Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других? | ИИ в бизнесе №49

Введение в управление продуктами искусственного интеллекта

Продукты искусственного интеллекта требуют постоянного развития и настройки, что отличается от традиционных технологических решений.

• ИИ, искусственный интеллект — общее название способности машин выполнять задачи, имитирующие работу человеческого разума и творческие способности, такие как распознавание изображений, понимание письменной и устной речи или принятие решений на основе доступных данных.
• ML, машинное обучение – раздел ИИ, охватывающий процессы, в которых машины учатся на данных и узнают, как лучше выполнять задачи. Уникальность продуктов на основе машинного обучения (МО) заключается в том, что они не запрограммированы заранее, а оснащены возможностями обучения и адаптации. В таких отраслях, как здравоохранение, ИИ способствует более точной диагностике, а в финансах — более сложному анализу рисков.
• GenAI, генеративный искусственный интеллект — новая область ML, включающая системы, которые могут создавать новый контент, такой как текст, изображения, видео, 3D-модели или музыку, на основе изобретения пользователя или указанной пользователем цели и входных данных, таких как ключевые слова, запросы. , или подсказки, или эскизы или фотографии.

Планирование продукта ИИ – от идеи до реализации

Планирование продукта ИИ требует с самого начала задать ключевой вопрос: выиграет ли этот продукт от добавления возможностей ИИ?

Внедрение продукта ИИ рискованно и дорого, поэтому рекомендуется начать с определения проблемы, которую необходимо решить с помощью реализации ИИ, а затем попытаться решить ее оптимальным образом. Возможно, использование мозгового штурма с помощью ChatGPT или Google Bard, которые неожиданно могут подсказать оптимальный путь разработки продукта – не обязательно на основе ИИ.

Однако если мы решим добавить искусственный интеллект в предложения компании, нам необходимо учитывать специфику жизненного цикла проекта ИИ. В конце концов, данные Gartner показывают, что только 54% ​​проектов ИИ проходят путь от пилотной фазы до производства.

Зачастую это связано с очень многообещающими прототипами, которые можно создать с помощью доступных сегодня инструментов искусственного интеллекта. С другой стороны, очень сложно добиться «качества производства», а также повторяемости и актуальности результатов, требуемых заинтересованными сторонами.

Однако жизненный цикл ИИ-продукта отличается от других не только тем, что он несколько реже выходит за рамки стадии концепции. В то время как жизненный цикл традиционных продуктов имеет тенденцию к постепенному снижению интереса к пику продаж, продукты искусственного интеллекта испытывают так называемый «эффект маховика». Это явление, при котором продукт на основе машинного обучения совершенствуется по мере его использования и сбора новых данных от пользователей. Чем лучше продукт, тем больше пользователей его выбирают, что, в свою очередь, генерирует больше данных для улучшения алгоритма. Этот эффект создает петлю обратной связи, которая обеспечивает постоянное совершенствование и масштабирование решений на основе искусственного интеллекта.

Источник: DALL-E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Это делает их продуктами с возобновляемым жизненным циклом. Другими словами, эффект маховика в ИИ означает, что постоянные улучшения приводят к постепенному улучшению производительности продукта. Например:

• Итеративное обучение моделей ИИ — например, модель прогнозирования продаж может потребовать повторного обучения для достижения оптимальной точности, но со временем она становится все более совершенной,
• Управление резервом данных — для приложений персонализации контента сбор и анализ пользовательских данных может быть приоритетом, что постепенно приведет к все более релевантным результатам.

Таким образом, управление проектами ИИ требует гибкости и готовности к постоянному совершенствованию. Поэтому менеджеры проектов ИИ должны быть готовы соответствовать меняющимся требованиям и постоянно корректировать стратегии.

Понимание данных и их роли в разработке продуктов искусственного интеллекта

Роль данных в разработке продуктов искусственного интеллекта имеет решающее значение. По оценкам McKinsey, генеративные модели искусственного интеллекта могут приносить экономическую выгоду в размере до 4,4 триллиона долларов в год. Однако чтобы получить кусок этого пирога, необходимо качественное управление данными.

Например, для эффективной работы системы рекомендаций по продуктам электронной коммерции решающее значение имеет качество данных о поведении клиентов. Вам потребуется не только нужное количество данных, но и правильная их сегментация и обновление, а главное, умелое делать выводы из собранной информации.

При создании продукта ИИ, управляемого данными, не менее важно сохранять беспристрастность данных. Например, в алгоритмах искусственного интеллекта, используемых при наборе персонала или страховании, данные не должны содержать скрытых предубеждений (в зависимости от пола или местоположения), которые могут привести к дискриминации.

Стоит отметить, что правильное управление данными требует не только технических знаний, но и понимания его влияния на производительность продуктов искусственного интеллекта.

Наиболее распространенные проблемы при управлении продуктами на базе ИИ

Управление продуктами искусственного интеллекта сопряжено с проблемами, требующими особых навыков и этических знаний. Среди наиболее важных проблем стоит отметить:

• Развитие навыков искусственного интеллекта . Например, менеджер по продукту в отрасли искусственного интеллекта должен понимать основы машинного обучения, чтобы эффективно работать с технической командой.
• актуальная ориентация на требования законодательства – правила в отношении продуктов ИИ только появляются, поэтому вам необходимо ориентироваться на корректировку политики и правил вашей компании для использования продукта ИИ на постоянной основе,
• интеграция искусственного интеллекта в существующие системы – интеграция передового искусственного интеллекта в существующие ИТ-системы может создать технологические и организационные проблемы,
• масштабирование решений искусственного интеллекта – для технологических стартапов разработка прототипа искусственного интеллекта в полномасштабный продукт требует ресурсов, времени и опыта, что также может стать проблемой из-за относительно низкого предложения и высокого спроса на специалистов,
• поддержание вовлеченности пользователей — для приложения, которое использует искусственный интеллект для персонализации контента, постоянная адаптация к меняющимся предпочтениям пользователей является ключом к поддержанию их вовлеченности,
• решение этических дилемм – например, в приложении ИИ для мониторинга здоровья приоритетом является конфиденциальность и безопасность пользовательских данных.

Продукты искусственного интеллекта – резюме

Подводя итог, управление проектами и продуктами ИИ требует понимания уникальных проблем и возможностей, которые открывает эта технология. Крайне важно понимать роль данных, уметь управлять командами и проектами, а также быть в курсе этических аспектов ИИ. Продукты искусственного интеллекта открывают новые горизонты для бизнеса, но они требуют правильного подхода и навыков.

Для стартапов важно сосредоточиться на четком определении проблемы, которую призван решить продукт ИИ, и создать команду с необходимыми знаниями и опытом в области ИИ. Также стоит сосредоточиться на создании этических и прозрачных систем искусственного интеллекта, соответствующих ожиданиям и правилам пользователей.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?