Планирование внедрения ИИ

В этой статье показано, как создать план внедрения ИИ, который преобразует стратегию ИИ вашей организации в практические шаги. План внедрения ИИ мостит разрыв между видением ИИ и выполнением. План обеспечивает выравнивание между инициативами ИИ и бизнес-целями при устранении пробелов в навыках, требованиях к ресурсам и временной шкале реализации.

Оценка навыков ИИ

Текущая оценка возможностей предотвращает неправильное размещение ресурсов и обеспечивает реалистичное планирование проектов, согласованное с готовностью организации. Проекты искусственного интеллекта завершаются сбоем, если организации пытаются реализовать реализацию за пределы их технической зрелости или доступности данных. Необходимо оценить навыки, ресурсы данных и инфраструктуру, чтобы создать основу для успешного внедрения ИИ. Это делается следующим образом:

1. Измеряйте уровень зрелости ИИ с помощью платформы подготовки к данным и навыков. Платформа предоставляет объективные критерии для оценки текущих возможностей ИИ вашей организации. Это измерение предотвращает чрезмерное обязательство проектами за пределы текущих возможностей. Используйте следующую таблицу для оценки зрелости:

   Уровень зрелости ИИ	Необходимые навыки	Готовность к данным	Возможные варианты использования ИИ
   Уровень 1	▪ Базовое понимание концепций ИИ ▪ Возможность интегрировать источники данных и сформировать подсказки	▪ Данных от минимального до нуля ▪ Доступные корпоративные данные	▪ Проекты быстрого запуска Azure ▪ Любое решение Copilot
   Уровень 2	▪ Опыт выбора модели ИИ ▪ Знакомство с развертыванием ИИ и управлением конечными точками ▪ Опыт очистки и обработки данных	▪ Данных от минимального до нуля ▪ Небольшой структурированный набор данных ▪ Небольшое количество доступных данных для конкретного домена	▪ Все проекты уровня 1 ▪ Настраиваемая аналитическая рабочая нагрузка ИИ с помощью служб ИИ Azure ▪ Пользовательское приложение чата с генеративным ИИ без Retrieval Augmented Generation (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 ▪ Обоснование данных для индексирования	▪ Большие объемы исторических бизнес-данных, доступных для машинного обучения ▪ Небольшое количество доступных данных для конкретного домена	▪ Все проекты уровня 1–2 ▪ Создание приложения ИИ с помощью RAG в Azure AI Foundry ▪ Обучение и развертывание модели машинного обучения ▪ Обучение и запуск небольшой модели ИИ на виртуальных машинах Azure
   Уровень 4	▪ Расширенные знания по искусственному интеллекту и машинному обучению, 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	▪ Все проекты уровня 1–3 ▪ Обучение и запуск крупных созданных или негенерированных приложений ИИ на виртуальных машинах, службе Azure Kubernetes или приложениях контейнеров Azure

2. Инвентаризация ресурсов данных и оценка их качества для вариантов использования ИИ. Качество данных непосредственно влияет на производительность модели ИИ и определяет, какие варианты использования можно реализовать успешно. Эта инвентаризация показывает требования к подготовке данных и помогает определять приоритеты вариантов использования на основе доступных данных. Документируйте источники данных, форматы, качество и доступность в вашей организации.

3. Просмотрите инфраструктуру технологий и определите требования к готовности КИ. Емкость инфраструктуры ограничивает область проекта ИИ и влияет на стратегии развертывания. Эта проверка помогает планировать инвестиции в инфраструктуру и выбирать соответствующие службы Azure. Оцените вычислительные ресурсы, емкость хранилища, пропускную способность сети и средства управления безопасностью, необходимые для целевых вариантов использования ИИ.

Получение навыков искусственного интеллекта

Комплексная стратегия создания возможностей гарантирует, что у вашей организации есть навыки, необходимые для реализации и поддержания систем искусственного интеллекта. Пробелы в навыках создают задержки проекта и повышают риск сбоев реализации. Необходимо разработать многоуровневый подход, который объединяет обучение, найм и партнерские отношения для создания устойчивых возможностей искусственного интеллекта. Это делается следующим образом:

1. Разработка внутренних навыков ИИ с помощью структурированных программ обучения. Внутренняя разработка навыков обеспечивает долгосрочное создание возможностей и гарантирует хранение знаний в организации. Этот подход создает доверие организации и снижает зависимость от внешних ресурсов. Используйте платформу для обучения ИИ для бесплатных курсов по ИИ, сертификаций и руководства по продуктам. Задайте такие цели сертификации, как Основы ИИ Azure, помощник инженера ИИ Azure и сертификации Azure Data Scientist Associate .

2. Набирайте специалистов по искусственному интеллекту для восполнения критически важных пробелов в навыках вне возможностей внутренних ресурсов. Внешний набор предоставляет немедленный доступ к специализированным знаниям и ускоряет временные шкалы проектов. Эта стратегия помогает заполнить пробелы, которые потребовали бы слишком много времени на внутреннюю разработку. Нанимайте экспертов в области разработки моделей, создания ИИ или этики ИИ. Обновите описания должностей, чтобы отразить текущие потребности в навыке и построить бренд работодателя, который подчеркивает инновации и техническое руководство.

3. Сотрудничайте с экспертами Майкрософт, чтобы дополнить возможности искусственного интеллекта. Партнерские отношения Майкрософт предоставляют доступ к проверенным опыту и отраслевым рекомендациям при снижении риска реализации. Этот подход ускоряет обучение и обеспечивает соответствие технологиям ИИ Майкрософт. Используйте Платформу партнеров Майкрософт для доступа к ИИ, данным и опыту Azure в разных отраслях.

Доступ к ресурсам ИИ

Четкое определение требований к доступу и стратегии лицензирования предотвращают задержки развертывания и обеспечивают соответствие политикам организации. Различные решения искусственного интеллекта имеют различные шаблоны доступа, влияющие на затраты, безопасность и управление. Необходимо понять конкретные требования к доступу для каждого решения ИИ в портфеле, чтобы эффективно планировать бюджеты и средства контроля безопасности. Это делается следующим образом:

Приоритет вариантов использования ИИ

Стратегические приоритеты позволяют сосредоточить ресурсы на проектах, которые обеспечивают максимальное значение при сопоставлении возможностей организации. Приоритизация вариантов использования снижает риск реализации и ускоряет достижение ценности. Вы должны оценить каждый вариант использования в соответствии с технико-экономической, стратегической ценностью и требованиями к ресурсам, чтобы создать достижимую стратегию реализации. Это делается следующим образом:

1. Оцените кейсы использования в отношении текущей зрелости искусственного интеллекта и доступных ресурсов. Реалистичная оценка предотвращает чрезмерное использование проектов за пределами текущих возможностей и обеспечивает успешную реализацию. Эта оценка помогает сосредоточиться на достижимых целях, которые создают импульс для будущих проектов. Просмотрите уровень зрелости ИИ, доступность данных, техническую инфраструктуру и емкость персонала для каждого варианта использования, определенного в стратегии ИИ.

2. Ранжируйте варианты использования по стратегической ценности и по возможности реализации. Стратегический рейтинг помогает выделить ограниченные ресурсы для проектов с наибольшей потенциальной вероятностью влияния и успеха. Этот подход обеспечивает максимальную отдачу от инвестиций искусственного интеллекта при создании доверия организации. Оцените каждый вариант использования по влиянию на бизнес, технической сложности, требованиям к ресурсам и соответствию целям организации.

3. Создайте приоритетную стратегию реализации с четкими критериями успешности. Структурированная стратегия обеспечивает четкое направление для команд реализации и позволяет отслеживать ход выполнения по определенным вехам. Эта стратегия помогает управлять ожиданиями заинтересованных лиц и распределением ресурсов. Выберите варианты использования верхнего приоритета и определите конкретные метрики успешности, временные шкалы и требования к ресурсам для каждого проекта.

Проверка концепций с помощью подтверждения концепций

Подтверждение концепции снижает риск реализации путем проверки технической эффективности и бизнес-ценности до полномасштабного развития. PoCs помогают выявлять потенциальные проблемы и уточнять требования в управляемой среде. Необходимо создать ориентированные проекты проверки, которые тестируют основные предположения и собирают данные для принятия обоснованных решений. Это делается следующим образом:

1. Выберите подходящий вариант использования для проверки концепции. Правильный выбор PoC балансирует возможности для обучения с управляемым риском и сложностью. Этот выбор гарантирует, что вы собираете значимые аналитические сведения, не подавляя вашу команду или организацию. Выберите проект с высоким уровнем ценности в списке приоритетов, соответствующий уровню зрелости ИИ. Начните с внутренних проектов, не предназначенных для клиентов, чтобы ограничить риск и испытать ваш подход.

2. Реализуйте ориентированное доказательство концепции с помощью рекомендаций и средств Майкрософт. Структурированная реализация сокращает время разработки и гарантирует соблюдение проверенных методик для выбранного подхода КИ. Этот подход максимально повышает эффективность обучения при минимизации инвестиций в ресурсы. Используйте следующие руководства по реализации на основе типа ИИ:

   Тип ИИ	Руководство по реализации
   Генеративный ИИ	Azure PaaS: Azure AI Foundry и Azure OpenAI Microsoft Copilots: Copilot Studio и Microsoft 365 Copilot расширяемость
   Машинное обучение	Машинное обучение Azure
   Аналитический ИИ	Службы ИИ Azure с определенными руководствами по безопасности содержимого, пользовательскому визуальному распознаванию, аналитике документов и другим службам

3. Используйте результаты PoC для уточнения подхода к приоритету и реализации вариантов использования. Аналитика PoC показывает практические проблемы и возможности, которые информируют о будущем планировании проектов и выделении ресурсов. Этот цикл обратной связи гарантирует, что ваша стратегия искусственного интеллекта остается реалистичной и достижимой. Документирование извлеченных уроков, технических проблем и демонстрации бизнес-ценности. Настройте приоритеты вариантов использования на основе проверенных возможностей и измеряемого влияния.

Создание ответственной практики искусственного интеллекта

Ответственные методики ИИ защищают вашу организацию от этических, юридических и репутационных рисков, обеспечивая соответствие систем ИИ с организационными ценностями. Ранняя интеграция ответственных принципов ИИ предотвращает дорогостоящие изменения и создает доверие заинтересованных лиц. С самого начала необходимо внедрить этические аспекты, платформы управления и меры безопасности в план реализации. Это делается следующим образом:

1. Используйте средства планирования ответственного искусственного интеллекта для оценки потенциальных последствий и разработки этических систем. Средства систематической оценки помогают выявлять потенциальные риски и обеспечивать соответствие систем искусственного интеллекта этическим стандартам и нормативным требованиям. Эти инструменты предоставляют структурированные подходы к сложным этическим соображениям. Используйте шаблон оценки влияния ИИ, Human-AI eXperience Toolkit и Модель зрелости ответственного ИИ, чтобы управлять процессом планирования.

2. Реализуйте платформы управления ИИ, чтобы управлять решениями проекта и отслеживать системное поведение. Платформы управления обеспечивают согласованные критерии принятия решений и обеспечивают подотчетность в проектах ИИ. Эти платформы помогают организациям контролировать разработку и развертывание ИИ. Установите политики, охватывающие роли, обязанности, требования к соответствию требованиям и этические стандарты. Подробные рекомендации по внедрению управления см. в разделе "Управление ИИ ".

3. Применение рекомендаций по обеспечению безопасности ИИ и операций на протяжении всего жизненного цикла реализации. Безопасность и эффективность работы гарантируют, что системы ИИ остаются надежными, безопасными и экономичными на протяжении всего жизненного цикла. Эти методики предотвращают инциденты безопасности и операционные сбои. Реализуйте платформы операций искусственного интеллекта, такие как GenAIOps или MLOps, для отслеживания развертывания и мониторинга производительности. Подробные рекомендации по реализации см. в статье "Управление ИИ и защита ИИ ".

Оценка сроков доставки

Реалистичная оценка временной шкалы обеспечивает эффективное планирование ресурсов и управление заинтересованными лицами при обеспечении успеха проекта. Точность временной шкалы зависит от сложности проекта, зрелости организации и доступности ресурсов. Необходимо основывать оценки временных рамок на эмпирических данных из рабочих прототипов и возможностей организации. Это делается следующим образом:

1. Используйте подтверждение результатов концепции для оценки временной шкалы реализации для каждого варианта использования. Данные PoC предоставляют реалистичные базовые оценки, которые учитывают конкретные возможности и ограничения вашей организации. Этот подход создает более точные временные шкалы, чем теоретические оценки. Время разработки документов, циклы тестирования и сложность развертывания, наблюдаемая во время реализации PoC.

2. Учет факторов зрелости организации и сложности в планировании временной шкалы. Различные решения ИИ имеют характерные временные шкалы реализации, которые зависят от готовности организации и области проекта. Это понимание помогает задать соответствующие ожидания заинтересованным лицам. Microsoft Copilots обычно предоставляют самые короткие временные шкалы для возврата инвестиций (от нескольких дней до недель), в то время как пользовательские задачи искусственного интеллекта Azure требуют несколько недель до месяцев для достижения производственной готовности.

3. Создание буферного времени для обучения, итерации и непредвиденных проблем. Проекты искусственного интеллекта часто сталкиваются с непредвиденными техническими проблемами и требуют нескольких итераций для достижения требуемых результатов. Буферное время предотвращает давление на расписание, которое может поставить под угрозу качество или этические соображения. Добавьте 20-30% время на непредвиденные случаи к первоначальным оценкам и плану для нескольких циклов разработки.

Ресурсы Azure

Следующий шаг

Завершите планирование внедрения ИИ, создав техническую основу для реализации. Для пользовательских рабочих нагрузок ИИ в Azure перейдите к ai Ready, чтобы настроить техническую среду. Для внедрения Microsoft Copilot перейдите к управлению ИИ, чтобы установить организационный надзор.