Ай для него парень

Как выясняется, искусственный интеллект (ИИ) находится в центре внимания конференции Microsoft Build на этой неделе. В то время как часть, которая привлекает все внимание, - это способность Microsoft Cortana и Amazon Alexa общаться, происходит гораздо больше. Что будет важно как для корпоративных ИТ-специалистов, так и для разработчиков, так это то, что Microsoft Build демонстрирует Azure как жизнеспособный путь к ИИ, а также говорит о новых возможностях в своей службе машинного обучения (ML), которая доступна с помощью Azure.

Неудивительно, что этой весной ИИ стал общей нитью на всех известных конференциях разработчиков, поскольку большинство этих компаний вложили значительные средства в эту технологию. Конференция Google I / O не только продемонстрировала новые возможности AI, но и объявила, что Google Research переименовывается в «Google AI». Компания также говорила об искусственном интеллекте на Android и Google Home, хотя у ИТ-специалистов и разработчиков также были новости о возможностях искусственного интеллекта, включенных в облачную платформу Google. И, конечно, на конференции F8 в Facebook была объявлена ​​открытая структура AI от этой компании, которая, как мы надеемся, также имеет сильный этический компас.

Все это внимание к искусственному интеллекту приведет к неизбежным вопросам о том, как ваша организация может использовать его и ML для улучшения операций и общей конкурентоспособности. Но, поскольку эти вопросы, скорее всего, будут заданы кем-то, кто имеет только высокоуровневое представление о том, что с этим связано, профессионалы в области ИТ и DevOps могут не только подготовиться сейчас, но и понять возможности и ограничения этих технологий и то, как они применяются. к конкретным бизнес-кейсам.

Стать опытным в искусственном интеллекте

Чтобы не быть поглощенным шумихой ИИ, вам нужно выполнить две вещи. Во-первых, вам нужно хорошо разбираться в общих знаниях ИИ, что означает понимание того, что технология может и не может делать, и куда она направляется в течение следующих 12 месяцев. Во-вторых, вам необходимо сопоставить эти знания с вашей организацией и ее рабочими процессами, чтобы у вас было четкое представление о том, кто в вашей организации может извлечь выгоду из ИИ. Только после того, как вы ответите на эти два вопроса, у вас появится представление о ресурсах, которые вам понадобятся, если проект ИИ действительно произойдет.

Создание общих знаний об ИИ и ОД не так уж сложно. Ссылки на статьи, перечисленные ранее, помогут вам начать работу, и вы сможете дополнить это изучение еще большим чтением PCMag, включая эту статью о том, как ML влияет на безопасность, и эту статью о возможностях баз данных AI. После того, как вы окунули нос в общий пул ИИ, пришло время заняться платформой.

Начните с того, что предлагают ваши нынешние поставщики облачных услуг. Одно из преимуществ, которое у вас есть, заключается в том, что некоторые крупные поставщики облачных услуг, в частности, Google, IBM и Microsoft, предлагают AI и ML в качестве облачных сервисов, либо автономно, либо в сочетании с их предложениями инфраструктуры-как-услуги (IaaS). Например, клиенты облачных вычислений IBM могут просто выбрать IBM Watson в качестве пункта меню при настройке своих облачных служб IBM.

Кроме того, проверьте доступные учебные ресурсы. Существует множество веб-семинаров по искусственному интеллекту, но, возможно, стоит пройти более содержательный курс по искусственному интеллекту, особенно если вы можете сосредоточиться на нужных вам темах. Продавцы могут помочь и здесь. Например, Microsoft разработала онлайн-курс по искусственному интеллекту под названием «Профессиональная программа искусственного интеллекта», который поможет вам овладеть навыками, позволяющими не просто говорить об искусственном интеллекте с друзьями. Курс Microsoft кажется всеобъемлющим, он предлагается онлайн, а если вам не нужен сертификат, то он бесплатный.

И как только вы получите общее обоснование, эффективный способ получить более точные, конкретные знания о том, как ИИ может помочь вашей организации, - это просто обратиться к поставщику облачных услуг. Конечно, вам нужно иметь дело с профессиональным продавцом услуг, но это единственный недостаток. Положительным моментом является то, что эти люди являются универсальными, когда дело доходит до быстрого определения того, как их расширенные услуги могут помочь вашей организации. И что они не знают, они могут легко узнать с прямой линией к разработке. Вы можете избежать длинного шага продаж, вооружившись правильными вопросами. Все, что вам нужно сделать, это подготовиться к должной осмотрительности, как в отношении того, что они предлагают, так и того, что нужно вашей организации. Это может привести к разговору, результат которого вы можете использовать в качестве первоначального плана того, как ваша компания может реализовать ИИ и что вы получите от этих инвестиций.

И помните: эти услуги не обязательно должны быть родными для поставщика. Например, Rackspace может предоставить доступ к большинству сервисов AI, предлагаемых другими известными поставщиками облачных решений, и даже предоставить их как часть своей управляемой услуги.

Знай свои внутренние функции

Как уже упоминалось, ключевой частью работы ИТ в уравнении ИИ является понимание того, как работает бизнес и как ИИ и МЛ соответствуют этим потребностям. Очевидно, что ваша служба поддержки клиентов и ваш колл-центр - это две области, в которых значительно вырос разговорный ИИ, но это хорошо, только если ваша компания в настоящее время использует технологию чат-ботов. Если этого не произойдет, вам нужно будет добавить эту стоимость в общий план реализации AI. И, как ясно показывают конференции разработчиков на этой неделе, в других сферах бизнеса, особенно в аналитике, разработке и безопасности, наблюдается значительный рост ИИ. Если в вашей компании в настоящее время работают консультанты по разработке или DevOps, не стесняйтесь. Сядьте с ними, чтобы обсудить, где они видят AI и ML, и подумайте о том, чтобы пригласить их на беседу с представителем профессиональных услуг вашего поставщика облачных услуг.

Если вы не наметили все свои бизнес-процессы, то ИИ является для этого хорошей причиной. Даже если окажется, что ИИ не подходит для определенного процесса, понимание того, что происходит, никогда не бывает плохим, и вам, несомненно, понадобятся данные позже для различных развертываний. Планирование ваших бизнес-процессов также является довольно простой задачей, если вы просто выполните следующие три ключевых шага:

1. Определите процесс. Как правило, это интенсивный шаг, но вы можете облегчить это бремя, начав неформально. Идите сверху вниз от старших менеджеров до менеджеров среднего звена, чтобы определить, в чем заключается миссия бизнеса и как его процессы поддерживают это. Встречи могут быть неформальными, обсуждениями за чашкой кофе, результаты которых могут способствовать более формальным сеансам отображения процессов.
2. Соберите команду для каждого ключевого процесса. Не пытайтесь идти в одиночку, поскольку это почти наверняка потерпит неудачу. Вместо этого сведите ваш список процессов к управляемому числу основных процессов, а затем соберите небольшую группу экспертов в каждом. Это ваше мозговое доверие.
3. Сопоставьте рабочий процесс. Как только у вас есть что и кто, просто наметьте как. Шаг за шагом, используя стандартный инструмент потоковой диаграммы, наметьте, что происходит, кто это делает, и что они используют для выполнения конкретной работы. Используйте данные ваших аудитов программного и аппаратного обеспечения, чтобы проверить свои выводы. На этом этапе вы можете пойти так глубоко или так же легко, как вы хотите, но хороший пример - это когда у вас появляются «ага» моменты, касающиеся того, как ИИ может помочь конкретному процессу. У вас, вероятно, также будет несколько таких моментов, касающихся ненужных расходов на программное и аппаратное обеспечение.

Выполните эти три шага, и вы быстро определите наиболее эффективные области, которые следует учитывать для искусственного интеллекта в вашем магазине. Даже для тех областей, в которых вы определяете, что ИИ не подходит, это бесценные данные для будущего. И для тех, в которых вы думаете, что действительно может быть некоторая выгода, пришло время взглянуть на ресурсы. К счастью, многие провайдеры услуг ИИ упрощают потребление и оценку ресурсов. Хорошим примером является IBM Watson, в котором вы можете найти широкий выбор готовых ИИ-решений для всех видов операций, от обслуживания клиентов до визуального распознавания. IBM даже предлагает решение для центра обработки вызовов на базе искусственного интеллекта, которое может помочь заказчикам при одновременном снижении затрат Оценка этих решений даст вам реальный опыт того, как ИИ может работать в вашей организации, подпитывает ваши дискуссии с другими бизнес-менеджерами и делает ваши обсуждения с поставщиками более сфокусированными на том, что вам нужно, а не на том, что они хотят продать.

Записаться на оценки легко. В случае с IBM Watson вам нужно будет пройти через учетную запись IBM Cloud и у вас будет возможность задействовать некоторые из услуг IBM. Или вы можете использовать Azure для доступа к языковому процессору Microsoft на базе AI, который компания называет «Microsoft Cognitive Services Understanding» или LUIS. Этот сервис предназначен для оказания помощи в службах распознавания речи, но Azure также содержит растущее число связанных предложений, предназначенных для различных задач и направлений.

Выяснить расходы

Функции и возможности, безусловно, составляют ключевые точки знаний, но важной и неизбежной точкой данных, за которую вы, несомненно, станете ответственным, в конечном итоге являются затраты. Крупные облачные провайдеры, которые предоставляют доступ к своим продуктам ИИ, могут помочь вам понять это, но, как я узнал, работая над сводным обзором IaaS для PCMag, это нелегко. Поэтому вам следует начать сейчас, и вам почти наверняка нужно будет обратиться за помощью. Специалисты по профессиональному обслуживанию, с которыми вы взаимодействуете, чтобы помочь определить ваши потребности, также могут помочь вам рассчитать затраты, хотя вам нужно будет умерить это своими собственными знаниями о том, как работает ваша организация, временными рамками, в которых она находится, и ее персоналом. ресурсы - все это может оказать глубокое влияние на долгосрочные расходы.

Конечно, начинать с такого оценивающего проекта сложно, как приоритеты, если никто в цепочке управления еще ни разу не слышал об искусственном интеллекте. Но, как я уже сказал, знание бизнес-процессов неоценимо независимо от того, использует ли ваша компания в конечном итоге ИИ. Кроме того, получение этих знаний сейчас сделает вас рок-звездой в тот день, когда кто-то, обладающий знаниями высокого уровня, поднимет их на собрании персонала. Кроме того, как только вы углубитесь в AI и ML, вы увидите, что будущее, основанное на искусственном интеллекте, находится на горизонте для большинства организаций, независимо от отрасли.

В конце концов, именно ИТ-специалистам и сотрудникам DevOps, скорее всего, потребуется внедрить и управлять продуктом или услугой, предоставить необходимую инфраструктуру и управлять процессами безопасности и интеграции, необходимыми для работы всей команды разработчиков. Готовьтесь сейчас, и вы избавите себя от многих головных болей позже.