Nyheter og kundeportaler

Reisen til effektive AI-løsninger steg for steg

i Indirect Resellers, Direct Customers

Moderne virksomheter forsøker å få fortgang i det digitale omstillingsarbeidet sitt ved å bygge datadrevne løsninger som muliggjør mer automatisering, kostnadskutt og nye inntektsstrømmer. Denne innsatsen gjør at kunstig intelligens (AI) er på full fart inn i alle forretningsenheter. 

Det er imidlertid lettere sagt enn gjort å holde styr på detaljene i prosessen med innføring av AI-løsninger. Ved å dele innføringen av AI opp i faser kan det skapes forretningsverdi allerede fra første stund, som så økes eksponentielt etter hvert som dere går gjennom de forskjellige stadiene. 

Sentralt i effektive AI-løsninger står et formålsdrevet og sunt datafundament, utviklet for å passe til strategien din og dine individuelle forretningsbehov.

 

Steg 1 – Vurdere

Det første trinnet på reisen mot effektive AI-løsninger er å vurdere mulighetene for kunstig intelligens, gjennom tjenesten AI Opportunity Assessment. Sammen med deg som kunde er målet å identifisere de mest presserende smertepunktene og forretningsproblemene, for deretter å prioritere dem. Basert på et utvalgt forretningsproblem vurderer vi tilgjengeligheten av og kvaliteten på dataene, for å sikre gjennomførbarheten i en AI-løsning. Så snart vi har verifisert at AI-løsningen er mulig å gjennomføre, utarbeider vi et mer detaljert konsept for den og utvider dens veikart over funksjoner.

I tillegg hjelper vi deg også med å vurdere og designe infrastrukturen som kreves for å utvikle og implementere denne AI-funksjonaliteten. 

 

Steg 2 – Utforske

I det andre stadiet utfører vi en omfattende utforskende analyse (Exploratory Data Analysis, EDA) av de relevante dataene. Vi analyserer og fremskaffer statistiske sammendrag som hjelper oss til å få en grundig forståelse av datakarakteristika samt hvor godt dataene gjenspeiler realiteten i den underliggende forretningsprosessen. Målet med dette trinnet er å utvikle en prototyp av en AI-løsning som validerer de innledende hypotesene våre. Hvis den resulterende modellen oppfyller kundens forventninger til ytelse, kan vi gå videre til neste trinn. 

 

Steg 3 – Utvikle

Målet er å videreutvikle AI-løsningsprototypen fra det forrige trinnet til en produksjonsklar minimumsversjon (MVP, Minimum Viable Product). Dette innebærer å gjennomføre dataforbehandling, feature engineering, modelltrening og interference pipelines, med bruk av beste praksiser i programvareteknikk og sikring av at kode, data og modeller er korrekte. 

 

Steg 4 – Distribuere

Så snart den produksjonsklare AI-løsningen er utviklet, er det neste naturlige trinnet å distribuere den i et produksjonsmiljø. Dette miljøet kan enten være konfigurert på en eksisterende infrastruktur som er styrket for å møte kravene til AI-løsningen, eller være et helt nytt arrangement som er spesifikt designet og implementert som en data- og modelldriftsplattform. Som tidligere nevnt, er vi også her for å støtte deg i utviklingen og etableringen av dette fundamentet, som vil hjelpe deg til oppnå konkurransefordeler gjennom løpende og raske utrullinger av fremtidige modeller. 

Distribueringen av AI-løsningen til et produksjonsmiljø sikrer løpende generering av forretningsverdi, som var grunnen til å utvikle den i utgangspunktet. 

Reisen er imidlertid ikke over med denne utrullingen. 

 

Steg 5 – Administrere

For å sikre at den installerte AI-løsningen holder seg relevant over tid og ikke påvirkes av problemer som konseptdrift eller skjevheter i datasettene, styrker vi data- og modelldriftsplattformen ytterligere med modellstyringsevner. Dette skal automatisere modellovervåkingen og administrasjonen for å oppnå rettidig identifisering og varsling av ukorrekte resultater samt automatisk håndtering av disse problemene (f.eks. modelltrening og evaluering). 

Ved å automatisere disse funksjonene kan du unngå nedetid og sikre at sluttbrukerne alltid får relevante resultater. 

Rammeverket som er presentert over, representerer vår beste praksis med hensyn til levering av effektive IA-løsninger. Det er resultatet av mange års erfaring med hundrevis av AI-prosjekter. 

Er du interessert i å få vite mer, eller ønsker du å dele din erfaring med AI-prosjekter? 
Kontakt oss i dag! 

 

 → Vi hjelper deg: Skaler IT-ressursene dine