Bằng chứng về khái niệm AI giúp bạn thành công như thế nào trong nỗ lực AI của mình

Khách hàng của chúng tôi chỉ mất một phần tư ngân sách mà họ dành cho một dự án AI vì họ chọn bắt đầu bằng một bằng chứng về khái niệm. PoC cho phép họ thử nghiệm ý tưởng của mình và thất bại nhanh chóng với mức chi tiêu hạn chế.

Để tránh lãng phí thời gian và công sức, hãy luôn yêu cầu nhà tư vấn giải pháp AI của bạn cung cấp bằng chứng về khái niệm — đặc biệt nếu công ty của bạn chỉ đang thử nghiệm lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Bài viết này giải thích bằng chứng về khái niệm AI là gì và trình bày chi tiết về năm bước sẽ hướng dẫn bạn vượt qua PoC đầu tiên của mình, cùng với những thách thức mà bạn có thể gặp phải trong quá trình thực hiện. Nó cũng trình bày các ví dụ về AI PoC từ danh mục đầu tư của chúng tôi. Và bạn sẽ tìm thấy một kết thúc có hậu của ví dụ được mô tả trong đoạn mở đầu.

Bằng chứng về khái niệm AI là gì và khi nào nó cần thiết cho sự thành công của dự án của bạn?

Bằng chứng về khái niệm trí tuệ nhân tạo (PoC) là nguyên mẫu hoặc bản trình diễn giải pháp AI được đề xuất được thiết kế để kiểm tra xem giải pháp đó có khả thi và có khả năng thành công hay không.

Mục đích của việc tạo AI PoC là để xác thực khái niệm, đánh giá các lợi ích tiềm năng của giải pháp được đề xuất và xác định bất kỳ thách thức hoặc hạn chế tiềm ẩn nào.

AI PoC thường liên quan đến việc xây dựng một phiên bản quy mô nhỏ của giải pháp AI được đề xuất và thử nghiệm nó trong một môi trường được kiểm soát để xem nó hoạt động như thế nào và liệu nó có đáp ứng các mục tiêu mong muốn hay không. Sau đó, kết quả của AI PoC có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho quá trình phát triển và triển khai giải pháp tiếp theo.

So với các PoC phần mềm thông thường, một POC AI có thể liên quan đến những cân nhắc phức tạp hơn, chẳng hạn như khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian của giải pháp AI cũng như các tác động đạo đức tiềm tàng của giải pháp, chẳng hạn như xu hướng AI .

Ngăn xếp công nghệ cho các dự án PoC AI cũng khác:

1. Các thuật toán học máy . Các thuật toán này cho phép hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu có cấu trúc và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên quá trình học hỏi đó. Có nhiều loại thuật toán học máy khác nhau, bao gồm thuật toán học có giám sát, thuật toán học không giám sát và thuật toán học tăng cường.
2. Mạng lưới thần kinh . Những mô hình tính toán này được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Mạng lưới thần kinh có thể xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc . Chúng có thể được đào tạo để thực hiện các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình hóa kịch bản và dự đoán.
3. người máy . Công nghệ này có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống vật lý có khả năng tự vận hành và ra quyết định. Các giải pháp rô-bốt kết hợp các cảm biến, bộ truyền động và các thành phần phần cứng khác cho phép các kỹ sư chế tạo rô-bốt có thể tương tác với môi trường của nó và thực hiện các nhiệm vụ.
4. Điện toán đám mây . Các nền tảng điện toán đám mây như Microsoft Azure, Google Cloud và AWS cung cấp sức mạnh tính toán, tài nguyên lưu trữ và các dịch vụ được định cấu hình sẵn cần thiết để hỗ trợ phát triển và thử nghiệm AI POC. Các nền tảng này cũng có thể lưu trữ và triển khai các giải pháp AI sau khi chúng được phát triển và thử nghiệm.

Tạo một AI PoC liên quan đến việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu, xây dựng và đào tạo các mô hình máy học cũng như thử nghiệm và đánh giá hiệu suất của hệ thống AI.

Thời gian cần thiết để tạo ra một bằng chứng về khái niệm trí tuệ nhân tạo có thể rất khác nhau tùy thuộc vào một số yếu tố, bao gồm mức độ phức tạp của giải pháp AI được đề xuất, nguồn lực và kiến thức chuyên môn sẵn có cho POC cũng như các mục tiêu cụ thể của POC. Một số AI POC có thể được phát triển chỉ trong vài ngày hoặc vài tuần, trong khi một số khác có thể mất vài tháng hoặc thậm chí lâu hơn để hoàn thành.

Khi nào hoàn toàn không có cách nào xung quanh AI PoC?

Điều cần thiết là bắt đầu dự án của bạn với PoC trong các trường hợp sau:

• Dự án của bạn dựa trên một ý tưởng sáng tạo chưa được thử nghiệm trước đây. Một cái gì đó đã được nghiên cứu ở cấp độ kinh doanh, nhưng không cố gắng về mặt kỹ thuật. Cả bạn và nhà cung cấp công nghệ của bạn đều không tự tin liệu điều này có thể được thực hiện hay không.
• Nếu bạn cần chứng minh cho các bên liên quan, nhà đầu tư, v.v. tính khả thi của ý tưởng của bạn trong một khung thời gian giới hạn. Một PoC sẽ thực hiện công việc tốt hơn một nguyên mẫu tương tác hoặc thứ gì đó tương tự.

Có tình huống nào khiến AI PoC trở nên lãng phí thời gian không?

Mặc dù bằng chứng về khái niệm AI có lợi trong hầu hết các trường hợp, vẫn có một vài trường hợp ngoại lệ. Nếu dự án của bạn thuộc các danh mục sau, PoC có thể là quá mức cần thiết:

• Nếu ý tưởng và cách tiếp cận của bạn được ghi lại đặc biệt tốt từ các quan điểm chức năng và kỹ thuật. Điều này là khá hiếm.
• Nếu giải pháp bạn muốn phát triển là tiêu chuẩn và giống với các thông lệ chung trong lĩnh vực này. Chúng tôi đã biết rằng điều này là khả thi và có thể thực hiện được từ góc độ kỹ thuật.
• Nếu bạn muốn xây dựng phần mềm mà các nhà phát triển front-end và back-end của bạn hiểu và đã từng làm việc trên phần mềm giống hệt nhau trước đây

Những lợi ích nào bạn có thể đạt được từ bằng chứng về khái niệm AI?

Sử dụng bằng chứng về khái niệm AI mang lại những lợi ích sau:

• Xác định những thách thức tiềm năng trước khi cam kết nhiều nguồn lực hơn cho nỗ lực này. PoC AI cho phép bạn “thất bại nhanh chóng, thất bại tốt hơn.” Nếu nhóm gặp phải những thách thức mà họ không thể vượt qua, tất cả các bên liên quan có thời gian để tập hợp lại hoặc có thể thay đổi giả thuyết để đạt được các mục tiêu tương tự thông qua các phương pháp khác.
• Giảm thiểu rủi ro kinh doanh, khi bạn thử nghiệm các ý tưởng sáng tạo theo từng bước nhỏ thay vì lao vào một dự án dài hạn
• Cải thiện thực hành thu thập dữ liệu
• Thu hút các nhà đầu tư và các bên liên quan khác tham gia
• Tiết kiệm thời gian và nguồn lực. AI PoC có thể phát hiện ra các vấn đề liên quan đến quy trình hoặc kinh doanh và cho bạn thời gian để khắc phục mọi thứ trước khi bắt đầu một dự án quy mô lớn
• Xây dựng chuyên môn và tạo ra những người sở hữu tri thức, những người sẽ cố vấn cho các thành viên khác trong nhóm về các dự án tương tự trong tương lai
• Kiểm tra ngăn xếp công nghệ ở quy mô nhỏ hơn để hiểu mức độ phù hợp của nó đối với trường hợp kinh doanh đã chọn

Các ví dụ từ danh mục đầu tư của chúng tôi, nơi AI PoC đã cứu cả ngày

Dưới đây là một số ví dụ về AI PoC từ danh mục ITRex sẽ giúp bạn đánh giá cao phương pháp tiếp cận bằng chứng về khái niệm hơn nữa.

Nhận ra rằng ML một mình không phải là câu trả lời

Một công ty hậu cần hàng hóa lớn thực hiện 10.000–15.000 chuyến hàng mỗi ngày và mỗi chuyến hàng đều kèm theo vận đơn và hóa đơn để chi trả cho các hoạt động. Nhân viên đã kiệt sức vì xử lý tất cả các tài liệu theo cách thủ công. Công ty muốn xây dựng một giải pháp hỗ trợ ML sẽ sử dụng tính năng nhận dạng ký tự quang học (OCR) để xử lý các tài liệu được quét và xác định các trường khác nhau.

Khách hàng tin rằng học máy là lựa chọn tốt nhất cho trường hợp này, vì vậy chúng tôi đã tiến hành sử dụng AI PoC để kiểm tra giả định này. Chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng các tài liệu được định dạng khác nhau và các nhãn được sử dụng cho các trường khác nhau đáng kể. Chẳng hạn, riêng trường Load ID đã có 8 bí danh. Do đó, mô hình ML tiếp tục phát triển. Nó trở nên chậm chạp và kém hiệu quả. Nhóm của chúng tôi đã quyết định đi kèm với mô hình này bằng một thuật toán động (ví dụ: từ điển trong đó các nhãn trường khác nhau được mã hóa cứng). Sửa đổi này đã cải thiện đáng kể hiệu suất của giải pháp và tiết kiệm thời gian cũng như tiền bạc của khách hàng.

Nếu khách hàng quyết định bỏ qua bằng chứng về khái niệm AI, họ sẽ lãng phí bảy tháng chỉ để nhận ra rằng ý tưởng ban đầu của họ về một mô hình dựa trên ML thuần túy không phải là giải pháp tối ưu ở đây.

Với trí tuệ nhân tạo PoC, họ đã đưa ra kết luận này chỉ sau hai tháng. Kể từ khi hoàn thành thành công AI PoC, chúng tôi đã xây dựng một MVP có thể xử lý bốn loại tài liệu, chiếm khoảng 25% khối lượng xử lý thủ công.

Ngạc nhiên trước những hạn chế của Meta đối với việc sử dụng dữ liệu

Một khách hàng trong ngành giải trí muốn xây dựng một nền tảng phân tích dựa trên AI dành cho các nghệ sĩ biểu diễn âm nhạc độc lập. Giải pháp được cho là thu thập thông tin trên mạng xã hội, bao gồm cả Facebook và Instagram, để thu thập dữ liệu. Nó sẽ xử lý tất cả thông tin này để đánh giá tình cảm của mọi người đối với các nghệ sĩ. Các nhạc sĩ có thể ký hợp đồng với nền tảng này và nhận phản hồi về hành vi trên mạng xã hội nào là có lợi nhất cho sự thành công của họ.

Chúng tôi đã tiến hành bằng chứng về khái niệm AI để kiểm tra ý tưởng. Chỉ sau hai tuần, chúng tôi nhận ra rằng không thể thu thập dữ liệu từ Facebook và Instagram để sử dụng cho mục đích mô tả ở trên. Thông thường, một số dữ liệu có thể được truy xuất qua API Đồ thị. Kết hợp điều này với tài khoản doanh nghiệp đã được xác minh trong Meta, chúng tôi cho rằng mình sẽ có quyền truy cập vào thông tin cần thiết. Tuy nhiên, khách hàng không thể cung cấp cho chúng tôi tài khoản doanh nghiệp đã được xác minh và chỉ riêng dữ liệu từ API Đồ thị là không đủ để giải pháp này hoạt động.

Nếu khách hàng quyết định bỏ qua PoC, họ sẽ lãng phí khoảng 20.000 USD cho dự án khám phá.

Điều này sẽ bao gồm một mô tả chi tiết về giải pháp và ước tính chi phí phát triển. Nhưng khi họ chọn bắt đầu với AI PoC, họ chỉ chi khoảng 5.000 đô la trước khi nhận ra rằng ý tưởng này không thể thực hiện được do các hạn chế truy cập dữ liệu do công ty Meta thực thi.

Hướng dẫn năm bước cho bằng chứng về khái niệm AI đầu tiên của bạn

Dưới đây là năm bước mà bạn có thể làm theo để vượt qua thành công AI PoC của mình. Trong phần này, chúng tôi cũng liệt kê những thách thức liên quan đến từng bước.

Bước 1: Xác định (những) vấn đề bạn muốn giải quyết bằng AI

Điều cần thiết là chỉ định chính xác những gì bạn muốn đạt được bằng cách triển khai trí tuệ nhân tạo PoC. Trường hợp sử dụng được chọn cần phải có giá trị cao và đại diện cho điều gì đó mà bạn có thể giải quyết tốt nhất bằng công nghệ này. Nếu bạn còn nghi ngờ, thì một nơi tốt để bắt đầu là xem xét những người khác trong lĩnh vực của bạn đang sử dụng các giải pháp AI để làm gì. Một cách khác là điều tra các vấn đề mà doanh nghiệp của bạn đang gặp phải và so sánh nó với tiềm năng của AI.

Sau khi bạn đã tích lũy được một danh sách các cơ hội, bạn có thể hỏi những câu hỏi sau để xác định những câu hỏi nào phù hợp nhất cho dự án của bạn vào lúc này:

• Vấn đề bạn định giải quyết có đủ cụ thể không? Bạn có thể đánh giá kết quả để xác định thành công?
• Bạn đã cố gắng giải quyết vấn đề này bằng các công nghệ khác chưa?
• Bạn có tài năng và kinh phí để hỗ trợ dự án này cho đến khi kết thúc? Nếu không có tài năng nội bộ phù hợp, bạn có thể thuê một nhóm chuyên trách bên ngoài không?
• Nó sẽ ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn như thế nào? Hiệu ứng này có đủ quan trọng để nỗ lực không?
• Bạn sẽ có thể bán điều này cho các giám đốc điều hành? Tổ chức của bạn đã sẵn sàng để thực hiện các dự án như vậy chưa?
• Công ty của bạn đã có chiến lược dữ liệu chưa? Làm thế nào nó sẽ phù hợp với dự án này?
• Những rủi ro và hạn chế tiềm ẩn của việc sử dụng AI để giải quyết vấn đề này là gì?

Thử thách liên quan:

• Chọn trường hợp sử dụng không mang lại nhiều giá trị hoặc không sử dụng hết tiềm năng của AI. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ đắt tiền và việc chọn một trường hợp không đáng kể đồng nghĩa với việc bạn chi tiêu nhiều hơn những gì bạn sẽ nhận được. Kiểm tra bài viết của chúng tôi về chi phí triển khai AI để hiểu rõ hơn về chi phí.

Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu

Bây giờ, khi bạn đã xác định rõ ràng vấn đề của mình, đã đến lúc tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu đào tạo cho các thuật toán AI. Bạn có thể làm điều đó bằng cách:

• Kiểm tra dữ liệu nào có sẵn để sử dụng trong công ty của bạn
• Tạo dữ liệu bán tổng hợp bằng các ứng dụng làm sẵn cụ thể hoặc giải pháp của riêng bạn
• Mua bộ dữ liệu từ các nhà cung cấp đáng tin cậy
• Sử dụng dữ liệu mã nguồn mở
• Thuê người loại bỏ dữ liệu phù hợp với mục đích của bạn

Bạn không cần phải giới hạn bản thân trong một nguồn. Bạn có thể sử dụng kết hợp một số tùy chọn được liệt kê ở trên.

Chuyển sang các nhà khoa học dữ liệu để chạy sàng lọc dữ liệu ban đầu. Họ sẽ thực hiện các nhiệm vụ sau:

• Cấu trúc dữ liệu
• Làm sạch nó bằng cách loại bỏ tiếng ồn
• Thêm bất kỳ điểm dữ liệu bị thiếu nào, trong trường hợp dữ liệu dạng bảng
• Thực hiện kỹ thuật tính năng (nghĩa là thêm và xóa các trường dữ liệu)
• Áp dụng các thao tác, chẳng hạn như kết hợp hoặc lọc dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu có thể tư vấn cho bạn về cách thu thập dữ liệu bổ sung hoặc cách thu hẹp phạm vi bằng chứng về khái niệm AI để bạn có thể đạt được kết quả mong muốn với các bộ dữ liệu hiện có.

Khi dữ liệu đã sẵn sàng để sử dụng, hãy chia dữ liệu thành ba bộ:

• Tập huấn luyện mà mô hình sẽ sử dụng để học
• Xác thực được đặt để xác thực mô hình và lặp lại khi đào tạo
• Bộ kiểm tra sẽ đánh giá hiệu suất của thuật toán

Các thách thức liên quan:

• Dữ liệu đào tạo không đại diện cho toàn bộ dân số. Trong trường hợp này, các thuật toán có thể hoạt động tốt trong các trường hợp phổ biến, nhưng sẽ mang lại kết quả kém trong các trường hợp hiếm gặp. Ví dụ: mô hình ML chăm sóc sức khỏe phân tích tia X có thể xuất sắc trong việc phát hiện các rối loạn phổ biến, chẳng hạn như tràn dịch, nhưng sẽ gặp khó khăn trong việc phát hiện các bệnh hiếm gặp, chẳng hạn như thoát vị.
• Mất cân bằng lớp, khi số trường hợp đại diện cho một lớp lớn hơn đáng kể so với lớp kia, với tỷ lệ từ 99,9% đến 0,1%
• Dán nhãn không chính xác, chẳng hạn như trộn lẫn các lớp, ví dụ: dán nhãn xe đạp thành ô tô
• Độ ồn cao trong tập dữ liệu huấn luyện
• Khó đạt được khả năng tách lớp thuần túy. Điều này xảy ra khi một số dữ liệu trong tập huấn luyện không thể được phân loại chính xác theo một lớp cụ thể.

Bước 3: Kiến trúc và xây dựng hoặc mua giải pháp

Có lẽ bạn đang tự hỏi liệu bạn nên tự mình xây dựng mô hình hay bạn có thể mua một giải pháp hiện có.

Đây là thời điểm hợp lý để tạo một mô hình AI từ đầu:

• Giải pháp của bạn là sáng tạo và không tuân theo tiêu chuẩn hiện có
• Các giải pháp làm sẵn rất tốn kém để tùy chỉnh
• Mẫu có sẵn gần nhất là quá mức cần thiết và nó làm được nhiều hơn những gì bạn thực sự cần

Cân nhắc mua một mô hình đã đọc nếu:

• Chi phí mua và tùy chỉnh mô hình ít hơn so với xây dựng nó từ đầu

Nếu bạn quyết định xây dựng thuật toán AI từ đầu, nó sẽ giúp bạn kiểm soát nhiều hơn về độ chính xác của nó. Sẽ mất nhiều thời gian hơn để hoàn thành nhiệm vụ, nhưng nhiệm vụ này sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với vấn đề kinh doanh và quy trình nội bộ của bạn. Bạn sẽ không cần thực hiện các thay đổi đối với hệ thống của mình để phù hợp với phần mềm bên ngoài.

Về cơ sở hạ tầng để đào tạo và triển khai thuật toán, bạn có thể dựa vào đám mây thay vì sử dụng tài nguyên cục bộ. Có bốn tham số mà bạn có thể cân nhắc để quyết định xem điều gì phù hợp với mình nhất:

1. Bảo mật . Nếu dữ liệu của bạn rất nhạy cảm khi nói đến bảo mật, thì tốt hơn hết bạn nên giữ mọi thứ tại chỗ.
2. Khối lượng công việc . Nếu tải xử lý khá nặng, hãy chọn sử dụng đám mây.
3. chi phí . Đánh giá những gì sẽ khiến bạn tốn nhiều tiền hơn — mua tài nguyên cục bộ hoặc trả tiền cho việc sử dụng đám mây theo thời gian.
4. Khả năng tiếp cận . Nếu bạn chỉ sử dụng giải pháp cục bộ, bạn có thể phụ thuộc vào các máy chủ nội bộ của mình. Nếu nó cần có thể truy cập được từ các vị trí địa lý khác nhau, thì bạn nên xem xét đám mây.

Mỗi cách tiếp cận đều có những lợi ích và hạn chế của nó. Nếu bạn đang hoạt động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chúng tôi đã giải thích rõ ràng về điện toán đám mây trong bài đăng về chăm sóc sức khỏe trên blog của chúng tôi. Nếu không, vui lòng liên hệ với các chuyên gia AI của chúng tôi để chọn nhóm công nghệ tốt nhất cho đào tạo thuật toán.

Các thách thức liên quan:

• Thiếu đào tạo thích hợp. Điều này sẽ gây ra các vấn đề, chẳng hạn như khả năng khái quát hóa mô hình kém, nghĩa là mô hình không thể đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mà mô hình chưa thấy trong quá trình đào tạo. Quay trở lại phân tích hình ảnh X-quang trong lĩnh vực y tế, một thuật toán có thể phân tích thành công hình ảnh chất lượng cao được chụp bằng các bản quét hiện đại nhưng vẫn kém khi áp dụng cho các bản quét do các máy cũ tạo ra.
• Tích hợp với các hệ thống hiện có, một số trong đó có thể đã lỗi thời hoặc được hỗ trợ bởi các công nghệ độc quyền
• Không đưa ra kiến trúc mô hình phù hợp, ví dụ: không thể chọn đúng mô hình ML cho vấn đề hiện tại
• Khả năng của kiến trúc đã chọn không thể phù hợp với yêu cầu của mô hình
• Dữ liệu đầu vào không ổn định, có nghĩa là mô hình phải được đào tạo lại thường xuyên
• Sử dụng nhiều tài nguyên hơn mô hình của bạn yêu cầu để thực hiện các tác vụ của nó. Không cần đầu tư máy chủ mạnh để chạy mô hình đơn giản.

Bước 4: Đánh giá tiềm năng tạo ra giá trị của bằng chứng AI về khái niệm

Bước này là về việc đánh giá liệu AI PoC có thể đáp ứng được kỳ vọng hay không. Có một số cách để thực hiện đánh giá:

• Quay lại các chỉ số hiệu suất chính (KPI) của bạn và kiểm tra giải pháp đối với chúng. Những yếu tố này có thể bao gồm độ chính xác, sự hài lòng của khách hàng, tốc độ, tính linh hoạt, công bằng, an toàn, v.v.
• Thu thập dữ liệu về cách hệ thống của bạn hoạt động trước khi triển khai bằng chứng về khái niệm AI. Điều này sẽ bao gồm thời gian dành cho một tác vụ thủ công cụ thể, số lỗi, v.v. Tiếp theo, bạn nên sử dụng thông tin để đánh giá tác động của PoC.
• So sánh hiệu suất của giải pháp với các sản phẩm khác được coi là điểm chuẩn cho loại vấn đề này hoặc ngành. Chẳng hạn, điểm chuẩn cho các vấn đề liên quan đến phân loại hình ảnh sẽ là một mô hình mang lại kết quả chính xác trên các bộ dữ liệu phổ biến, như ImageNet.
• Thu thập phản hồi của người dùng thông qua các nhóm tập trung hoặc khảo sát trực tuyến để đánh giá mức độ hài lòng và xác định những gì còn thiếu
• Tiến hành phân tích lợi ích chi phí để hiểu tác động tài chính của giải pháp này đối với tổ chức

Các thách thức liên quan:

• Làm cho một sai lầm trong đánh giá của bạn. Nó có thể là một lỗi toán học đơn giản trong quá trình tính toán hoặc một lỗi liên quan đến ước tính tiềm năng kinh doanh.

Bước 5: Lặp lại bằng chứng về khái niệm AI để có kết quả tốt hơn hoặc mở rộng quy mô

Nếu kết quả mà bạn nhận được ở bước trước đó không ngang bằng, thì bạn có thể xem xét sửa đổi giải pháp và lặp lại toàn bộ quy trình. Bạn có thể thực hiện các thay đổi đối với thuật toán ML và đo lường hiệu suất với mỗi lần điều chỉnh. Bạn cũng có thể thử nghiệm với các thành phần phần cứng khác nhau hoặc các mô hình dịch vụ đám mây thay thế.

Nếu bạn hài lòng với hiệu suất của AI PoC, bạn có thể làm việc để nhân rộng nó theo các hướng khác nhau. Đây là vài ví dụ:

• Áp dụng PoC cho các trường hợp kinh doanh khác . Tìm kiếm các ứng dụng khác của giải pháp mới này trong doanh nghiệp của bạn. Chẳng hạn, nếu bạn đang thử nghiệm AI như một ứng dụng bảo trì dự đoán, bạn có thể thử áp dụng nó cho các tình huống liên quan khác.
• Quy mô cơ sở hạ tầng . Xem lại công nghệ được sử dụng để chạy phần mềm này. Bạn có thể dành nhiều sức mạnh xử lý hơn hoặc nhiều dung lượng lưu trữ dữ liệu hơn không? Những sửa đổi như vậy sẽ cho phép bạn sử dụng nhiều dữ liệu hơn, giảm độ trễ và có thể mang lại kết quả trong thời gian thực. Nó cũng sẽ giảm thiểu khả năng tắc nghẽn trong tương lai.
• Tối ưu hóa giải pháp AI PoC . Mặc dù bạn đã có kết quả hợp lý ở bước trước, nhưng có thể đáng để tìm cách cải thiện độ chính xác. Bạn có thể tiếp tục đào tạo các thuật toán của mình bằng cách sử dụng dữ liệu mới, dữ liệu được gắn nhãn chính xác hơn, v.v. Hoặc thậm chí bạn có thể thử nghiệm triển khai các chỉnh sửa và thay đổi để đạt được kết quả tốt hơn.

Nếu quyết định áp dụng AI trên toàn công ty sau giai đoạn chứng minh ý tưởng, bạn có thể tìm thấy các mẹo hữu ích trong hướng dẫn của chúng tôi về cách triển khai AI trong tổ chức của mình .

Các thách thức liên quan:

• Kiến trúc đã không được xem xét cẩn thận. Giải pháp có thể hoạt động tốt với 10.000 người dùng nhưng gặp sự cố khi số lượng người xem đạt 100.000.
• Mô hình chứa các lỗi sẽ tự xuất hiện khi bạn cố gắng mở rộng giải pháp AI
• Áp dụng mô hình cho các trường hợp kinh doanh khác, ngoài những trường hợp mà nó được dự định. Ví dụ: một giải pháp nhằm lắp ráp một chiếc xe cút kít làm vườn không thể áp dụng cho việc lắp ráp xe tải, vì giải pháp này có thể tạo ra một chiếc xe cút kít làm vườn lớn có động cơ.

Để kết luận

Khi nói đến việc triển khai AI, hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ và có thể quản lý được. Đảm bảo rằng bạn có một trường hợp kinh doanh rõ ràng với các mục tiêu và số liệu xác định để đo lường thành công. Và hãy luôn xem xét việc tạo bằng chứng về khái niệm AI, ngoại trừ các trường hợp được trình bày ở đầu bài viết này. Điều này sẽ giúp bạn xác định bất kỳ trở ngại tiềm ẩn nào trước khi bạn tham gia đầy đủ và đầu tư tài chính lớn vào một giải pháp không đáp ứng được kỳ vọng.

Bạn muốn triển khai AI trong tổ chức của mình nhưng không chắc ý tưởng kinh doanh của mình có khả thi không? Hãy liên lạc ! Nhóm của chúng tôi sẽ giúp bạn tiến hành PoC để kiểm tra ý tưởng của bạn trên thực tế.