更新日期: 2024 年 9 月 10 日
作者:Matthew Finio、Amanda Downie
在您的组织中扩大 人工智能 (AI ) 规模 意味着将 AI 集成到 整个业务中 ,以优化流程、提高效率并推动增长,同时管理风险并提高合规性。
大规模使用 AI 已经从数字原生公司扩展到制造、 金融 和医疗保健等各个行业。随着公司加速采用 AI 技术,它们正从 孤立的 AI 项目向全面的数字化转型迈进, 在多个部门和业务流程中实施 AI 系统。
常见的 AI 项目包括实现数据收集和管理的现代化,以及 IT 服务管理的自动化和简化 (AIOps)。 此外, 生成式 AI(可以创建原创内容的 AI)正在改变大量工作并提高生产力。 这包括实现代码现代化、工作流程自动化以及使用 AI 聊天机器人重塑客户体验和服务。
当 AI 深深融入组织的运营结构时,AI 最有价值。但是,扩大 AI 规模所面临的挑战远不止将一两个模型部署到生产中那么简单。
随着 AI 在企业中的实施范围不断扩大,风险和复杂性也随之增加, 其中包括潜在的性能下降和 AI 模型行为的可视性有限。 随着生成式 AI 的激增,数据量继续呈指数级增长。组织必须利用这些数据来训练、测试和优化 AI,但在此过程中必须优先考虑 治理 和安全问题。
因此,致力于扩大 AI 规模的组织需要投资于功能存储、代码资产和 机器学习 运营 (MLOps) 等关键推动因素。这些都有助于有效管理各种业务部门中的 AI 应用。
MLOps 旨在为快速、安全和高效的 AI 开发、部署和适应性构建最佳实践和工具。这是成功实现 AI 可扩展性的基础,需要对流程、人员和工具进行战略性投资,以提高上市速度,同时保持对部署的控制。
企业可以通过采用 MLOps 应对扩大 AI 规模所带来的挑战,并释放其全部潜力,从而推动可持续发展的数据驱动型创新和增长。此外,通过 应用编程接口 (API) 使用云服务和 大型语言模型 (LLM) 等 AI 平台,可以实现 AI 的普及,缓解对专业人才的需求。
公司必须采用开放且可信的技术架构,最好是基于 混合云基础设施,才能在多个 IT 环境中安全地扩大 AI 规模。该架构支持可在整个组织中使用的 AI 模型,从而促进各业务部门之间安全、高效地协作。
要成功扩大 AI 规模 ,就必须进行全面的 企业转型 。这意味着要将 AI 作为创新的主要重点,并 认识到 AI 会影响整个业务,而且是整个业务的基础,包括产品创新、业务运营、技术运营以及人员和文化。
深入了解如何选择正确的方法来准备数据集和使用 AI 模型。
扩大会话式 AI 规模
如何成为 AI+ 企业
扩大 AI 规模涉及扩大 机器学习 (ML) 和 AI 算法的使用范围,以高效地执行日常任务,与业务需求保持同步。为此,AI 系统需要强大的基础设施和大量数据来保持速度和规模。
可扩展的 AI 依赖于来自不同业务部门的高质量数据的集成和完整性,从而为算法提供实现所需结果必要的全面信息。
此外,拥有一支可随时解读 AI 输出结果并取行动的员工队伍,对于可扩展的 AI 充分发挥其潜力至关重要。将这些基本要素落实到位的 AI 战略能使组织体验到更快、更准确、个性化和创新性的运营。
以下是成功扩展 AI 的常用关键步骤:
由于多种复杂因素,需要仔细规划和资源分配,因此在组织内扩大 AI 规模 可能具有挑战性。克服这些挑战对于成功大规模部署和采用 AI 至关重要。
扩大 AI 规模涉及一个迭代过程,需要多个团队(包括业务专家、IT 和数据科学专业人员)进行协作。业务运营专家与数据科学家密切合作,确保 AI 输出符合组织准则。 检索增强生成 (RAG) 可以根据组织 数据优化 AI 输出,而无需修改底层模型。
用于 扩大 AI 规模的工具可分为三类:供数据科学家构建 ML 模型的工具、供 IT 团队管理数据和计算资源的工具,以及供业务用户与 AI 输出互动的工具。MLOps 等集成平台可简化了这些工具,以增强 AI 的可扩展性,并方便监控、维护和报告。
要找到具备设计、训练和部署 ML 模型所需的深厚领域知识的人才,可能具有挑战性,而且成本高昂。使用基于云的 MLOps 平台 和大型语言模型应用程序接口,有助于缓解对 AI 专业知识的某些需求。
从试点项目发展到 大规模 AI 计划时,应考虑从可管理的范围开始,以避免重大中断。早期的成功将有助于建立信心和专业知识,为未来更雄心勃勃的 AI 项目铺平道路。
将 AI 项目推进到概念验证阶段之后需要大量时间,根据复杂程度,通常需要 3 到 36 个月。必须投入时间和精力来获取、整合和准备数据,并监控 AI 输出。使用开源工具、库和自动化软件有助于加快这些 流程。
通过应对这六大挑战,组织可以驾驭 扩大 AI 规模的复杂性,最大限度地发挥其改善运营和推动业务价值的潜力。
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