Вражаючі 92% організацій планують інвестувати або вже інвестували в штучний інтелект (ШІ). З огляду на таку кількість організацій, які перебувають на шляху впровадження штучного інтелекту на різних рівнях розвитку, ми можемо вчитися у тих, хто очолював ці ініціативи. Від визначення варіантів використання та інтеграції ШІ до вашої архітектури до залучення ваших співробітників і вимірювання вашого успіху, ІТ-лідери цих організацій пройшли через усе — і вони можуть поділитися мудрістю.
Що таке впровадження ШІ?
Спочатку трохи передісторії. Дослідники з Національного бюро економічних досліджень визначають впровадження ШІ для використання у виробництві, тобто використання ШІ для виконання роботи в організації. Це включатиме інженерів служби підтримки, які використовують інструменти на основі штучного інтелекту, щоб знаходити необхідну інформацію, щоб допомогти клієнтам із їхніми запитами, або виробника автомобілів, які використовують інтелектуальну аналітику на основі штучного інтелекту для аналізу даних датчиків машин для прогнозування збоїв і вимог до обслуговування.
Впровадження ШІ: ключові статистичні дані та тенденції
Минулого року ми спостерігали сплеск впровадження штучного інтелекту в усьому світі. Опитування 2024 року показало, що 72% організацій інтегрують ШІ принаймні в одну бізнес-функцію — це величезний стрибок порівняно з 55% у 2023 році. Тим не менш, великі компанії лідирують у впровадженні ШІ. Половина організацій із понад 5000 співробітників використовують ШІ. А 60% компаній із понад 10 000 співробітників використовують ШІ. Що стосується галузей, то виробництво, та, можливо, несподівано, галузь охорони здоров’я є лідерами з впровадження штучного інтелекту, тоді як фінанси, страхування та нерухомість мають нижчі показники впровадження.
З таким широким впровадженням ШІ реальність така, що не всі проекти є успішними. Насправді 70% ІТ-директорів повідомили про 90% відмов у створених на замовлення додатках ШІ. Але це ще не всі погані новини! Boston Consulting Group виявила, що компанії, які запровадили штучний інтелект на ранній стадії, стверджують, що приріст доходів у 1,5 рази вищий, ніж інші компанії. Крім того, 74% підприємств, які використовують генеративний ШІ (GenAI), окупають інвестиції. Не всі проекти будуть успішними. Успішні допоможуть вам залишатися конкурентоспроможними, збільшити ваші доходи та підвищити рівень зрілості ШІ.
Чого навчилися ІТ-лідери на шляху до впровадження ШІ
- Почніть із проблеми
Найкращий спосіб запровадити можливості штучного інтелекту у вашій організації — почати з важливої проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити. Рік Ріоболі, виконавчий віце-президент і технічний директор Comcast Connectivity and Platform, каже: зосередьтеся на проблемах, вирішення яких матиме серйозний вплив на бізнес. Організації вже досліджують різноманітні випадки використання генеративного штучного інтелекту, з яких ви можете надихнутися. Коли ви визначите свою проблему, почніть думати про те, які дані вам знадобляться для подачі вашої моделі ШІ, щоб вирішити цю проблему.
- Приймайте експерименти
Синтія Стоддард, старший віце-президент і інформаційний директор Adobe, заохочує своїх співробітників до творчості. Стоддард каже: «Ми створили інноваційний центр, який дозволяє співробітникам зрозуміти, які інструменти та продукти Adobe вони можуть використовувати для експериментів і вирішення реальних бізнес-завдань». Це не тільки дає можливість співробітникам випробувати нові технології та створювати нові рішення, але й сприяє культурній трансформації, яка пов’язана з такими різкими організаційними змінами.
- Використовуйте правильні дані
І переконайтеся, що це якісні дані. Генеративні моделі штучного інтелекту навчаються на величезній кількості даних із загальнодоступного Інтернету, але вони не мають поточних даних і не пройшли б навчання на ваших даних. Щоб отримати максимальну віддачу від штучного інтелекту, вам потрібно мати можливість передавати власні дані в генеративну модель штучного інтелекту, яка виконується за допомогою доповненого пошуку (RAG). Окрім правильних даних, ви повинні переконатися, що це якісні дані та дадуть вам відповідні точні відповіді. Неякісні, неточні дані дадуть оманливі результати. Метт Мінетола, ІТ-директор компанії Elastic, каже: «Важливо мати надійну стратегію даних. Без уніфікованих і доступних даних навіть найдосконаліші генеративні ініціативи штучного інтелекту будуть важко досягати справжньої цінності».
- Кількісно оцініть вплив
Коли ви визначите свій ідеальний результат і підтвердите, що маєте правильні дані, вам потрібно постійно кількісно оцінювати їх для створення вашого ідеального рішення, покращення досвіду, зменшення середнього часу, необхідного для реагування та підвищення ефективності, переконайтеся, що ви можете кількісно показати, що ініціатива була успішною. Стоддард каже, що стежачи за продуктивністю, ви можете визначити, чи потрібно проекти налаштовувати чи, у деяких випадках, відмовитися від них, оскільки ви не отримуєте результатів, на які очікували. Відстежуючи вплив на бізнес, ви також повинні стежити за працездатністю та продуктивністю своїх систем ШІ. Це включає в себе задоволення користувачів досвідом і точністю результатів.
- Уникайте розповсюдження ШІ та технічної заборгованості
У організації може виникнути спокуса використовувати різні точкові рішення для різних проблем, щоб спробувати швидко розробити програми. Мінетола попереджає, що «підприємства починають бачити довгострокові витрати. Якщо вони розробили п’ять-шість різних рішень із п’ятьма-шістьма різними постачальниками і їм доведеться об’єднати це разом, вартість цього буде величезною». Технічний борг — передбачувана вартість майбутньої роботи, необхідної для перегляду проекту, оскільки швидкість цінувалася над довгостроковою зручністю використання — а також накопичення даних і безлад із дотриманням нормативних вимог зроблять майбутні спроби штучного інтелекту проблемою. Стоддард каже, що всі ініціативи штучного інтелекту проходять перевірку архітектури, щоб переконатися, що вони відповідатимуть існуючій інфраструктурі.
- Використовуйте ШІ для прогнозування та прийняття рішень
AI є неймовірним інструментом, коли він використовується в продуктах для співробітників і клієнтів. Це також потужний інструмент, коли його використовують для прогнозування та прийняття бізнес-рішень. «Ми розглядаємо використання штучного інтелекту для нашої прибутковості та точності у тому, як використовуватимуться продукти. Ми намагаємося передбачити, чи вдасться нам отримати зручність використання наших продуктів, про яку ми думали», — каже Стоддард. Стосовно використання даних і штучного інтелекту для прийняття бізнес-рішень Мінетола додає: «Це можна розглядати як мультиплікаційний ефект, який справді може вивести вашу організацію на новий рівень, зробивши кожне рішення важливим». Коли кожне рішення підкріплюється (точними та контекстними) даними, ви можете переконатися, що воно є найоптимальнішим.
- Встановіть бар’єри
Управління ризиками є невід’ємними складовими вашого шляху до ШІ, і їм слід визначити пріоритет. Стоддард каже, що для AI в Adobe команда покладається на управління та вивчення потенційних ризиків, щоб «переконатись, що це безпечно, ми використовуємо правильні дані та робимо правильні речі для наших клієнтів». Відповідність стане лише більшою проблемою на всіх ринках, оскільки буде введено більше законів щодо технологій ШІ. «У вас виникнуть численні проблеми з відповідністю, якщо ви не розумієте, як були згенеровані дані для вашого ШІ », — додає Мінетола.
Розрахуйте на майбутнє свою стратегію впровадження ШІ
Коли справа доходить до масштабування вашої стратегії та забезпечення її довгострокової ефективності, переконайтеся, що ви не працюєте розрізнено. ШІ слід розглядати не як окремі рішення, а як взаємопов’язану екосистему, яку ви зможете розвивати в міру розширення варіантів використання. Ваші дані – ваш найцінніший товар. Уникнення ізоляції та можливість доступу до даних незалежно від середовища допоможе вам під час масштабування та дотримання нових законів і правил.
Шлях впровадження ШІ – це не гонка, це марафон. Почніть із міцної бази даних і надійного сценарію використання, щоб потім розширюватися. Якщо ви ще не почали працювати зі штучним інтелектом, ви не прогадали! Ще є час, щоб перевірити свою організацію на майбутнє та залишатися конкурентоспроможною. У вас є чудова можливість створити масштабовану та прозору програму ШІ, яка відповідає вашим потребам.
Elastic – пошук та аналіз даних
Elastic — це компанія, яка розробляє однойменний набір програмних продуктів, відомий як Elastic Stack (раніше називався ELK Stack). Це потужний інструмент для пошуку, аналізу та візуалізації даних у реальному часі. Основні компоненти Elastic Stack включають:
- Elasticsearch — розподілена пошукова та аналітична система, яка базується на Apache Lucene. Вона дозволяє швидко індексувати, шукати та аналізувати великі обсяги даних.
- Logstash — інструмент для збору, обробки та передачі логів і даних.
- Kibana — платформа для візуалізації даних, що інтегрується з Elasticsearch, надаючи користувачам графіки, дашборди та інші засоби для аналізу.
- Beats — легкі агенти для збору даних із різних джерел.
- Elastic Stack широко використовується для роботи з логами, моніторингу систем, аналізу безпеки, бізнес-аналітики та інших завдань, де потрібна швидка обробка великих даних.
Elastic інтегрує штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (ML) у свої продукти, щоб розширити можливості аналізу даних і автоматизувати процеси. Ось як це працює:
- Машинне навчання в Elastic (Elastic Machine Learning):
Elastic пропонує модуль машинного навчання, доступний у платних версіях (наприклад, у підписках Platinum або Enterprise). Цей модуль дозволяє виявляти аномалії, прогнозувати тренди та класифікувати дані без необхідності ручного налаштування.
Наприклад, у моніторингу ІТ-систем ШІ може автоматично виявляти незвичайну поведінку (аномалії), як-от різке зростання трафіку або підозрілу активність у логах, що може свідчити про кібератаку.
- Аномалії та прогнозування:
Алгоритми машинного навчання аналізують історичні дані, щоб створювати базові моделі поведінки. Якщо щось відхиляється від норми (наприклад, у метриках продуктивності сервера), система сигналізує про це користувачу.
Функція прогнозування дозволяє передбачати майбутні значення на основі часових рядів, що корисно для планування ресурсів або виявлення потенційних проблем.
- Обробка природної мови (NLP):
Elastic підтримує обробку текстових даних, що дає змогу застосовувати ШІ для аналізу неструктурованих даних, таких як електронні листи, звіти чи повідомлення. Наприклад, можна автоматично класифікувати запити в техпідтримці або витягувати ключові сутності (імена, дати тощо).
- Інтеграція з Kibana:
У Kibana результати роботи ШІ та ML візуалізуються через інтерактивні дашборди. Користувачі можуть бачити аномалії, прогнози чи кластери даних у зрозумілому графічному вигляді.
- Безпека та SIEM:
У продукті Elastic Security (система SIEM — Security Information and Event Management) ШІ допомагає виявляти загрози в реальному часі. Алгоритми аналізують патерни поведінки, щоб ідентифікувати підозрілі дії, наприклад, спроби несанкціонованого доступу.
- Кастомізація та API:
Elastic дозволяє інтегрувати власні моделі машинного навчання через API, що дає розробникам можливість додавати спеціалізовані ШІ-рішення, адаптовані до їхніх потреб.
Приклади використання ШІ в Elastic
Моніторинг інфраструктури: Виявлення збоїв у роботі серверів шляхом аналізу логів і метрик.
- Кібербезпека: Автоматичне розпізнавання фішингових атак або витоків даних.
- Бізнес-аналітика: Прогнозування продажів на основі історичних даних.
- Обслуговування клієнтів: Аналіз відгуків і автоматична категоризація звернень.
- Переваги використання ШІ в Elastic
- Автоматизація: Зменшує потребу в ручному аналізі великих обсягів даних.
- Швидкість: ШІ прискорює виявлення проблем і прийняття рішень.
- Гнучкість: Підходить для різних галузей — від ІТ до фінансів і медицини.
Таким чином, Elastic використовує штучний інтелект як інструмент для покращення пошуку, аналізу та інтерпретації даних, роблячи складні процеси доступними навіть для користувачів без глибоких технічних знань. Тож почніть ваше знайомство з Elastic спочатку з безкоштовної пробної версії. Якщо вирішите продовжити більш суттєве використання цього програмного забезпечення, звертайтесь до офіційного постачальника – компанії Ідеалсофт.
