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Questo articolo illustra come creare un Centro di eccellenza per intelligenza artificiale (AI CoE) nell'organizzazione. Un CoE di intelligenza artificiale funge da team interno di esperti che guidano risultati di intelligenza artificiale efficaci e preziosi. Il CoE di intelligenza artificiale impedisce l'adozione di intelligenza artificiale frammentata o non governativa. Stabilisce una solida base per le iniziative di IA e offre sia consulenza aziendale che tecnica che supporta l'integrazione dell'IA con successo.
Costruire il team del Centro di Eccellenza per l'Intelligenza Artificiale
Un team CoE di intelligenza artificiale garantisce un'adozione coerente dell'IA nell'organizzazione. Per essere efficaci, il CoE di intelligenza artificiale deve avere la leadership, le competenze e l'allineamento dell'organizzazione corretti. Per creare il team, seguire questa procedura:
Ottenere il patrocinio dirigenziale. La sponsorizzazione esecutiva fornisce il budget, l'autorità e la credibilità organizzativa di cui il CoE di intelligenza artificiale ha bisogno per avere successo. Senza il backup esecutivo, il CoE di intelligenza artificiale non può applicare gli standard o guidare il cambiamento dell'organizzazione. Formare un comitato direttivo con i responsabili aziendali e IT, stabilire revisioni mensili dei progressi con gli sponsor e garantire che il CoE abbia accesso diretto ai decision maker a livello C.
Nomina un responsabile del Centro di Eccellenza dell'IA. Assegnare un leader dedicato che guida le iniziative di intelligenza artificiale e funge da singolo punto di contatto per l'esecuzione della strategia di IA. Un leader chiaro garantisce responsabilità, allineamento strategico ed efficace comunicazione. Selezionare un utente con una forte esperienza di intelligenza artificiale, competenze di leadership comprovate e capacità di influenzare gli stakeholder in tutti i livelli.
Assembla il team del Centro di Eccellenza per l'Intelligenza Artificiale. Creare un team multidisciplinare con competenze avanzate che supportano l'adozione dell'IA aziendale. Un team diversificato soddisfa sia i requisiti tecnici che aziendali mantenendo gli standard di sicurezza e governance. I lead aziendali identificano i casi d'uso pertinenti, identificano i dati disponibili e valutano l'efficacia del modello. Gli esperti tecnici di intelligenza artificiale gestiscono la gestione dei dati, la progettazione dei modelli, il training, l'adattamento e la selezione. Sono inclusi data scientist senior, ingegneri di Machine Learning, esperti di governance dell'intelligenza artificiale, specialisti della sicurezza dell'intelligenza artificiale e professionisti delle operazioni di intelligenza artificiale.
Determinare il posizionamento all'interno dell'organizzazione. Un allineamento corretto dell'organizzazione garantisce una collaborazione efficace con i team esistenti e l'accesso alle risorse necessarie. L'IA emerge insieme o dopo altre tecnologie esistenti e si basa su infrastruttura cloud, dati e governance. Si basa in genere su team esistenti anziché essere un team autonomo. Se si gestisce già un Cloud Center of Excellence (CCoE), integrare le procedure di intelligenza artificiale e le competenze in tale team. Creare un team di intelligenza artificiale autonomo solo se i team correnti non possono supportare l'adozione dell'IA o se esistono rischi critici. La chiave consiste nell'evitare complessità non necessarie e garantire che l'adozione dell'IA si basa su basi solide anziché operare in isolamento.
Definire il modello operativo. Le aziende in una fase iniziale del percorso di IA traggono vantaggio da un CoE centralizzato per consolidare le competenze e le procedure di base. La centralizzazione all'inizio accelera l'adozione dell'IA. Man mano che l'adozione dell'IA matura, è consigliabile passare a un approccio consultivo in cui il CoE di intelligenza artificiale supporta l'uso dell'IA. Un modello centralizzato garantisce controllo e coerenza, mentre un approccio consultivo offre flessibilità.
Definire le responsabilità del CoE di intelligenza artificiale
La chiara responsabilità crea responsabilità, chiude i gap di governance e supporta l'esecuzione coerente delle iniziative di IA. Il coe di intelligenza artificiale deve soddisfare le responsabilità principali per definire le operazioni, soprattutto all'inizio del percorso di adozione dell'IA. Usare la tabella seguente per assegnare le responsabilità del coe di intelligenza artificiale:
| Area di interesse | Responsabilità |
|---|---|
| Definire la strategia di intelligenza artificiale | Definire una chiara strategia di IA in linea con gli obiettivi aziendali. La chiave per guidare il valore è non solo nell'identificazione dei casi d'uso, ma anche nella garanzia dell'adattamento dell'organizzazione. Collaborare con i responsabili aziendali per identificare le opportunità di IA. Usare l'albero delle decisioni di intelligenza artificiale per selezionare le soluzioni di intelligenza artificiale appropriate. Sviluppare una strategia di IA responsabile che guida l'implementazione etica. |
| Sviluppare competenze di intelligenza artificiale | Creare funzionalità di intelligenza artificiale aziendale tramite valutazioni delle competenze e programmi di sviluppo. Valutare le competenze di intelligenza artificiale correnti usando la valutazione delle competenze di intelligenza artificiale. Implementare percorsi di apprendimento per lo sviluppo delle competenze dei dipendenti. Offrire opportunità di sperimentazione pratica per mantenere aggiornati i team. |
| Progetti pilota potenziali | Eseguire progetti pilota strategici per convalidare gli approcci di intelligenza artificiale e dimostrare il valore aziendale. Assegnare priorità ai progetti in base all'impatto aziendale e alla fattibilità tecnica usando la creazione di un modello di verifica dell'intelligenza artificiale. Usare i risultati per perfezionare i processi operativi e migliorare le prestazioni di CoE. |
| Definire e applicare gli standard di intelligenza artificiale | Sviluppare criteri di governance e standard di sicurezza per la gestione della qualità dei dati e del ciclo di vita del modello. Documentare gli standard di intelligenza artificiale, integrarli nei flussi di lavoro giornalieri e monitorare l'uso etico dell'IA. Esaminare i modelli per pregiudizi e trasparenza. Eseguire controlli regolari di sicurezza e conformità dei dati. |
| Creare un flusso di lavoro di assunzione e definizione delle priorità | Implementare processi per valutare e classificare in ordine di priorità le richieste di progetto di intelligenza artificiale. Creare un processo di assunzione strutturato per raccogliere e valutare le richieste di progetto. Applicare criteri coerenti per il valore aziendale, la fattibilità tecnica e i requisiti delle risorse. Mantenere un backlog prioritizzato delle iniziative di intelligenza artificiale. |
| Sviluppare asset riutilizzabili | Creare elenchi di controllo di conformità e pubblicare asset in una piattaforma interna per riutilizzare e condividere le informazioni. |
| Misurare e segnalare i risultati | Implementare i framework per tenere traccia dello stato di avanzamento dell'adozione dell'IA e dell'impatto aziendale. Definire indicatori di prestazioni chiave, ad esempio tassi di adozione, livelli di conformità e tempi del ciclo del progetto. Segnalare regolarmente analisi alla dirigenza. Usare i dati sulle prestazioni per migliorare continuamente. |
| Gestire i servizi di intelligenza artificiale (facoltativo) | Offrire la gestione operativa e la governance per i servizi e i modelli di intelligenza artificiale distribuiti. Distribuire e gestire i servizi di intelligenza artificiale usando la gestione della distribuzione di intelligenza artificiale. Monitorare le prestazioni e l'accuratezza del modello di intelligenza artificiale. Implementare una corretta gestione del ciclo di vita per le distribuzioni di intelligenza artificiale. Compilare e gestire una libreria di modelli, repository di codice e strumenti di conformità. Sviluppare modelli per casi d'uso di intelligenza artificiale comuni. Gestire repository di codice con modelli comprovati. |
Evolvere le operazioni del Centro di Eccellenza di intelligenza artificiale
Man mano che l'adozione dell'IA matura, il CoE di intelligenza artificiale deve evolversi da un controllo centralizzato a un altro team consultivo. Questa transizione è possibile solo quando è possibile incorporare la governance dell'intelligenza artificiale nelle operazioni della piattaforma. È necessario riconoscere quando il CoE di intelligenza artificiale deve passare dal controllo centralizzato a un ruolo di consulenza. Per indicazioni, seguire questa procedura:
Riconoscere i punti di inflessione dell'organizzazione. Monitorare gli indicatori chiave che segnalano quando il controllo centralizzato ostacola piuttosto che aiutare l'adozione dell'IA. Il riconoscimento anticipato impedisce l'attrito dell'organizzazione e garantisce un continuo slancio di consegna. Fai attenzione ai ritardi di approvazione e ai colli di bottiglia nella condivisione delle conoscenze, in cui gli esperti di intelligenza artificiale nel CoE non riescono a supportare tutti i team. È possibile riscontrare un crescente attrito in cui i team di prodotto e il CoE discutono frequentemente delle priorità anziché concentrarsi sulla distribuzione di valore.
Incorporare la distribuzione di intelligenza artificiale nelle operazioni della piattaforma. Trasferire la distribuzione di intelligenza artificiale ai team della piattaforma. I team della piattaforma applicano una governance coerente, gestiscono distribuzioni affidabili e garantiscono la distribuzione sicura in tutti i carichi di lavoro. L'integrazione di queste funzioni adatta gli standard a ogni team e mantiene l'agilità.
Eseguire la transizione a un modello di consulenza. Sostituire il modello CoE gatekeeper con un organo guida che definisce linee guida invece di bloccare il lavoro. Distribuire le competenze di intelligenza artificiale nei team di prodotto, nei team della piattaforma e nell'abilitazione dei team. Consenti ai team sul campo di possedere la consegna e l'implementazione, mentre i forum forniscono criteri e supervisione. Il CoE è incentrato su linee guida e criteri anziché sul controllo diretto.
Il passaggio del CoE a un ruolo consultivo consente ai team di innovare rapidamente mantenendo gli standard e la sicurezza.
Passo successivo
Usare gli elenchi di controllo per l'adozione dell'intelligenza artificiale per determinare il passaggio successivo.