Ai cho anh chàng đó

Hóa ra, trí tuệ nhân tạo (AI) là một trọng tâm chính tại hội nghị Microsoft Build tuần này. Mặc dù phần gây được sự chú ý là khả năng giao tiếp với Alexa của Alexana và Alexa của Amazon, nhưng có nhiều điều đang diễn ra. Điều quan trọng đối với các doanh nghiệp và nhà phát triển CNTT là Microsoft Build đang giới thiệu Azure như một con đường khả thi cho AI và cũng nói về các khả năng mới trong dịch vụ học máy (ML) của nó, có sẵn bằng Azure.

Không có gì bất ngờ, AI là một chủ đề chung trên tất cả các hội nghị nhà phát triển tên tuổi vào mùa xuân này vì hầu hết các công ty này đã đầu tư lớn vào công nghệ. Hội nghị Google I / O không chỉ giới thiệu các khả năng AI mới mà còn thông báo rằng Google Research đang được đổi tên thành "Google AI". Công ty cũng đã nói về AI trên Android và Google Home, mặc dù các chuyên gia và nhà phát triển CNTT cũng có tin tức về khả năng AI được tích hợp vào Nền tảng đám mây của Google. Và, tất nhiên, hội nghị F8 của Facebook đã công bố một khung AI mở từ công ty đó, hy vọng cũng có một la bàn đạo đức mạnh mẽ gắn liền với nó.

Tất cả sự chú ý này về AI sẽ dẫn đến những câu hỏi không thể tránh khỏi về cách tổ chức của bạn có thể sử dụng nó và ML để cải thiện hoạt động và khả năng cạnh tranh tổng thể. Nhưng, vì những câu hỏi đó có thể sẽ đến từ một người chỉ có khái niệm cấp cao về những gì liên quan, nên nó sẽ không chỉ dành cho IT và DevOps để chuẩn bị, mà còn để hiểu các khả năng và hạn chế của các công nghệ này và cách chúng áp dụng cho các trường hợp kinh doanh cụ thể.

Trở nên thành thạo trong AI

Để tránh bị nuốt chửng bởi sự cường điệu của AI, bạn sẽ cần phải hoàn thành hai điều. Trước tiên, bạn sẽ cần phải thành thạo kiến ​​thức về AI nói chung, điều đó có nghĩa là hiểu được những gì công nghệ có thể và không thể làm và nơi mà nó sẽ dẫn đầu trong 12 tháng tới. Thứ hai, bạn sẽ cần ánh xạ kiến ​​thức đó đến tổ chức của mình và quy trình làm việc của tổ chức đó để bạn có ý tưởng tốt về ai trong tổ chức của bạn có thể hưởng lợi từ AI. Chỉ sau khi trả lời hai câu hỏi đó, bạn mới có ý tưởng về các tài nguyên bạn sẽ cần nếu một dự án AI thực sự xảy ra.

Xây dựng kiến ​​thức chung về AI và ML không quá khó. Các liên kết bài viết được liệt kê trước đó sẽ giúp bạn bắt đầu và bạn có thể tìm hiểu thêm về cách đọc PCMag, bao gồm cả phần này về cách ML ảnh hưởng đến bảo mật và điều này về khả năng của cơ sở dữ liệu AI. Khi bạn đã nhúng ngón chân vào nhóm AI chung, đây là lúc để có được nền tảng cụ thể.

Bắt đầu với những gì các nhà cung cấp đám mây hiện tại của bạn cung cấp. Một lợi thế mà bạn có là một số nhà cung cấp điện toán đám mây lớn nhất là Google, IBM và Microsoft, đang cung cấp AI và ML dưới dạng dịch vụ đám mây, độc lập hoặc kết hợp với các dịch vụ Cơ sở hạ tầng (IaaS) của họ. Ví dụ, khách hàng đám mây của IBM có thể chỉ cần chọn IBM Watson làm lựa chọn menu khi định cấu hình dịch vụ đám mây IBM của họ.

Ngoài ra, hãy kiểm tra các tài nguyên học tập có sẵn của bạn. Có rất nhiều hội thảo trên web về AI nhưng có thể phải trả tiền để tham gia một khóa học quan trọng hơn về AI, đặc biệt nếu bạn có thể tập trung vào các chủ đề bạn cần. Các nhà cung cấp có thể giúp đỡ ở đây, quá. Chẳng hạn, Microsoft đã phát triển khóa học trực tuyến về AI có tên là Chương trình Microsoft Professional cho Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp bạn thành thạo các kỹ năng để làm nhiều việc hơn là chỉ nói về AI với bạn bè của bạn. Khóa học của Microsoft có vẻ toàn diện, nó được cung cấp trực tuyến và, nếu bạn không cần chứng chỉ, thì nó miễn phí.

Và một khi bạn đã có một nền tảng chung, một cách hiệu quả để có được kiến ​​thức cụ thể, rõ ràng hơn về cách AI có thể giúp tổ chức của bạn chỉ đơn giản là tiếp cận với nhà cung cấp đám mây của bạn. Chắc chắn, bạn sẽ cần phải đối phó với một nhân viên bán hàng dịch vụ chuyên nghiệp nhưng đó là nhược điểm duy nhất. Ưu điểm là những người này là một cửa khi nhanh chóng vạch ra cách thức các dịch vụ tiên tiến của họ có thể giúp tổ chức của bạn. Và những gì họ không biết, họ có thể dễ dàng tìm ra với một đường dây trực tiếp đến kỹ thuật. Bạn có thể tránh được một doanh số dài bằng cách trang bị những câu hỏi đúng. Tất cả những gì bạn cần làm là một số chuẩn bị chuyên sâu, cả về những gì họ cung cấp cũng như những gì tổ chức của bạn cần. Điều này có thể điều khiển một cuộc trò chuyện, kết quả mà bạn có thể tái sử dụng như một kế hoạch chi tiết ban đầu cho cách công ty của bạn có thể triển khai AI và những gì bạn sẽ nhận được từ khoản đầu tư đó.

Và hãy nhớ rằng: những dịch vụ này không nhất thiết phải có nguồn gốc từ nhà cung cấp. Ví dụ, Rackspace có thể cung cấp quyền truy cập vào hầu hết các dịch vụ AI được cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây tên tuổi khác và thậm chí cung cấp chúng như một phần của dịch vụ được quản lý.

Biết các chức năng trong nhà của bạn

Như đã đề cập, một phần quan trọng trong công việc của CNTT trong phương trình AI là hiểu cách thức hoạt động của doanh nghiệp và cách AI và ML ánh xạ tới các nhu cầu đó. Rõ ràng, hoạt động dịch vụ khách hàng và trung tâm cuộc gọi của bạn là hai lĩnh vực có sự phát triển đáng kể trong AI đàm thoại, nhưng điều đó chỉ tốt nếu công ty của bạn hiện đang sử dụng công nghệ chatbot. Nếu không, thì bạn sẽ cần thêm chi phí đó vào kế hoạch triển khai AI tổng thể của mình. Và, như các hội nghị dành cho nhà phát triển trong tuần này đang cho thấy rõ ràng, có rất nhiều sự phát triển của AI trong các lĩnh vực kinh doanh khác, đặc biệt là trong phân tích, phát triển và bảo mật. Nếu công ty của bạn hiện đang sử dụng các chuyên gia tư vấn phát triển hoặc DevOps, thì đừng ngại. Ngồi xuống với họ để thảo luận về nơi họ thấy AI và ML và xem xét việc mời họ tham gia các cuộc nói chuyện của bạn với đại diện dịch vụ chuyên nghiệp của nhà cung cấp đám mây của bạn.

Nếu bạn chưa vạch ra tất cả các quy trình kinh doanh của mình, thì AI là lý do chính đáng để bắt đầu. Ngay cả khi hóa ra AI không phù hợp với một quy trình cụ thể, thì việc hiểu những gì đang diễn ra không bao giờ là điều xấu và chắc chắn bạn sẽ cần dữ liệu sau này cho các triển khai khác nhau. Lập bản đồ quy trình kinh doanh của bạn cũng là một nhiệm vụ khá đơn giản nếu bạn chỉ cần làm theo ba bước chính sau:

1. Xác định quy trình . Nói chung, đây là một bước tập trung vào cuộc họp nhưng bạn có thể giảm bớt gánh nặng đó bằng cách bắt đầu không chính thức. Đi từ trên xuống từ các nhà quản lý cấp cao đến những người cấp trung để xác định nhiệm vụ của doanh nghiệp là gì và các quy trình của nó hỗ trợ điều đó như thế nào. Các cuộc họp có thể là các cuộc thảo luận không chính thức, quá mức về cà phê, kết quả của nó có thể tạo ra sức mạnh cho các phiên lập bản đồ quy trình chính thức hơn.
2. Tập hợp một nhóm cho mỗi quá trình quan trọng . Đừng cố gắng đi một mình vì điều đó gần như chắc chắn sẽ thất bại. Thay vào đó, winnow đưa danh sách quy trình của bạn xuống một số quy trình cốt lõi có thể quản lý và sau đó tập hợp một nhóm nhỏ các chuyên gia trong mỗi nhóm. Đó là bộ não của bạn tin tưởng.
3. Sơ đồ quy trình làm việc . Một khi bạn đã có những gì và ai, sau đó chỉ ra bản đồ như thế nào. Từng bước sử dụng một công cụ lưu đồ tiêu chuẩn, vạch ra những gì xảy ra, ai làm cho nó xảy ra và những gì họ đang sử dụng để hoàn thành công việc cụ thể đó. Sử dụng dữ liệu từ kiểm toán phần mềm và phần cứng của bạn để xác minh kết quả của bạn. Bạn có thể đi sâu hoặc nhẹ như bạn muốn ở giai đoạn này, nhưng một thước đo tốt là khi bạn bắt đầu có những khoảnh khắc "aha" liên quan đến việc AI có thể giúp một quá trình cụ thể như thế nào. Có lẽ bạn cũng sẽ có thêm một số khoảnh khắc như vậy liên quan đến chi tiêu phần mềm và phần cứng không cần thiết.

Thực hiện theo ba bước sau và bạn sẽ nhanh chóng xác định các khu vực hiệu quả nhất để xem xét về AI trong cửa hàng của mình. Ngay cả đối với những lĩnh vực mà bạn xác định AI không phù hợp, đây là dữ liệu vô giá cần có cho tương lai. Và đối với những người mà bạn nghĩ rằng thực sự có thể có một số lợi ích, đã đến lúc xem xét các tài nguyên. May mắn thay, nhiều nhà cung cấp dịch vụ AI làm cho việc tiêu thụ và đánh giá tài nguyên trở nên dễ dàng. Một ví dụ điển hình là IBM Watson, trong đó bạn có thể tìm thấy nhiều lựa chọn các giải pháp AI dựng sẵn cho tất cả các loại hoạt động, từ dịch vụ khách hàng đến nhận dạng trực quan. IBM thậm chí còn cung cấp giải pháp trung tâm cuộc gọi do AI cung cấp có thể giúp khách hàng tham gia trong khi cắt giảm chi phí. Đánh giá các giải pháp này sẽ cho bạn trải nghiệm thực tế về cách AI có thể hoạt động trong tổ chức của bạn, thúc đẩy các cuộc thảo luận của bạn với các nhà quản lý doanh nghiệp khác và giữ cho các cuộc thảo luận của nhà cung cấp tập trung hơn vào những gì bạn cần thay vì những gì họ muốn bán.

Đăng ký để đánh giá là dễ dàng. Trong trường hợp của IBM Watson, bạn sẽ cần thông qua tài khoản Đám mây của IBM và bạn sẽ cần có thể tham gia một số dịch vụ của IBM. Hoặc bạn có thể sử dụng Azure để tiếp cận bộ xử lý ngôn ngữ do AI cung cấp, công ty gọi là "Hiểu ngôn ngữ dịch vụ nhận thức của Microsoft" hoặc LUIS. Dịch vụ này được thiết kế để trợ giúp với các dịch vụ nhận dạng giọng nói, nhưng Azure cũng mang số lượng dịch vụ liên quan ngày càng tăng nhằm vào các nhiệm vụ và ngành dọc khác nhau.

Chỉ ra chi phí

Chức năng và khả năng chắc chắn bao gồm các điểm kiến ​​thức chính, nhưng một điểm dữ liệu quan trọng và không thể tránh khỏi mà cuối cùng bạn chắc chắn sẽ trở nên có trách nhiệm là chi phí. Các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn cung cấp quyền truy cập vào các sản phẩm AI của họ có thể giúp bạn tìm ra điều này, nhưng, như tôi đã học được khi làm việc với bản cập nhật vòng kiểm tra IaaS cho PCMag, thật không dễ dàng. Do đó, bạn nên bắt đầu ngay bây giờ và gần như chắc chắn bạn sẽ cần yêu cầu trợ giúp. Các dịch vụ chuyên nghiệp mà những người bạn tham gia để giúp xác định nhu cầu của bạn cũng có thể giúp bạn tính toán chi phí, mặc dù bạn sẽ cần tiết chế điều này bằng kiến ​​thức của riêng bạn về cách tổ chức của bạn hoạt động, hạn chế dòng thời gian và nhân sự của nó tất cả trong số đó có thể có tác động sâu sắc đến chi phí dài hạn.

Chắc chắn, khởi động một dự án đánh giá như thế này rất khó để ưu tiên nếu không có ai trong chuỗi quản lý chưa gây ồn ào về AI. Nhưng như tôi đã nói, kiến ​​thức về quy trình kinh doanh là vô giá cho dù cuối cùng công ty của bạn có triển khai AI hay không. Ngoài ra, có được kiến ​​thức đó bây giờ sẽ giúp bạn trở thành một ngôi sao nhạc rock vào ngày một người có kiến ​​thức cấp cao mang nó đến trong một cuộc họp nhân viên. Bên cạnh đó, một khi bạn đào sâu vào AI và ML, bạn sẽ thấy rằng, rõ ràng, một tương lai được hỗ trợ bởi AI sẽ xuất hiện ở hầu hết các tổ chức, bất kể ngành công nghiệp.

Cuối cùng, các nhân viên IT và DevOps sẽ cần triển khai và quản lý sản phẩm hoặc dịch vụ, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết và quản lý các quy trình bảo mật và tích hợp cần thiết cho nhóm phát triển để làm cho tất cả hoạt động. Chuẩn bị ngay bây giờ và bạn sẽ tiết kiệm cho mình nhiều đau đầu sau này.