Kecerdasan buatan (AI) ada di mana-mana di banyak bidang, dari tepi jaringan hingga perusahaan. Jadi, bagaimana Anda menggunakan AI? Apakah Anda hanya memasukkan data ke prediktor? Jawabannya adalah “tidak.”
Faktanya, selama penerapan AI kita perlu mengumpulkan data, melatih data, membangun model, menerapkan model, dan menjalankan prediktor. Saluran untuk menggunakan AI lebih panjang dari yang diperkirakan, mengingat ada beberapa elemen (lihat Gambar 1 dalam artikel ini).
Dalam perusahaan, peran penting AI membutuhkan metodologi dan platform yang ditetapkan dengan baik dan kuat, dan bisnis bahkan mungkin gagal jika metodologi dan platformnya tidak sesuai. Misalnya, jika deteksi penipuan membuat keputusan yang buruk, bisnis akan terpengaruh secara negatif. Dalam jalur yang panjang untuk AI, waktu respons, kualitas, keadilan, kemampuan menjelaskan, dan elemen lainnya harus dikelola sebagai bagian dari keseluruhan siklus hidup. Tidak mungkin mengelolanya secara terpisah.
Oleh karena itu, apa yang kami sebut “Manajemen Siklus Proses Model AI” mengelola jalur AI yang rumit dan membantu memastikan hasil yang diperlukan dalam perusahaan. Kami akan memerinci Manajemen Siklus Proses Model AI dalam serangkaian entri blog. Selain itu, kami akan menunjukkan bagaimana IBM Cloud Pak® for Data dapat membantu Manajemen Siklus Proses Model AI.
Kami berharap entri blog ini menarik bagi kalangan berikut:
Buletin industri
Dapatkan kurasi insight tentang berita AI yang paling penting dan menarik. Berlangganan buletin Think mingguan. Lihat Pernyataan Privasi IBM.
Langganan Anda akan dikirimkan dalam bahasa Inggris. Anda akan menemukan tautan berhenti berlangganan di setiap buletin. Anda dapat mengelola langganan atau berhenti berlangganan di sini. Lihat Pernyataan Privasi IBM kami untuk informasi lebih lanjut.
Mari kita pikirkan tentang apa yang diperlukan untuk Manajemen Siklus Proses Model AI. Persyaratan pertama adalah satu kumpulan komponen untuk seluruh saluran. Dokumen "The AI Ladder – Demystifying AI Challenges" menjelaskan cara memperkenalkan AI ke dalam perusahaan dan dengan jelas menguraikan empat langkah dalam saluran:
Persyaratan lainnya adalah tata kelola data dari seluruh saluran. Kualitas sangat penting dalam bisnis dan keterjelasan serta keadilan menjadi semakin penting. Selama seluruh penyusunan saluran, tata kelola data untuk Manajemen Siklus Proses Model AI harus memantau dan memberikan masukan mengenai kualitas, keadilan, dan kemampuan menjelaskan.
Seperti yang telah kita lihat, Manajemen Siklus Proses Model AI tidak mudah. Tidak mungkin melakukannya secara manual. Oleh karena itu, alat yang diperlukan harus memiliki fitur berikut ini untuk mendukung Manajemen Siklus Proses Model AI secara efektif di cloud:
Salah satu contoh alat ini adalah IBM Cloud Pak for Data. IBM Cloud Pak for Data adalah platform data dan AI multicloud dengan alat yang menyeluruh untuk Manajemen Siklus Proses Model AI Kelas Perusahaan, ModelOps. Alat ini membantu organisasi meningkatkan throughput seluruh kegiatan ilmu data mereka dan mencapai time to value lebih cepat dari inisiatif AI mereka. Cloud Pak for Data mencakup kemampuan utama berikut:
Atur model AI generatif yang dibuat dari mana saja dan diterapkan di cloud atau on premises.
Latih, validasi, lakukan tuning, dan terapkan AI generatif, model dasar, dan kemampuan machine learning dengan IBM watsonx.ai, studio perusahaan generasi berikutnya untuk pembangun AI. Bangun aplikasi AI dalam waktu singkat, dengan sedikit data.
Gunakan AI di bisnis Anda dalam perpaduan antara keahlian AI terdepan di industri dari IBM dan portofolio solusi Anda.
Temukan kembali alur kerja dan operasi yang penting dengan menambahkan AI untuk memaksimalkan pengalaman, pengambilan keputusan secara real-time, dan nilai bisnis.