Van chatbots voor de klantenservice tot marketingteams die callcentergegevens analyseren: de meerderheid van de bedrijven (volgens recente gegevens ongeveer 90%) is begonnen met het verkennen van AI. Er is echter een aanzienlijk verschil tussen degenen die met AI experimenteren en degenen die het volledig in hun activiteiten integreren. Voor bedrijven die in datawetenschap investeren, vereist het realiseren van het rendement op deze investeringen dat AI diep in de bedrijfsprocessen wordt ingebed.
AI verbetert de efficiëntie van de organisatie door repetitieve taken te automatiseren, waardoor werknemers zich kunnen concentreren op meer strategische en creatieve verantwoordelijkheden. Tegenwoordig maken bedrijven gebruik van verschillende soorten AI om hun doelen te bereiken. Uit recent onderzoek blijkt dat 67% van de bedrijven generatieve AI gebruikt om nieuwe inhoud en gegevens te creëren op basis van aangeleerde patronen; 50% maakt gebruik van voorspellende AI, waarbij gebruik wordt gemaakt van machine learning (ML)-algoritmen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen; en 45% maakt gebruik van deep learning, een subset van ML die zowel generatieve als voorspellende modellen aanstuurt. Om volledig te kunnen profiteren van AI moeten organisaties gedurfde stappen ondernemen om de time-to-value voor deze toepassingen te versnellen. Dit is waar operationele AI in het spel komt.
Operationele AI omvat het toepassen van AI in zakelijke activiteiten in de echte wereld, waardoor de end-to-end uitvoering van AI-gebruiksscenario’s mogelijk wordt. Het integreert AI in bedrijfsprocessen, verwerkt realtime gegevens en biedt bruikbare inzichten om taken te automatiseren, de efficiëntie te verbeteren en datagestuurde beslissingen te nemen. Uiteindelijk vereenvoudigt het de creatie van AI-modellen, stelt het meer werknemers buiten de IT-afdeling in staat om AI te gebruiken en worden AI-projecten effectief geschaald.
Operationele AI adopteren
Organisaties die Operationele AI willen adopteren, moeten rekening houden met drie belangrijke implementatiepijlers: mensen, processen en technologie.
- Mensen: Om een succesvolle Operationele AI-strategie te implementeren, heeft een organisatie een toegewijd ML-platformteam nodig om de tools en processen te beheren die nodig zijn om AI-modellen te operationaliseren. Dit team fungeert als het primaire aanspreekpunt als er zich problemen voordoen met modellen; de experts als er iets niet werkt. Het team moet op dezelfde manier zijn gestructureerd als traditionele IT- of data-engineeringteams. Net zoals DevOps een effectief model is geworden voor het organiseren van applicatieteams, kan hier een soortgelijke aanpak worden toegepast via machine learning-operaties, of “MLOps”, die machine learning-workflows en -implementaties automatiseert.
- Proces: Om vertrouwen op te bouwen in de betrouwbaarheid van de AI-implementatie van een organisatie, is het essentieel om de processen en best practices voor het implementeren van modellen in productie te standaardiseren. Er zou bijvoorbeeld een duidelijke, consistente procedure moeten zijn voor het monitoren en opnieuw trainen van modellen zodra ze actief zijn (dit sluit aan bij het hierboven genoemde People-element). Naarmate organisaties meer AI in hun activiteiten integreren en hun gebruiksscenario’s uitbreiden, helpt het standaardiseren van deze praktijken een hoog niveau van vertrouwen in zowel de methoden als de modellen te behouden.
- Technologie: De werklast die een systeem ondersteunt wanneer trainingsmodellen verschillen van die in de implementatiefase. Terwijl in de experimenteerfase snelheid een prioriteit is, vereist de implementatiefase meer aandacht voor veerkracht, beschikbaarheid en compatibiliteit met andere tools. Om deze reden hebben organisaties die Operationele AI willen benutten een Operationeel AI-platform nodig dat specifiek de vereisten ondersteunt voor het operationeel maken, beheren en monitoren van modellen in de productie.
Operationele AI biedt organisaties aanzienlijke voordelen, waaronder tijd- en kostenbesparingen, en cruciale concurrentievoordelen in het huidige zakelijke landschap. De belangrijkste voordelen van operationele AI zijn onder meer:
- Verhoogde efficiëntie door taakautomatisering
- Verbeterde dienstverlening
- Kortere time-to-market voor nieuwe AI-modellen
- Lagere operationele kosten
- Verbeterde besluitvormingsmogelijkheden
Bovendien biedt Operationele AI meer toezicht op AI-modellen, wat cruciaal is voor gereguleerde industrieën die risico’s zorgvuldig moeten beheren.
De grootste uitdaging voor de meeste organisaties bij het adopteren van operationele AI is echter een verouderde of ontoereikende data-infrastructuur. Om te slagen heeft Operationele AI een moderne data-architectuur nodig. Deze geavanceerde architecturen bieden de flexibiliteit en zichtbaarheid die nodig is om de toegang tot gegevens binnen de hele organisatie te vereenvoudigen, silo’s af te breken en gegevens begrijpelijker en bruikbaarder te maken. Ze ondersteunen de integratie van diverse databronnen en formaten, waardoor een samenhangend en efficiënt raamwerk voor databewerkingen ontstaat. Het garanderen van effectieve en veilige AI-implementaties vereist voortdurende aanpassing en investeringen in robuuste, schaalbare data-infrastructuren.
Operationele AI naar ondernemingen brengen
In een poging om de grootste hindernissen bij AI-implementaties aan te pakken door organisaties in staat te stellen effectief modellen in de hele onderneming te bouwen, operationeel te maken, te monitoren, te beveiligen en te schalen, heeft Cloudera het Operational AI Platform en team van Verta overgenomen, waardoor het intellectuele eigendom wordt verdiept en er nog meer talent aan wordt toegevoegd. haar klanten beter van dienst zijn met ongeëvenaarde expertise en innovatieve oplossingen.
Door gebruik te maken van het Verta-platform is Cloudera nu uitgerust om het proces van het versterken van de privédatasets van klanten te vereenvoudigen om aangepaste retrieval-augmented generatie (RAG) te bouwen en applicaties te verfijnen. Als gevolg hiervan zullen ontwikkelaars – ongeacht hun expertise op het gebied van machinaal leren – bedrijfsklare grote taalmodellen (LLM’s) kunnen ontwikkelen en optimaliseren. Het Verta Operational AI-platform ondersteunt productie-AI-ML-workloads in de meest complexe IT-omgevingen. De Verta Model Catalog, Model Operations en GenAI Workbench hebben klanten, variërend van AI-startups tot Fortune 100-bedrijven, geholpen bij het naadloos beheren, uitvoeren en besturen van AI-ML-modellen op locatie en in de cloud.
Door een operationele AI-mentaliteit aan te nemen, kunnen organisaties de AI-voordelen in hun hele bedrijf volledig benutten. Het is het verschil tussen een handvol AI-succesverhalen en het bereiken van het punt waarop de hele onderneming op intelligentie draait.
Lees hier meer over hoe Cloudera uw ondernemings-AI-traject kan ondersteunen.
