واحدة من أكبر العقبات – والنقاط الرئيسية التي يمكن أن يحدث الفشل – في الذكاء الاصطناعي (AI) في الانتقال من مشروع الاختبار إلى الإنتاج. تخزين التحجيم هو مفتاح ، ولكن التأكد من أن جميع القطع التقنية والتنظيمية تتجمع.
في هذا البودكاست ، نتحدث إلى صانع صفيف التخزين DDN’s CTO Sven Oehme حول التحديات التقنية والتنظيمية الرئيسية لوضع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج ، والأدوار الرئيسية في تلك العملية وكيفية ضمان تقدم سلس من إثبات المفهوم (POC) إلى الإنتاج في الذكاء الاصطناعي. يقول Oehme ، إن المفتاح لذلك هو الجمع بين جميع مجالات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات وكذلك القيادة على مستوى C.
ما هي العقبات التقنية الرئيسية لوضع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج؟
لذا ، فإن ما رأيناه مع العملاء هو أنهم عادة ما يبدأون مع POC صغير جدًا. من السهل جدًا إعداد POCs. هناك عدد كبير من البائعين الذين يمكنك اختيارهم للحصول على شيء يدور حول الذكاء الاصطناعي ، ولكن حيث نرى أكبر صراع هو عندما يحاول الناس أخذ الأشياء من POC أو اختبار مستوى الإنتاج الكامل. هذا هو المكان الذي تأتي فيه الكثير من التحديات لهم.
يمكن أن تكون التحديات حول الأداء – الأنظمة التي يختارونها في الإنتاج لا تؤدي فقط [well] كافٍ. هناك [also] عادةً ما تكون المشكلات حول قابلية التوسع إذا اختبرت شيئًا على نطاق صغير.
الأمور أسهل بكثير إذا كنت ستذهب إلى 100s ، 1000s أو عشرات 1000 من وحدات معالجة الرسومات مثل بعض العملاء يفعلون للحصول على مقياس إنتاج كامل. ترى الكثير من المشكلات المختلفة على نطاق واسع ، وبالتالي فإن النقطة الأساسية هي اختيار بائع لديه بالفعل تقنية ناجحة تم نشرها على نطاق واسع للغاية لأنه ، عادةً ، عندما تذهب إلى الإنتاج ، هذا هو المكان الذي يحدث فيه المقياس الحقيقي وهذا هو المكان الذي تظهر فيه المشكلات النموذجية.
ما هي العقبات التنظيمية الرئيسية لوضع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج؟
إذا أخذت منظمة العفو الدولية إلى الإنتاج ، فإن العقبات التنظيمية عادة ما تتجمع بين الأشياء المختلفة. الأمر مختلف عن مشاريع تكنولوجيا المعلومات التي يقول فيها المستهلك أو المستخدم النهائي ، “أريد على متن هذا التطبيق الجديد” أو “أريد أن أعمل هذا جناح الأعمال الإضافي من أجلي”.
الذكاء الاصطناعى لديه المزيد من المتطلبات [that need] تكامل ضيق للغاية لجميع البنية التحتية من حيث الأجهزة وكذلك تكامل النظم الإيكولوجية. [It is] يختلف عن مشاريع تكنولوجيا المعلومات التقليدية – يحتاج مشروع الذكاء الاصطناعي إلى تكامل أكثر تشددًا بين جوانبها المختلفة.
أنت بحاجة إلى أشخاص من جانب الشبكات ؛ الأشخاص الذين لديهم علاقة بجانب التخزين وكذلك الجانب الحساب للبنية التحتية. ثم تحتاج أيضًا إلى المستخدمين النهائيين أو علماء البيانات أو الأشخاص الذين يكتبون التطبيق الذي يستخدم البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية ، وتحتاج إلى جمعهم جميعًا.
لذا ، فإن إحدى العقبات التنظيمية الكبيرة التي نراها هي أن هناك حدود ثابتة داخل الشركات التي لديها مناطق مجزأة من البنية التحتية على جانب الأجهزة والبرمجيات. بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعى ، من المفيد الجمع بين كل هؤلاء الأشخاص على طاولة واحدة من أجل الحصول على نشر ناجح.
كيف يمكننا تلخيص الاختلافات الرئيسية بين المشاريع التجريبية من الذكاء الاصطناعي و AI في الإنتاج؟
الشيء الرئيسي حقًا هو أن الأمور تبدو أبسط بكثير في POC أو Pilot Stage مما هي عليه بالفعل في إنتاج حقيقي كامل.
لذا ، إذا بدأت مشروعًا ، فيجب عليك من البداية معرفة شكله في الإنتاج الكامل. [You should] تأكد من أنه عند القيام بطيار ، فإنه يهدف إلى ذلك ، وأن البنية قابلة للتطوير وأن ما تنشره سيكون قادرًا على العمل على نطاق صغير ولكن أيضًا على نطاق واسع جدًا.
هل هناك قالب تقني أو تشغيلي يمكن للعملاء استخدامه لضمان انتقالهم بنجاح إلى التشغيل في مشاريع الذكاء الاصطناعي؟
المفتاح هو أن يكون لديك نقطة محورية للمشروع [that can] سحب الموارد والقيادة من مختلف المناطق. إذا لم تتمكن من تكوين فريق شامل واحد يقوم بذلك ، فأنت على الأقل بحاجة إلى أن يكون لديك شخص مسؤول ينظم ويجلب جميع الأشخاص المناسبين إلى الطاولة.
عادة ما يلمس الذكاء الاصطناعي الكثير من المجالات المختلفة للبنية التحتية. هذا ليس مشروع تكنولوجيا المعلومات التقليدي ، وبالتالي تحتاج إلى تكامل أكثر تشددًا بين الفرق والمنظمات المختلفة للحصول على نتيجة ناجحة.
ما هو الدور في المنظمة أو في منظمة تكنولوجيا المعلومات عادة ما يأخذ ذلك؟ أم أن الأدوار الجديدة تتشكل؟
حسنًا ، من الواضح أن هناك بعض الأدوار الجديدة التي ظهرت. ولكن ما نراه هو أن المشاريع الأكثر نجاحًا هي تلك التي يتم قيادتها بإنشاء قيمة الأعمال.
لذلك ، عادة هذا [would be] راعي تنفيذي على مستوى C يقول: “نريد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لخلق قيمة أعمال حقيقية.” هذه هي التي عادة ما تكون الأكثر نجاحًا لأنها مدفوعة من منظور ربحية الإيرادات والتي تمنحها التركيز الصحيح ، والمستوى الصحيح للاستثمار ، وكذلك الرعاية التنفيذية المناسبة لضمان القيام به بأولوية.
يمكنك بسهولة التغلب على العقبات داخل المنظمات أو حواجز الطرق التي يصعب حلها على مستوى أقل.
