GenAI: Mentakrifkan semula transformasi dipacu data

Pendekatan kejuruteraan data yang berdisiplin ialah asas kepada strategi GenAI yang berkesan, yang diperlukan untuk mencapai transformasi dipacu data.

Setiap tahun, Forum Ekonomi Dunia adalah tempat berkumpulnya pemimpin pemikiran dalam pelbagai bidang, di mana mereka membincangkan isu-isu utama dalam dunia hari ini dan masa depan. Tahun ini, kecerdasan buatan telah menjadi tumpuan forum, menarik perhatian meluas daripada pembuat keputusan dari semua lapisan masyarakat di seluruh dunia.

Setahun lalu telah menyaksikan kecerdasan buatan memasuki pandangan arus perdana, dan pengaruh serta kuasa kecerdasan buatan generatif (GenAI) dapat dilihat. Hari ini, bukan sahaja pemimpin teknologi tetapi orang ramai di semua industri menyedari bahawa AI mempunyai keupayaan untuk mengubah dunia yang kita diami secara asas, daripada kemahiran, gaji dan pekerjaan kepada proses, produktiviti, peraturan dan tadbir urus.

Transformasi dipacu GenAI

Impak GenAI telah menembusi secara mendalam ke dalam bidang pemprosesan data, proses manusia dan pengalaman pengguna, membuka era baharu impak perniagaan. Inisiatif yang disokong oleh GenAI telah mencapai hasil perniagaan yang ketara, dengan kesan menyeluruh terhadap organisasi, pengguna dan ekosistem. Ia menggalakkan organisasi untuk mencuba, menjadikan inovasi dan kebolehsuaian sebagai pemacu utama kejayaan.

Menurut ramalan PWC, teknologi kecerdasan buatan akan menyuntik nilai AS$15.7 trilion kepada ekonomi global menjelang 2030. Inilah sebabnya mengapa syarikat dari semua saiz giat mempromosikan projek kecerdasan buatan dan meneroka serta menggunakan nilai teknologi ini dalam bidang masing-masing. Goldman Sachs menganggarkan bahawa pelaburan global dalam projek dipacu AI akan mencapai $200 bilion menjelang 2025. Ini menunjukkan bahawa kecerdasan buatan, sebagai teras penggerak untuk pembangunan masa depan, menarik lebih banyak pelaburan dan perhatian. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan dan pengembangan skop aplikasinya, kecerdasan buatan akan terus menunjukkan potensi yang menakjubkan dalam pelbagai bidang dan memberi impak yang mendalam kepada ekonomi global.

Pemula baru muncul serta perusahaan tradisional sedang menjalani transformasi dan menggunakan pendekatan dipacu data. Mereka secara aktif memanfaatkan teknologi GenAI untuk memacu transformasi ini bagi meningkatkan nilai aset data sedia ada. Melalui analitik dipacu GenAI, perusahaan dapat mengekstrak maklumat berharga daripada data berstruktur atau tidak berstruktur untuk meningkatkan proses membuat keputusan. Pendekatan ini bukan sahaja membantu syarikat memahami arah aliran pasaran dan keperluan pelanggan dengan lebih baik, tetapi juga membantu mereka bertindak balas dengan lebih lincah kepada persekitaran perniagaan yang kompetitif. Dengan memanfaatkan sepenuhnya pendekatan dipacu data, perniagaan boleh berinovasi dan berkembang dengan lebih kompetitif, meletakkan asas yang kukuh untuk pertumbuhan masa hadapan.

Artikel ini menyelidiki kerumitan projek yang dipacu AI, mendedahkan cabaran dan kesulitan serta menyediakan panduan untuk berjaya dalam perjalanan perubahan yang belum dipetakan ini.

Cabaran dan Perangkap GenAI

Walaupun wang yang dilaburkan dalam projek data yang diterajui AI adalah besar, penyelidikan menunjukkan bahawa pengabaian dan kegagalan adalah terlalu biasa. Menurut Gartner, sehingga 85% daripada projek kecerdasan buatan menghasilkan keputusan yang salah disebabkan pelbagai sebab seperti bias data, algoritma yang tidak sempurna atau kemahiran pasukan yang tidak mencukupi.

Oleh itu, adalah penting untuk memperincikan elemen asas utama untuk kejayaan mana-mana perjalanan data-ke-hasil yang bertumpu GenAI:

Penemuan Aset Data: Walaupun data merupakan sumber yang paling banyak, ia sering kurang digunakan dalam organisasi Sangat rendah. Pasukan sering tergesa-gesa untuk menyelesaikan masalah GenAI tanpa melakukan usaha wajar ke atas aset data yang berkaitan. Memastikan aset data adalah terkini, berkualiti tinggi, kaya dengan ciri dan mudah ditemui adalah penting.

Salinan data yang berlebihan dan sistem pengurusan metadata yang tidak sempurna adalah masalah biasa. Pengurusan metadata yang kukuh adalah penting untuk menggabungkan aset data dengan rapat.

Urus Kos Pemilikan: Walaupun percubaan adalah aspek asas untuk memanfaatkan GenAI, mengabaikan kebolehulangan percubaan dan mengabaikan pendekatan platform boleh menyebabkan kos yang lebih tinggi dan kebocoran bajet.

Pendekatan strategik yang menggalakkan penggunaan semula percubaan yang berjaya dan penyelesaian modular adalah penting untuk keberkesanan kos.

Keselamatan Data dan Perlindungan Kebocoran Harta Intelek: Pemilikan dan perlindungan aset AI adalah penting kepada inisiatif GenAI. Isu keselamatan data dan kebocoran harta intelek, terutamanya dalam projek terbengkalai, memerlukan langkah yang ketat.

Dalam firewall atau sistem pengasingan, mewujudkan persekitaran yang selamat ialah matlamat yang mencabar tetapi penting. Memastikan ketersediaan data AI yang selamat juga memerlukan langkah proaktif di hujung hadapan saluran paip GenAI. Pembersihan data, anonimasi dan kawalan kualiti adalah komponen penting dalam mengekalkan integriti hasil anda.

Peralihan kepada sistem gred pengeluaran melalui : Walaupun melancarkan dan mencipta bukti nilai mungkin mudah, melancarkan aplikasi GenAI dalam persekitaran pengeluaran adalah rumit. Membangunkan pelan tindakan penyelesaian yang komprehensif adalah kunci kepada peralihan yang berjaya. Pendekatan berstruktur adalah penting untuk mengemas kini, mengurus dan menyelaras automasi dengan berkesan merentas pelbagai sistem hiliran yang bergantung pada cerapan yang dihasilkan oleh platform GenAI.

Dapatkan Kejuruteraan Data Betul

Pendekatan kejuruteraan data yang berdisiplin ialah asas untuk projek transformasi dipacu GenAI yang berkesan. Aset data berkualiti tinggi, rangka kerja pemprosesan yang sesuai dan sumber mahir adalah elemen utama untuk melatih sistem dengan betul dan menghasilkan hasil yang berkesan.

Asas Kejuruteraan Data: Langkah pertama ialah membuat pilihan seni bina yang betul untuk memudahkan pemprosesan data yang cekap merentas pelbagai format dan mekanisme pemerolehan. Menyokong penyimpanan, pengambilan dan pengekstrakan data separa berstruktur dan berstruktur adalah perlu untuk mengoptimumkan proses latihan, peningkatan dan perolehan semula.

Menggunakan pangkalan data vektor untuk projek AI mungkin mempunyai kelebihan taktikal. Pangkalan data vektor menyediakan cara peringkat tinggi untuk mengkontekstualisasikan maklumat dengan memperkayakan data secara semantik, dengan itu meningkatkan kebolehtafsiran. Ini juga meningkatkan ketepatan carian dan penyepaduan model.

Memilih pendekatan berorientasikan platform untuk menyepadukan pelbagai elemen dalam kejuruteraan data adalah lebih baik daripada menggunakan pasukan IT yang berdiam diri untuk menyelesaikan masalah tertentu. Selain itu, pasukan rentas fungsi yang bekerja bersama pada platform yang sama boleh meningkatkan penyebaran kemahiran dan ketangkasan pendekatan kejuruteraan data kod sifar telah terbukti lebih berkesan daripada pendekatan kejuruteraan asas.

Pengurusan Aset dan Integriti Metadata: Storan metadata yang disusun dengan teliti dan saluran paip data automatik merupakan komponen penting dalam pelan tindakan penyelesaian. Pertanyaan terhadap gudang data perusahaan harus menghasilkan keputusan terkini, yang perlu dipetakan dengan tepat kepada metadata dalam stor data. Mengekalkan ketepatan aset data memerlukan perhatian berterusan terhadap metadata terkini, kualiti data, perubahan skema dan ciri data.

Pastikan AI anda terkini: Melaksanakan mekanisme pembelajaran berterusan membolehkan model GenAI sentiasa dikemas kini dengan maklumat, corak dan nuansa baharu dalam data yang mereka hadapi. Pembelajaran adaptif ini memastikan ramalan dan cerapan model kekal relevan dari semasa ke semasa.

Bias dalam model AI boleh membawa kepada keputusan yang condong dan keputusan yang tidak adil. Pemantauan dan pengauditan rapi model GenAI adalah penting untuk mengenal pasti dan membetulkan bias. Menggunakan teknik seperti algoritma pengesanan berat sebelah dan set data yang pelbagai semasa proses latihan boleh membantu mengurangkan risiko keputusan subjektif.

Infrastruktur asas yang menyokong model AI mesti terus berkembang untuk menampung kemajuan dan peningkatan. Bermula daripada model asas yang unggul, keserasian, peningkatan prestasi dan kemas kini tetap harus ditangani dengan sewajarnya.

Memandangkan permintaan untuk keupayaan AI terus berkembang, penskalaan adalah penting untuk memenuhi beban kerja yang semakin meningkat. Penskalaan AI melibatkan pengembangan keupayaannya untuk memproses set data yang lebih besar, meningkatkan interaksi pengguna dan mengembangkan rangkaian aplikasinya. Automasi dalam proses penskalaan memastikan tindak balas yang lancar dan cekap terhadap permintaan sistem AI yang semakin meningkat.

Satu lagi komponen penting ialah membangunkan aliran kerja dan alatan untuk menilai dan mengurus prestasi model AI secara kerap. Adalah disyorkan bahawa proses Penjanaan Pembesaran Retrieval (RAG) diautomatikkan untuk menyertakan pemeriksaan biasa untuk kemas kini pembelajaran yang berat sebelah dan berterusan. Automasi meminimumkan campur tangan manual dan memastikan pendekatan proaktif untuk mengekalkan integriti model.

Mekanisme Maklum Balas dan Tadbir Urus: Maklum balas yang kukuh dan mekanisme tadbir urus adalah penting untuk memastikan daya tahan, ketepatan dan tingkah laku beretika penyelesaian AI. Mencipta pagar yang jelas di sekeliling input segera dan tindakan yang dibenarkan boleh menetapkan sempadan etika dan membimbing model AI ke arah tingkah laku yang bertanggungjawab. Mengintegrasikan graf pengetahuan yang dipilih susun boleh menambah lapisan pengesahan, menyelaraskan respons dengan fakta dan piawaian yang telah ditetapkan.

Maklum balas pengguna mencipta gelung maklum balas berulang yang membolehkan sistem AI menyesuaikan dan meningkatkan outputnya. Pada masa yang sama, jejak audit operasi sistem memastikan ketelusan dan kebolehkesanan, memudahkan analisis forensik sekiranya berlaku penyelewengan. Makluman proaktif sekiranya berlaku kelakuan yang tidak dijangka berfungsi sebagai sistem amaran awal, yang membolehkan tindakan pembetulan pantas.

Pendekatan holistik terhadap rangka kerja maklum balas dan tadbir urus ini, apabila disepadukan ke dalam seni bina penyelesaian, bukan sahaja memenuhi keperluan kawal selia tetapi juga memudahkan kitaran penambahbaikan berulang.

Gunakan templat untuk kebolehulangan: Penyelesaian GenAI yang berjaya memerlukan pelaksanaan berulang. Ini boleh dicapai dengan mencipta templat penyelesaian yang boleh disesuaikan yang mempercepatkan penghantaran merentas unit perniagaan. Untuk model AI, ia melibatkan templat keseluruhan proses kejuruteraan data, penalaan AI, platform ujian dan perkhidmatan. Perkhidmatan sampingan seperti chatbots, pertuturan-ke-teks, visualisasi dan log masuk pengguna juga boleh dijadikan templat dengan berkesan.

Mencapai tahap templat ini boleh dilaksanakan dengan susunan teknologi dan rangka kerja automasi yang betul, serta kejuruteraan yang berdisiplin, dengan itu meningkatkan kecekapan penggunaan dan pengurusan model AI.

Membentuk Laluan ke Masa Depan

Keghairahan untuk memanfaatkan kuasa transformatif AI terus berkembang apabila perniagaan besar dan kecil melabur banyak dalam AI untuk meningkatkan daya saing dan produktiviti. Pertumbuhan eksponen teknologi AI tidak dapat dinafikan dan berjanji untuk mencipta revolusi dalam projek dipacu data dan DNA korporat.

Walau bagaimanapun, perjalanan daripada data kepada transformasi AI, ML dan dipacu data yang berjaya adalah rumit dan mempunyai pelbagai vektor kegagalan. Walaupun prospek yang menjanjikan, pelaksanaan sebenar sering kali tidak mencapai jangkaan.

Adakah AI hanya gembar-gembur, atau adakah jangkaan kita terlalu tinggi jawapannya terletak pada mengiktiraf pelbagai cabaran yang dihadapi oleh projek AI, bukan hanya pertimbangan teknikal. Menangani cabaran ini memerlukan pendekatan bernuansa yang mengakui bahawa tiada penyelesaian yang sesuai untuk semua. Walaupun kegagalan tidak dapat dielakkan, ia juga merupakan pengajaran berharga dalam meningkatkan amalan terbaik.

Apabila perusahaan memulakan projek penyepaduan AI, kuncinya adalah terbuka kepada pelbagai pembolehubah kompleks yang mentakrifkan pelaksanaan yang berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci GenAI: Mentakrifkan semula transformasi dipacu data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!