Kada veštačka inteligencija nije samo "Buzzword" i šta znači graditi sisteme koji zaista rade

Razlika između demonstracije i operativnog sistema nije u preciznosti modela, već u sposobnosti da se tehnologija uklopi u postojeće procese, obradi velike količine podataka u realnom vremenu i funkcioni&scaron;e stabilno, bez prekida. Upravo na tom prelazu iz ideje u svakodnevnu upotrebu najveći broj AI inicijativa ostaje nedovr&scaron;en.U okruženjima gde sistemi imaju direktne finansijske i operativne implikacije prostor za takav ishod ne postoji. Ve&scaron;tačka inteligencija u tim slučajevima nije dodatak. Ona postaje deo operativne osnove sistema.U tom kontekstu treba posmatrati kompanije koje uspevaju AI da prevedu iz koncepta u operativni sistem.Jedan od takvih primera je &quot;Factory Group&quot;.&quot;Factory Group&quot; je tehnolo&scaron;ko inženjerska kompanija s vi&scaron;e od 100 stručnjaka, koja razvija i implementira kompleksne digitalne sisteme za organizacije u javnom i privatnom sektoru u Srbiji i na međunarodnom trži&scaron;tu. Fokus njenog rada nije na eksperimentalnim re&scaron;enjima, već na sistemima koji funkcioni&scaron;u u realnim operativnim uslovima, pod opterećenjem, u kontinuitetu i u okviru jasno definisanih pravila.Priznanja poput Financial Times liste &quot;1000 Europe&rsquo;s Fastest Growing Companies&quot; i &quot;Deloitte Technology Fast 50&quot; dolaze kao posledica takvog pristupa. Ne kao potvrda potencijala, već kao rezultat isporučenih sistema.Problem koji većina AI projekata ne re&scaron;avaU javnom prostoru ve&scaron;tačka inteligencija se često posmatra kroz prizmu modela, njihove tačnosti, brzine ili inovativnosti. Međutim, u realnim sistemima model je samo jedan deo &scaron;ire slike.Owlie Productions / Shutterstock.comKljučni izazovi su drugačiji. Kako upravljati podacima, kako obezbediti stabilnost sistema, kako integrisati re&scaron;enje u postojeću infrastrukturu i kako osigurati da sistem radi predvidivo u svakodnevnim uslovima.Bez toga AI ostaje demonstracija.Upravo zbog toga organizacije koje razvijaju operativne AI sisteme polaze od drugačijeg pristupa. Inženjerskog, a ne eksperimentalnog.AI kao inženjerski, a ne samo istraživački problemJedan od razloga za&scaron;to mali broj kompanija uspeva da uvede AI u operativne sisteme jeste način na koji pristupa razvoju.S jedne strane nalaze se organizacije koje razvijaju modele, ali nemaju kapacitet da ih implementiraju u složenim sistemima. S druge strane su kompanije koje razvijaju softver, ali bez dubljeg razumevanja AI komponenti.KapitalRSOperativni sistemi zahtevaju spoj oba pristupa.U praksi to znači kombinaciju istraživačkog rada i inženjerske discipline, razvoj modela koji imaju smisla u realnim uslovima, ali i njihovu implementaciju u sistemima koji moraju da rade pouzdano, kontinuirano i u velikom obimu.&quot;Factory Group&quot; svoj AI razvoj gradi upravo na tom spoju.Njeni sistemi se koriste za obradu i analizu velikih količina podataka, identifikaciju obrazaca i odstupanja, podr&scaron;ku dono&scaron;enju odluka i automatizaciju operativnih procesa. Implementiraju se unutar infrastrukture klijenata, čime se obezbeđuje kontrola nad podacima i stabilnost sistema.Ono &scaron;to ove sisteme razlikuje nije samo funkcionalnost već činjenica da su projektovani da rade u realnom okruženju, a ne u kontrolisanim uslovima.Znanje koje omogućava operativnostU okruženjima gde je tolerancija na gre&scaron;ku minimalna način na koji se razvija znanje postaje jednako važan, kao i sama tehnologija.Shutterstock/Deemerwha studioZnačajan deo &quot;Factory Group&quot; AI tima paralelno radi na doktorskim istraživanjima, uz aktivnu podr&scaron;ku kompanije. Ovakav pristup omogućava razvoj dubljeg razumevanja problema koje sistemi treba da re&scaron;avaju, ali i njihove praktične implementacije.Rezultat nije tim koji prati trendove, već tim koji razume kako da primeni tehnologiju u uslovima gde mora da funkcioni&scaron;e bez izuzetka.Rast koji dolazi iz kompleksnostiRazvoj AI sistema u operativnom okruženju neminovno vodi ka većoj složenosti i većim zahtevima.&quot;Factory Group&quot; svoje projekte realizuje u različitim industrijama i sistemima gde su obrada podataka, kontinuitet rada i pouzdanost ključni faktori. Svaki novi sistem donosi drugačiji skup zahteva, &scaron;to dodatno oblikuje pristup razvoju.Shutterstock/Summit Art CreationsPartnerstva sa kompanijama kao &scaron;to su IBM, &quot;Oracle&quot; i &quot;Lenovo&quot; omogućavaju pro&scaron;irenje tehnolo&scaron;kog okvira u kojem se ova re&scaron;enja implementiraju, dok &scaron;irenje kroz međunarodne akvizicije potvrđuje izlazak iz okvira regionalnog trži&scaron;ta.Kada AI prestane da bude temaNajjasniji znak da je ve&scaron;tačka inteligencija dostigla zrelost nije u tome koliko se o njoj govori, već u tome koliko postaje neprimetna.Kada sistemi funkcioni&scaron;u bez zastoja, kada podaci teku kroz procese bez potrebe za intervencijom i kada odluke mogu da se donose na osnovu pouzdanih informacija, AI prestaje da bude vidljiv kao tehnologija.Postaje deo infrastrukture.U tom trenutku vi&scaron;e nije važno kako je sistem razvijen. Važno je da radi.I upravo tu se pravi razlika između projekata koji ostaju na nivou ideje i onih koji postaju deo svakodnevnog poslovanja.

Kada veštačka inteligencija nije samo "Buzzword" i šta znači graditi sisteme koji zaista rade

0 Komentari