Создание Центра качества искусственного интеллекта
Центр качества ИИ (AI CoE) — это выделенная команда или организационная структура, которая централизованно использует опыт ИИ, ресурсы и управление. Он служит центром нервов для инициатив ИИ, гарантируя, что ваша организация эффективно использует ИИ для достижения бизнес-целей. В этом руководстве представлен пошаговый подход к созданию практического и затронутого ИИ CoE.
Что такое ИИ CoE?
ИИ CoE выступает в качестве централизованного центра для инициатив ИИ. Он обеспечивает структурированный подход к внедрению ИИ и сопоставляет рабочие нагрузки ИИ с бизнес-целями. ИИ CoE также устанавливает стандарты разработки, контролирует соответствие и этические проблемы, а также способствует развитию мышления на основе искусственного интеллекта во всей организации.
Почему важно ИИ CoE?
CoE ИИ упрощает внедрение ИИ путем упрощения инициатив, уменьшения дублирования и сосредоточения внимания на проектах с значительными бизнес-результатами. Она устанавливает структуры управления для управления вопросами этики и соответствия требованиям, способствует совместной работе и обеспечивает обмен знаниями.
Определение функции ИИ CoE
Первым шагом в создании ИИ CoE является четкое определение своей роли и целей. CoE должен сосредоточиться на эксплуатации следующих областей.
Первым шагом является определение роли и целей ИИ CoE. Сосредоточьтесь на работе ключевых областей:
Бизнес-стратегия. Определение бизнес-целей, которые ИИ может поддерживать, определять приоритеты вариантов использования и устанавливать измеримые ключевые показатели эффективности для отслеживания успеха. Разработайте стратегию, чтобы помочь сотрудникам работать с ИИ и способствовать разработке навыков.
Стратегия технологии: разработка платформы и архитектуры данных, готовой к использованию ИИ. Создайте платформу принятия решений для создания или приобретения средств ИИ и планирования масштабируемого хранилища, вычислений и размещения приложений.
Разработка ИИ: разработка решений, ориентированных на клиентов, и реализация процесса создания, тестирования и развертывания моделей ИИ в различных бизнес-подразделениях. Убедитесь, что каждая модель соответствует бизнес-потребностям и обеспечивает реальную ценность.
Культурная интеграция: создание формальной операционной модели для управления действиями искусственного интеллекта. Безопасное спонсорство исполнительной власти для продвижения организационных обязательств. Разработка структурированных схем обучения для сотрудников и создания политик управления, которые обеспечивают этичное использование ИИ и безопасность данных.
Управление: реализуйте структуры контроля и подотчетности для мониторинга этики ИИ, конфиденциальности данных и безопасности. Создайте модель управления, которая применяет ответственное использование искусственного интеллекта в организации.
Создание кроссфункциональную команду
Для ИИ CoE требуется разнообразный набор навыков и знаний. Создайте кроссфункциональную команду, назначив четкие роли и обязанности:
| Роль | Обязанности | Конечные путь к ключу |
|---|---|---|
| Потенциальный руководитель ИИ CoE | Задает стратегическое направление CoE | Стратегия ИИ, руководство по инициативам ИИ |
| Стратег ИИ | Выравнивание стратегии искусственного интеллекта с бизнес-целями | Документ стратегии ИИ, приоритетные проекты ИИ |
| Бизнес-аналитик | Интеграция решений ИИ в рабочие процессы бизнеса | Документация по бизнес-делам, планы улучшения процессов |
| Специалист по обработке и анализу данных | Разработка и тестирование моделей ИИ | Модели ИИ, аналитические сведения и практические рекомендации |
| Инженер по анализу и обработке данных | Управление конвейерами данных и инфраструктурой | План интеграции данных, отчеты по обеспечению качества данных |
| Инженер по искусственному интеллекту | Развертывание и обслуживание систем искусственного интеллекта | Системная архитектура ИИ, расписания развертывания и журналы обслуживания |
| Директор по вопросам этики | Отслеживает этические стандарты ИИ и соответствие требованиям | Процессы проверки этики ИИ, отчеты об оценке рисков |
| Сотрудник по соответствию требованиям | Обеспечение соответствия ИИ нормативным требованиям | Документация по соответствию, нормативные отчеты |
| Специалист MLOps | Контролирует управление жизненным циклом модели ИИ | Конвейер модели ИИ, процессы непрерывного улучшения |
Определение структуры и операций
Определите, работает ли ИИ CoE как расширение существующей облачной coE или работает как автономная команда. Определите рабочие процессы, чтобы обеспечить соответствие проектов ИИ бизнес-целям.
Определение стратегических возможностей: совместная работа с бизнес-лидерами для выявления вариантов использования ИИ. Приоритет вариантов использования с высоким бизнес-ценностью и реализуемостью.
Создание стратегии реализации: разработка временной шкалы внедрения ИИ, указание необходимой инфраструктуры, инструментов и персонала.
Включение профессиональных и гражданских разработчиков: предоставление ресурсов, обучения и самообслуживания. Настройте систему поддержки для текущего обучения и устранения неполадок.
Содействие культуре на основе искусственного интеллекта: разработка плана управления изменениями, поощрение совместной работы между командами и признание инновационных результатов на основе ИИ.
Реализуйте управление ИИ: настройте платформы для мониторинга этического использования ИИ, проверки моделей предвзятости и прозрачности, а также регулярного аудита систем безопасности и соответствия данным.
Реализация, мониторинг и развитие
После создания ИИ CoE постоянно отслеживайте производительность, вносите корректировки и масштабируйте инициативы искусственного интеллекта по мере необходимости:
Мониторинг производительности ИИ: отслеживание ключевых показателей эффективности и бизнес-метрик, связанных с инициативами ИИ. Используйте циклы обратной связи для повышения точности модели.
Итерацию и масштабирование: оптимизируйте процессы ИИ на основе уроков, извлеченных из пилотных проектов, и расширяйте успешные решения для других бизнес-подразделений или регионов.
Поддержание соответствия требованиям и этики: регулярно проводите аудит, чтобы обеспечить соблюдение этических стандартов и нормативных требований. При необходимости обновите платформы управления.
Содействие непрерывному обучению: предоставление текущих программ обучения и поощрение экспериментов для поддержания актуальности сотрудников в улучшении искусственного интеллекта.
Следующий шаг
Используйте контрольные списки внедрения ИИ, чтобы определить, какой должен быть следующий шаг.