Ai עבור הבחור

כפי שמתברר, בינה מלאכותית (AI) היא מוקד מרכזי בכנס Microsoft Build השבוע. בעוד החלק שמקדיש את כל תשומת הלב הוא היכולת של קורטנה של מיקרוסופט ושל אלקסה של אמזון לתקשר, יש הרבה יותר דברים. מה שיהיה חשוב עבור חברות IT ומפתחים כאחד הוא שמיקרוסופט בונה מציגה את תכלת כנתיב בר-קיימא ל- AI, והיא מדברת גם על יכולות חדשות בשירות למידת המכונות שלה (ML), הזמינות באמצעות Azure.

שלא במפתיע, AI הוא חוט נפוץ בכל כנסי המפתחים הגדולים באביב הקרוב, מכיוון שרוב החברות הללו השקיעו כבד בטכנולוגיה. ועידת הקלט / פלט של גוגל לא רק שהציגה יכולות AI חדשות, אלא גם הודיעה כי שם Google Research משנה את שמו ל- Google AI. החברה דיברה גם על AI באנדרואיד וב- Google Home, אם כי לאנשי IT ומפתחי IT היו גם חדשות על יכולות AI המשולבות בפלטפורמת הענן של גוגל. וכמובן, ועידת ה- F8 של פייסבוק הכריזה על מסגרת AI פתוחה של אותה חברה, שיש לה בתקווה גם מצפן אתי חזק.

כל תשומת הלב הזו לגבי AI תוביל לשאלות בלתי נמנעות לגבי האופן בו הארגון שלך יכול להשתמש בו וב- ML כדי לשפר את הפעילות ואת התחרותיות הכוללת. אולם מכיוון ששאלות אלו יגיעו ככל הנראה ממישהו שיש לו מושג ברמה הגבוהה ביותר של המעורבים בו, הדבר נופל על מקצוענים של IT ו- DevOps לא רק כדי להתכונן כעת, אלא גם להבין את היכולות והמגבלות של הטכנולוגיות הללו ואופן השימוש בהן. למקרים עסקיים מסוימים.

להיות בקי היטב ב- AI

כדי להימנע מלהיבלע על ידי ההייפ של AI, תצטרך להשיג שני דברים. ראשית, עליכם להיות בקיאים היטב בידע כללי בנושא AI, שפירושו להבין מה הטכנולוגי יכול ולא יכול לעשות ולאן מועדות פניו במהלך 12 החודשים הקרובים. שנית, תצטרך למפות את הידע הזה לארגון שלך ולזרימות העבודה שלו, כך שתהיה לך מושג טוב מי בארגון שלך עשוי להרוויח מ- AI. רק לאחר שתענה על שתי השאלות הללו, יהיה לך מושג לגבי המשאבים שאתה זקוק להם אם פרויקט AI אכן יקרה.

בניית ידע כללי ב- AI ו- ML זה לא כל כך קשה. קישורי המאמר שפורטו קודם לכן יתחילו ותוכלו ללמוד את הלמידה באמצעות קריאה רבה יותר של PCMag, כולל קטע זה על השפעה של ML על האבטחה וזה על היכולות של מסדי נתונים AI. לאחר שטבלת את הבוהן שלך בבריכת AI הכללית, הגיע הזמן להתאים ספציפית לפלטפורמה.

התחל עם מה שמציעות ספקי הענן הנוכחיים שלך. יתרון אחד שיש לך הוא שחלק מספקיות הענן הגדולות - ובמיוחד גוגל, יבמ ומיקרוסופט - מציעות שירותי AI ו- ML כשירותי ענן, עצמאיים או בשילוב עם הצעות התשתית שלהם כשירות (IaaS). לדוגמה, לקוחות ענן של יבמ יכולים פשוט לבחור ב- IBM Watson כבחירת תפריט בעת קביעת התצורה של שירותי הענן של IBM שלהם.

בנוסף, בדוק את משאבי הלמידה הזמינים שלך. ישנם הרבה סמינרים מקוונים של AI, אך ייתכן שיהיה כדאי לקחת קורס משמעותי יותר ב- AI, במיוחד אם אתה יכול להתמקד בנושאים שאתה צריך. ספקים עשויים לעזור גם כאן. לדוגמה, מיקרוסופט פיתחה קורס מקוון ב- AI שנקרא התוכנית המקצועית של מיקרוסופט לבינה מלאכותית שתעזור לך לשלוט במיומנויות לעשות יותר מאשר רק לדבר על AI עם חבריך. נראה כי הקורס של מיקרוסופט מקיף, הוא מוצע באופן מקוון, ואם אינך זקוק לתעודה, אז הוא בחינם.

וברגע שיש לך יסוד כללי, דרך יעילה להשיג ידע ספציפי ומובהק יותר כיצד AI יכול לעזור לארגון שלך היא פשוט לפנות אל ספק הענן שלך. בטח, תצטרך להתמודד עם איש מכירות שירותים מקצועי אך זה החיסרון היחיד. החיסרון הוא שהאנשים הללו הם חנויות מפורסמות כשמדובר במיפוי מהיר כיצד השירותים המתקדמים שלהם יכולים לעזור לארגון שלך. ומה שהם לא יודעים, הם יכולים לגלות בקלות עם קו ישיר להנדסה. אתה יכול להימנע ממגרש מכירות ארוך על ידי התחממות בשאלות הנכונות. כל שעליך לעשות הוא להכין בדיקת נאותות, הן על מה שהם מציעים והן על מה שהארגון שלך צריך. זה יכול לכוון שיחה, שאת התמורה שבה אתה יכול לשנות מחדש כמתווה מוקדם של הדרך שבה החברה שלך יכולה ליישם AI ומה תצא מהשקעה זו.

וזכרו: שירותים אלה אינם בהכרח צריכים להיות מקוריים לספק. Rackspace, למשל, יכול לספק גישה למרבית שירותי ה- AI המוצעים על ידי ספקי הענן הגדולים בשם הגדול ואפילו לספק אותם כחלק מהשירות המנוהל שלה.

הכירו את הפונקציות שלכם בבית

כאמור, חלק מרכזי בתפקיד ה- IT במשוואת AI הוא הבנת האופן בו העסק עובד וכיצד AI ו- ML ממפים את הצרכים הללו. ברור שפעולת שירות הלקוחות שלך ומוקד הטלפון שלך הם שני תחומים שבהם חלה צמיחה משמעותית ב- AI לשיחות, אך זה טוב רק אם החברה שלך מעסיקה כיום צ'אט בוט טק. אם לא, תצטרך להוסיף עלות זו לתוכנית היישום הכוללת של AI שלך. וכפי שעולה בבהירות כנסי המפתחים השבוע, יש המון גידול AI בתחומים עסקיים אחרים, במיוחד בתחום האנליטיקה, הפיתוח והביטחון. אם החברה שלך מעסיקה כיום יועצי פיתוח או DevOps, אל תתבייש. שבו איתם כדי לדון היכן הם רואים AI ו- ML, ושקלו להזמין אותם לשיחות עם נציג השירותים המקצועי של ספק הענן שלכם.

אם לא מיפית את כל התהליכים העסקיים שלך, AI זו סיבה טובה כמו כל אחד להתחיל. גם אם יתברר ש- AI אינו מתאים לתהליך מסוים, הבנת המתרחש היא אף פעם לא דבר רע, וללא ספק תזדקק לנתונים אחר כך לפרישות שונות. מיפוי התהליכים העסקיים שלך הוא גם משימה די פשוטה אם אתה פשוט מבצע את שלושת השלבים העיקריים הבאים:

1. זהה את התהליך. באופן כללי, זהו צעד עתיר פגישות, אך אתה יכול להקל על הנטל על ידי התחלה באופן לא רשמי. עבור מלמעלה למטה ממנהלים בכירים למנהלים ברמה הבינונית כדי לזהות מה המשימה של העסק וכיצד התהליכים שלו תומכים בכך. פגישות יכולות להיות דיונים בלתי-פורמליים, על קפה-יתר, שתוצאותיהם יכולות להפעיל הפעלות למיפוי תהליכים רשמיים יותר.
2. הרכיב צוות לכל תהליך מפתח. אל תנסה ללכת לבד מכיוון שזה כמעט בטוח שייכשל. במקום זאת, הרד את רשימת התהליכים שלך למספר הניתן לניהול של תהליכי ליבה ואז הרכיב צוות מומחים קטן בכל אחד מהם. זה אמון המוח שלך.
3. ממפה את זרימת העבודה. ברגע שיש לך את מה ומי, פשוט מפה כיצד. שלב אחר שלב באמצעות כלי תרשים זרימה רגיל, מפה מה קורה, מי גורם לזה לקרות ומה הם משתמשים בכדי לבצע את העבודה הספציפית הזו. השתמש בנתונים מביקורות התוכנה והחומרה שלך כדי לאמת את הממצאים שלך. אתה יכול ללכת עמוק או קל ככל שאתה רוצה בשלב זה, אבל מדד טוב הוא כשאתה מתחיל לרגע "אהה" בנוגע לאופן בו AI עשוי לעזור לתהליך מסוים. כנראה שיהיו לך עוד כמה רגעים כאלה הנוגעים להוצאות תוכנה וחומרה מיותרות.

בצע את שלושת השלבים הבאים ותבחן במהירות את האזורים היעילים ביותר שיש לקחת בחשבון עבור AI בחנות שלך. אפילו עבור אותם אזורים שבהם אתה קובע כי AI אינו מתאים, זהו נתונים שלא יסולא בפז בעתיד. ולאלה שבהם אתה חושב שבאמת יכול להיות תועלת כלשהי, הגיע הזמן לבדוק את המשאבים. למרבה המזל, ספקי שירותי AI רבים מקלים על צריכת משאבים והערכה. דוגמה טובה היא IBM Watson, בה תוכלו למצוא מבחר רחב של פתרונות AI שנבנו מראש לכל סוגי הפעולות, החל משירות לקוחות ועד זיהוי חזותי. יבמ אפילו מציעה פיתרון מוקד טלפוני המופעל על ידי AI שיכול לעזור למעורבות הלקוחות תוך קיצוץ בעלויות. הערכת פתרונות אלה תעניק לך ניסיון בעולם האמיתי כיצד AI יכול לעבוד בארגון שלך, לתדלק את הדיונים שלך עם מנהלי עסקים אחרים ולהשאיר את דיוני הספק שלך ממוקדים יותר במה שאתה צריך ולא במה שהם רוצים למכור.

ההרשמה להערכות היא קלה. במקרה של יבמ ווטסון, תצטרך לעבור חשבון ענן של יבמ ותצטרך להיות מסוגל לעסוק בחלק מהשירותים של יבמ. לחלופין, תוכל להשתמש ב- Azure כדי להגיע למעבד השפה המופעל על ידי AI של מיקרוסופט, אותו מכנה החברה "הבנת שפה של שירותי קוגניטיב של מיקרוסופט" או LUIS. שירות זה נועד לסייע בשירותי זיהוי דיבור, אך Azure נושאת גם מספר הולך וגדל של הצעות קשורות המכוונות למשימות ואנכיות שונות.

להבין את העלויות

פונקציה ויכולות בהחלט כוללות נקודות ידע מרכזיות, אך נקודת נתונים חשובה ובלתי נמנעת עליה ללא ספק תהיה אחראי בסופו של דבר היא עלות. ספקי הענן הגדולים המספקים גישה למוצרי ה- AI שלהם יכולים לעזור לך להבין זאת, אך כפי שלמדתי בזמן שעבדתי על עדכון ה- IaaS לעיון עדכוני עבור PCMag, זה לא קל. לכן, עליך להתחיל עכשיו, וכמעט וודאי שתצטרך לבקש עזרה. אנשי השירות המקצועי שאיתם אתם עוסקים בכדי להגדיר את הצרכים שלכם יכולים גם לעזור לכם להבין את העלויות, אם כי תצטרכו למרוח זאת עם הידע האישי שלכם כיצד פועל הארגון שלכם, אילוצי ציר הזמן שהוא תחת, והאיוש שלו. משאבים - כולם יכולים להשפיע עמוק על עלויות לטווח הארוך.

בטח, התחלת פרויקט הערכה כזה קשה לתעדף אם איש בשרשרת הניהול טרם השמיע רעש בנושא AI. אבל כמו שאמרתי, הידע על התהליכים העסקיים לא יסולא בפז אם החברה שלך תבטל בסופו של דבר את ה- AI. כמו כן, רכישה של ידע זה עכשיו תהפוך אותך לכוכבת רוק ביום שמישהו עם ידע ברמה גבוהה יעלה אותו בישיבת צוות. חוץ מזה, ברגע שתתחברו ל- AI ו- ML, תוכלו לראות כי בבירור, עתיד מופעל על AI נמצא באופק עבור מרבית הארגונים, לא משנה בענף.

בסופו של דבר, עובדי ה- IT וה- DevOps הם ככל הנראה יצטרכו ליישם ולנהל את המוצר או השירות, לספק את התשתית הנדרשת ולנהל את תהליכי האבטחה והאינטגרציה הדרושים לצוות הפיתוח בכדי לגרום לכול לעבוד. הכן עכשיו ותחסוך לעצמך כאבי ראש רבים בהמשך.