По мере того, как мы изучаем разнообразные применения ИИ, организациям крайне важно создать четкую дорожную карту ИИ и оценить свою «готовность к ИИ». 

Это предполагает тщательную оценку ключевых факторов, таких как качество данных, технические знания, организационная культура и этические соображения, связанные с внедрением ИИ.

Разработав комплексную дорожную карту ИИ, учитывающую новейшие разработки в области ИИ и их потенциальное влияние на поисковую оптимизацию и контент, предприятия могут быть уверены, что они хорошо подготовлены к использованию преобразующей силы ИИ.

В этой статье мы обсудим четыре основных принципа создания надежной дорожной карты ИИ и подготовки предприятий к эволюции ИИ.

Преодоление препятствий при внедрении ИИ на предприятиях

Большинство предприятий не полностью готовы к внедрению ИИ. Им не хватает четкого направления, политики, таланта, знаний, стратегии и облачного исполнения из-за «страха перед неизвестным». 

По данным исследования Cisco AI Readiness Index, до 76 % респондентов заявили, что в их организациях отсутствуют комплексные политики в области ИИ. 

Достижение бизнес-целей, таких как повышение эффективности, роста и сокращения затрат с помощью ИИ, не происходит в одночасье. Требуется хорошо продуманная стратегия для преобразования в организацию с поддержкой ИИ, которая использует ИИ, чтобы сначала стать лучше, затем быстрее и в конечном итоге дешевле. 

4 основных принципа создания надежной дорожной карты ИИ

В целом существует четыре основных принципа создания надежной дорожной карты ИИ:

Стратегия

Данные

Большие языковые модели (LLM)

Рабочие процессы

Сосредоточив внимание на этих четырех столпах, организации могут разработать надежную дорожную карту искусственного интеллекта, которая приведет к значительным улучшениям и создаст устойчивое конкурентное преимущество.

1. Стратегия: бизнес-цели, задачи и проблемы

Первым столпом создания эффективной дорожной карты ИИ является четкое определение целей и задач вашего бизнеса. Начните с определения конкретных проблемных областей, в которых ИИ может принести ощутимую пользу, и убедитесь, что результаты соответствуют вашей общей бизнес-стратегии.

Такое согласование гарантирует, что ваши инициативы в области ИИ будут синхронизированы с более широким стратегическим видением организации. ИИ не сократит затраты с первого дня.

Определив бизнес-цели, потенциальные проблемы, соответствующие варианты использования, необходимые команды, необходимые навыки и необходимую технологическую инфраструктуру, вы сможете лучше определить масштаб своих инициатив в области ИИ.

2. Данные 

Чистые и качественные данные имеют решающее значение для создания дорожной карты ИИ вашей организации. Обеспечение высокого качества и актуальности данных, а также необходимой инфраструктуры для эффективного сбора, хранения и обработки этих данных имеет первостепенное значение. 

Модели искусственного интеллекта, особенно LLM, в значительной степени полагаются на данные вашей организации. Однако с LLM могут возникнуть такие проблемы, как галлюцинация данных, поэтому крайне важно, чтобы ваши данные были безопасными, чистыми и легкодоступными. 

Ниже приведены пять шагов для обеспечения комплексной стратегии обработки данных:

Сбор данных

Определите и инвентаризируйте источники данных, имеющие решающее значение для инициатив в области ИИ.

Централизация данных

Это означает сбор данных из разных источников внутри организации и их хранение в одном центральном месте. 

Этот центральный репозиторий можно использовать для обучения и развертывания моделей ИИ. 

Централизация данных повышает качество, доступность, сотрудничество и управление.

Управление данными

Это важно для установления четкой политики в отношении качества данных, конфиденциальности, безопасности и надежности. 

Организационная политика должна обеспечивать прозрачность и соответствие глобальным стандартам, таким как GDPR и политика использования файлов cookie. 

Защита собственных данных, используемых для обучения LLM, имеет решающее значение, поскольку она не подлежит публичному разглашению или разглашению между отделами. 

Например, если HR использует LLM для создания конфиденциальных документов, сотрудники не должны получать доступ к этим данным, используя тот же LLM. 

Предприятия должны следовать передовым практикам ответственного ИИ, обеспечивая конфиденциальность и безопасность как данных, так и моделей, обученных на них.

Инфраструктура данных

Настройте масштабируемые и безопасные решения для хранения данных, чтобы удовлетворить растущие потребности в данных.

Карты данных

Создавайте комплексные карты данных, чтобы понять потоки данных и взаимоотношения в организации.

Тщательно планируя свою стратегию обработки данных, вы сможете заложить прочную основу для развития ИИ в вашей организации и снизить риски, связанные с проблемами, связанными с данными.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More