Kihalás szélén állnak a mesterséges intelligencia szakértői? Miért veszik át az emberi hidat az intelligens mesterséges intelligencia platformok?

A vállalati mesterséges intelligencia architektúrájának átalakulása: az emberi illesztés paradigmájától az intelligens kontextusintegrációig

Hosszú ideig a mesterséges intelligencia üzleti környezetben való alkalmazása egyet jelentett az egyedi, munkaigényes projektekkel. Amikor a komplex szoftverek egy még összetettebb üzleti valósággal találkoztak, a kipróbált és bevált megoldás a több emberi szakértelem volt. Ebben a kulcsfontosságú szerepkörben az úgynevezett Forward Deployed Engineers (Forward Deployed Engineers) jeleskedtek – a fejlesztő, tanácsadó és termékmenedzser magasan specializált hibridjei, akik rugalmas hídként működtek a merev technológia és az egyes ügyfelek egyedi igényei között. Lefordították, adaptálták és bonyolult, egyedi megoldásokat hoztak létre ott, ahol a standard termékek kudarcot vallottak. Ez a modell volt az aranystandard, és lehetővé tette az úttörő digitalizációs projekteket.

De ez az emberi közvetítésen alapuló paradigma eléri alapvető korlátait. A mesterséges intelligencia technológia exponenciális fejlődése által vezérelve a platformok új generációja van kialakulóban, amely alapvetően megváltoztatja a játékszabályokat. A drága szakemberek által végzett kézi fordításra való támaszkodás helyett ezek az intelligens rendszerek képesek közvetlenül értelmezni és integrálni az üzleti kontextust – az adatstruktúráktól és az üzleti folyamatoktól az irányítási szabályokig. Ez a váltás fordulópontot jelent, és nemcsak az emberi integrátor szerepét, hanem a bevett üzleti modelleket és befektetési stratégiákat is kihívások elé állítja.

Ez a cikk elemzi ezt a mélyreható átalakulást az emberfüggőségről a platformközpontú MI-architektúrára. Kiemeli a manuális megközelítés strukturális gyengeségeit a skálázhatóság korában, és bemutatja, hogyan teremtenek kiemelkedő gazdasági és működési előnyöket a kontextus-érzékeny platformok a géppel olvasható szemantika és az automatizált tanulási ciklusok révén. Ez egy olyan eltolódás, amely újraértelmezi, hogyan teremtenek a vállalkozások értéket, hogyan növekednek és maradnak versenyképesek egy egyre inkább automatizált világban.

Miért határozzák újra az intelligens platformok az egyéni rendszerintegrátorok szerepét?

A vállalati MI-projektek megvalósításával szembeni ellenállásra adott klasszikus válasz a további személyzet felvétele volt. Az előre telepített mérnökök (Forward Deployed Engineers) hosszú időre betöltették ezt az űrt azáltal, hogy rugalmas hídként működtek a technológia és a valós üzleti alkalmazások között. A technikai bonyolultságot testreszabott megoldásokká alakították, és működőképessé tették azokat a rendszereket, amelyeket eredetileg nem együttműködésre szántak. Hosszú ideig ez a megközelítés volt a vállalati szintű digitalizációs projektek megvalósításának standard modellje. De ahogy a mesterséges intelligencia exponenciálisan fejlődik, úgy fejlődnek a vállalkozások alapvető követelményei is. A modern MI-platformok azon képessége, hogy közvetlenül értelmezzék az üzleti kontextust anélkül, hogy kiterjedt manuális integrációra támaszkodnának, fordulópontot jelent abban, hogyan építik és skálázzák a szervezetek IT-infrastruktúrájukat.

Ez a fejlemény nemcsak a rendszerintegrátorok üzleti modelljeit teszi próbára, hanem mélyebb kérdéseket is felvet a manuális testreszabás költséghatékonyságával, a tanulási folyamatok skálázhatóságával és a befektetések hosszú távú megtérülésével kapcsolatban. A vállalati MI-környezetben jelenleg zajló kulcsfontosságú technológiai átalakulások azt jelzik, hogy a szervezeteknek újra kell gondolniuk az emberi erőforrásokkal, az architektúrával kapcsolatos döntésekkel és az üzleti modellekkel kapcsolatos stratégiáikat.

Alkalmas:

• Előre telepített mérnökök és a mesterséges intelligencia: A változó szerep a manuális kiigazítástól a stratégiai tanácsadásig

A funkciók köre és a rendszerintegratív megközelítés működési valósága

A Forward Deployed Engineer lényegében a mérnök, a tanácsadó és a termékszakértő hibridje, akinek küldetése, hogy közvetlenül elmerüljön az ügyfélkörnyezetben, és olyan, nagymértékben testreszabott megoldásokat kínáljon, amelyeket a hagyományos termékfejlesztői csapatok gyakran nem tudnak lefedni. Ez a szerepkör nem ugyanaz, mint egy hagyományos szoftverfejlesztőé vagy rendszergazdaé, hanem egy speciális funkcionális kategóriát képvisel, amely a nagy komplexitású és speciális követelményeket támasztó környezetekben virágzik.

Egy előre telepített mérnök tipikus feladatai a vállalati integráció több dimenzióját ölelik fel. Szorosan együttműködnek az ügyfélcsapatokkal, hogy megértsék üzleti folyamataikat, munkafolyamataikat és intézményi sajátosságaikat. Ez a munka túlmutat a felszínes dokumentáció-tanulmányokon, és mélyreható, implicit ismereteket igényel arról, hogy az emberek hogyan működnek a szervezeti struktúrákon belül. Egy előre telepített mérnök egyedi integrációkat, adatfolyamatokat és infrastruktúra-megoldásokat fejleszt, amelyeket kifejezetten az adott ügyfélszervezetre szabnak. Ezek a tevékenységek messze túlmutatnak az előre meghatározott konfigurációkon, és gyakran innovatív megközelítéseket igényelnek olyan problémák esetén, amelyek korábban ebben a formában nem fordultak elő.

Az elsődleges hangsúly egyetlen szervezet vagy akár egyetlen részleg számára kínált specifikus képességeken van, ahelyett, hogy olyan általánosítható megoldásokat fejlesztenének, amelyek könnyen átvihetők más ügyfelekre. Ez egy rendkívül személyre szabott megközelítést eredményez, ahol minden megvalósításnak megvannak a saját egyedi jellemzői. Lényegében az előre telepített mérnökök közvetítőként működnek a termékcsapat és a tényleges ügyfélkör között. Ez a közvetítői szerep különösen értékesnek bizonyult olyan kritikus területeken, ahol az integráció összetett, minden telepítés egyedi, és a hibák költsége jelentős lehet.

A manuális integrációs elv térnyerése a mesterséges intelligencia üzleti környezetének korai szakaszában

Ahhoz, hogy megértsük, miért vált a Forward Deployed Engineer modell központi elemmé a vállalati MI-kezdeményezések korai szakaszában, figyelembe kell venni a technológiai környezetet ezekben a kezdeti fázisokban. A vállalati MI-fejlesztés korai szakaszában a rendelkezésre álló termékek gyakran nem voltak rugalmasak és nem alkalmazkodtak a meglévő vállalati környezetek sokszínűségéhez. A rendelkezésre álló rendszerek gyakran merevek voltak, specifikus felhasználási esetekhez igazodtak, és nem tudták hatékonyan kezelni a valós vállalati környezetek heterogenitását.

A Forward Deployed Engineers (Forward Deployed Engineers) segített a szervezeteknek leküzdeni ezeket a korlátozásokat azáltal, hogy a szoftvereket az egyes telepítésekhez igazították. Ez a támogatás különösen értékes volt azokban a helyzetekben, amikor a rendszereknek kommunikálniuk kellett régi adattárakkal, évtizedek alatt fejlődött manuális folyamatokkal vagy szigorúan szabályozott követelményekkel rendelkező, megfelelést igénylő környezetekkel. Ezeknek a mérnököknek a szakértelme pótolhatatlan volt, amikor a modern mesterséges intelligenciarendszereket régebbi, gyakran teljesen más paradigmákkal tervezett technológiai rétegekkel kellett összekapcsolni.

Az előre telepített mérnökök alkalmazása természetes megoldási stratégiává vált azokban a forgatókönyvekben, ahol a termékek széleskörű testreszabást igényeltek. Az ügyféladatok gyakran töredezettek és szétszórtak voltak több, korábban soha nem modern adatintegrációra tervezett rendszerben. Az összetett adatfolyamatokat manuálisan kellett megtervezni és megvalósítani, mivel hiányoztak az egyes ügyfélrendszerek sajátosságaira szabott automatizált megoldások. A kereskedelmi érték megvalósításához mélyreható kontextuális ismeretekre volt szükség az ügyfél szervezetével, piacaival, versenytársaival és stratégiai céljaival kapcsolatban.

Ez a megközelítés hosszú ideig rendkívül sikeresnek bizonyult, különösen egy olyan időszakban, amikor a megvalósítások ritkák voltak, és az ügyfélszerződésenkénti üzleti volumen hatalmas volt. A nagy pénzintézetek milliókat fizettek az egyedi működési igényeiknek megfelelő, egyedi megoldásokért. Az ipari óriások, akiknek védeniük kellett saját gyártási folyamataikat, hajlandóak voltak jelentős beruházásokat tenni az egyedi integrációs megoldásokba. Ebben az összefüggésben az előre telepített mérnökök alkalmazása nemcsak ésszerű, de gyakran kötelező is volt a sikeres vállalati üzletekhez.

A manuális integrációs elv strukturális korlátai a skálázhatósági követelmények korában

A vállalati mesterséges intelligenciával kapcsolatos üzleti környezet azonban drasztikusan megváltozott. A modern MI-platformok elkezdik közvetlenül elemezni és megérteni a kontextust, a jelentést, a szerkezetet és a kapcsolatokat az adathalmazokban rögzítve, ugyanolyan szintű manuális fordítás nélkül. Ebben az új technológiai környezetben az FDE-re épülő szállítási modell alapvető kihívásokkal néz szembe, amelyeket nem lehet egyszerűen a toborzás vagy a képzés javításával megoldani.

Az első kritikus határ az, amikor az adatok változékonysága és a modellek összetettsége meghaladja az emberi integráció skálázható szintjét. Az előre telepített mérnökök akkor kiemelkedően hatékonyak, amikor a variabilitás a munkafolyamatokban rejlik – vagyis amikor a különböző ügyfelek közötti különbségek elsősorban abban rejlenek, hogy az emberek hogyan szervezik a munkájukat. A mesterséges intelligencia rendszerek azonban több szinten is változékonyságot vezetnek be, amely messze túlmutat a szervezeti folyamatok közötti különbségeken. Változékonyság van magukban a nyers adatokban, az adatok statisztikai tulajdonságaiban, a különböző adatelemek jelentési szintjeiben, az adatfrissítések gyakoriságában, valamint az adatok minőségében és konzisztenciájában az idő múlásával. Változékonyság van az adatok feldolgozásához használt modellekben, a modellek hiperparamétereiben, a modell pontosságára vonatkozó követelményekben és a modell teljesítményének értékelésére szolgáló kritériumokban.

Az irányítási követelmények sajátos variabilitási réteget jelentenek. A különböző joghatóságokban eltérő adatvédelmi törvények vannak érvényben. A különböző iparágakban eltérő megfelelési követelmények vannak. Az egyes szervezetek saját belső irányítási struktúrákkal rendelkeznek, amelyek korlátozzák az automatizált döntéshozatali rendszerekbe vetett bizalmat. Ennek a komplexitásnak a kezelése kizárólag emberi integrációval nem skálázható. Automatizált, kontextus-érzékeny adat- és modellrétegek szükségesek ahhoz, hogy lépést tartsunk ezzel a komplexitással.

A második kritikus határ a tanulási ciklus dinamikájában rejlik, amely az automatizált és a manuálisan közvetített tudástranszfer között keletkezik. A mesterséges intelligencia rendszerek folyamatos visszacsatolási hurkok révén fejlődnek. Minél gyorsabban tudnak ezek a rendszerek visszajelzést gyűjteni, modelleket átképezni és felülvizsgált verziókat bevezetni az éles környezetben, annál gyorsabban konvergálnak a valódi üzleti értékre. Amikor emberi közvetítők helyezkednek el a termékrendszer és az ügyfél kontextusa között, ezek a visszacsatolási hurkok jelentősen lelassulnak. Az automatizált tanulási folyamatok lehetővé teszik a termékek gyorsabb fejlődését és nagyobb pontossággal történő haladását. A termékrendszerből származó telemetria folyamatosan kombinálható az ügyfélspecifikus kontextuális információkkal, így olyan elemzéseket generálva, amelyek javítják a teljes termékportfóliót.

A manuális FDE modellben a visszajelzés gyakran epizodikus és anekdotikus. Egy előre telepített mérnök több hónapos helyszíni kiküldetés után jelenti, hogy az ügyfelek X problémát tapasztalnak a megoldással, ami eseti kiigazításhoz vezet. Ezeket az információkat nem rögzítik szisztematikusan, nem összesítik más ügyfelek problémáival, és nem kanonizálják a termékfejlesztési folyamat során. A tanulási ciklus töredezett, nem optimális, és nem vezeti szisztematikusan a termékcsapatot a jobb tervezési döntések felé.

A harmadik kritikus határ a termékhatárok elmosódásában rejlik, ami akkor következik be, amikor a mérnökök mélyen beágyazódnak minden ügyfél általi telepítésbe. Egy valódi termék elsődleges jellemzője az ismételhetősége. Egy termék különböző ügyfeleknél telepíthető anélkül, hogy minden egyes megvalósításhoz teljes újraépítésre lenne szükség a nulláról. Amikor az előre telepített mérnökök minden ügyfél általi telepítésbe beépülnek, fennáll a veszélye annak, hogy minden telepítést egyszeri, egyedi felépítéssé tesznek, amely egyedi terveket és saját fejlesztésű megoldásokat igényel. Ez alapvetően diszruptív egy olyan mesterséges intelligencia platform számára, amelynek célja, hogy több szervezetre kiterjedő összesített kontextusból tanuljon és általánosítson. Ha minden telepítés teljesen egyedi, akkor nincs kanonikus út a telepítések számára, amelyek erősíthetnék egymást.

A technológiai fordulópont: Kontextus-tudatos platformok, mint új alap

Az új generációs vállalati mesterséges intelligencia platformok alapvető architektúraváltást hoznak azáltal, hogy a kontextuális szempontokat közvetlenül a rendszerarchitektúra magjába ágyazzák. Ezt különféle technológiai mechanizmusokon, többek között ontológiákon, szemantikai rétegeken és adaptív csatlakozókon keresztül érik el, amelyek lehetővé teszik a rendszerek számára, hogy automatikusan alkalmazkodjanak bármilyen környezethez anélkül, hogy jelentős emberi beavatkozást igényelnének.

Az első alapvető különbség az, hogy a kontextus géppel olvashatóvá válik ezeken a modern platformokon. A régebbi rendszerek a koncepciófejlesztőkben rögzítették a kontextust: az emberek megértették az ügyfél üzleti folyamatait, majd informálisan megőrizték ezt a megértést az elméjükben, vagy strukturálatlan dokumentációban rögzítették. Az új platformok minden rétegen rögzítik a jelentést, és leképezik azt a rendszerek között, lehetővé téve a mesterséges intelligencia rendszerek számára az adatok értelmes értelmezését. Egy szemantikai réteg például rögzítheti a különböző ügyféladat-elemek közötti kapcsolatot: hogy az A rendszerben az „ügyfélszám” egyenértékű a B rendszerben lévő „ügyfél-azonosítóval”, hogy mindkettő ugyanarra az üzleti entitásra vonatkozik, és hogy az A rendszerben rögzített tranzakciókat a B rendszerben validálni kell.

A második alapvető változás az, hogy a testreszabás az emberektől a rendszerek felé tolódik el. Egy régebbi modellben a testreszabás manuális tevékenység volt: egy mérnök átnézte az ügyfél kódját, megértette a régi interfészeket, majd megírta az új kódot, hogy áthidalja a két világot. A kontextus-érzékeny rendszerekben a testreszabás konfigurációval és gépi tanulással, nem pedig manuális kódolással valósul meg. Egy rendszer automatikusan felismerheti a különböző adatforrásokat, megértheti azok szerkezetét, és megfogalmazhatja a megfelelő transzformációkat, mindezt anélkül, hogy egy mérnöknek interakcióba kellene lépnie az ügyfél kódjával.

A harmadik alapvető változás a tanulási folyamatok folytonosságában rejlik. Az FDE modellben minden telepítés egy visszaállítás volt. A mérnök által az A ügyfélnél hónapok alatt összegyűjtött tudás nem volt szisztematikusan alkalmazható a B ügyfélnél történő telepítésre. Egy kontextusvezérelt modellben az ismeretek felhalmozódnak. Ha a platformot száz ügyfélnél telepítik, akkor a kilencvenkilenc korábbi telepítésből szerzett tudás szolgál kontextusként a századik telepítéshez.

A negyedik alapvető változás az irányítási folyamatok skálázhatóságában rejlik. A manuális modellben az irányítási vezetőnek közvetlen auditálás révén kellett biztosítania a szabályzatok betartását. Az automatizált modellben a metaadatok és az adatforrások be vannak ágyazva magába a platformba, lehetővé téve az irányítási követelmények algoritmikus betartatását, miközben a rendszer automatikusan skálázódik.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• Felügyelt AI platform

A gazdasági átalakulás: az egyénektől való függőségtől a platformhatékonyságig

Az előre telepített mérnökökre támaszkodó szervezetek üzleti modellje alapvetően eltér a kontextus-érzékeny platformokat használó szervezetekétől. Ez a gazdasági dinamika magyarázza, hogy a technológiai változások miért járnak ilyen gazdasági nyomással.

Egy FDE-függő modellben minden óra, amit egy mérnök az ügyfélintegrációra fordít, alternatív költséget jelent, amelyet nem hárítanak át más ügyfelekre. Egy mérnök tizenhat hetet tölt az A ügyféllel, elsajátítva a rendszereiket, folyamataikat és irányítási követelményeiket. Ez a tizenhat hét tanulás gyakorlatilag eltűnik a telepítés után. Amikor ez a mérnök ezután a B ügyfélhez kerül, a teljes tanulási folyamatot elölről kell kezdenie. Bár lehetnek átvitelek (a régi rendszerek integrációjának technikái, általános bevált gyakorlatok), a kontextusfüggő ismeretek nagy része elvész.

Továbbá minden egyes testreszabás, amit egy mérnök ír, hosszú távú elkötelezettséget jelent a szervezet számára. Ha az „A” ügyfél egy olyan egyedi integrációs szkriptet kap, amely csak az ő adott adatbázis-verzióján fut, akkor a szkript évekig karbantartást igényel. Amikor az adatbázis-verzió frissül, amikor az üzleti folyamatok megváltoznak, amikor új integrációs pontokra van szükség, a szkriptet újra kell adaptálni. Ez a karbantartás egy fix költség, amely minden további ügyféllel együtt növekszik. Száz ügyfél, mindegyik száz egyedi szkripttel, olyan technikai adósságterhet hoz létre, amely exponenciálisan növekszik.

Továbbá az előre telepített mérnökökre való támaszkodás azt jelzi a piacnak és az ügyfeleknek, hogy a termék még nem igazán kész. Egy valódi terméknek minimális testreszabással telepíthetőnek kell lennie. Amikor egy szervezet azt mondja az ügyfeleknek, hogy a mesterséges intelligencia megoldásának teljes telepítése három hónapos elkötelezettséget igényel egy magasan képzett mérnöktől, azt jelzi, hogy ez valójában nem is egy termék, hanem egy szolgáltatásalapú megközelítés. Ez korlátozza, hogy egy szervezet hány ügyfélre skálázható. Egy tipikus szervezet tíz magasan képzett, előre telepített mérnökkel képes lehet húsz-negyven ügyfelet kiszolgálni (a feladatok összetettségétől függően). Ez jelentősen korlátozott skálázási potenciált jelent a növekedés szempontjából.

A kontextus-tudatos platformok ezzel szemben méretgazdaságosságot eredményeznek. Egy pénzügyi szolgáltatási ontológia kezdeti megvalósítása jelentős beruházást igényel az architekturális döntésekbe, a szemantikai modellezésbe és a technológiai infrastruktúrába. Ez a kezdeti megvalósítás azonban exponenciálisan gyorsabbá és költséghatékonyabbá teszi a későbbi megvalósításokat. Egy második pénzügyi ügyfél a meglévő szemantikai modellre építhet, csak a saját igényeihez igazítva azt, és hónapokig tartó fejlesztési időt takaríthat meg. A századik ügyfél kilencvenkilenc évnyi, a platformba ágyazott tanulás előnyeit élvezheti.

Ezek a méretgazdaságosságok lehetővé teszik, hogy egy azonos számú alkalmazottal rendelkező szervezet több száz vagy több ezer ügyfelet szolgáljon ki. A gazdasági előny jelentős. Egy olyan szervezet, amely milliókat fektet be egy kontextus-érzékeny platform fejlesztésébe, ezt a befektetési értéket exponenciálisan nagyobb ügyfélszegmensre oszthatja szét.

A tudásszövet architektúrája: technológiai megvalósítás

Annak megértéséhez, hogy ez az architektúraváltás hogyan valósul meg a gyakorlatban, hasznos egy konkrét technológiai példát megvizsgálni. A modern vállalati MI-platformokban megvalósított Knowledge Fabric architektúra ennek az elmozdulásnak a paradigmatikus példájává válik.

Egy tudásszerkezet (knowledge fabric) adatforrásokat, üzleti taxonómiákat és működési metaadatokat köt össze egyetlen jelentésgráffal. Ez a gráfszerkezet lehetővé teszi a mesterséges intelligencia modelljei, ügynökei és döntési rendszerei számára, hogy magáról az üzletről gondolkodjanak. Egy olyan MI-modell, amely korábban nem tudta, mit jelent az „ügyfélcsoport”, vagy hogyan kapcsolódik az „ügyféltípushoz”, most közvetlenül a tudásgráfból kinyerheti ezeket a fogalmakat. Egy olyan döntési rendszer, amely nem tudta, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a különböző üzleti egységek, mostantól kiolvashatja ezeket a struktúrákat a tudásszerkezetből.

Az FDE tevékenységek konkrét helyettesítése tudásszövet-funkcionalitással többféle formát ölthet. Egy előre telepített mérnök a felhasználók munkafolyamatait végrehajtható rendszerekké alakította. Egy tudásszövet-megfelelő a domain szemantikáját ontológiákká, a fogalmak és azok kapcsolatainak formális reprezentációivá kódolta, amelyek géppel feldolgozhatók. Egy mérnök normalizálta az adatokat a rendszerek között transzformációk írásával a különböző adatformátumok összehangolása érdekében. Egy tudásszövet-megfelelő adaptív sémát és metaadat-rétegeket használna, amelyek automatikusan észlelik az adatformátum-különbségeket, és megfelelő transzformációkat javasolnak.

Egy mérnök integrált egyéni folyamatokat a rendszerek közötti kapcsolódási pontok cseréjével. Egy tudásstruktúra egységes adatcsatlakozókat és API-kat használna, amelyek általánosított csatlakozók, amelyek számos rendszeren működnek. Egy mérnök manuálisan kezelné az irányítást annak ellenőrzésével, hogy bizonyos adatelemek nem kerültek-e rossz kezekbe, hogy a hozzáférés-vezérlés érvényesüljön, és hogy az adatok származási vonala nyomon követhető legyen. Egy tudásstruktúra automatizálná a származási vonal és a szabályzatok betartatását azáltal, hogy ezeket a követelményeket közvetlenül az adatfolyam-architektúrába ágyazza.

Ez a technológiai átalakulás nem triviális. Jelentős beruházásokat igényel az architektúrába, a szemantikába és az infrastruktúrába. De amint ezek a beruházások megvalósulnak, a méretgazdaságosság nyilvánvalóvá válik.

A szervezetekre és stratégiai döntéseikre gyakorolt ​​​​következmények

Az AI-platformokat értékelő üzleti vezetők számára az FDE-függőről a kontextus-tudatos modellekre való áttérés számos stratégiai kérdést vet fel, amelyeket alaposan meg kell fontolni.

Az első kérdés az, hogy a vizsgált platform már valódi méretgazdaságosságot termel-e, vagy még mindig a projekt fázisában ragadt. Egy egyszerű diagnosztikai teszt: Ha a platform azt állítja, hogy minden ügyfél általi megvalósításhoz előre telepített mérnökre van szükség, akkor a platform nem igazán vált skálázható termékké. Lehet, hogy egy kiváló termék, amely megfelel a magasan specializált követelményeknek, de nem skálázható termék.

A második kérdés az, hogy egy vállalat MI-technológiába történő befektetései valóban újrafelhasználható alapokhoz vezetnek-e, vagy minden befektetés elszigetelt marad. Ha egy vállalat egy adott MI-alkalmazás fejlesztésébe fektet be az A ügyfél számára, és ez a befektetés nem segíti elő a megvalósítást a B ügyfél számára, akkor a vállalat elszigeteltségekbe fektetett be. A kontextus-tudatos platformoknak biztosítaniuk kell, hogy az ontológiai struktúrákba, szemantikai modellekbe és irányítási keretrendszerekbe történő befektetéseket minden új ügyfél esetében újra felhasználják.

A harmadik kérdés az, hogy milyen tehetségekre lesz szüksége egy szervezetnek a jövőben. Az előre telepített mérnökök iránti igény nem fog teljesen eltűnni, de a szükséges munka jellege drámaian megváltozik. Ahelyett, hogy olyan mérnökökre lenne szükségük, akik hónapokat töltenek a helyszínen kódírással, a szervezeteknek több olyan építészre lesz szükségük, akik képesek absztrakt szemantikai modelleket tervezni, kontextuális konstrukciókat általánosítani, és olyan ontológiai struktúrákat létrehozni, amelyek lehetővé teszik más mérnökök általi újrafelhasználást. A hangsúly az egyéni problémamegoldásról a szisztematikus tudásstrukturálásra helyeződik át.

Irányítás és megfelelőség az új architektúrában

Az emberközpontúról a platformközpontú irányításra való áttéréssel szembeni gyakori kifogás, hogy az irányítási követelmények megakadályozzák azt. A szabályozott iparágakban működő vállalatok azzal érvelnek, hogy minden adatfelhasználásnak auditálhatónak és ellenőrizhetőnek kell lennie, és hogy az irányítási döntésekhez emberi szakértelem szükséges. Ez egy érthető kifogás, de gyakran félreérti azokat a mechanizmusokat, amelyeken keresztül a kontextus-tudatos platformok megvalósítják az irányítást.

A hagyományos megközelítésben az irányítást emberi felülvizsgálat biztosítja. Az adatvédelmi tisztviselő manuálisan ellenőrzi, hogy bizonyos adatkategóriákat nem használnak-e meghatározott célokra. A megfelelőségi vezető ellenőrzi, hogy az adathozzáférések konzisztensek-e az auditnaplókban. Ez időigényes, hibalehetőségekkel teli, és nem skálázható jól.

Egy kontextus-érzékeny platformon az irányítás automatizált. Az adatelemek osztályozását leíró metaadatok be vannak ágyazva a platformba. Az irányelvek, amelyek leírják, hogy mely adatkategóriák milyen célokra használhatók, végrehajtható szabályokként vannak kódolva. A rendszer ezután automatikusan ellenőrizheti egy MI-művelet végrehajtása előtt, hogy az adott művelet az irányítási keretrendszerbe tartozik-e. Ha nem, a rendszer blokkolja a műveletet, vagy jóváhagyást kér a végrehajtása előtt.

Ez az automatizált irányítási modell nemcsak hatékonyabb, de valójában szigorúbb is, mint a manuális irányítás. Egy emberi felülvizsgáló hibázhat a fáradtság vagy a figyelmetlenség miatt. Egy automatizált rendszer ugyanazt az ellenőrzést több tízezerszer ugyanúgy végzi el. Ez azt jelenti, hogy a kontextus-érzékeny platformok valójában jobb irányítási eredményeket tudnak nyújtani, mint az előre telepített mérnökökön vagy más manuális folyamatokon alapuló megközelítések.

A szabályozott iparágak számára ez azt jelenti, hogy a kontextus-tudatos platformokra való áttérés nem a kormányzás minőségének romlását, hanem inkább javulást jelent. Az auditoroknak képesnek kell lenniük minden MI-művelet teljes, megváltoztathatatlan nyomvonalát látni, beleértve az információkat arról, hogy mely adatokat használták fel, mely modelleket alkalmazták, és mely irányítási szabályokat vizsgálták felül. Ez valóban erősebb auditpozíció, mint a manuális emberi felülvizsgálatra való hagyatkozás.

A különböző ügyfélszegmensekre gyakorolt ​​​​következmények

Bár az FDE-függő modellekről a kontextus-tudatos modellekre való általános elmozdulás elkerülhetetlen, ez a különböző ügyfélszegmensekben eltérően nyilvánul meg.

A középvállalatok számára ez a változás átalakuló. Korábban ezek a szervezetek gyakran nem engedhették meg maguknak az előre telepített mérnökök költségeit, ami gyakorlatilag kizárta őket a vállalati mesterséges intelligencia megoldásokból. A kontextus-tudatos, skálázható és minimális testreszabást igénylő platformok megnyitják ezeket a piacokat. Egy középvállalati pénzügyi szolgáltató mostantól hozzáférhet egy olyan platformhoz, amely már érti a pénzügyi szolgáltatások működését, anélkül, hogy milliókat kellene költenie testreszabásra.

A nagyvállalati ügyfelek számára a váltás nem jelent kevesebb átalakulást. Egy nagy szervezet továbbra is megengedhetné magának a jelentős FDE-jelenlét költségeit. De egy ilyen szervezet most eldöntheti, hogy ebbe az irányba fektet be, vagy ehelyett egy kontextus-érzékeny platformot alkalmaz, és belső szakértelmét a platform monitorozására, validálására és folyamatos fejlesztésére összpontosítja, ahelyett, hogy az egyedi kód fárasztó írására koncentrálna.

A rendszerintegrátorok és tanácsadó cégek számára ez a váltás üzleti modelljeik alapvető átalakulását jelenti. Azok a vállalatok, amelyek hagyományosan manuális testreszabás és integráció révén teremtettek értéket, azt fogják tapasztalni, hogy ez az értékforrás erodálódik. Ez nem feltétlenül végzetes, inkább újrapozícionálást igényel. A tanácsadó cégek megváltoztathatják szerepüket a „kódot író megvalósítóról” az „üzleti átalakulást vezető stratégiai tanácsadóra”. Kezelhetik az átállást a meglévő szervezeti folyamatokba, betaníthatják a csapatokat az új rendszerek hatékony használatára, és üzleti folyamattervezést végezhetnek az új technológiai képességekből származó értékteremtés érdekében.

Platform érettségének és megvalósítási minőségének mérése

Amikor a szervezetek különböző MI-platformok között választanak, egyre fontosabbá válik ezen platformok érettségének és valódi skálázhatóságának felmérése. Az előre telepített mérnökök puszta jelenléte önmagában nem negatív jelzés (a nagy szervezeteknek ideiglenesen speciális mérnökökre lehet szükségük), de kérdéseket kell felvetnie. A helyes diagnosztikai kérdés nem az, hogy „Szüksége van-e ennek a platformnak előre telepített mérnökökre?”, hanem az, hogy „Miért van szüksége ennek a platformnak rájuk?”.

Érthető, ha egy platform FDE-t (funkcionális adatintegrációt) igényel, mivel az ügyfélszervezeteknek olyan követelményeik vannak, amelyek teljesen kívül esnek a platform hatókörén. Ha azonban egy platform azért igényel FDE-t, mert hiányzik belőle a kontextusfelismerés, nem tud alkalmazkodni a konfiguráció révén, és nem tudja kezelni a heterogenitást, akkor ez azt jelzi, hogy a platform még nem érte el az éles környezet érettségét.

Egy másik diagnosztikai teszt az, hogy milyen gyorsan hajtható végre egy második és harmadik bevezetés egy adott ügyfél-szervezeti osztály esetében. Ha egy pénzintézetnél az első bevezetés hat hónapig tart, de a második és harmadik hat hétig, az jó jel arra, hogy a platform skálázódik és ismereteket gyűjt a területről. Ha minden bevezetés hat hónapot vesz igénybe, függetlenül a bevezetés számától, az azt jelzi, hogy nem történik valódi skálázás.

A mesterséges intelligencia iparági struktúrájára gyakorolt ​​hosszú távú következmények

Az FDE-függő modellekről a kontextus-tudatos modellekre való áttérés széleskörű következményekkel jár a mesterséges intelligencia iparág strukturális fejlődésére nézve.

A platformszolgáltatók jobban megkülönböztetik magukat a versenytársaiktól, ha képesek mélyreható kontextuális információkat kodifikálni bizonyos területekre vagy iparágakra vonatkozóan. Egy olyan szolgáltató, amely valódi szakértelemmel rendelkezik a pénzügyi szolgáltatások területén, és képes ezt a szakértelmet beépíteni ontológiáiba, szemantikai modelljeibe és irányítási struktúráiba, jelentős versenyelőnnyel fog rendelkezni a generalista megközelítést alkalmazó szolgáltatókkal szemben.

Ez viszont azt jelenti, hogy a specializált vertikális platformok valószínűleg jobban teljesítenek, mint az általános horizontális platformok. Egy specializált pénzügyi szolgáltató megérti, hogy a megfelelési követelmények területspecifikusak, hogy a kockázatmodellezési módszerek eltérőek, és hogy az ügyfél-besorolás az iparági szabványokat követi. Egy széles ügyfélkörrel rendelkező generikus szolgáltatónak általánosítania kellene ezeket a sajátosságokat, ami szuboptimális eredményekhez vezetne.

Ez azt is jelenti, hogy a mesterséges intelligencia iparág egyfajta konszolidáción megy keresztül, ahol a mélyreható szakértelem védhető megkülönböztető tényezővé válik. Az egyes iparágakban niche pozícióval rendelkező startupok felülmúlhatják a szélesebb körben releváns platformokat, egyszerűen azért, mert mélyebben specializálódtak.

Ez tovább azt jelenti, hogy az iparág egyfajta kétszintű struktúrát alakít ki, ahol az infrastruktúra réteg szolgáltatói (akik alapvető képességeket biztosítanak) és a területspecifikus réteg szolgáltatói (akik a területi szakértelmet kodifikálják) egymás mellett léteznek és kiegészítik egymást. Egy szervezet dönthet úgy, hogy az A szolgáltató alapmodelljére épít, míg a területspecifikus intelligenciát a B szolgáltató kodifikálja.

Fordulópont az IT-ben: az FDE-ktől a kontextus-tudatos platformokig

Az előre telepített mérnökökről a kontextus-tudatos platformokra való áttérés nem csupán technológiai fejlődés, hanem alapvető átalakulás abban, ahogyan a vállalatok elképzelik és felépítik IT-infrastruktúrájukat. Ezt az elmozdulást gazdasági (platformok skálázhatósága vs. emberek), technológiai (modern mesterséges intelligencia rendszerek kontextusérzékelési képessége) és stratégiai (platformintelligenciába történő befektetés hosszú távú megtérülése vs. projektorientált testreszabás) tényezők vezérlik.

Az üzleti vezetők számára ez azt jelenti, hogy meg kell változtatni a mesterséges intelligencia platformok értékelésének módját. Már nem elég azt kérdezni: „Meg tudja oldani ez a platform a konkrét problémánkat?” A helyes kérdés az, hogy „Skálázható-e ez a platform, és ha nem, miért nem?” Az ezekre a kérdésekre adott válaszok az elkövetkező évek stratégiai befektetési döntéseit fogják alakítani.

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

 

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni