Kung ang paghimo sa AI, adunay daghang mga hagit nga imong masugatan, sama sa kung giunsa nimo i-apply ang imong modelo sa AI sa usa ka proseso o mga tawo, pag-stabilize sa datos ug mga modelo, kung giunsa ipadayon ang imong modelo nga tukma sa pagbag-o sa mga palibot ug sa paglabay sa panahon, pag-scale, ug kung giunsa ang pagtubo. o dugangi ang mga kapabilidad sa imong modelo sa AI.
Pag-embed sa AI
Ang pagpadagan sa usa ka malampuson nga pagkat-on sa makina Pamatuod sa Konsepto (PoC) nga adunay usa ka bag-ong algorithm 10% ra sa paningkamot nga gikinahanglan aron mahimo kini ug makuha ang tinuud nga kantidad gikan niini. Ang nahabilin nga 90% mahimong bahinon sa mga butang nga kinahanglan nimong buhaton aron makahimo usa ka magamit nga produkto ug mga butang nga kinahanglan nimong buhaton aron makahimo usa ka mapuslanon nga produkto.
Aron makahimo usa ka magamit nga produkto, kinahanglan nimo nga mag-zoom in sa teknikal nga pagpatuman sa paghimo sa produkto nga magamit sa imong mga tiggamit. Aron mahimo kini nga mapuslanon, kinahanglan nimong tan-awon ang pag-embed sa produkto sa usa ka proseso alang sa mga tiggamit. Una, bisan pa, unsa gyud ang kalainan tali sa usa ka PoC ug usa ka magamit nga produkto?
Una sa tanan, ang mga PoC dili alang sa produksiyon. Ang mga produkto kinahanglan nga molihok sa tanang panahon, bisan unsang orasa, ug ubos sa nagbalhin-balhin nga mga kahimtang. Atol sa imong PoC, imong makit-an ang datos nga imong gipangita, maghimo usa ka kopya, ug magsugod sa paglimpyo niini ug pag-analisar niini. Sa produksiyon, ang imong tinubdan sa datos kinahanglang konektado sa usa ka plataporma sa datos sa tinuod nga panahon, luwas, ug luwas; ang data stream kinahanglang awtomatik nga manipulahon ug itandi sa/kombinasyon sa ubang mga tinubdan sa datos.
Atol sa imong PoC, mahimo kang adunay kaluho nga makahimo sa pagpakigsulti sa imong umaabot nga mga tiggamit ug pagtrabaho uban kanila sa pagdesinyo sa usa ka solusyon, o ikaw walay mga tiggamit sa tanan, ug ikaw nagdesinyo sa usa ka teknikal nga solusyon. Para sa usa ka produkto, aduna kay mga tiggamit nga kinahanglang masabtan ang maong solusyon, ug mga tawo nga responsable sa pagpadayon sa teknikal nga solusyon nga nagdagan. Busa, ang usa ka produkto nanginahanglan pagbansay, FAQ, ug/o linya sa suporta aron kini magamit. Dugang pa, maghimo ka lang usa ka bag-ong bersyon alang sa imong usa ka kaso sa paggamit sa usa ka PoC. Ang mga produkto nanginahanglan mga update, ug kung imong gilukot ang imong produkto para sa daghang mga kustomer, kinahanglan nimo ang usa ka paagi sa pagsulay ug pag-deploy sa imong code para sa produksiyon (CI/CD pipelines).
"Sa Itility, among gipalambo ang among Itility Data Factory ug AI Factory nga naglangkob sa mga bloke sa pagtukod ug nagpahiping plataporma alang sa bisan unsang among mga proyekto. Kini nagpasabut nga kita adunay magamit nga anggulo nga nasakup gikan sa sinugdanan, aron kita maka-focus sa mapuslanon nga anggulo (nga labi nga kustomer ug nagsalig sa kaso sa paggamit), ”ingon sa kompanya.
Pest detection app - gikan sa PoC hangtod sa magamit nga produkto
"Ang Proof of Concept nga hugna sa among Pest Detection App naglangkob sa usa ka modelo nga makahimo sa pig-ot nga tahas sa pagklasipikar ug pag-ihap sa mga langaw sa usa ka lit-ag sa glue base sa mga imahe nga nakuha sa mga miyembro sa greenhouse team. Sa kaso nga wala sila'y litrato o kung adunay sayup, mahimo silang mobalik ug magkuha og lain, o direkta nga ayohon kini sa dashboard. Daghang mga manual nga pagsusi ang gikinahanglan.
"Ang among PoC-world yano ra, base sa usa ka aparato, usa ka tiggamit, ug usa ka kustomer. Bisan pa, aron mahimo kini nga magamit nga produkto, kinahanglan namon nga sukdon ug suportahan ang daghang mga kustomer. Unya, ang pangutana kung giunsa ang pagtipig sa datos nga gibulag ug luwas mitungha. Dugang pa, ang matag indibidwal nga kustomer / makina nanginahanglan usa ka pag-setup ug default nga pagsumpo. Busa, unsaon pag-configure/pag-set up sa 20 ka bag-ong kustomer? Giunsa nimo pagkahibal-an kung kanus-a maghimo usa ka interface sa admin ug i-automate ang onboarding? Sa 2 ka kustomer, 20, o 200?”
Siyempre, mahimo kang adunay mga pangutana, sama sa 'sa unsang paagi ang pag-ihap sa mga langaw makatabang sa akong kustomer? Giunsa paghimo ang bili gikan niini nga kasayuran? Unsaon pagrekomendar sa mga desisyon ug paghimog aksyon? Giunsa kini nga aplikasyon sa AI mohaum sa proseso sa negosyo?'. Ang unang lakang mao ang pagbag-o sa imong frame of reference gikan sa teknikal/data nga panglantaw ngadto sa end-user nga panglantaw. Kini nagpasabut sa pagpadayon sa panag-istoryahanay sa imong kostumer ug pagtan-aw kung giunsa ang napamatud-an nga PoC nga nahiangay sa adlaw-adlaw nga proseso.
"Kinahanglan usab nimo nga sundon pag-ayo ang proseso sa mas taas nga yugto sa panahon, kinahanglan nimo nga moapil sa operasyon ug taktikal nga mga miting aron mahibal-an kung unsang mga aksyon ang gihimo matag adlaw base sa kung unsang kasayuran, pila ka oras ang gigugol sa pagbuhat kung unsa, ug ang pangatarungan. luyo sa pipila ka mga aksyon. Kung wala’y pagsabut kung giunsa ang kasayuran gikan sa imong modelo gigamit sa paghimo og bili sa negosyo, dili ka makaadto sa usa ka mapuslanon nga produkto.
“Sa among kaso, among nadiskobrehan kung unsang impormasyon ang gigamit sa paghimog mga desisyon. Pananglitan, among nadiskobrehan nga alang sa pipila ka mga peste mas importante ang pagsunod sa sinemana nga uso (diin dili nimo kinahanglan ang sobra ka taas nga katukma) samtang ang uban nagkinahanglan og aksyon sa unang timailhan sa usa ka peste (nga nagpasabot nga mas maayo nga adunay usa ka magtiayon. sa mga bakak nga positibo kaysa adunay bisan usa ka sayup nga negatibo).
"Dugang pa, among nadiskobrehan nga ang among kustomer kaniadto adunay 'dili maayo' nga kasinatian sa usa ka susama nga himan nga nag-angkon nga adunay mga katukma nga dili kini mahatag sa praktis. Nganong mosalig man sila sa atoa? Gikuha namo kini nga problema sa pagsalig ug gihimo ang katukma ug transparency nga usa ka mahinungdanong bahin sa produkto. Gigamit namon kini nga kasayuran aron mahimo ang among produkto nga mapuslanon pinaagi sa pagpahiangay sa aplikasyon sa mga pamaagi sa pagtrabaho sa katapusan nga tiggamit, ug pinaagi sa pagdugang sa transparency sa interaksyon, paghatag sa tiggamit og dugang nga kontrol sa aplikasyon, ”padayon sa kompanya.
Unsa ang pinakadako nga hagit?
"Sa among senaryo sa pag-ihap sa langaw, mahimo namon nga hisgutan ang among katukma nga marka sa tanan nga gusto namon. Bisan pa, aron mahimong mapuslanon, ang tiggamit (usa ka espesyalista sa greenhouse) nanginahanglan labaw pa sa porsyento. Ang gikinahanglan mao ang pagsinati niini, ug ang pagkat-on sa pagsalig niini. Ang pinakagrabe nga butang nga mahimong mahitabo mao ang kung itandi sa imong mga tiggamit ang imong mga resulta sa ilang kaugalingon nga manual nga mga resulta ug adunay usa ka (dako) nga kalainan. Nadaot ang imong reputasyon ug wala nay lugar aron mabalik ang pagsalig. Among gikontra kini pinaagi sa pagdugang sa software sa produkto nga nag-awhag sa tiggamit sa pagpangita sa mga kalainan ug pagtul-id niini.
"Ang among pamaagi mao ang paghimo sa tiggamit nga bahin sa solusyon sa AI imbis nga ipresentar kini ingon usa ka sistema nga mopuli sa espesyalista. Gihimo namo ang espesyalista nga usa ka operator. Gidugangan sa AI ang ilang mga abilidad ug ang mga espesyalista nagpabilin nga kontrolado pinaagi sa padayon nga pagtudlo ug paggiya sa AI aron makakat-on pa ug maghimo mga pagtul-id kung ang palibot o uban pang mga variable maanod. Ingon usa ka operator, ang espesyalista usa ka hinungdanon nga bahin sa solusyon - pagtudlo ug pagbansay sa AI nga adunay piho nga mga aksyon.
I-klik dinhi sa pagtan-aw sa usa ka video nga adunay dugang nga mga detalye sa operator-centric nga pamaagi.