odnajdywanie informacji.

• Automatyzacja funkcji biznesowych: sztuczna inteligencja pomaga organizacjom rozszerzać lub automatyzować funkcje biznesowe dzięki możliwościom, takim jak agenci, prognozowanie i wspomaganie podejmowania decyzji.

Microsoft zapewnia rozwiązania dla obu celów. Organizacje powinny zatwierdzić rozwiązanie, które spełnia ich wymagania, a jednocześnie wiąże się z najmniejszą odpowiedzialnością operacyjną. Większe dostosowanie zwykle wymaga bardziej wyspecjalizowanych umiejętności i większej odpowiedzialności operacyjnej. Użyj drzewa decyzyjnego Microsoft AI.

3.1 Zwiększenie wydajności indywidualnej

Czy chcesz zwiększyć wydajność indywidualną? Jeśli celem jest ulepszenie sposobu pracy pracowników, zidentyfikuj, gdzie potrzebujesz pomocy. Microsoft udostępnia rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które mogą wspierać pracowników w całej organizacji, w ramach określonych produktów lub w ramach określonych ról.

3.2 Automatyzowanie funkcji biznesowych

Czy chcesz zautomatyzować funkcje biznesowe? Jeśli celem jest wspomaganie lub zautomatyzowanie procesów biznesowych, wybierz rozwiązanie sztucznej inteligencji, które zapewnia wymagany poziom dostosowywania przy najniższej odpowiedzialności operacyjnej.

3.2.1 Sztuczna inteligencja na platformach SaaS

Czy chcesz oferować platformy programistyczne AI SaaS (low-code, no-code)? Platformy SaaS i niskokodowe zmniejszają nakład pracy technicznej wymagany do tworzenia funkcji sztucznej inteligencji. Zacznij od tych opcji sztucznej inteligencji, jeśli oferują wystarczające możliwości dostosowania do potrzeb biznesowych. Microsoft Copilot Studio zapewnia platformę zarządzaną do tworzenia agentów i łączenia ich z danymi i systemami organizacyjnymi.

3.2.2 Sztuczna inteligencja na platformach Azure (PaaS)

Czy chcesz tworzyć rozwiązania AI za pomocą rozwiązań PaaS platformy Azure? Zarządzane platformy Azure sztucznej inteligencji zapewniają większe dostosowanie niż tworzenie rozwiązań SaaS bez konieczności bezpośredniego zarządzania podstawową infrastrukturą obliczeniową przez organizacje. Użyj tego podejścia, gdy możliwości saaS nie zapewniają wystarczającej kontroli nad modelami, logiką aplikacji, integracją danych lub opracowywaniem sztucznej inteligencji.

3.2.3 Sztuczna inteligencja w infrastrukturze Azure

Infrastruktura Azure nie powinna być domyślną metodą wdrażania sztucznej inteligencji. Korzystaj z zarządzanych platform sztucznej inteligencji w przypadku spełnienia wymagań biznesowych i technicznych. Infrastruktura Azure jest odpowiednia, gdy organizacja wymaga kontroli nad modelami lub środowiskami uruchomieniowymi, których platformy zarządzane nie mogą zapewnić. Może również obsługiwać wyspecjalizowane wymagania dotyczące wydajności lub zgodności. Organizacje, które wybierają to podejście, muszą uwzględnić potrzebę większej wiedzy technicznej i ciągłej odpowiedzialności operacyjnej.

4. Jak przygotować fundament danych dla AI

Jak dane powinny wspierać sztuczną inteligencję? Sztuczna inteligencja nie wymaga od organizacji utworzenia całkowicie nowej strategii danych przed rozpoczęciem wdrażania. Wymagane możliwości w zakresie danych zależą od rozwiązań sztucznej inteligencji i przypadków użycia wdrażanych przez organizację. Zidentyfikuj dane organizacyjne wymagane przez każdą funkcję sztucznej inteligencji i upewnij się, że możesz bezpiecznie uzyskiwać dostęp do danych i odpowiednio nimi zarządzać. Aby uzyskać wskazówki, zobacz Unified data platform for AI and Analytics.

5. Jak wdrożyć sztuczną inteligencję

Microsoft Cloud Adoption Framework zapewnia ustrukturyzowaną ścieżkę i można ją sprowadzić do kroków adopcji AI. Każdy krok jest oparty na tym przed nim.

• Planowanie AI: przekształcanie przypadków użycia sztucznej inteligencji w plan przeniesienia ich do środowiska produkcyjnego.
• Gotowe na AI: dowiedz się, jak obciążenia sztucznej inteligencji mieszczą się w strefie docelowej Azure, i określ, czy architektura lub ład wymagają zmian.
• Nadzoruj, zabezpieczaj i zarządzaj AI: Ustanów standardy zarządzania, zabezpieczania i zarządzania obciążeniami sztucznej inteligencji.