План ИИ — процесс планирования внедрения ИИ
В этой статье описывается организационный процесс планирования внедрения искусственного интеллекта. План внедрения ИИ подробно описывает шаги, которые организация должна предпринять для интеграции ИИ в свои операции. Этот план обеспечивает выравнивание между инициативами ИИ и бизнес-целями. Она помогает организациям выделять ресурсы, разрабатывать навыки и развертывать технологии для эффективного внедрения искусственного интеллекта.
Оценка навыков ИИ
В стратегии технологий вы определили варианты использования ИИ и решения ИИ для каждого из них. Эти решения требуют определенных навыков ИИ для внедрения. Оцените текущие навыки ИИ и определите пробелы для решения перед продолжением. Оценка зрелости ИИ помогает определить готовность к реализации ИИ. В нем также приводятся рекомендации по выбору вариантов использования, которые соответствуют вашим возможностям и ускоряют успех. Используйте следующую таблицу для оценки уровня зрелости ИИ. Дополнительные сведения см. в технической оценке для создания искусственного интеллекта в Azure.
| Уровень зрелости ИИ | Необходимые навыки | Готовность к данным | Возможные варианты использования ИИ |
|---|---|---|---|
| Уровень 1 | ▪ Базовое понимание концепций ИИ ▪ Возможность интегрировать источники данных и сопоставить запросы |
▪ Минимальный до нуля доступных данных ▪ Доступные корпоративные данные |
▪ Краткое руководство по Azure (см. таблицу) ▪ Приложение Copilot Studio |
| Уровень 2 | ▪ Опыт выбора модели ИИ ▪ Знакомство с развертыванием ИИ и управлением конечными точками ▪ Опыт очистки и обработки данных |
▪ Минимальный до нуля доступных данных ▪ Небольшой структурированный набор данных ▪ Небольшое количество доступных данных для конкретного домена |
▪ Любой из предыдущих проектов ▪ Настраиваемая аналитическая рабочая нагрузка ИИ, использующая службы ИИ Azure ▪ Пользовательское приложение чата искусственного интеллекта без получения дополненного поколения (RAG) в Azure AI Foundry ▪ Пользовательское приложение машинного обучения с автоматизированным обучением моделей ▪ Настройка модели создания искусственного интеллекта |
| Уровень 3 | ▪ Навыки в области технической инженерии ▪ Навыки выбора модели ИИ, фрагментирования данных и обработки запросов ▪ Навыки предварительной обработки, очистки, разделения и проверки данных ▪ Приземление данных для индексирования |
▪ Большие объемы исторических бизнес-данных, доступных для машинного обучения ▪ Небольшое количество доступных данных для конкретного домена |
▪ Любой из предыдущих проектов ▪ Создание приложения ИИ с помощью RAG в Azure AI Foundry (или Машинное обучение Azure) ▪ Обучение и развертывание модели машинного обучения в Машинное обучение ▪ Обучение и запуск небольшой модели ИИ в Azure Виртуальные машины |
| Уровень 4 | ▪ Расширенный опыт искусственного интеллекта и машинного обучения, включая управление инфраструктурой ▪ Навыки обработки сложных рабочих процессов обучения модели ИИ ▪ Опыт работы с оркестрацией, тестированием моделей и оптимизацией производительности ▪ Надежные навыки защиты конечных точек ИИ и управления ими |
▪ Большие объемы данных, доступные для обучения | ▪ Любой из предыдущих проектов ▪ Обучение и запуск большого создания или негенеративного приложения ИИ на Виртуальные машины, Служба Azure Kubernetes или приложениях контейнеров Azure |
Получение навыков искусственного интеллекта
Получение навыков искусственного интеллекта требует от организаций оценить свой текущий пул талантов и определить, следует ли повысить квалификацию, набирать или сотрудничать с внешними экспертами. Оцените текущий пул талантов, чтобы определить потребности в подготовке, вербовке или внешних партнерских отношениях. Создание квалифицированной команды ИИ гарантирует, что вы можете адаптироваться к проблемам и обрабатывать различные проекты ИИ. ИИ постоянно развивается, поэтому поддержание культуры непрерывного обучения поддерживает инновации и сохраняет навыки в актуальном состоянии.
Изучение навыков ИИ. Используйте платформу для обучения ИИ для бесплатных курсов по ИИ, сертификаций и руководства по продуктам. Задайте цели сертификации, такие как получение сертификации Основы Azure AI, сертификации Инженер по ИИ Azure Associateи сертификации Специалист по данным Azure Associate.
Набирать специалистов по искусственному интеллекту. Для получения опыта за пределами ваших внутренних возможностей, набирайте специалистов ИИ, опытных в разработке моделей, создания ИИ или этики ИИ. Эти профессионалы находятся в высоком спросе. Рекомендуется сотрудничать с учебными заведениями, чтобы получить доступ к свежим талантам. Обязательно обновите описания заданий в соответствии с изменяющимися потребностями ИИ и предложить конкурентоспособную компенсацию. Создайте привлекательный бренд работодателя. Продемонстрировать приверженность вашей организации инновациям и технологическому прогрессу, что делает ваш бренд привлекательным для специалистов по искусственному интеллекту.
Использование партнеров Майкрософт для получения навыков ИИ. Используйте Платформу партнеров Майкрософт для решения нехватки навыков и удовлетворения ограничений времени. Партнеры Майкрософт предоставляют ИИ, данные и опыт Azure в различных отраслях.
Доступ к ресурсам ИИ
Как тактический шаг к разработке решений ИИ, вам необходимо иметь доступ к ним. Цель состоит в том, чтобы быстро понять и получить доступ к тому, что необходимо начать с помощью решений Microsoft AI.
Доступ к Microsoft 365 Copilot. Большинству Microsoft SaaS Copilots требуется лицензия или подписка на надстройку. Для Microsoft 365 Copilot требуется лицензия Microsoft 365 для бизнеса или предприятия, к которой добавляется лицензия Copilot.
Доступ к Microsoft Copilot Studio.Microsoft Copilot Studio использует автономную лицензию или лицензию на надстройку.
Доступ к копилотсу в продукте. Копилоты в продукте имеют разные требования к доступу для каждого, но требуется доступ к основному продукту. Дополнительные сведения о каждом из них см. в статье GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate и Azure.
Доступ к копилотам на основе ролей. Копилоты на основе ролей также имеют собственные требования к доступу. Дополнительные сведения см. в разделе агентов на основе ролей для Microsoft 365 Copilot и Microsoft Copilot для обеспечения безопасности.
Доступ к ресурсам ИИ Azure. Решения Azure PaaS и IaaS требуют учетной записи Azure. К этим службам относятся Служба Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Машинное обучение Azure, службы ИИ Azure, виртуальные машины Azure и Azure CycleCloud.
Приоритет вариантов использования ИИ
После оценки навыков, ресурсов и зрелости ИИ определите приоритеты вариантов использования ИИ, определенных в стратегии ИИ. Эта приоритетность гарантирует, что вы сосредоточены на проектах, которые предлагают наибольшее значение, соответствуют бизнес-целям и соответствуют текущим возможностям. Выполните следующие действия:
Оценка навыков и ресурсов. После получения навыков ИИ просмотрите текущую зрелость ИИ, доступные данные и доступ к ресурсам. Эта оценка помогает сбросить приоритеты на основе возможных вариантов.
Оцените варианты использования. Определите приоритеты проектов на основе их жизнеспособности и стратегической ценности, которые они добавляют в вашу организацию. Выравнивайте варианты использования ИИ с стратегическими целями, чтобы обеспечить общий успех усилий.
Выберите лучшие варианты использования. Создайте краткий список вариантов использования ИИ с высоким приоритетом, которые формируют основу для дальнейшего изучения и тестирования.
Создание подтверждения концепции ИИ
Разработка подтверждения концепции ИИ (PoC) проверяет возможность и потенциальную ценность приоритетного варианта использования в меньшем масштабе. Процесс PoC помогает уточнить приоритет варианта использования, уменьшить риск и определить проблемы перед переходом к полномасштабному развертыванию. Этот итеративный подход позволяет настроить план ИИ на основе реальных аналитических сведений.
Выберите нужную возможность. В кратком списке вариантов использования ИИ выберите проект с высоким значением, который соответствует уровню зрелости ИИ. В идеале начните с внутреннего проекта, а не с клиентом. Внутренние проекты свести к минимуму риск и обеспечить основу для тестирования рабочей нагрузки. Используйте PoC для проверки подхода и уточнения его перед расширением в рабочей среде. Провести тестирование A/B, чтобы определить, что работает и собрать базовые данные.
Начните с краткого руководства по Azure. Azure предлагает пошаговые инструкции по созданию базовых приложений с помощью платформ ИИ. Эти руководства, называемые краткими руководствами, помогают развернуть приложение и включить инструкции по удалению приложения после этого. Краткие руководства предоставляют простой способ ознакомления вашей организации с технологией.
Тип ИИ Краткое руководство по azure AI Генеративный ИИ Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Copilot Studio Машинное обучение Машинное обучение Azure Аналитический ИИ Службы ИИ Azure: Безопасность содержимого Azure, Azure AI Пользовательское визуальное распознавание, Document Intelligence Studio, служба распознавания лиц, *Язык ИИ Azure, речь azure AI, *Azure AI Translator, Azure AI Vision.
* Каждая функция этой службы ИИ имеет собственное краткое руководство.Рериоритизация возможностей ИИ. Используйте аналитические сведения, полученные из PoC, для уточнения списка вариантов использования ИИ. Если PoC представляет непредвиденные проблемы, измените приоритеты и сосредоточьтесь на более подходящих проектах.
Реализация ответственного ИИ
Ответственное внедрение искусственного интеллекта требует включения этических платформ и нормативных методов в план реализации ИИ. Этот подход обеспечивает соответствие инициатив ИИ с организационными ценностями, защиту прав пользователей и соблюдение правовых стандартов.
Используйте средства планирования ответственного искусственного интеллекта. Чтобы интегрировать ответственные принципы ИИ в процесс внедрения, используйте инструменты и платформы, поддерживающие этические методики ИИ. Корпорация Майкрософт предлагает несколько ресурсов.
Средство планирования ответственного искусственного интеллекта Description Шаблон оценки влияния ИИ Оцените потенциальные социальные, экономические и этические последствия инициатив искусственного интеллекта. Набор средств eXperience human-AI Разработка систем искусственного интеллекта, которые определяют приоритеты благополучия пользователей и способствуют позитивному взаимодействию. Модель зрелости ответственного искусственного интеллекта Оценка и продвижение зрелости вашей организации в реализации ответственных методик ИИ. Этический ИИ для команд рабочих процессов Рекомендации для команд, работающих с нагрузками, по внедрению ответственного ИИ при развертывании рабочих нагрузок в Azure. Запустите процесс управления ИИ. Ответственное внедрение искусственного интеллекта включает создание политик управления для управления проектами ИИ и мониторинга поведения системы ИИ. Начните с определения организационных рисков, относящихся к инициативам искусственного интеллекта. Политики управления документами, которые описывают обязанности, требования соответствия требованиям и этические стандарты. Дополнительные сведения об этом процессе см. в статье об управлении ИИ.
Запустите процесс управления ИИ. Платформы управления ИИ, такие как GenAIOps или MLOps, помогают обеспечить постоянное соблюдение ответственных принципов ИИ по мере развития систем ИИ. Эти методики включают управление развертыванием, непрерывный мониторинг и оптимизацию затрат для моделей искусственного интеллекта в рабочей среде. Дополнительные сведения об этом процессе см. в статье "Управление ИИ".
Запустите процесс безопасности ИИ. Безопасность формирует важную часть ответственного внедрения искусственного интеллекта. Регулярные оценки безопасности помогают защитить конфиденциальность, целостность и доступность систем ИИ. Проводите оценки рисков, которые устраняют потенциальные угрозы безопасности, относящиеся к ИИ, например состязательные атаки или нарушения безопасности данных. Дополнительные сведения об этом процессе см. в статье о Безопасном ИИ.
Оценка временных шкал доставки
Оценка временных шкал доставки включает настройку реалистичных расписаний и вех для реализации проекта искусственного интеллекта. Четкие временные шкалы позволяют организациям эффективно выделять ресурсы и управлять ожиданиями заинтересованных лиц, поддерживая структурированный прогресс от подтверждения концепции до производства. Установив конкретные вехи, организации могут измерять их ход выполнения, выявлять потенциальные задержки и вносить корректировки, чтобы обеспечить отслеживание проектов и в рамках бюджета.
На основе вашего poC назначьте временную шкалу доставки для возможностей искусственного интеллекта. Создайте временную шкалу с четкими вехами и конечными предложениями для реализации выбранных вариантов использования. Назначьте команды, определите роли и защитите необходимые инструменты или партнерские отношения. Решения SaaS microsoft AI предоставляют самые короткие временные шкалы для просмотра прибыли от инвестиций. Временные шкалы для создания приложений ИИ в решениях Azure PaaS и IaaS зависят от варианта использования и зрелости ИИ. В большинстве случаев это займет несколько недель или месяцев, прежде чем у вас есть рабочая нагрузка, готовая к работе с ИИ.
Следующий шаг
Чтобы разрабатывать рабочие нагрузки ИИ с помощью служб Azure PaaS или IaaS, следуйте рекомендациям AI Ready, чтобы создать основу вашего ИИ. Если вы решили купить решение Microsoft Copilot SaaS, перейдите к руководству по управлению ИИ, чтобы установить организационное управление искусственным интеллектом.