Πώς να αγοράσετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης με τον σωστό τρόπο: 7 ερωτήσεις που πρέπει να εξετάσουν οι νέοι πελάτες

Το AI είναι έτοιμο

να γίνει σημαντική και πανταχού παρούσα στη ζωή μας. Έχει τεράστια δυνητική αξία, αλλά δεν μπορούμε να συνεισφέρουμε ουσιαστικά σε μια

τεχνολογία

που δεν καταλαβαίνουμε.

Όταν ένας χρήστης σκοπεύει να αγοράσει ένα νέο κομμάτι τεχνολογίας, δεν ενδιαφέρεται ιδιαίτερα για το τι μπορεί να κάνει κάπου στην πορεία. Ένας δυνητικός χρήστης πρέπει να κατανοήσει τι θα κάνει για αυτόν μια λύση

σήμερα

, πώς θα αλληλεπιδράσει με την υπάρχουσα στοίβα τεχνολογίας και πώς η τρέχουσα επανάληψη αυτής της λύσης θα προσφέρει συνεχή αξία στην επιχείρησή του.

Επειδή όμως πρόκειται για έναν αναδυόμενο χώρο που αλλάζει φαινομενικά μέρα με τη μέρα, μπορεί να είναι δύσκολο για αυτούς τους πιθανούς χρήστες να γνωρίζουν ποιες ερωτήσεις πρέπει να κάνουν ή πώς να αξιολογούν τα προϊόντα τόσο νωρίς στον κύκλο ζωής τους.

Έχοντας αυτό κατά νου, έχω παράσχει έναν οδηγό υψηλού επιπέδου για την αξιολόγηση μιας λύσης βασισμένης σε AI ως δυνητικού πελάτη – μια κάρτα αποτελεσμάτων αγοραστών επιχειρήσεων, αν θέλετε. Κατά την αξιολόγηση της τεχνητής νοημοσύνης, εξετάστε τις ακόλουθες ερωτήσεις.

Διορθώνει η λύση ένα επιχειρηματικό πρόβλημα και οι κατασκευαστές καταλαβαίνουν πραγματικά αυτό το πρόβλημα;

Τα

chatbots

, για παράδειγμα, εκτελούν μια πολύ συγκεκριμένη λειτουργία που συμβάλλει στην προώθηση της ατομικής παραγωγικότητας. Μπορεί όμως η λύση να φτάσει στο σημείο να χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά από 100 ή 1.000 άτομα;

Οι βασικές αρχές της ανάπτυξης εταιρικού λογισμικού εξακολουθούν να ισχύουν — η επιτυχία των πελατών, η διαχείριση αλλαγών και η ικανότητα

καινοτομία

ς μέσα στο εργαλείο αποτελούν θεμελιώδεις απαιτήσεις για την παροχή συνεχούς αξίας στην επιχείρηση. Μην θεωρείτε την τεχνητή νοημοσύνη ως μια σταδιακή λύση. σκεφτείτε το σαν ένα μικρό κομμάτι μαγείας που αφαιρεί εντελώς ένα σημείο πόνου από την εμπειρία σας.

Αλλά θα είναι μαγικό μόνο αν μπορείτε κυριολεκτικά να εξαφανίσετε κάτι κάνοντάς το αυτόνομο, κάτι που έρχεται πίσω στην αληθινή κατανόηση του επιχειρηματικού προβλήματος.

Πώς μοιάζει η στοίβα ασφαλείας;

Οι επιπτώσεις στην ασφάλεια δεδομένων γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη είναι επόμενου επιπέδου και ξεπερνούν κατά πολύ τις απαιτήσεις που έχουμε συνηθίσει. Χρειάζεστε ενσωματωμένα μέτρα ασφαλείας που πληρούν ή υπερβαίνουν τα δικά σας οργανωτικά πρότυπα.

Σήμερα, τα δεδομένα, η συμμόρφωση και η ασφάλεια αποτελούν στοιχήματα για οποιοδήποτε λογισμικό και είναι ακόμη πιο σημαντικά για λύσεις τεχνητής νοημοσύνης. Ο λόγος για αυτό είναι διπλός: Πρώτον και κύριον, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αντιμετωπίζουν τεράστιους όγκους δεδομένων και μπορεί να είναι μια αδυσώπητη εμπειρία εάν αυτά τα δεδομένα δεν αντιμετωπίζονται με στρατηγική προσοχή.

Με οποιαδήποτε λύση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, ανεξάρτητα από το τι προορίζεται να επιτύχει, ο στόχος είναι να έχει μεγάλο αντίκτυπο. Επομένως, το κοινό που βιώνει τη λύση θα είναι επίσης μεγάλο. Ο τρόπος με τον οποίο αξιοποιείτε τα δεδομένα που δημιουργούν αυτές οι εκτεταμένες ομάδες χρηστών είναι πολύ σημαντικός, όπως και ο τύπος των δεδομένων που χρησιμοποιείτε, όταν πρόκειται να διατηρήσετε αυτά τα δεδομένα ασφαλή.

Δεύτερον, πρέπει να διασφαλίσετε ότι οποιαδήποτε λύση έχετε στη διάθεσή σας σας επιτρέπει να διατηρείτε τον έλεγχο αυτών των δεδομένων για να εκπαιδεύετε συνεχώς τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης με την πάροδο του χρόνου. Αυτό δεν αφορά μόνο τη δημιουργία μιας καλύτερης εμπειρίας. έχει να κάνει επίσης με τη διασφάλιση ότι τα δεδομένα σας δεν φεύγουν από το περιβάλλον σας.

Πώς προστατεύετε και διαχειρίζεστε τα δεδομένα, ποιος έχει πρόσβαση σε αυτά και πώς τα προστατεύετε; Η ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι ήδη ένα καυτό θέμα και θα συνεχίσει να είναι εν όψει επικείμενων κανονισμών. Οποιαδήποτε λύση AI που αναπτύσσετε πρέπει να έχει κατασκευαστεί με μια εγγενή κατανόηση αυτής της δυναμικής

Είναι το προϊόν πραγματικά κάτι που μπορεί να βελτιωθεί με την πάροδο του χρόνου;

Καθώς τα μοντέλα ML γερνούν, αρχίζουν να παρασύρονται και αρχίζουν να βγάζουν λάθος συμπεράσματα. Για παράδειγμα, το ChatGPT3 έλαβε δεδομένα μόνο μέχρι τον Νοέμβριο του 2021, πράγμα που σημαίνει ότι δεν μπορούσε να έχει νόημα για τυχόν γεγονότα που συνέβησαν μετά από αυτήν την ημερομηνία.

Οι επιχειρηματικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να βελτιστοποιηθούν για αλλαγές με την πάροδο του χρόνου, ώστε να συμβαδίζουν με νέα και πολύτιμα δεδομένα. Στον κόσμο των οικονομικών, ένα μοντέλο μπορεί να έχει εκπαιδευτεί για να εντοπίσει έναν συγκεκριμένο κανονισμό που αλλάζει μαζί με τη νέα νομοθεσία.

Ένας προμηθευτής ασφάλειας μπορεί να εκπαιδεύσει το μοντέλο του για να εντοπίσει μια συγκεκριμένη απειλή, αλλά στη συνέχεια εμφανίζεται ένας νέος φορέας επίθεσης. Πώς αντικατοπτρίζονται αυτές οι αλλαγές για τη διατήρηση ακριβών αποτελεσμάτων με την πάροδο του χρόνου; Όταν αγοράζετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης, ρωτήστε τον πωλητή πώς διατηρούν τα μοντέλα τους ενημερωμένα και πώς σκέφτονται γενικά για το μοντέλο drift.

Πώς μοιάζει η τεχνική ομάδα πίσω από το προϊόν;