如何在组织中进行 AI 扩展
大规模使用 AI 已经从数字原生公司扩展到制造、金融和医疗保健等各个行业。随着公司加速采用 AI 技术，它们正从 孤立的 AI 项目向全面的数字化转型迈进， 在多个部门和业务流程中实施 AI 系统。
常见的 AI 项目包括实现数据收集和管理的现代化，以及 IT 服务管理的自动化和简化 (AIOps)。 此外， 生成式 AI（可以创建原创内容的 AI）正在改变大量工作并提高生产力。 这包括实现代码现代化、工作流程自动化以及使用 AI 聊天机器人重塑客户体验和服务。
当 AI 深深融入组织的运营结构时，AI 最有价值。但是， AI 扩展所面临的挑战远不止将一两个模型部署到生产中那么简单。
随着 AI 在企业中的实施范围不断扩大，风险和复杂性也随之增加，其中包括潜在的性能下降和 AI 模型行为的可视性有限。随着生成式 AI 的激增，数据量继续呈指数级增长。组织必须利用这些数据来训练、测试和优化 AI，但在此过程中必须优先考虑治理和安全问题。
因此，致力于 AI 扩展的组织需要投资于功能存储、代码资产和机器学习运营 (MLOps) 等关键推动因素。这些都有助于有效管理各种业务部门中的 AI 应用。
MLOps 旨在为快速、安全和高效的 AI 开发、部署和适应性构建最佳实践和工具。这是成功实现 AI 可扩展性的基础，需要对流程、人员和工具进行战略性投资，以提高上市速度，同时保持对部署的控制。
企业可以通过采用 MLOps 应对 AI 扩展所带来的挑战，并释放其全部潜力，从而推动可持续发展的数据驱动型创新和增长。此外，通过应用程序编程接口 (API) 使用云服务和大型语言模型 (LLM) 等 AI 平台，可以实现 AI 的普及，缓解对专业人才的需求。
公司必须采用开放且可信的技术架构，最好是基于 混合云基础设施，才能在多个 IT 环境中安全地进行 AI 扩展。该架构支持可在整个组织中使用的 AI 模型，从而促进各业务部门之间安全、高效地协作。
要成功进行 AI 扩展，就 必须进行全面的 企业转型。 这意味着要将 AI 作为创新的主要重点，并 认识到 AI 会影响整个业务，而且是整个业务的基础，包括产品创新、业务运营、技术运营以及人员和文化。
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AI 扩展涉及扩大 机器学习 (ML) 和 AI 算法的使用范围，以高效地执行日常任务，与业务需求保持同步。为此，AI 系统需要强大的基础设施和大量数据来保持速度和规模。
可扩展的 AI 依赖于来自不同业务部门的高质量数据的集成和完整性，从而为算法提供实现所需结果必要的全面信息。
此外，拥有一支可随时解读 AI 输出结果并取行动的员工队伍，对于可扩展的 AI 充分发挥其潜力至关重要。将这些基本要素落实到位的 AI 战略能使组织体验到更快、更准确、个性化和创新性的运营。
以下是成功扩展 AI 的常用关键步骤：
- 从 数据科学开始： 首先与 数据科学 和机器学习专家合作，开发适合您的业务目标的算法。您可以通过使用适当的应用程序接口训练出适合您需求的大型语言模型。数据科学家在设计最终推动创新和效率的模型方面发挥着至关重要的作用。
- 查找和获取 数据集： 识别和获取正确的数据集对于训练 AI 模型至关重要。这些数据集包括客户记录、交易历史等内部来源以及市场趋势和研究报告等外部来源。确保 数据质量和 相关性对于 AI 模型的准确性能至关重要。
- 让各部门的利益相关者 参与进来： 让 客户服务、财务、法律等各部门的利益相关者参与进来。通过与数据科学团队合作，这些利益相关者可以帮助指导 AI 模型的开发，并使其符合特定的业务需求和挑战。
- 管理数据生命周期：开发安全、标准化的数据结构，整合并更新数据源。 管理数据生命周期 ，使数据保持相关性和最新性，以便训练和验证 AI 模型。
- 优化并简化 MLOps： 选择与您的数据科学和 IT 团队的技能组合相匹配的 MLOps 平台，同时为组织的 IT 基础设施和主要云供应商提供支持。简化的 MLOps 可增强 AI 的部署和维护。
- 组建一支跨部门 AI 团队：组建 一支多学科 AI 团队，其中包括来自不同业务领域的利益相关者，以促进跨部门合作。这种方法可以丰富 AI 计划，促进对业务目标的全面了解。
- 选择成功可能性大的项目： 选择成功可能性大的项目，以便早日取得成功，并为未来更有雄心的项目造势。用例包括客户服务、 人才管理 或 应用程序现代化。建立 AI 卓越中心也可以支持这些工作。
- 纳入治理和合规性： 从一开始就集成 AI 治理 和可报告性。确保数据管理、数据科学 和业务运营工具 包含内置的治理功能。将合规性和可报告性纳入所有 AI 流程，以维护道德标准。
- 使用正确的工具： 使用基于云的数据科学平台，促进数据科学家、IT 工程师和业务人员在 AI 治理和合规问题上的合作。提供培训师可以有效地试验、开发和扩展 AI 模型的环境。这样的环境支持 AI 系统的高效部署和维护。
- 端到端监控 AI 模型：跟踪端到端 AI 模型，考虑速度、成本、推理和对用户的价值等指标。通过实时监控和跟踪关键绩效指标 (KPI)，组织可以快速识别潜在问题，并随着时间的推移优化性能。
由于多种复杂因素，需要仔细规划和资源分配，因此在组织内进行 AI 扩展 可能具有挑战性。克服这些挑战对于成功大规模部署和采用 AI 至关重要。
AI 扩展涉及一个迭代过程，需要多个团队（包括业务专家、IT 和数据科学专业人员）进行协作。业务运营专家与数据科学家密切合作，确保 AI 输出符合组织准则。 检索增强生成 (RAG) 可以根据组织 数据优化 AI 输出，而无需修改底层模型。
用于 AI 扩展的工具可分为三类：供数据科学家构建 ML 模型的工具、供 IT 团队管理数据和计算资源的工具，以及供业务用户与 AI 输出互动的工具。MLOps 等集成平台可简化了这些工具，以增强 AI 的可扩展性，并方便监控、维护和报告。
要找到具备设计、训练和部署 ML 模型所需的深厚领域知识的人才，可能具有挑战性，而且成本高昂。使用基于云的 MLOps 平台 和大型语言模型应用程序接口，有助于缓解对 AI 专业知识的某些需求。
从试点项目发展到 大规模 AI 计划时，应考虑从可管理的范围开始，以避免重大中断。早期的成功将有助于建立信心和专业知识，为未来更雄心勃勃的 AI 项目铺平道路。
将 AI 项目推进到概念验证阶段之后需要大量时间，根据复杂程度，通常需要 3 到 36 个月。必须投入时间和精力来获取、整合和准备数据，并监控 AI 输出。使用开源工具、库和自动化软件有助于加快这些 流程。
通过应对这六大挑战，组织可以驾驭 AI 扩展的复杂性，最大限度地发挥其改善运营和推动业务价值的潜力。
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