Ai für den It-Typ

Wie sich herausstellt, ist künstliche Intelligenz (KI) ein Hauptfokus auf der Microsoft Build-Konferenz in dieser Woche. Während der Teil, der die ganze Aufmerksamkeit auf sich zieht, die Fähigkeit von Cortana und Alexa von Microsoft ist, zu kommunizieren, ist noch viel mehr los. Für die Unternehmens-IT und Entwickler wird es gleichermaßen wichtig sein, dass Microsoft Build Azure als praktikablen Weg zur KI vorstellt, und es geht auch um neue Funktionen im ML-Dienst (Machine Learning), der mit Azure verfügbar ist.

Nicht unerwartet ist AI ein roter Faden auf allen wichtigen Entwicklerkonferenzen in diesem Frühjahr, da die meisten dieser Unternehmen große Investitionen in die Technologie getätigt haben. Auf der Google I / O-Konferenz wurden nicht nur neue KI-Funktionen vorgestellt, sondern auch die Umbenennung von Google Research in "Google AI" angekündigt. Das Unternehmen sprach auch über KI auf Android und Google Home, obwohl IT-Experten und Entwickler auch Nachrichten über KI-Funktionen hatten, die in die Cloud-Plattform von Google integriert wurden. Und natürlich kündigte die F8-Konferenz von Facebook ein offenes KI-Framework von diesem Unternehmen an, das hoffentlich auch einen starken ethischen Kompass hat.

All diese Aufmerksamkeit in Bezug auf KI führt zu unvermeidlichen Fragen, wie Ihre Organisation sie und ML verwenden kann, um die Abläufe und die allgemeine Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Da diese Fragen jedoch wahrscheinlich von jemandem gestellt werden, der nur über ein umfassendes Konzept verfügt, ist es Aufgabe der IT- und DevOps-Experten, sich nicht nur auf das Jetzt vorzubereiten, sondern auch die Fähigkeiten und Einschränkungen dieser Technologien und deren Anwendung zu verstehen auf bestimmte Geschäftsfälle.

Machen Sie sich mit AI vertraut

Um nicht vom KI-Hype verschluckt zu werden, müssen Sie zwei Dinge tun. Zunächst müssen Sie sich mit allgemeinen KI-Kenntnissen auskennen. Dies bedeutet, dass Sie verstehen, was die Technik kann und was nicht und wohin sie in den nächsten 12 Monaten führen wird. Zweitens müssen Sie dieses Wissen Ihrer Organisation und ihren Arbeitsabläufen zuordnen, damit Sie eine gute Vorstellung davon haben, wer in Ihrer Organisation von AI profitieren könnte. Erst nach Beantwortung dieser beiden Fragen erhalten Sie eine Vorstellung von den Ressourcen, die Sie benötigen, wenn ein AI-Projekt tatsächlich durchgeführt wird.

Allgemeines Wissen über KI und ML aufzubauen ist gar nicht so schwierig. Mit den weiter oben aufgeführten Artikel-Links können Sie loslegen und mit noch mehr PCMag-Lektüre lernen, einschließlich dieses Artikels über die Auswirkungen von ML auf die Sicherheit und dieses auf die Funktionen von AI-Datenbanken. Sobald Sie Ihren Zeh in den allgemeinen KI-Pool eingetaucht haben, ist es Zeit, plattformspezifisch zu werden.

Beginnen Sie mit dem Angebot Ihrer aktuellen Cloud-Anbieter. Ein Vorteil, den Sie haben, ist, dass einige der wichtigsten Cloud-Anbieter - insbesondere Google, IBM und Microsoft - AI und ML als Cloud-Dienste anbieten, entweder als eigenständige Dienste oder in Verbindung mit ihren IaaS-Angeboten (Infrastructure-as-a-Service). Beispielsweise können IBM Cloud-Kunden bei der Konfiguration ihrer IBM Cloud-Services einfach IBM Watson als Menüoption auswählen.

Überprüfen Sie außerdem Ihre verfügbaren Lernressourcen. Es gibt viele AI-Webinare, aber es lohnt sich möglicherweise, einen umfangreicheren AI-Kurs zu belegen, insbesondere wenn Sie sich auf die Themen konzentrieren können, die Sie benötigen. Auch hier könnten Anbieter helfen. Beispielsweise hat Microsoft einen Online-Kurs in KI entwickelt, der als Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence bezeichnet wird und Ihnen dabei hilft, die Fähigkeiten zu erlernen, die erforderlich sind, um mehr als nur mit Ihren Freunden über KI zu sprechen. Der Microsoft-Kurs scheint umfassend zu sein, er wird online angeboten und ist kostenlos, wenn Sie kein Zertifikat benötigen.

Sobald Sie eine allgemeine Grundlage haben, können Sie gezieltere und spezifischere Kenntnisse darüber erlangen, wie KI Ihrem Unternehmen helfen kann. Wenden Sie sich einfach an Ihren Cloud-Anbieter. Sicher, Sie müssen sich mit einem professionellen Serviceverkäufer auseinandersetzen, aber das ist der einzige Nachteil. Der Vorteil ist, dass diese Mitarbeiter eine zentrale Anlaufstelle sind, wenn es darum geht, schnell herauszufinden, wie ihre fortschrittlichen Services Ihrem Unternehmen helfen können. Und was sie nicht wissen, können sie mit einem direkten Draht zum Engineering leicht herausfinden. Sie können eine lange Verkaufsgespräch vermeiden, indem Sie mit den richtigen Fragen bewaffnet kommen. Alles, was Sie tun müssen, ist eine sorgfältige Vorbereitung, sowohl auf das, was sie anbieten, als auch auf das, was Ihre Organisation benötigt. Dies kann ein Gespräch lenken, dessen Ergebnis Sie als ersten Plan für die Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen und die daraus resultierenden Vorteile nutzen können.

Und denken Sie daran: Diese Dienste müssen nicht unbedingt vom Anbieter stammen. Mit Rackspace können Sie beispielsweise auf die meisten AI-Dienste zugreifen, die von anderen namhaften Cloud-Anbietern angeboten werden, und diese sogar als Teil des verwalteten Dienstes bereitstellen.

Kennen Sie Ihre Inhouse-Funktionen

Wie bereits erwähnt, besteht ein wesentlicher Teil der Aufgabe der IT in der KI-Gleichung darin, zu verstehen, wie das Geschäft funktioniert und wie KI und ML diesen Anforderungen entsprechen. Offensichtlich sind Ihr Kundenservice und Ihr Callcenter zwei Bereiche, in denen die Gesprächs-KI erheblich zugenommen hat, aber das ist nur dann gut, wenn Ihr Unternehmen derzeit Chatbot-Technologie einsetzt. Wenn dies nicht der Fall ist, müssen Sie diese Kosten zu Ihrem gesamten AI-Implementierungsplan hinzufügen. Und wie die Entwicklerkonferenzen dieser Woche deutlich zeigen, wächst die KI in anderen Geschäftsbereichen, insbesondere in den Bereichen Analytik, Entwicklung und Sicherheit. Wenn Ihr Unternehmen derzeit Entwicklungs- oder DevOps-Berater beschäftigt, scheuen Sie sich nicht. Setzen Sie sich mit ihnen zusammen, um zu besprechen, wo sie AI und ML sehen, und überlegen Sie, ob Sie sie zu Ihren Gesprächen mit dem Vertreter der professionellen Dienste Ihres Cloud-Anbieters einladen können.

Wenn Sie nicht alle Ihre Geschäftsprozesse abgebildet haben, ist AI ein guter Grund, um zu beginnen. Auch wenn sich herausstellt, dass die KI nicht für einen bestimmten Prozess geeignet ist, ist es nie schlecht zu verstehen, was vor sich geht, und Sie werden die Daten zweifellos später für verschiedene Bereitstellungen benötigen. Das Mappen Ihrer Geschäftsprozesse ist auch eine recht einfache Aufgabe, wenn Sie nur die folgenden drei Schlüsselschritte ausführen:

1. Identifizieren Sie den Prozess. Im Allgemeinen ist dies ein besprechungsintensiver Schritt, aber Sie können diese Belastung verringern, indem Sie informell beginnen. Gehen Sie von Top-down-Managern zu mittelständischen Managern, um herauszufinden, welche Mission das Unternehmen verfolgt und wie seine Prozesse dies unterstützen. Bei Besprechungen kann es sich um informelle Diskussionen bei Kaffee handeln, deren Ergebnisse formellere Sitzungen zur Prozessabbildung ermöglichen.
2. Stellen Sie für jeden Schlüsselprozess ein Team zusammen. Versuchen Sie nicht, dies alleine zu tun, da dies mit ziemlicher Sicherheit scheitern wird. Reduzieren Sie stattdessen Ihre Prozessliste auf eine überschaubare Anzahl von Kernprozessen und stellen Sie dann jeweils ein kleines Expertenteam zusammen. Das ist dein Hirnvertrauen.
3. Ordnen Sie den Workflow zu. Wenn Sie das Was und das Wer haben, dann zeichnen Sie einfach das Wie auf. Erstellen Sie Schritt für Schritt mit einem Standard-Flussdiagramm-Tool eine Übersicht darüber, was passiert, wer es schafft und was sie verwenden, um diese bestimmte Aufgabe zu erledigen. Verwenden Sie Daten aus Ihren Software- und Hardware-Audits, um Ihre Ergebnisse zu überprüfen. Sie können zu diesem Zeitpunkt so tief oder so leicht gehen, wie Sie möchten. Ein guter Maßstab ist jedoch, wenn Sie anfangen, "Aha" -Momente zu haben, in denen es darum geht, wie KI einem bestimmten Prozess helfen kann. Sie werden wahrscheinlich noch einige weitere solche Momente in Bezug auf unnötige Ausgaben für Software und Hardware haben.

Befolgen Sie diese drei Schritte und bestimmen Sie schnell die effektivsten Bereiche, die für AI in Ihrem Geschäft in Betracht gezogen werden müssen. Selbst für die Bereiche, in denen Sie feststellen, dass KI nicht geeignet ist, sind diese Daten von unschätzbarem Wert für die Zukunft. Und für diejenigen, von denen Sie glauben, dass sie wirklich einen Nutzen haben könnten, ist es Zeit, sich Ressourcen anzuschauen. Glücklicherweise erleichtern viele AI-Dienstleister den Ressourcenverbrauch und die Auswertung. Ein gutes Beispiel ist IBM Watson, in dem Sie eine große Auswahl vorgefertigter KI-Lösungen für alle Arten von Vorgängen finden, die vom Kundendienst bis zur visuellen Erkennung reichen. IBM bietet sogar eine Call-Center-Lösung mit KI-Unterstützung an, die die Kundenbindung unterstützt und gleichzeitig die Kosten senkt. Durch die Evaluierung dieser Lösungen können Sie in der Praxis erfahren, wie KI in Ihrem Unternehmen funktioniert, Ihre Diskussionen mit anderen Geschäftsführern anregen und die Diskussionen Ihrer Lieferanten mehr auf das konzentrieren, was Sie benötigen, als auf das, was sie verkaufen möchten.

Die Registrierung für Bewertungen ist einfach. Im Fall von IBM Watson müssen Sie ein IBM Cloud-Konto durchgehen und einige der IBM Services in Anspruch nehmen können. Mit Azure können Sie auch auf den AI-basierten Sprachprozessor von Microsoft zugreifen, den das Unternehmen als "Microsoft Cognitive Services Language Understanding" oder LUIS bezeichnet. Dieser Dienst soll bei Spracherkennungsdiensten helfen, aber Azure bietet auch eine wachsende Anzahl verwandter Angebote für verschiedene Aufgaben und Branchen an.

Berechnen Sie die Kosten

Funktionen und Fähigkeiten umfassen sicherlich wichtige Wissenspunkte, aber ein wichtiger und unvermeidbarer Datenpunkt, für den Sie mit der Zeit zweifellos verantwortlich werden, sind die Kosten. Die wichtigsten Cloud-Anbieter, die Zugriff auf ihre AI-Produkte gewähren, können Ihnen dabei helfen, dies herauszufinden. Wie ich jedoch bei der Arbeit an meinem IaaS-Update für die Zusammenfassung der Überprüfungen für PCMag erfahren habe, ist es nicht einfach. Deshalb sollten Sie jetzt anfangen und mit ziemlicher Sicherheit um Hilfe bitten. Die professionellen Servicemitarbeiter, mit denen Sie bei der Definition Ihrer Anforderungen zusammenarbeiten, können Ihnen auch dabei helfen, die Kosten zu ermitteln. Sie müssen dies jedoch mit Ihrem eigenen Wissen über die Funktionsweise Ihres Unternehmens, die zeitlichen Einschränkungen und die Personalausstattung abwägen Ressourcen - all dies kann sich tiefgreifend auf die langfristigen Kosten auswirken.

Sicher, es ist schwierig, ein Evaluierungsprojekt wie dieses zu starten, wenn noch niemand in der Managementkette irgendwelche Vorurteile über AI geäußert hat. Aber wie gesagt, das Wissen über Geschäftsprozesse ist von unschätzbarem Wert, unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen KI einsetzt oder nicht. Wenn Sie dieses Wissen jetzt erwerben, werden Sie zu einem Rockstar an dem Tag, an dem jemand mit hohem Wissen es in einer Mitarbeiterversammlung zur Sprache bringt. Wenn Sie sich mit KI und ML befassen, werden Sie außerdem feststellen, dass für die meisten Unternehmen, unabhängig von der Branche, eine KI-gestützte Zukunft in Sicht ist.

Am Ende werden es die IT- und DevOps-Mitarbeiter sein, die höchstwahrscheinlich das Produkt oder den Service implementieren und verwalten, die erforderliche Infrastruktur bereitstellen und die Sicherheits- und Integrationsprozesse verwalten müssen, die für das Entwicklungsteam erforderlich sind, damit alles funktioniert. Bereiten Sie sich jetzt vor und Sie werden sich später viele Kopfschmerzen ersparen.