Strategia technologii i danych
Niezawodny wynik sztucznej inteligencji zaczyna się od odpowiedniej platformy i danych. W tej jednostce wyjaśniono, jak dostosować technologię do strategii, przygotować infrastrukturę danych i zdecydować, czy budować, czy kupować, aby można było przejść od weryfikacji koncepcji do produkcji.
Dopasowywanie strategii technologicznej do celów biznesowych
Twoje wybory technologiczne powinny bezpośrednio umożliwić priorytety strategiczne. Oznacza to definiowanie architektur docelowych, które obsługują skalowalność, zabezpieczenia i wydajność; wybieranie modeli wdrażania, które są zgodne z profilem ryzyka i kosztów; oraz standaryzacja stref docelowych i wzorców ładu, dzięki czemu zespoły mogą szybko dołączać i iterować.
- Zdefiniuj architektury docelowe, które obsługują skalowalność, zabezpieczenia i wydajność.
- Wybierz model wdrażania (chmura, lokalna, kolokacja lub hybrydowa), który pasuje do twojego profilu ryzyka i kosztów.
- Standaryzuj obszary docelowe i wzorce zarządzania w celu przyspieszenia wdrażania.
Przygotowywanie majątku danych
Niezawodna sztuczna inteligencja zaczyna się od niezawodnych danych. Traktuj swój majątek danych jako strategiczny zasób: podział silosów w celu utworzenia ujednoliconych widoków, poprawy jakości poprzez czyszczenie i wzbogacanie oraz operacjonalizacja danych za pomocą potoków, katalogów, pochodzenia i kontroli dostępu, dzięki czemu zespoły mogą ufać i ponownie używać danych w różnych przypadkach użycia.
- Podział silosów: tworzenie ujednoliconych widoków między domenami.
- Poprawianie jakości danych: czyszczenie, deduplikacja i wzbogacanie.
- Tworzenie semantycznych modeli i słowników: umożliwia zrozumienie danych w różnych zespołach.
- Operacjonalizacja danych: potoki, katalogi, linia pochodzenia i mechanizmy kontroli dostępu.
Wskazówka
Zacznij od 3 najważniejszych domen danych, które odblokowują wiele przypadków użycia, takich jak klient, produkt i łańcuch dostaw.
Tworzyć czy kupić
Podjęcie decyzji o zakupie wstępnie utworzonej funkcji sztucznej inteligencji lub utworzeniu niestandardowego rozwiązania zależy od celów, osi czasu i profilu ryzyka. W poniższej tabeli przedstawiono niektóre zagadnienia dotyczące tego, kiedy należy kupić i kiedy należy utworzyć:
| Kup | Build |
|---|---|
| Potrzebujemy szybkości w dostarczaniu wartości; standardowe funkcje, takie jak wyszukiwanie, klasyfikacja czy Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Unikatowy adres IP lub wysoce wyspecjalizowana domena |
| Ograniczone wewnętrzne doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego | Długoterminowe różnice wymagają modeli niestandardowych |
| Koszty dostosowywania przewyższają korzyści | Dane są zastrzeżone i poufne; wymagania dotyczące zgodności są złożone |
Planowanie zgodności i zabezpieczeń
Od samego początku twórz zgodność i zabezpieczenia w sztucznej inteligencji. Dostosowanie do odpowiednich przepisów, ochrona danych i używanie silnych mechanizmów kontroli w chmurze i lokalnych zmniejsza ryzyko i umożliwia pewne, skalowalne wdrożenie.
- Zaplanuj zgodność i zabezpieczenia oraz wybierz modele wdrażania, które pasują do Twoich potrzeb.
- Upewnij się, że zachowana jest prywatność, lokalizacja danych i ich szyfrowanie.
- Korzystaj z usług zabezpieczeń chmurowych w zakresie tożsamości, dostępu i monitorowania; utrzymuj lokalne rozwiązania dla zachowania suwerenności danych w razie potrzeby.
Zapewnianie ciągłej gotowości danych
Wiarygodna sztuczna inteligencja zależy od bieżącej higieny danych. Traktuj przygotowywanie danych jako cykl ciągły — etykietę, monitorowanie i aktualizowanie — dzięki czemu modele pozostają niezawodne w miarę zmiany warunków.
- Etykietowanie i adnotowanie zestawów danych; tworzenie pętli sprzężenia zwrotnego od produkcji do szkolenia.
- Monitorowanie dryfu danych oraz ponowne trenowanie modeli z wykorzystaniem zaktualizowanych danych w celu zachowania niezawodności.
Silna strategia technologii i danych zapewnia wiarygodne dane wyjściowe sztucznej inteligencji, obsługuje długoterminowe innowacje i pozwala na odpowiedzialne skalowanie. Gdy dane i platforma są gotowe, następnym krokiem jest zdobywanie doświadczenia — przeprowadzanie testów pilotażowych, szybkie uczenie się i skuteczne skalowanie.