Что такое корпоративный ИИ?

Корпоративный искусственный интеллект (ИИ) – это внедрение передовых технологий искусственного интеллекта в крупных организациях. Развитие систем искусственного интеллекта от прототипа до промышленного образца сопряжено с рядом проблем, связанных с масштабированием, производительностью, управлением данными, соблюдением этических и нормативных требований. В корпоративный ИИ включены правила, стратегии, инфраструктура и технологии для широкого использования ИИ именно в крупных организациях. Несмотря на то, что внедрение корпоративного ИИ требует значительных инвестиций и усилий, он имеет большое значение для крупных организаций, поскольку системы ИИ становятся все более массовыми.

Подробнее о технологиях искусственного интеллекта (ИИ)»

Платформа корпоративного ИИ – это объединенная группа технологий, которая позволяет организациям проводить эксперименты, разрабатывать, внедрять и использовать приложения ИИ с возможностью масштабирования. Модели глубокого обучения лежат в основе любого приложения искусственного интеллекта. Корпоративный ИИ подразумевает многократное использование модели ИИ в разных задачах, а не обучение ее с нуля каждый раз, когда возникает новая проблема или появляется набор данных. Платформа корпоративного ИИ предоставляет необходимую инфраструктуру для повторного использования, производства и запуска моделей глубокого обучения при масштабировании на всю организацию. Это комплексная, непрерывная, стабильная, устойчивая и воспроизводимая система, которая приносит постоянную коммерческую выгоду, сохраняя гибкость для последующего совершенствования и изменения условий.

Внедряя корпоративный ИИ, вы сможете решить ранее неразрешимые проблемы. Он поможет вам найти новые источники дохода и повысить эффективность работы крупной организации.

Стимуляция инноваций

Крупные предприятия обычно имеют несколько сотен бизнес-команд, но не все из них располагают бюджетом и ресурсами для развития навыков анализа данных. Корпоративный ИИ позволяет руководителям демократизировать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, сделав их более доступными для всей компании. Любой сотрудник организации может предлагать, экспериментировать и внедрять инструменты искусственного интеллекта в свои бизнес-процессы. Профильные специалисты, обладающие обширными знаниями в сфере бизнеса, могут участвовать в реализации проектов, нацеленных на применение искусственного интеллекта, и руководить цифровой трансформацией.

Улучшение управления

Обособленные подходы к разработке ИИ становятся причиной недостаточной прозрачности и управляемости. Их использование снижает доверие заинтересованных сторон и ограничивает внедрение искусственного интеллекта, особенно при прогнозировании критически важных решений.

Корпоративный ИИ обеспечивает прозрачность и контроль над процессом. Организации могут управлять доступом к конфиденциальным данным в соответствии с нормативными требованиями, одновременно поощряя инновации. Команды анализа данных могут использовать понятные подходы в работе с ИИ, чтобы обеспечить прозрачность процесса принятия решений с применением ИИ и повысить доверие конечных пользователей.

Сокращение затрат

Управление расходами на проекты ИИ предполагает тщательный контроль над процессом разработки, затратами времени и вычислительными ресурсами, особенно на этапе обучения. Стратегия корпоративного ИИ может автоматизировать и стандартизировать повторяющиеся технические операции в организации. Проекты ИИ обеспечивают централизованный и масштабируемый доступ к вычислительным ресурсам, исключая дублирование и нерациональное использование. Со временем можно оптимизировать распределение ресурсов, уменьшить количество ошибок и повысить эффективность процессов.

Повышение продуктивности

Автоматизируя рутинные задачи, ИИ может сократить потери времени и высвободить человеческие ресурсы компании для более творческой и продуктивной работы. Использование интеллектуальных функций в корпоративном программном обеспечении также может способствовать ускорению бизнес-операций, сокращая время, которое затрачивается для перехода между разными этапами деятельности компании. Сокращение сроков всего процесса: от разработки до коммерциализации или от производства до поставки – это способ, который позволяет получить немедленную прибыль от инвестиций.

Приложения с корпоративным ИИ могут оптимизировать все процессы: от управления цепочками поставок и выявления мошенничества до управления коммуникацией с клиентами. Далее мы приведем несколько конкретных примеров использования.

Научные исследования и разработки

Организации могут анализировать огромные наборы данных, прогнозировать тренды и моделировать результаты, что позволяет значительно сократить время и ресурсы, необходимые для разработки продукта. Модели искусственного интеллекта могут выявлять закономерности и анализировать прошлые успешные и неудачные продукты, задавая направление для разработки будущих предложений. Они также могут поддерживать совместные инновации, чтобы команды, работающие в разных географических регионах, эффективнее справлялись со сложными проектами.

Например, глобальный фармацевтический бренд AstraZeneca создал платформу для разработки лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта, чтобы повысить их качество и сократить время, необходимое для подбора форм лекарств, которые впоследствии могут стать полноценными препаратами.

Управление ресурсами

С помощью технологий искусственного интеллекта оптимизируется приобретение, использование и утилизация физических и цифровых активов в организации. Например, использование алгоритмов технического обслуживания по текущему состоянию позволяет прогнозировать, когда оборудование или машины могут сломаться или потребовать обслуживания. Они могут посоветовать внести корректировки в работу оборудования, чтобы повысить его эффективность, снизить потребление энергии или продлить срок службы. Благодаря системам отслеживания на базе искусственного интеллекта организации в режиме реального времени получают информацию о местонахождении и состоянии активов.

Например, Baxter International Inc., мировой лидер в области медицинских технологий, использует ИИ для сокращения времени незапланированного простоя оборудования, что позволило предотвратить более 500 машино-часов незапланированного простоя только на одном предприятии.

Обслуживание клиентов

ИИ может предоставить персонализированное, эффективное и масштабируемое взаимодействие с клиентами. Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта обрабатывают множество запросов клиентов без участия человека. Искусственный интеллект также может анализировать обширные данные о клиентах в режиме реального времени, что позволяет компаниям предлагать персонализированные рекомендации и поддержку.

Например, T-Mobile, которая является международной телекоммуникационной компанией, использует искусственный интеллект для повышения скорости и качества взаимодействия с клиентами. Сотрудники-агенты обслуживают клиентов эффективнее и быстрее, улучшая качество взаимодействия и создавая более прочные связи на уровне «человек-человек».

Для внедрения корпоративного ИИ организациям необходимо выполнить перечисленные ниже условия.

Управление данными

Проекты искусственного интеллекта требуют простого и безопасного доступа к корпоративным данным. Организации должны создавать свои конвейеры для работы с данными, будь то потоковая или пакетная обработка данных, сетка данных или хранение данных. Им необходимо внедрить такие системы, как каталоги данных, чтобы специалисты по анализу данных могли быстро находить и использовать нужные им наборы данных. Кроме того, важны централизованные механизмы управления данными, которые регулируют доступ и поддерживают систему управления рисками, не затрудняя поиск данных.

Инфраструктура для обучения моделей

Организации должны создать централизованную инфраструктуру для создания и обучения новых или существующих моделей машинного обучения. Например, конструирование признаков подразумевает извлечение и преобразование переменных или признаков, таких как прайс-листы и описания товаров, из исходных данных для обучения. Благодаря централизованному хранилищу функций различные команды могут эффективно взаимодействовать, что способствует многократному использованию разработанных решений и позволяет избежать дублирования работы.

Аналогично необходимо использовать системы, поддерживающие дополненную извлеченными данными генерацию (RAG), чтобы команды специалистов по анализу данных могли адаптировать существующие модели ИИ к внутренним корпоративным данным. Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных объемах данных и используют миллиарды параметров для получения оригинальных выходных данных. Их можно использовать для таких задач, как ответы на вопросы, перевод и обработка естественного языка. RAG расширяет и без того обширные возможности LLM в определенных областях и внутренних базах знаний организации без необходимости переобучать модели.

Центральный реестр моделей

Центральный реестр моделей – это корпоративный каталог для LLM и моделей машинного обучения, созданных и обученных в разных отделах компании. Он обеспечивает возможность управления версиями моделей, что позволяет командам решать множество задач. Некоторые из них перечислены ниже.

• Отслеживать итерации модели с течением времени.

• Сравнивать производительность разных версий.

• Следить, чтобы при развертывании использовались самые эффективные и актуальные версии.

Команды также могут детально отслеживать метаданные модели (например, данные обучения, параметры, показатели производительности и права на использование). Это упрощает взаимодействие между командами, управление, соответствие нормативным требованиям, а также контроль моделей ИИ.

Развертывание моделей

Такие практики, как MLOps и LLMOps, позволяют повысить операционную эффективность разработки корпоративного ИИ. В них применяются принципы DevOps, позволяющие решать уникальные задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.

Например, можно автоматизировать различные этапы жизненного цикла ML и LLM, такие как подготовка данных, обучение модели, тестирование и развертывание, чтобы уменьшить количество ошибок от ручного обслуживания. Создание операционных конвейеров ML и LLM облегчает непрерывную интеграцию и внедрение (CI/CD) моделей ИИ. Команды могут быстро выполнять итерации и обновлять модели на основе меняющихся требований и отзывов, поступающих в режиме реального времени.

Мониторинг моделей

Мониторинг имеет ключевое значение для управления моделями ИИ, обеспечивая на протяжении длительного времени надежность, точность и актуальность генерируемого ИИ контента. Модели ИИ склонны к различным галлюцинациям или периодически генерируют неточную информацию. Выходные данные модели также могут устаревать из-за изменения данных и контекста.

Организации должны внедрить механизмы человек в цикле для эффективного управления выходными данными LLM. Кроме того, профильные эксперты периодически оценивают результаты искусственного интеллекта, чтобы убедиться в их точности и адекватности. Используя отзывы конечных пользователей, поступающие в режиме реального времени, организации могут поддерживать целостность модели ИИ и гарантировать, что она соответствует меняющимся требованиям заинтересованных сторон.

Для внедрения корпоративного ИИ организациям необходимо выполнить перечисленные ниже условия.

Управление данными

Проекты искусственного интеллекта требуют простого и безопасного доступа к корпоративным данным. Организации должны создавать свои конвейеры для работы с данными, будь то потоковая или пакетная обработка данных, сетка данных или хранение данных. Им необходимо внедрить такие системы, как каталоги данных, чтобы специалисты по анализу данных могли быстро находить и использовать нужные им наборы данных. Кроме того, важны централизованные механизмы управления данными, которые регулируют доступ и поддерживают систему управления рисками, не затрудняя поиск данных.

Инфраструктура для обучения моделей

Организации должны создать централизованную инфраструктуру для создания и обучения новых или существующих моделей машинного обучения. Например, конструирование признаков подразумевает извлечение и преобразование переменных или признаков, таких как прайс-листы и описания товаров, из исходных данных для обучения. Благодаря централизованному хранилищу функций различные команды могут эффективно взаимодействовать, что способствует многократному использованию разработанных решений и позволяет избежать дублирования работы.

Аналогично необходимо использовать системы, поддерживающие дополненную извлеченными данными генерацию (RAG), чтобы команды специалистов по анализу данных могли адаптировать существующие модели ИИ к внутренним корпоративным данным. Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных объемах данных и используют миллиарды параметров для получения оригинальных выходных данных. Их можно использовать для таких задач, как ответы на вопросы, перевод и обработка естественного языка. RAG расширяет и без того обширные возможности LLM в определенных областях и внутренних базах знаний организации без необходимости переобучать модели.

Центральный реестр моделей

Центральный реестр моделей – это корпоративный каталог для LLM и моделей машинного обучения, созданных и обученных в разных отделах компании. Он обеспечивает возможность управления версиями моделей, что позволяет командам решать множество задач. Некоторые из них перечислены ниже.

• Отслеживать итерации модели с течением времени.

• Сравнивать производительность разных версий.

• Следить, чтобы при развертывании использовались самые эффективные и актуальные версии.

Команды также могут детально отслеживать метаданные модели (например, данные обучения, параметры, показатели производительности и права на использование). Это упрощает взаимодействие между командами, управление, соответствие нормативным требованиям, а также контроль моделей ИИ.

Развертывание моделей

Такие практики, как MLOps и LLMOps, позволяют повысить операционную эффективность разработки корпоративного ИИ. В них применяются принципы DevOps, позволяющие решать уникальные задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.

Например, можно автоматизировать различные этапы жизненного цикла ML и LLM, такие как подготовка данных, обучение модели, тестирование и развертывание, чтобы уменьшить количество ошибок от ручного обслуживания. Создание операционных конвейеров ML и LLM облегчает непрерывную интеграцию и внедрение (CI/CD) моделей ИИ. Команды могут быстро выполнять итерации и обновлять модели на основе меняющихся требований и отзывов, поступающих в режиме реального времени.

Мониторинг моделей

Мониторинг имеет ключевое значение для управления моделями ИИ, обеспечивая на протяжении длительного времени надежность, точность и актуальность генерируемого ИИ контента. Модели ИИ склонны к различным галлюцинациям или периодически генерируют неточную информацию. Выходные данные модели также могут устаревать из-за изменения данных и контекста.

Организации должны внедрить механизмы человек в цикле для эффективного управления выходными данными LLM. Кроме того, профильные эксперты периодически оценивают результаты искусственного интеллекта, чтобы убедиться в их точности и адекватности. Используя отзывы конечных пользователей, поступающие в режиме реального времени, организации могут поддерживать целостность модели ИИ и гарантировать, что она соответствует меняющимся требованиям заинтересованных сторон.