در قسمت دوم به بررسی دو عامل دیگر می پردازیم
استانداردها و پروتکل ها: هموار کردن مسیر برای مقیاس بندی هوش مصنوعی
با توجه به سرعت و تقاضای تحول هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید استانداردها و پروتکل‌ها را برای مقیاس‌بندی موثر هوش مصنوعی در نظر بگیرند. ایجاد یک چارچوب قوی از استانداردها و پروتکل ها راهنمایی هایی را برای تیم های داده در مورد نحوه ساخت، ارزیابی و استقرار مدل های ML فراهم می کند. با استفاده از این چارچوب، تیم های داده در حین توسعه موارد استفاده از هوش مصنوعی از یک رویکرد استاندارد پیروی می کنند و به نرده های محافظ مورد نیاز برای صنعت خود پایبند هستند (به عنوان مثال، استفاده نکردن از ویژگی هایی که می تواند سوگیری ایجاد کند).
هنگام مقیاس‌بندی هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند با اجرای سه جنبه قابل توجه استانداردها و پروتکل‌ها به موفقیت دست یابند: استانداردهای مهندسی، بهترین روش‌ها و چرخه عمر داده و یادگیری ماشین، و مقررات، تطابق و اخلاق.
- فن آوری های استاندارد مهندسی نرم افزار
سازمان‌ها می‌توانند از فناوری‌های استاندارد مهندسی نرم‌افزار برای به حداکثر رساندن ارزش سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی خود استفاده کنند. یکپارچه‌سازی/ استقرار مداوم (CI/CD) و چارچوب‌های تست خودکار به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا ساخت، آزمایش و استقرار هوش مصنوعی را خودکار کنند. با این فناوری‌ها، تمام مدل‌های ML از یک الگوی استقرار استاندارد که توسط سازمان تنظیم شده، پیروی می‌کنند و به طور موثر در زیرساخت گسترده‌تر فناوری اطلاعات ادغام می‌شوند. علاوه بر این، پرورش فرهنگ همکاری و مسئولیت مشترک از طریق این فناوری‌های جدید می‌تواند زمان ورود به بازار را کاهش دهد، خطاها را به حداقل برساند و کیفیت کلی برنامه‌های هوش مصنوعی را افزایش دهد. به عنوان مثال، یک بانک پیشرو آسیایی پروتکل‌های جدیدی را برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی پیاده‌سازی و همچنین ابزاری را برای اجرای آنها طراحی کرد که به کاهش زمان تأثیر موارد استفاده از ML از 18 ماه به کمتر از پنج ماه کمک کرد.
- داده ها و بهترین شیوه های ML
تأکید بر داده‌ها و بهترین شیوه‌های ML برای مقیاس‌بندی موفقیت‌آمیز برنامه‌های هوش مصنوعی در یک سازمان بسیار مهم است. با پیاده سازی یک سری از پروتکل های کاملاً تعریف شده، سازمان ها می توانند فرآیند تجزیه و تحلیل را ساده کنند. چنین پروتکل‌هایی معمولاً نحوه رویکرد سازمان‌ها به پروژه‌های جدید، دریافت داده‌ها، مهندسی ویژگی‌های ML و ساخت و آزمایش مدل‌ها را تعریف می‌کنند. پس از استقرار یک مدل، نظارت دقیق بر عملکرد آن و انجام تعمیر و نگهداری برای دستیابی به بهترین عملکرد ممکن ضروری است.
این بهترین شیوه‌ها باید در راهنماهای جامعی تدوین شوند که توالی فعالیت‌ها، تحویل‌پذیری‌های مهم و نقش‌های ذینفعان مختلف، مانند دانشمندان داده، مهندسان، و متخصصان کسب‌وکار را توضیح می‌دهند. سازمان‌هایی که این بهترین شیوه‌ها را اتخاذ می‌کنند، می‌توانند هوش مصنوعی را به‌طور کارآمدتری مقیاس‌بندی و فرهنگ همکاری متقابل را تقویت کنند.
- پیامدهای اخلاقی و قانونی
در نهایت، همانطور که مدل های ML در پیچیدگی و گستردگی اجتماعی خود رشد می کنند، بسیار مهم است که آنها در محدوده هنجارهای قانونی و اخلاقی عمل کنند. بدون قوانین و دستورالعمل‌های روشن از ابتدا، اصلاح مدل‌های ML در حال توسعه به‌طور فزاینده‌ای دشوار و زمان‌بر شده که مقیاس‌پذیری آنها را محدود می‌کند. داشتن درک خوب از قوانین قابل اجرا، نیازهای انطباق و ملاحظات اخلاقی به سازمان ها کمک کرده تا در محدوده قوانین و انتظارات اجتماعی عمل کنند. سازمان‌هایی که انطباق با مقررات و بهترین شیوه‌های اخلاقی را به عنوان بخشی از فرآیند توسعه هوش مصنوعی خود می‌پذیرند، می‌توانند با الزام مدل‌های ML مطابق با دستورالعمل‌های انطباق مدون قبل از انتشار، خطرات را کاهش دهند. قابلیت اطمینان این شیوه ها همچنین به سازمان ها کمک می کند تا برای ذینفعان خود ایجاد اعتماد کرده و طول عمر تلاش های هوش مصنوعی آنها را افزایش دهند.
قابلیت های فناوری عملیات یادگیری ماشین: از آزمایش تا عملیات زنده
سازمان‌ها می‌توانند به طور کامل از سرمایه‌گذاری‌های ML خود با معرفی فناوری استفاده کنند که به طور موثر مدل‌های ML را از آزمایش به تولید منتقل کرده و پس از به کارگیری این مدل‌ها، نگهداری و بهره‌وری مداوم را تسهیل می‌کند.
اینجاست که استفاده از قابلیت های فناوری عملیات یادگیری ماشین (MLOps) وارد عمل می شود. MLOps به فناوری و بهترین شیوه‌هایی اشاره دارد که با خودکارسازی وظایف کلیدی، تسهیل همکاری بین تیم‌ها و ارائه خطوط لوله استقرار قوی و مکانیسم‌های نظارت، اطمینان می‌دهند که مدل‌های ML قبل از استقرار قوی و کارآمد هستند. این تحویل یکپارچه کیفیت و قابلیت اطمینان مدل‌های ML را تضمین می‌کند و اعتماد را در فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده تقویت می‌کند. همچنین به محض اینکه مدل‌های ML فعال شوند، خطر مشکلات عملکرد را به حداقل رسانده و به شرکت‌ها کمک می‌کند زمان و منابع مورد نیاز برای مدل‌های ML را برای ایجاد تأثیر در دنیای واقعی کاهش دهند.
علاوه بر این، MLOps از منسوخ شدن یا استفاده نشدن مدل‌های ML به دلیل تخریب یا رانش جلوگیری می‌کند. هنگامی که مدل‌های ML به کار گرفته می‌شوند، باید به طور مداوم نظارت و بهبود یابند. فناوری MLOps کیت‌های ابزاری را برای نظارت بر مدل‌ها در تیم‌های تولید و تعمیر و نگهداری ارائه کرده تا در زمانی که عملکرد شروع به کاهش می‌کند، اقدام کنند. این به سازمان ها کمک کرده تا از خطاهای پرهزینه جلوگیری کنند و تضمین می کند که مدل های ML با تکامل داده ها و الزامات تجاری مرتبط باقی می مانند. برای مثال، در اروپا، خاورمیانه و آفریقا (EMEA)، تحقیقات ما نشان داده است که شرکت‌های بیمه با عملکرد برتر سرمایه‌گذاری مستمر در فناوری پیشرفته مانند MLOps ، رویکرد اتوماسیون را برای مقیاس‌بندی محصولات AI/ML خود و حفظ آنها در اولویت قرار می‌دهند.
سازمان ها می توانند همگام با چشم انداز در حال تکامل هوش مصنوعی با اتخاذ راه‌حل‌های MLOps، کسب‌وکار خود را طوری راه‌اندازی کنند که در حال حاضر و آینده چابک، رقابتی و در خط مقدم نوآوری باقی بماند.
مهم نیست که سازمان‌ها در کجای سفر AI/ML خود هستند، آنها می‌توانند به طور موثری توانایی‌های خود را با سرمایه‌گذاری در محصولات داده، دارایی‌های کد، استانداردها و پروتکل‌ها و قابلیت‌های فناوری MLOps مقیاس‌بندی کنند. پذیرش این توانمندسازها نه تنها فرآیند توسعه و استقرار را ساده می‌کند، بلکه بهبود مستمر و سازگاری را در مواجهه با پویایی‌های متغیر بازار تسهیل می‌کند. در نهایت، کسب‌وکارهایی که این توانمندسازها را در اولویت قرار دهند، برای استفاده از قدرت هوش مصنوعی، حفظ مزیت رقابتی و موفقیت در دنیایی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر داده است، موقعیت بهتری خواهند داشت.