AI สำหรับองค์กรคืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับองค์กรเป็นการนำเทคโนโลยี AI ขั้นสูงมาใช้ภายในองค์กรขนาดใหญ่ การนำระบบ AI จากต้นแบบไปสู่การผลิตทำให้เกิดความท้าทายหลายประการเกี่ยวกับขนาด ประสิทธิภาพ การกำกับดูแลข้อมูล จริยธรรม และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI สำหรับองค์กรประกอบด้วยนโยบาย กลยุทธ์ โครงสร้างพื้นฐาน และเทคโนโลยีสำหรับการใช้งาน AI อย่างแพร่หลายภายในองค์กรขนาดใหญ่ แม้ว่าจะต้องใช้การลงทุนและความพยายามอย่างมีนัยสำคัญ แต่ AI สำหรับองค์กรก็มีความสำคัญสำหรับองค์กรขนาดใหญ่เนื่องจากระบบ AI กลายเป็นกระแสหลักมากขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI)»

แพลตฟอร์ม AI สำหรับองค์กรเป็นกลุ่มเทคโนโลยีแบบบูรณาการที่อนุญาตให้องค์กรทดลอง พัฒนา ปรับใช้ และใช้งานแอปพลิเคชัน AI ในระดับสเกลได้ แบบจำลองดีปเลิร์นนิงเป็นแกนหลักของแอปพลิเคชัน AI ใด ๆ AI สำหรับองค์กรจำเป็นต้องมีการนำโมเดล AI มาใช้ซ้ำระหว่างงานต่างๆ มากขึ้น แทนที่จะต้องฝึกโมเดลตั้งแต่ต้นทุกครั้งที่มีปัญหาหรือชุดข้อมูลใหม่เกิดขึ้น แพลตฟอร์ม AI สำหรับองค์กรให้โครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการนำกลับมาใช้ซ้ำ การผลิต และรันแบบจำลองดีปเลิร์นนิงในระดับทั่วทั้งองค์กร เป็นระบบครบวงจร มีเสถียรภาพ ยืดหยุ่น และทำซ้ำได้ ซึ่งมอบคุณค่าที่ยั่งยืนในขณะที่ยังคงความยืดหยุ่นเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง

เมื่อคุณใช้ AI สำหรับองค์กร คุณสามารถแก้ปัญหาความท้าทายที่ไม่สามารถแก้ไขได้ก่อนหน้านี้ ช่วยให้คุณขับเคลื่อนแหล่งรายได้ใหม่ ๆ และประสิทธิภาพในองค์กรขนาดใหญ่

ขับเคลื่อนนวัตกรรม

องค์กรขนาดใหญ่มักจะมีทีมธุรกิจหลายร้อยทีม แต่ไม่ใช่ทั้งหมดที่มีงบประมาณและทรัพยากรสำหรับทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูล AI ในระดับองค์กรช่วยให้ผู้นำสามารถกระจายเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ และ แมชชีนเลิร์นนิง (AI/ML) ให้เป็นประชาธิปไตย และทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นทั่วทั้งบริษัท ทุกคนในองค์กรสามารถแนะนำ ทดลอง และรวมเครื่องมือ AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจของตนได้ ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่มีความรู้ทางธุรกิจสามารถมีส่วนร่วมในโครงการ AI และเป็นผู้นำการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัล

ปรับปรุงการกำกับดูแล

แนวทางการทำงานแบบแยกส่วนในการพัฒนา AI ทำให้เกิดการมองเห็นและการกำกับดูแลที่จำกัด แนวทางการทำงานแบบแยกส่วนลดความไว้วางใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและจำกัดการนำ AI มาใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการคาดการณ์การตัดสินใจที่สำคัญ

AI สำหรับองค์กรนำความโปร่งใสและการควบคุมมาสู่กระบวนการ องค์กรสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบได้ไปพร้อมกับส่งเสริมนวัตกรรม ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้แนวทาง AI ที่สามารถอธิบายได้เพื่อเพิ่มความโปร่งใสในการตัดสินใจด้าน AI และเพิ่มความไว้วางใจของผู้ใช้ปลายทาง

ลดต้นทุน

การจัดการต้นทุนสำหรับโครงการ AI ต้องมีการควบคุมอย่างรอบคอบทั้งในด้านความพยายามในการพัฒนา เวลา และทรัพยากรการประมวลผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการฝึกอบรม กลยุทธ์ AI สำหรับองค์กรสามารถทำให้ความพยายามทางวิศวกรรมซ้ำๆ ภายในองค์กรเป็นอัตโนมัติและเป็นมาตรฐาน โครงการ AI ได้รับการเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลแบบรวมศูนย์และปรับขนาดได้ ในขณะที่มั่นใจได้ว่าจะไม่มีการทับซ้อนหรือการสูญเปล่า คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร ลดข้อผิดพลาด และปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการเมื่อเวลาผ่านไปได้

เพิ่มความสามารถในการผลิต

การทำให้งานประจำเป็นอัตโนมัตินั้น AI จะสามารถลดการสูญเสียเวลาและทำให้ทรัพยากรบุคคลมีอิสระในการทำงานที่สร้างสรรค์และมีประสิทธิผลมากขึ้น นอกจากนี้ การเพิ่มอัจฉริยะให้กับซอฟต์แวร์องค์กรยังสามารถเพิ่มความเร็วในการดำเนินธุรกิจได้ ซึ่งช่วยลดเวลาที่จำเป็นระหว่างขั้นตอนต่าง ๆ ในกิจกรรมขององค์กรใด ๆ ระยะเวลาที่สั้นลงจากการออกแบบไปจนถึงการนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์หรือการผลิตไปจนถึงการจัดส่งสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนได้ทันที

แอปพลิเคชัน AI สำหรับองค์กรสามารถปรับทุกอย่างตั้งแต่การจัดการห่วงโซ่อุปทานไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกงและการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ต่อไปเราจะให้ตัวอย่างบางอย่างพร้อมกรณีศึกษา

การวิจัยและการพัฒนา

องค์กรต่าง ๆ สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมาก คาดการณ์แนวโน้ม และจำลองผลลัพธ์เพื่อลดเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้อย่างมาก โมเดล AI สามารถระบุรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกจากความสำเร็จและความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์ในอดีตได้ ซึ่งจะช่วยแนะนำการพัฒนาข้อเสนอในอนาคต และยังสามารถสนับสนุนนวัตกรรมร่วมกันเพื่อให้ทีมในภูมิประเทศต่าง ๆ ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในโครงการที่ซับซ้อน

ตัวอย่างเช่น AstraZeneca ซึ่งเป็นแบรนด์ยาระดับโลกได้สร้างแพลตฟอร์มการค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มคุณภาพและลดเวลาในการค้นหายาที่มีศักยภาพ

การบริหารจัดการสินทรัพย์

เทคโนโลยี AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการได้มาซึ่งการใช้และการจำหน่ายสินทรัพย์ทางกายภาพและดิจิทัลภายในองค์กร ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์สามารถทำนายว่าอุปกรณ์หรือเครื่องจักรอาจล้มเหลวหรือต้องการการบำรุงรักษาเมื่อใด และสามารถแนะนำการปรับการทำงานของเครื่องจักรเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดการใช้พลังงาน หรือยืดอายุการใช้งานของสินทรัพย์ได้ ด้วยระบบการติดตามที่ขับเคลื่อนด้วย AI องค์กรต่าง ๆ สามารถมองเห็นตำแหน่งและสถานะของสินทรัพย์ได้แบบเรียลไทม์

ตัวอย่างเช่น Baxter International Inc. ซึ่งเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีทางการแพทย์ระดับโลก ใช้ AI เพื่อลดเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ที่ไม่คาดหมาย โดยป้องกันเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ที่ไม่คาดหมายได้กว่า 500 ชั่วโมงในสถานที่เพียงแห่งเดียว

การบริการลูกค้า

AI สามารถให้การโต้ตอบกับลูกค้าที่เป็นส่วนบุคคล มีประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้ แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้ช่วยเสมือนจะจัดการกับคำถามของลูกค้าจำนวนมากโดยไม่ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์ นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมากในแบบเรียลไทม์ ทำให้ธุรกิจสามารถเสนอคำแนะนำและการสนับสนุนส่วนบุคคลได้

ตัวอย่างเช่น T-Mobile ซึ่งเป็นบริษัทโทรคมนาคมระดับโลกใช้ AI เพื่อเพิ่มความเร็วและคุณภาพของการโต้ตอบกับลูกค้า บุคลากรจะให้บริการลูกค้าได้ดีขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น ช่วยเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า และสร้างการเชื่อมต่อระหว่างมนุษย์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

การปรับใช้ AI สำหรับองค์กรให้ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องให้องค์กรดำเนินการดังต่อไปนี้

การจัดการข้อมูล

โครงการ AI ต้องการการเข้าถึงเนื้อหาข้อมูลองค์กรได้อย่างง่ายดายและปลอดภัย องค์กรต่าง ๆ ต้องสร้างกระบวนการจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็น การประมวลผลข้อมูลแบบสตรีมหรือแบบแบตช์ ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบตาข่าย หรือ ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบคลังข้อมูล พวกเขาต้องแน่ใจว่าระบบต่าง ๆ เช่น แคตตาล็อกข้อมูล มีอยู่ เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถค้นหาและใช้ชุดข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว กลไกการกำกับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์จะควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและรองรับการจัดการความเสี่ยงโดยไม่สร้างอุปสรรคที่ไม่จำเป็นในการดึงข้อมูล

โครงสร้างพื้นฐานการฝึกโมเดล

องค์กรต่าง ๆ จะต้องจัดตั้งโครงสร้างพื้นฐานส่วนกลางเพื่อสร้างและฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใหม่และที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น กระบวนการสร้างฟีเจอร์ใหม่เกี่ยวข้องกับการแยกและการแปลงตัวแปรหรือคุณลักษณะ เช่น รายการราคาและคำอธิบายผลิตภัณฑ์ จากข้อมูลดิบสำหรับการฝึกอบรม ที่เก็บฟีเจอร์รวมศูนย์ช่วยให้ทีมงานต่าง ๆ ทำงานร่วมกันได้ ส่งเสริมการใช้ซ้ำ และหลีกเลี่ยงการแยกส่วนจากการทำงานซ้ำซ้อน

ในทำนองเดียวกัน จำเป็นต้องมีระบบที่สนับสนุนการสร้างแบบเพิ่มการเรียกค้น (RAG) เพื่อให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถปรับโมเดล AI ที่มีอยู่ด้วยข้อมูลภายในองค์กรได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้รับการฝึกมาเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่และใช้พารามิเตอร์หลายพันล้านรายการเพื่อสร้างผลลัพธ์ดั้งเดิม คุณสามารถใช้สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การตอบคำถาม การแปลภาษา และการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ RAG ขยายความสามารถที่ทรงพลังอยู่แล้วของ LLM ไปยังโดเมนเฉพาะหรือฐานความรู้ภายในขององค์กรโดยไม่จำเป็นต้องรักษาโมเดลไว้

ระเบียนโมเดลกลาง

ระเบียนโมเดลกลางเป็นแคตตาล็อกองค์กรสำหรับ LLM และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สร้างและฝึกอบรมในหน่วยธุรกิจต่างๆ ช่วยให้สามารถการกำหนดเวอร์ชันแบบจำลองซึ่งช่วยให้ทีมทำงานได้หลายอย่าง:

• ติดตามการซ้ำแบบจำลองเมื่อเวลาผ่านไป

• เปรียบเทียบประสิทธิภาพในเวอร์ชันต่าง ๆ

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการปรับใช้เวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพและทันสมัยที่สุด

นอกจากนี้ ทีมยังสามารถรักษาบันทึกข้อมูลเมตาแบบจำลองโดยละเอียด รวมถึงข้อมูลการฝึกอบรม พารามิเตอร์ เมตริกประสิทธิภาพ และสิทธิ์ในการใช้งานได้ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความร่วมมือระหว่างทีมและปรับปรุงการกำกับดูแล การปฏิบัติตาม และการตรวจสอบของโมเดล AI

การปรับใช้โมเดล

แนวทางปฏิบัติ เช่น MLOP และ LLMOP แนะนำประสิทธิภาพในการดำเนินงานในการพัฒนา AI สำหรับองค์กร ซึ่งใช้หลักการของ DevOps กับความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ของ AI และแมชชีนเลิร์นนิง

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทำขั้นตอนวงจรชีวิต ML และ LLM ต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล การทดสอบ และการปรับใช้ เพื่อลดข้อผิดพลาดจากการทำงานด้วยตนเอง (แมนนวล) การสร้างไปป์ไลน์การปฏิบัติการ ML และ LLM ช่วยให้บูรณาการและส่งมอบ (CI/CD) ของโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง ทีมงานสามารถทำซ้ำและอัปเดตโมเดลได้อย่างรวดเร็วตามข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์และข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป

การเฝ้าตรวจสอบโมเดล

การตรวจสอบมีความสำคัญต่อการจัดการแบบจำลอง AI เพื่อให้มั่นใจถึงความเสถียร ความแม่นยำ และความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่สร้างโดย AI เมื่อเวลาผ่านไป โมเดล AI มีแนวโน้มที่จะเกิดภาพหลอนหรือสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในบางครั้ง เอาต์พุตแบบจำลองอาจไม่เกี่ยวข้องเนื่องจากข้อมูลและบริบทที่กำลังพัฒนา

องค์กรต้องใช้ กลไกของมนุษย์ เข้ามาจัดการเอาต์พุต LLM อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนประเมินผลลัพธ์ AI เป็นระยะ ๆ เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและความเหมาะสม ด้วยการใช้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์จากผู้ใช้ปลายทาง องค์กรสามารถรักษาความสมบูรณ์ของโมเดล AI และมั่นใจได้ว่าจะตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

การปรับใช้ AI สำหรับองค์กรให้ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องให้องค์กรดำเนินการดังต่อไปนี้

การจัดการข้อมูล

โครงการ AI ต้องการการเข้าถึงเนื้อหาข้อมูลองค์กรได้อย่างง่ายดายและปลอดภัย องค์กรต่าง ๆ ต้องสร้างกระบวนการจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็น การประมวลผลข้อมูลแบบสตรีมหรือแบบแบตช์ ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบตาข่าย หรือ ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบคลังข้อมูล พวกเขาต้องแน่ใจว่าระบบต่าง ๆ เช่น แคตตาล็อกข้อมูล มีอยู่ เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถค้นหาและใช้ชุดข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว กลไกการกำกับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์จะควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและรองรับการจัดการความเสี่ยงโดยไม่สร้างอุปสรรคที่ไม่จำเป็นในการดึงข้อมูล

โครงสร้างพื้นฐานการฝึกโมเดล

องค์กรต่าง ๆ จะต้องจัดตั้งโครงสร้างพื้นฐานส่วนกลางเพื่อสร้างและฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใหม่และที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น กระบวนการสร้างฟีเจอร์ใหม่เกี่ยวข้องกับการแยกและการแปลงตัวแปรหรือคุณลักษณะ เช่น รายการราคาและคำอธิบายผลิตภัณฑ์ จากข้อมูลดิบสำหรับการฝึกอบรม ที่เก็บฟีเจอร์รวมศูนย์ช่วยให้ทีมงานต่าง ๆ ทำงานร่วมกันได้ ส่งเสริมการใช้ซ้ำ และหลีกเลี่ยงการแยกส่วนจากการทำงานซ้ำซ้อน

ในทำนองเดียวกัน จำเป็นต้องมีระบบที่สนับสนุนการสร้างแบบเพิ่มการเรียกค้น (RAG) เพื่อให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถปรับโมเดล AI ที่มีอยู่ด้วยข้อมูลภายในองค์กรได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้รับการฝึกมาเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่และใช้พารามิเตอร์หลายพันล้านรายการเพื่อสร้างผลลัพธ์ดั้งเดิม คุณสามารถใช้สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การตอบคำถาม การแปลภาษา และการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ RAG ขยายความสามารถที่ทรงพลังอยู่แล้วของ LLM ไปยังโดเมนเฉพาะหรือฐานความรู้ภายในขององค์กรโดยไม่จำเป็นต้องรักษาโมเดลไว้

ระเบียนโมเดลกลาง

ระเบียนโมเดลกลางเป็นแคตตาล็อกองค์กรสำหรับ LLM และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สร้างและฝึกอบรมในหน่วยธุรกิจต่างๆ ช่วยให้สามารถการกำหนดเวอร์ชันแบบจำลองซึ่งช่วยให้ทีมทำงานได้หลายอย่าง:

• ติดตามการซ้ำแบบจำลองเมื่อเวลาผ่านไป

• เปรียบเทียบประสิทธิภาพในเวอร์ชันต่าง ๆ

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการปรับใช้เวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพและทันสมัยที่สุด

นอกจากนี้ ทีมยังสามารถรักษาบันทึกข้อมูลเมตาแบบจำลองโดยละเอียด รวมถึงข้อมูลการฝึกอบรม พารามิเตอร์ เมตริกประสิทธิภาพ และสิทธิ์ในการใช้งานได้ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความร่วมมือระหว่างทีมและปรับปรุงการกำกับดูแล การปฏิบัติตาม และการตรวจสอบของโมเดล AI

การปรับใช้โมเดล

แนวทางปฏิบัติ เช่น MLOP และ LLMOP แนะนำประสิทธิภาพในการดำเนินงานในการพัฒนา AI สำหรับองค์กร ซึ่งใช้หลักการของ DevOps กับความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ของ AI และแมชชีนเลิร์นนิง

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทำขั้นตอนวงจรชีวิต ML และ LLM ต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล การทดสอบ และการปรับใช้ เพื่อลดข้อผิดพลาดจากการทำงานด้วยตนเอง (แมนนวล) การสร้างไปป์ไลน์การปฏิบัติการ ML และ LLM ช่วยให้บูรณาการและส่งมอบ (CI/CD) ของโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง ทีมงานสามารถทำซ้ำและอัปเดตโมเดลได้อย่างรวดเร็วตามข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์และข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป

การเฝ้าตรวจสอบโมเดล

การตรวจสอบมีความสำคัญต่อการจัดการแบบจำลอง AI เพื่อให้มั่นใจถึงความเสถียร ความแม่นยำ และความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่สร้างโดย AI เมื่อเวลาผ่านไป โมเดล AI มีแนวโน้มที่จะเกิดภาพหลอนหรือสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในบางครั้ง เอาต์พุตแบบจำลองอาจไม่เกี่ยวข้องเนื่องจากข้อมูลและบริบทที่กำลังพัฒนา

องค์กรต้องใช้ กลไกของมนุษย์ เข้ามาจัดการเอาต์พุต LLM อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนประเมินผลลัพธ์ AI เป็นระยะ ๆ เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและความเหมาะสม ด้วยการใช้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์จากผู้ใช้ปลายทาง องค์กรสามารถรักษาความสมบูรณ์ของโมเดล AI และมั่นใจได้ว่าจะตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย