Искусственный интеллект и машинное обучение для облачных решений

Оглавление

В прошлом году облачные решения стали одним из главных элементов современного бизнеса. Им удалось покрыть потребности, вызванные пандемией, и, в частности, поддержать политику удалённой и гибридной работы. Те компании, которые успешно внедрили облачные решения с использованием программ искусственного интеллекта и машинного обучения, сообщили об успешной оптимизации процессов, более быстром достижении прибыли и повышении удовлетворённости клиентов в качестве основных преимуществ. Компании тратят в среднем 1,06 миллиона долларов в год на инициативы в области ИИ и машинного обучения. Эти расходы распределяются по всей организации на текущие и планируемые проекты для увеличения доходов, стимулирования инноваций, повышения производительности и улучшения пользовательского опыта. Однако темпы внедрения были стремительными, и поэтому успех не гарантирован. Более того, данные аналитиков о реализации проектов не выглядят впечатляющими. Gartner прогнозирует, что к 2022 году менее половины современных инициатив в области аналитики данных и машинного обучения будут успешно внедрены в производство. Поэтому неудивительно, что более половины ИТ-специалистов в Австралии, например, всё ещё учатся тому, как внедрять и эксплуатировать модели ИИ и машинного обучения. При этом более трети из них также сообщают, что исследования и разработки были протестированы и заброшены или провалились. Для компаний, инвестирующих миллионы, непонимание сложностей создания и запуска программ ИИ и машинного обучения может оказаться довольно дорогостоящим. Общей болевой точкой для ИТ-команд является балансирование между потенциальными преимуществами ИИ и машинного обучения и проблемами, связанными с запуском этих программ. В то время как некоторые ранние последователи уже увидели преимущества этих технологий, другие всё ещё изо всех сил пытаются справиться с нехваткой внутренних знаний, устаревшими технологическими стеками, низким качеством данных или неспособностью измерить рентабельность инвестиций. Учитывая множество проблем, связанных с внедрением ИИ и машинного обучения для оптимизации облачных технологий, многие могут задаться вопросом, как сделать эту интеграцию успешной, особенно если компания только начинает трансформировать свои технологические процессы. Вот три основных шага, которые предприниматели и лица, принимающие решения в сфере ИТ, могут сделать уже сегодня.

1. Восполните все пробелы в навыках

Будь то модернизация устаревшей технологической инфраструктуры, открытие новых возможностей путём разработки пользовательских алгоритмов ИИ и машинного обучения для ваших данных или создание системы управления модулями проектов (pipeline) в корпоративном облаке для операций ИИ и машинного обучения — всё зависит от потребностей бизнеса. Однако не все предприятия располагают необходимыми ресурсами, техническими навыками и отлаженными бизнес-процессами для внедрения решений на основе ИИ и машинного обучения. У них может не быть экспертизы в области математики, проектирования алгоритмов или науки о данных и инженерии. Или данные могут быть недоступны в единой инфраструктуре озера данных для готового доступа. Эти обстоятельства создают проблемы для любого бизнеса, стремящегося продвинуться на рынке и извлечь выгоду из ИИ и машинного обучения. Перед запуском программы владельцам бизнеса необходимо оценить свои внутренние навыки и определить, необходимо ли переобучение их команды или есть потребность привлечь опытного поставщика.

2. Решите проблему качества данных

В основе любой программы ИИ и машинного обучения лежит стремление действовать на основе имеющихся данных. Однако проблемы качества данных и управления данными исторически преследовали бизнес, и эти же проблемы часто стоят на пути внедрения ИИ и машинного обучения. Эти барьеры в основном связаны с категориями гигиены данных, управления и процессов. Предприятия, которые занимаются инициативами в области ИИ и машинного обучения без планов по выполнению необходимой очистки данных и оптимизации и управления данными, часто обречены на провал. ИИ и машинное обучение могут помочь компаниям использовать данные для инновационных новых сценариев использования, но они не могут по своей сути очистить данные или перестроить политики сбора и управления данными. Программы ИИ и машинного обучения требуют чистых и интегрированных данных. Одним из первых шагов в успешной программе внедрения ИИ и машинного обучения является очистка корпоративных данных и информационных процессов. Это включает установление чётких определений, устранение разрозненности данных, разработку стратегии управления и координацию бизнес-процессов.

3. Сначала стратегия

В большинстве компаний ИТ и операционная деятельность являются ведущими областями, где они планируют добавить возможности ИИ и машинного обучения. Однако ИИ и машинное обучение имеют потенциал в различных бизнес-подразделениях. Организационные проблемы при внедрении ИИ и машинного обучения часто выходят за пределы ИТ-отдела, и другие препятствия, такие как участие руководства, также могут влиять на процесс. Стратегические проблемы, такие как определение сценариев использования и обоснование бизнес-кейса, подтверждают важность начала с чёткого плана при запуске программ ИИ и машинного обучения. Чтобы определить правильную стратегию ИИ, подготовить данные, включить фреймворки ИИ и машинного обучения в разработку приложений и платформ данных, а также поддерживать и оптимизировать среду, требуются целенаправленное планирование, экспертиза в области инженерии ИИ и машинного обучения и автоматизированные операции. Однако самое главное — стратегия может помочь вам добиться успеха в тех областях, где реализация программы ИИ и машинного обучения могла бы оказаться неудачной из-за их сложности. Без чёткой цели и организационной поддержки путь в области ИИ и машинного обучения может потратить много денег и ресурсов и так и не стать готовым к производству. Вам нужно начать с достижения договорённостей с ключевыми заинтересованными сторонами, представления убедительного бизнес-кейса и достижения консенсуса по результатам, этапам и срокам, чтобы поддерживать проект в рабочем состоянии. В различных отраслях бизнес ищет способы расширить свои предложения продуктов, улучшить бизнес-показатели и прогнозировать поведение клиентов. Более того, успешные инициативы в области ИИ и машинного обучения связывают воедино сложную экосистему данных, бизнес-процессов и новых наборов навыков для создания бизнес-ценности.

Источник: Three tips to successfully leverage AI and machine learning for your cloud solutions

Смотрите также#

Смотрите также
#