Νέα αναφορά σηματοδοτεί σημαντικό ορόσημο για το ModelOps

Καθώς οι επιχειρήσεις προχωρούν στο ταξίδι τους στην τεχνητή νοημοσύνη, οι λειτουργίες μοντέλων (ModelOps) αντιπροσωπεύουν μια θεμελιώδη ικανότητα, έναν τρόπο για τις ομάδες να καθιερώσουν διακυβέρνηση από άκρο σε άκρο. Το ModelOps είναι μια αναπόσπαστη απαίτηση για κάθε οργανισμό που πραγματοποιεί σημαντικές επενδύσεις στην επιστήμη δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη, ανεξαρτήτως κλάδου. Μέσω του ModelOps, οι ομάδες μπορούν να τοποθετηθούν ώστε να απελευθερώσουν πλήρως την αξία των επενδύσεών τους σε τεχνητή νοημοσύνη, ενώ αντιμετωπίζουν απαιτήσεις για την ενίσχυση της εμπιστοσύνης και την ελαχιστοποίηση του κινδύνου. Πολλές συναρπαστικές εξελίξεις συνέβησαν πρόσφατα σε αυτόν τον τομέα, οπότε ήθελα να παράσχω μια ενημέρωση.

Gartner Market Guide: Ένα σημαντικό ορόσημο για την αγορά ModelOps

Πέρυσι, η Gartner ανέφερε ότι το 50% των πρωτοβουλιών της επιστήμης δεδομένων δεν μπαίνει στην παραγωγή επιχειρήσεων. Επιπλέον, μια έρευνα της Corinium Intelligence διαπίστωσε ότι το 80% των ερωτηθέντων ανέφεραν ότι η δυσκολία διαχείρισης του κινδύνου και η διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους κανονισμούς αποτελούσαν εμπόδιο στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτό αντανακλά ένα κρίσιμο «κενό AI» που υπάρχει σε πολλές επιχειρήσεις. Πρόσφατα, η Gartner κυκλοφόρησε ένα συναρπαστικό κομμάτι έρευνας για ομάδες που θέλουν να αντιμετωπίσουν αυτό το κενό AI. Θα ενθάρρυνα οποιονδήποτε θέλει να κυβερνήσει και να κλιμακώσει τις πρωτοβουλίες του για τεχνητή νοημοσύνη να αναθεωρήσει αυτή τη σημαντική έκθεση, η οποία έχει τίτλο «Οδηγός αγοράς για AI Trust, Risk and Security Management.»

Αυτός ο οδηγός αγοράς παρέχει στις ομάδες επιχειρήσεων πληροφορίες για την αντιμετώπιση του κενού της τεχνητής νοημοσύνης και συζητά πώς το ModelOps είναι βασικός πυλώνας στη διαχείριση εμπιστοσύνης, κινδύνου και ασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης (TRiSM). Με την κυκλοφορία του οδηγού αγοράς, παρέχουν κάποια αναγκαία σαφήνεια όσον αφορά τους διάφορους προμηθευτές και συχνά μπερδεύουν μια σειρά δυνατοτήτων που είναι διαθέσιμες στην αγορά αυτήν τη στιγμή.

Βασικές πληροφορίες και συμπεράσματα

Αυτός ο οδηγός αγοράς είναι πολύ περιεκτικός. Η έκθεση παρουσιάζει μια ανάλυση του τρόπου με τον οποίο αναμένεται να εξελιχθεί η αγορά με την πάροδο του χρόνου, σπάζοντας την εξέλιξη της αγοράς σε πέντε φάσεις που αντιπροσωπεύονται από μια πυραμίδα. Η πρώτη φάση αντιπροσωπεύει τις τρέχουσες δυνατότητες που είναι διαθέσιμες σήμερα και η φάση πέμπτη αντιπροσωπεύει το όραμα για το πώς η αγορά, οι τεχνολογίες και οι πωλητές θα συγκλίνουν με την πάροδο του χρόνου.

Το διάγραμμα απεικονίζει πώς η αγορά AI TRiSM αποτελείται από δυνατότητες σε πέντε κατηγορίες: επεξήγηση, ανίχνευση ανωμαλιών δεδομένων, ModelOps, αντίσταση σε αντίπαλη επίθεση και προστασία δεδομένων. Η έκθεση δείχνει ότι, καθώς η αγορά εισέρχεται στην επόμενη φάση της εξέλιξής της, οι πέντε κατηγορίες δυνατοτήτων αναμένεται να συμπυκνωθούν σε δύο: ModelOps και προστασία δεδομένων.

Η αναφορά περιλαμβάνει τον ακόλουθο ορισμό του ModelOps:

«Η λειτουργικότητα μοντέλων (ModelOps) επικεντρώνεται κυρίως στη διακυβέρνηση από άκρο σε άκρο και τη διαχείριση του κύκλου ζωής όλων των αναλυτικών στοιχείων, τεχνητής νοημοσύνης και μοντέλων αποφάσεων (συμπεριλαμβανομένων αναλυτικών μοντέλων και μοντέλων που βασίζονται σε μηχανική μάθηση, γραφήματα γνώσης, κανόνες, βελτιστοποίηση, γλωσσολογία, πράκτορες και άλλοι).“

Κατά την ανασκόπηση της αναφοράς, κατέληξα σε μερικά βασικά συμπεράσματα:

• Πρώτον, υπάρχουν κρίσιμες δυνατότητες που πρέπει να υπάρχουν, προκειμένου οι μεγάλες επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν στο έπακρο τις επενδύσεις της τεχνητής νοημοσύνης, και αυτές οι δυνατότητες είναι ουσιαστικά διαφορετικές και ξεχωριστές από ό,τι συμβαίνει στην αρένα των εργαλείων της επιστήμης δεδομένων. Επιπλέον, όσο περισσότερες επενδύσεις γίνονται στην τεχνητή νοημοσύνη και την επιστήμη δεδομένων, τόσο μεγαλύτερη είναι η ανάγκη για αυτές τις δυνατότητες.
• Δεύτερον, η έκθεση επισημαίνει το ModelOps ως βασικό πυλώνα που προχωρά μπροστά και τη στρατηγική και αυξανόμενη σημασία του τα επόμενα χρόνια, κάτι που είναι βασικό για τους ηγέτες να λαμβάνουν υπόψη καθώς σχεδιάζουν τις επενδυτικές τους στρατηγικές.

Ορισμός και Απαιτήσεις ModelOps

Είναι σημαντικό να καταστούν τα περιουσιακά στοιχεία τεχνητής νοημοσύνης των επιχειρήσεων πλήρως διοικούμενα και ορατά, από το επίπεδο του διοικητικού συμβουλίου έως το επιχειρησιακό επίπεδο, καθορίζοντας και παρακολουθώντας συγκεκριμένες μετρήσεις όσον αφορά τον τρόπο με τον οποίο οι επενδύσεις στην επιστήμη δεδομένων συμβάλλουν στην τεχνητή νοημοσύνη και την επιχείρηση. Βασικά, αυτός είναι ο ρόλος του ModelOps.

Ο ορισμός της Gartner για το ModelOps περιλάμβανε μια φράση-κλειδί: «διακυβέρνηση από άκρο σε άκρο». Κατά τη διάρκεια του κύκλου ζωής τους, υπάρχουν τόσα πολλά άλλα στοιχεία με τα οποία πρέπει να αλληλεπιδράσουν τα μοντέλα, γεγονός που μπορεί να καταστήσει τη δημιουργία αυτής της κάλυψης από άκρο σε άκρο μια πρόκληση. Το παρακάτω διάγραμμα παρέχει μια ιδέα για όλες τις δυνατότητες που χρειάζεται μια λύση ModelOps για να παρέχει μια επιχείρηση.

Ακολουθούν μερικές από τις δυνατότητες που θεωρούμε τόσο ζωτικές όσο οι επιχειρήσεις ξεκινούν το ModelOps:

• Ευέλικτη, πλήρης ενοποίηση με το οικοσύστημα AI. Απαιτούνται ενσωματώσεις με πλατφόρμες επιστήμης δεδομένων στα αριστερά του διαγράμματος. Τα περιουσιακά στοιχεία από αυτά τα περιβάλλοντα πρέπει να αξιοποιηθούν και να αλληλεπιδράσουν στον κύκλο ζωής. Οι ομάδες πρέπει επίσης να ενσωματώσουν τα ModelOps με επιχειρηματικές διαδικασίες και τεχνικά συστήματα.
• Διακυβέρνηση και παρακολούθηση. Είναι ζωτικής σημασίας να δημιουργηθεί μια αειθαλής, επίμονη ορατότητα για το πού βρίσκονται όλα τα μοντέλα και να αξιοποιηθούν οι δυνατότητες διακυβέρνησης και κινδύνου που μπορούν να αυτοματοποιηθούν πλήρως. Πρέπει να γίνεται διαχείριση όλων, προκειμένου να διασφαλιστεί ότι τα μοντέλα περνούν από τις σωστές ροές εργασιών κανονιστικών ρυθμίσεων, συμμόρφωσης και διαχείρισης κινδύνου. Εάν συμβεί κάτι με το μοντέλο που απαιτεί δράση, πρέπει να ενεργοποιηθούν αποκρίσεις αποκατάστασης.
• Ολοκληρωμένη αναφορά και δυνατότητα ελέγχου. Καθ‘ όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής του μοντέλου, και για όλα τα μοντέλα, απαιτείται πλήρης αναφορά. Οι ομάδες πρέπει να είναι σε θέση να παρακολουθούν την προέλευση και την καταγωγή κάθε μοντέλου. Όλη η δραστηριότητα του μοντέλου πρέπει να ενορχηστρωθεί και να τεκμηριωθεί, ώστε να είναι πλήρως ελεγχόμενη. Τα εργαλεία ModelOps πρέπει να παρέχουν αναφορές σε επίπεδο συμβουλίου, καθώς και επιχειρησιακές αναφορές, συμπεριλαμβανομένων και των ομάδων επιχειρήσεων και τεχνολογίας. Όλη αυτή η νοημοσύνη πρέπει να είναι προσβάσιμη με το πάτημα ενός κουμπιού.
• Ευέλικτες, προσαρμόσιμες ροές εργασίας. Χρειάζεται διαχείριση περίπλοκων διαδικασιών παράδοσης λογισμικού και η διακυβέρνηση πρέπει να ευθυγραμμιστεί με διαφορετικούς τύπους μοντέλων. Για παράδειγμα, μπορεί να υπάρχουν πολύ διαφορετικές ανοχές για ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που εκτελείται εβδομαδιαία για τη βελτιστοποίηση των αποφάσεων της αλυσίδας εφοδιασμού σε αντίθεση με ένα μοντέλο που εκτελείται κατά την εκπλήρωση των συναλλαγών πελατών.

συμπέρασμα

Οι πλήρεις δυνατότητες ModelOps είναι απαραίτητες για να μπορέσουν οι επιχειρήσεις να διασφαλίσουν ότι αποκτούν τη μέγιστη επιχειρηματική αξία από τις επενδύσεις τους σε τεχνητή νοημοσύνη, ενώ αντιμετωπίζουν τους στόχους κινδύνου και διακυβέρνησης. Εάν ενδιαφέρεστε να μάθετε περισσότερα, θα σας συνιστούσα να διαβάσετε πληροφορίες σχετικά Κέντρο ModelOpμια ισχυρή λύση ModelOps.