- Что такое облачные вычисления?›
- Центр концепций в сфере облачных вычислений›
- Искусственный интеллект
Что такое корпоративный искусственный интеллект?
Что такое корпоративный искусственный интеллект?
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.
Что такое корпоративная платформа искусственного интеллекта?
Корпоративная платформа искусственного интеллекта — это интегрированная группа технологий, которые позволяют организациям экспериментировать, разрабатывать, развертывать и эксплуатировать приложения искусственного интеллекта в больших масштабах. 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 полноценная, комплексная, стабильная, отказоустойчивая и воспроизводимая система, которая обеспечивает устойчивую ценность и при этом сохраняет гибкость в условиях постоянного совершенствования и изменения окружающей среды.
В чем преимущества корпоративного искусственного интеллекта?
Внедряя корпоративный искусственный интеллект, вы сможете решить ранее неразрешимые проблемы. Он поможет вам найти новые источники дохода и повысить эффективность работы крупной организации.
Стимулируйте инновации
Крупные предприятия обычно имеют несколько сотен бизнес-команд, но не все из них располагают бюджетом и ресурсами для развития навыков анализа данных. Искусственный интеллект корпоративного масштаба позволяет руководству демократизировать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML) и сделать 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.
Улучшайте управление
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 искусственный интеллект 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.
Каковы сценарии использования корпоративного искусственного интеллекта?
Приложения с корпоративным искусственным интеллектом 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 качество и сократить время, необходимое для выявления потенциального лекарственного препарата.
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, компания Baxter International Inc., мировой лидер в области медицинских технологий, использует искусственный интеллект для сокращения незапланированных простоев оборудования, предотвращая более 500 часов незапланированных простоев всего 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 вмешательства человека. Искусственный интеллект также может анализировать обширные данные о клиентах в режиме реального времени, что позволяет компаниям предлагать персонализированные рекомендации и поддержку.
Например, глобальная телекоммуникационная компания T-Mobile 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».
Каковы ключевые технологические аспекты корпоративного искусственного интеллекта?
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 создать свои конвейеры проектирования данных, будь то потоковая или пакетная обработка данных , сетка данных или хранилище данных. Они должны обеспечить наличие таких систем, как каталоги данных , чтобы специалисты по обработке данных могли быстро находить и использовать нужные наборы данных. Централизованные механизмы управления данными регулируют доступ к данным и поддерживают управление рисками, не создавая ненужных препятствий при извлечении данных.
Инфраструктура для обучения моделей
Организации должны создать централизованную инфраструктуру для создания и обучения новых или существующих моделей машинного обучения. Например, разработка функций включает извлечение и преобразование переменных или функций, таких как прайс-листы и описания продуктов, из необработанных данных для обучения. Благодаря централизованному хранилищу функций различные команды могут эффективно взаимодействовать, что способствует многократному использованию разработанных решений и позволяет избежать дублирования работы.
Аналогичным образом, системы, поддерживающие генерацию с расширенным извлечением данных (RAG), необходимы для того, чтобы группы специалистов по обработке и анализу данных могли адаптировать существующие модели искусственного интеллекта 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 доменах или 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, повышают операционную эффективность разработки корпоративного искусственного интеллекта. Они применяют принципы DevOps для решения уникальных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
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 обратную связь от конечных пользователей в реальном времени , организации могут поддерживать целостность модели искусственного интеллекта и обеспечивать ее соответствие меняющимся потребностям заинтересованных сторон.
Как AWS может поддержать вашу стратегию использования корпоративного искусственного интеллекта?
Amazon Web Services (AWS) предоставляет самый простой способ разработки и масштабирования приложений искусственного интеллекта, в котором реализован выбор моделей и необходимая гибкость. Мы помогли многим предприятиям внедрить системы искусственного интеллекта в различных сферах бизнеса, соблюдая все требования безопасности, конфиденциальности и управления ИИ.
На выбор вам доступен самый широкий и всеохватывающий набор сервисов, который будет соответствовать потребностям вашего бизнеса. Вы можете найти комплексные решения и сервисы с предварительно обученным ИИ или создать собственные корпоративные платформы и модели ИИ на базе полностью управляемых инфраструктур.
Сервисы AWS с предварительно обученным искусственным интеллектом
Предварительно обученные сервисы искусственного интеллекта AWS предоставляют готовые аналитические данные для ваших приложений и рабочих процессов. Например, Amazon Rekognition можно использовать для анализа изображений и видео, Amazon Lex для диалоговых интерфейсов или Amazon Kendra для корпоративного поиска. Вы можете получить качество и точность, которые обеспечивают непрерывно обучающиеся API, не прибегая к самостоятельному обучению или развертыванию моделей.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock — это полностью управляемый сервис, предлагающий широкий выбор высокопроизводительных базовых моделей (FM) от ведущих компаний, занимающихся искусственным интеллектом, через единый API. Кроме того, здесь представлен широкий набор функций для создания приложений генеративного ИИ, которые обеспечивают безопасность, конфиденциальность и ответственное использование ИИ.
Используя Amazon Bedrock, можно легко экспериментировать и сравнивать, какие FM лучше всего подходят для вашего варианта использования. Затем можно индивидуально настроить их под имеющиеся у вас данные, используя различные методы, такие как тонкая настройка и генерация с дополненной выборкой (RAG). Кроме того, вы можете создавать агентов, которые будут выполнять задачи, используя корпоративные системы и источники данных.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, сочетающий в себе широкий набор инструментов для высокопроизводительного и недорогого глубокого обучения для любого сценария использования. С помощью SageMaker вы можете создавать, обучать и развертывать модели глубокого обучения, а также масштабировать их. Вы сможете использовать такие инструменты, как блокноты, отладчики, профайлеры и конвейеры, в одной интегрированной среде разработки (IDE).
Образы AWS Deep Learning AMI
AMI AWS Deep Learning (DLAMI) предоставляют исследователям корпоративного искусственного интеллекта тщательно подобранный и безопасный набор фреймворков, зависимостей и инструментов. Это ускоряет глубокое обучение в Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
Образ машины Amazon (AMI) – это предоставленный AWS образ, содержащий информацию, необходимую для запуска инстанса. AMI, разработанные для Amazon Linux и Ubuntu, предварительно сконфигурированы с использованием следующих компонентов:
-
TensorFlow
-
PyTorch
-
Драйверы и библиотеки NVIDIA CUDA
-
Intel MKL
-
Интерфейс эластичной матрицы (EFA)
-
Плагин aws-ofi-nccl
Они помогают быстро развертывать и использовать фреймворки и инструменты искусственного интеллекта в нужном масштабе.
Начните работу с корпоративным искусственным интеллектом на AWS, создав учетную запись уже сегодня.