Приоритетные направления, которые определят список задач разработчиков ИИ в 2024 году
Роль разработчиков будет расти, поскольку ИИ станет основным драйвером цифровой трансформации. Вот пять приоритетов от специалистов компании DST Global, которые помогут разработчикам добиться успеха.
Внедрение ИИ продолжается неудержимыми темпами во многих отраслях промышленности, и на это есть веские причины. Приложения искусственного интеллекта могут преобразовать предприятие благодаря более мощной поддержке принятия решений, возможностям прогнозирования и автоматизации, которые радикально улучшают качество производства и масштабируют бизнес-процессы. На рынке появляется все больше и больше продуктов искусственного интеллекта, которые упрощают этот путь внедрения. Тем не менее, стремясь к внедрению, организации не могут позволить себе экономить на приоритетах DevSecOps, которые гарантируют, что внедрение не будет происходить за счет точности, подотчетности и соответствия требованиям.
В большей степени, чем любая другая роль в организационной структуре, разработчику необходимо решить эту дилемму: сделать ИИ инвестиционным приоритетом и обеспечить, чтобы внедрение соответствовало этим инвестициям как эффективная, безопасная и соответствующая требованиям операция, связанная с использованием ИИ. Имея это в виду, вот пять приоритетных областей, которые определят список дел разработчика в 2024 году, когда дело доходит до ИИ:
1. Удвоение целостности уровня данных
Задача разработчика — обеспечить оптимизацию приема, проектирования и проверки данных для правильной работы ИИ. Это может показаться тривиальными шагами, но они представляют собой ставку на стратегию управления данными и оптимизации, которая помогает избежать современной версии ИИ по принципу «мусор на входе — мусор на выходе». Ключом к повышению точности и ценности результатов поиска, прогнозов, а также извлечения и классификации данных является обеспечение единого представления данных во всей организации. Фабрика данных и другие передовые архитектуры данных могут устранить разрозненность информации и пробелы, чтобы приложения ИИ могли эффективно связывать и анализировать все данные для получения ценных закономерностей и идей.
2. Большая повторяемость процессов ИИ
Инструменты, ориентированные на разработчиков, становятся все более доступными, что обеспечивает повторяемость за счет стандартизации и упрощения этапов ИИ, связанных с моделированием и обучением алгоритмов , которые в противном случае потребовали бы кодирования с нуля. Эти инструменты помогают обеспечить не только повторяемость, но и повысить производительность разработчиков. Например, существуют платформы, которые позволяют команде настраивать повторяемые процессы моделирования ИИ — от подготовки данных и извлечения признаков до обучения, выбора и настройки модели. Отличные варианты использования для этого включают классификацию документов, извлечение документов, классификацию электронной почты и другие основные бизнес-функции, которые легко поддаются разработке пользовательских моделей.
3. Содействие повторному экспериментированию
Особенно в эпоху генеративного ИИ, когда проблемы, связанные с галлюцинациями ИИ и точностью результатов, могут поставить под угрозу надежность результатов ИИ, разработчикам необходимо гарантировать достоверность рабочего продукта ИИ посредством экспериментов и итеративного тестирования на предмет предвзятости и происхождения результатов. Это упрощается благодаря более сильному уровню данных, упомянутому выше, и разработчики также могут воспользоваться преимуществами частных платформ искусственного интеллекта, которые обучаются исключительно на данных, специфичных для одного пользователя или компании. Частный ИИ имеет дополнительное преимущество, гарантируя, что эти эксперименты и разработка моделей не будут переданы за пределы организации, защищая ценную информацию и конфиденциальные бизнес-данные от потенциального присвоения другими компаниями, включая возможных конкурентов.
4. Повышение роли разработчика в обеспечении соответствия
Этот момент особенно важен в жестко регулируемых секторах, таких как финансы, здравоохранение или операции с критически важной инфраструктурой. Независимо от того, было ли что-то сделано вручную или является результатом работы алгоритма искусственного интеллекта, все операции должны соответствовать правилам конфиденциальности данных , готовности к кибербезопасности и другим нормативным приоритетам. По этой причине разработчики должны быть полностью вовлечены в процесс обеспечения соответствия требованиям и управления рисками, чтобы они могли гарантировать, что метаданные, маркировка и другие задачи управления киберактивами соответствуют непредвиденным требованиям и последствиям для конфиденциальности для всех регулируемых данных и систем.
5. Тесное согласование моделей ИИ с бизнес-процессами и рабочими процессами
Разработчикам необходимо убедиться, что модели и инструменты искусственного интеллекта, которые они создают, действительно подходят для процессов и рабочих процессов, для которых они предназначены для бизнес-пользователей. Это особенно важно, учитывая, что то, что вы кодируете, скорее всего, будет автоматизировано и масштабировано — это означает, что если вы масштабируете плохой инструмент искусственного интеллекта, вы также масштабируете его дисфункцию. К счастью, существуют удобные для разработчиков инструменты, которые устраняют сложности и делают автоматизацию и оптимизацию процессов на основе искусственного интеллекта доступными для групп трансформации, состоящих из бизнес-аналитиков и штатных разработчиков, которые могут не обладать передовыми навыками или опытом в области науки о данных.
Заключение: усиление роли разработчика в трансформации, управляемой искусственным интеллектом
Поскольку искусственный интеллект по-прежнему остается главной движущей силой цифровой трансформации, роль разработчика будет только возрастать, поскольку организации стремятся внедрить более сильные и мощные инструменты искусственного интеллекта, которые используют преимущества постоянно расширяющегося диапазона источников данных и передовых технологий, таких как Интернет вещей, периферийные технологии. вычисления, гиперконвергентные сети и подключение 5G. Пять вышеуказанных приоритетов помогут разработчикам добиться успеха во внедрении и управлении ИИ для эффективной, безопасной и соответствующей нормативным требованиям работы на предприятии.