7 vaihetta onnistuneeseen tekoälyprojektiin

Tekoäly on yksi niistä termeistä, joita kuulee kaikkialla – se on läsnä kaikkialla, mutta sen merkitys vaihtelee tilanteen mukaan.

Joten jos haluat ottaa tekoälyn käyttöön organisaatiossasi, sinun on oltava tarkka. Yleisimmin, kun ihmiset viittaavat tekoälyyn jokapäiväisessä elämässään, he puhuvat LLM:istä (Large Language Models). LLM:t ovat erinomaisia käsittelemään strukturoimatonta tekstiä (ja muita medioita), minkä vuoksi näemme paljon käyttötapauksia, kuten

• Sisällön ideointi ja luominen

• Yhteenvetojen laatiminen

• Muokkaus ja uudelleenkirjoittaminen

• Koodausapu

• Tietojen tulkinta

• Laajamittainen personointi

• Simulointi ja roolipelit

• ...Ja paljon muuta

Jos LLM-mallit sopivat erinomaisesti strukturoimattomille tiedoille, mitä voit tehdä tekoälyn avulla strukturoiduilla tiedoillasi?

Tekoäly ja jäsennelty data

LLM-mallit eivät sovi luonnostaan strukturoituun dataan, kuten talous- tai projektitietoihin, useista syistä. Ensinnäkin LLM-mallit eivät ole deterministisiä, ja niiden vastaukset perustuvat tilastoihin ja indekseihin, eivätkä todellisiin tietoihin, kuten raportissa olisi. Tämä tarkoittaa, että niiden antamat vastaukset voivat vaihdella, ja pahimmassa tapauksessa malli on keksinyt osan vastauksista. Sinulla ei ole mitään keinoa tietää, onko malli keksinyt tietoja vai tunnistanut vääriä tietoja. Jopa 90 prosentin tarkkuusaste voi olla katastrofaalinen esimerkiksi rahoitustietoja käsiteltäessä.

Toiseksi on vaikeaa ja kallista kouluttaa mallia suurilla määrillä jäsenneltyjä tietoja. Vaihtoehtona on opettaa malli hakemaan tietoja ja tulkitsemaan vastaus, mutta tämä ei ole aina helppoa, jos tiedot ovat laajoja ja sisältävät paljon erilaisia taulukoita, suhteita, tietolähteitä, liiketoimintalogiikkaa, historiatietoja jne.

7 vaihetta tekoälyn hyödyntämiseen

Data on tekoälyn perusta – mutta datan laatu vaikuttaa. Enemmän dataa tarkoittaa enemmän vaihtoehtoja ja suurempaa monimutkaisuutta. Jotta strukturoidusta datasta ja tekoälystä saadaan arvoa, se vaatii investointeja, mutta kokemukseni mukaan se on sen arvoista.

Sen sijaan, että koodaisit menestyskriteerit kiinteästi, voit luoda malleja, jotka oppivat organisaatiosi datasta ja seuraavat edistymistä ja riskejä. Se voi seurata salkkuasi, merkitä huomioitavat asiat, tulkita monimutkaisia datajoukkoja ja muuntaa tekniset tulokset käytännöllisiksi, ihmisen ymmärrettäviksi oivalluksiksi. Toisin sanoen, se kertoo sinulle, mitä se tarkoittaa ja mitä tehdä seuraavaksi. Agentic AI:n avulla saat ennakoivan avustajan, joka aktivoi oikeat työkalut seuraavaa siirtoa varten.

Tässä ovat siis 7 askeltani menestykseen tekoälyn avulla

1. Aloita konkreettisesta käyttötapauksesta, joka luo arvoa: koska kyseessä on suuri investointi, sinun on varmistettava etukäteen, että investointi vastaa potentiaalista arvoa. Lisäksi selkeästi määritelty laajuus ja tulos lisäävät onnistumisen mahdollisuuksia.

2. Luo tietojoukko, joka sisältää vain käyttötapauksen toteuttamiseen tarvittavat tiedot: Kun luot räätälöityä tekoälyä, voit hallita tietoja niin, että se ei opi epäolennaisista tai virheellisistä tiedoista – ja tulosta on helpompi arvioida.

3. Rikastuta dataa metatiedolla: Lisää kuvauksia, merkityksiä, suhteita, kyselyesimerkkejä ja muuta asiaankuuluvaa metatietoa, jotta malli pystyy navigoimaan datassa ja tietää, mitä etsiä, jotta se voi vastata mielekkäästi

4. Anna tarkat määritelmät: Älä jätä mallille tilaa luoda omia määritelmiään, jotta voit luottaa tulokseen.

5. Ohjeista malli olemaan välttämään hallusinointia! On parempi jäädä ilman vastausta kuin saada väärä vastaus.

6. Pyydä loppukäyttäjää vahvistamaan tulokset: loppukäyttäjä on paras henkilö arvioimaan, täyttääkö tekoälyprojekti käyttötapauksen tavoitteen. On sanomattakin selvää, että tämä on iteratiivinen vaihe; jos muutoksia tarvitaan, palaa vaiheeseen 2 ja varmista, että tietojoukko on täydellinen.

7. Laajenna ratkaisua: Jos ratkaisu on onnistunut, selvitä, voidaanko sitä laajentaa tai skaalata. Ehkä on olemassa samankaltaisia käyttötapauksia, jotka noudattavat samoja ohjeita.

Kysy aina, miten tekoäly voi auttaa

Kun tarkastelet yrityksesi tarpeita, sinun tulee aina olla kriittinen ja arvioida, onko tekoäly paras työkalu kyseiseen tehtävään. Kyse on tekoälyn hyödyntämisestä siellä, missä sillä on eniten potentiaalia. Älä tuhlaa resursseja tekoälyyn, jos on jo olemassa työkaluja ja ratkaisuja, jotka tuottavat lisäarvoa. Esimerkiksi kysymykseen ”ketkä ovat 10 suurinta asiakastamme liikevaihdon perusteella” on helppo vastata Power BI -raportilla – tai vastaus saattaa löytyä jopa jo olemassa olevasta raportista! Vanhemmat työkalut, kuten koneoppiminen, voivat olla parempia asiakassegmentointiin tai ennustamiseen. Erityisesti silloin, kun tarkkuus ja johdonmukaisuus ovat avainasemassa. Tässä tapauksessa tekoäly voi toimia koordinaattorina, joka tuo käyttöön tehtävään sopivat työkalut.

Tekoäly on upea työkalu. Varmista, että se ratkaisee oikean ongelman.