• Read Latest News
    Visit Our Blog
  • Works We Do
    Our Portfolio
  • Get In Touch
    Contact Us
    • 3721 Dogwood Road, Brooklyn, NY 10019 USA
    • (800) 923 - 3687 / (695) 923 - 4500
    • get-support@example.com

4. DEMOKRATIZÁCIA AI: OD POC K INDUSTRIALIZÁCII

Fáza Proof of Concept (PoC) je zameraná na preukázanie uskutočniteľnosti inovácií.
Práce sa vykonávajú na prototype, a nie na plne funkčnom nástroji.

Počas fázy PoC sa vytvárajú modely umelej inteligencie (AI). Ak je táto práca vyhodnotená ako sľubná, môže začať fáza industrializácie.
Výzvou je pretaviť očakávané prínosy z PoC do reálnej hodnoty pre spoločnosť.

Ako to dosiahnuť?


ZAISTENIE ULOŽISKA A VÝPOČTOVEJ KAPACITY

PoC sa vykonáva na obmedzenom množstve údajov, ktoré sú časovo zmrazené.
Škálovanie si vyžaduje nielen stratégie správy a riadenia údajov, ale aj použitie vhodných serverov alebo cloudových technológií.

V závislosti od potrieb a kontextu môže spoločnosť zvoliť lokálne hostované infraštruktúry alebo cloudové technológie. Cloud ponúka cenovo výhodné riešenia vďaka ekonomike rozsahu infraštruktúr. Navyše poskytuje garancie z hľadiska bezpečnosti a dostupnosti.


PRÁCA V SYNERGII

Bez ohľadu na oblasť použitia—marketing, zdravotníctvo, doprava atď.—modely umelej inteligencie sa musia integrovať do existujúcich procesov.
Musí existovať synergia medzi AI platformami a systémami, ktoré sú už v spoločnosti zavedené.

V praxi to znamená, že výmeny údajov sa musia organizovať pred a po interakcii s AI platformami a informačnými systémami (IS).
Na konci reťazca musia byť výsledky algoritmických modelov implementované do business rozhraní, ktoré sú prispôsobené procesom používateľov.


ZAISTENIE PODPORY PRE ZMENU

Adopcia nových nástrojov používateľmi si vyžaduje evanjelizáciu dátovej kultúry v celej spoločnosti a poskytovanie podpory na zníženie odporu voči zmenám.
Je preto potrebné zapojiť všetky tímy a šíriť dátovú kultúru ku každému, bez ohľadu na jeho profil či pripravenosť.

Ďalším kľúčovým faktorom pri prijatí zmien je spoľahlivosť modelov, ktorá je priamo prepojená s kvalitou údajov.


ZAISTENIE KVALITY ÚDAJOV

Monitorovanie kvality údajov je kľúčovým bodom industrializácie. V každej fáze je dôležité:

  • prioritizovať kvalitu údajov a ich dostupnosť,
  • nastaviť jasný dátový model,
  • zaviesť vhodné riadenie údajov (data governance).

Na tento účel môžete menovať Data Stewarta.

Post a Comment

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená. Vyžadované polia sú označené *