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結局のところ、人工知能（AI）は今週のMicrosoft Buildカンファレンスの主要な焦点です。 すべての注目を集めている部分は、MicrosoftのCortanaとAmazonのAlexaが通信する能力ですが、さらに多くのことが行われています。 エンタープライズITと開発者にとって同様に重要なのは、Microsoft BuildがAzureをAIへの実行可能なパスとして示していることです。また、Azureを使用して利用できるMachine Learning（ML）サービスの新機能についても話していることです。
AIに関するこのすべての注意は、運用と全体的な競争力を向上させるために、組織がそれとMLをどのように使用できるかについての避けられない質問につながります。 しかし、これらの質問は、関与するものの高レベルの概念のみを持っている人から出される可能性が高いため、今準備するだけでなく、これらのテクノロジーの機能と制限とその適用方法を理解することもITおよびDevOpsの専門家に委ねられます特定のビジネスケースに。
AIに精通する
AIの誇大広告に飲み込まれないようにするには、2つのことを行う必要があります。 まず、一般的なAIの知識に精通する必要があります。これは、技術ができることとできないこと、そして今後12か月でどこに向かうのかを理解することを意味します。 次に、その知識を組織とそのワークフローにマッピングして、組織内の誰がAIの恩恵を受ける可能性があるかを把握する必要があります。 これらの2つの質問に答えた後にのみ、AIプロジェクトが実際に発生した場合に必要となるリソースについてある程度知ることができます。
AIとMLの一般的な知識を構築することはそれほど難しくありません。 前にリストした記事のリンクを使用すると、MLがセキュリティにどのように影響するかに関するこの記事やAIデータベースの機能に関するこの記事を含め、さらに多くのPCMag読みで学習を具体化できます。 つま先を一般的なAIプールに浸した後は、プラットフォーム固有のものを取得します。
現在のクラウドベンダーが提供するものから始めます。 利点の1つは、一部の主要なクラウドベンダー（特にGoogle、IBM、Microsoft）が、AIまたはMLをクラウドサービスとして、スタンドアロンで、またはInfrastructure-as-a-Service（IaaS）サービスと組み合わせて提供していることです。 たとえば、IBMクラウドのお客様は、IBMクラウドサービスを構成するときに、メニューの選択肢としてIBM Watsonを選択するだけです。
さらに、利用可能な学習リソースを確認してください。 多くのAIウェビナーがありますが、特に必要なトピックに集中できる場合は、AIのより実質的なコースを受講することは有益かもしれません。 ベンダーもここで役立つかもしれません。 たとえば、MicrosoftはAIのオンラインコースを開発しました。これは、人工知能のためのMicrosoftプロフェッショナルプログラムと呼ばれ、友達とAIについて話すだけでなく、それ以上のスキルを習得するのに役立ちます。 Microsoftコースは包括的であるように見え、オンラインで提供されます。証明書が不要な場合は無料です。
そして、一般的な基礎が得られたら、AIが組織にどのように役立つかについて、より先の尖った具体的な知識を得るための効果的な方法は、クラウドベンダーに手を差し伸べることです。 確かに、プロフェッショナルサービスの営業担当者と取引する必要がありますが、それが唯一の欠点です。 利点は、これらの人々が彼らの高度なサービスがあなたの組織をどのように助けることができるかを迅速にマッピングすることになると、ワンストップショップであるということです。 そして、彼らが知らないことは、エンジニアリングへの直接のラインで簡単に見つけることができます。 適切な質問を用意することで、長い売り込みを避けることができます。 あなたがする必要があるのは、彼らが提供するものとあなたの組織が必要とするものの両方について、いくつかのデューデリジェンス準備です。 これは会話を導くことができます。その結果は、企業がAIを実装する方法とその投資から得られるものの初期の青写真として再利用できます。
また、これらのサービスは必ずしもプロバイダー固有のものである必要はありません。 たとえば、Rackspaceは、他の有名なクラウドベンダーが提供するほとんどのAIサービスへのアクセスを提供し、マネージドサービスの一部として提供することもできます。
社内機能を知る
前述のように、AIの方程式におけるITの仕事の重要な部分は、ビジネスがどのように機能し、AIとMLがそれらのニーズにどのように対応するかを理解することです。 明らかに、顧客サービス業務とコールセンターは、会話型AIが大幅に成長している2つの領域ですが、それは会社が現在チャットボットテクノロジーを採用している場合にのみ有効です。 そうでない場合は、全体のAI実装計画にそのコストを追加する必要があります。 また、今週の開発者カンファレンスが明確に示しているように、他のビジネス分野、特に分析、開発、セキュリティでAIが大きく成長しています。 あなたの会社が現在、開発コンサルタントまたはDevOpsコンサルタントを雇用している場合、恥ずかしがらないでください。 AIとMLを目にする場所について話し合うために彼らと一緒に座って、クラウドプロバイダーのプロフェッショナルサービス担当者との話し合いにも招待することを検討してください。
すべてのビジネスプロセスをマッピングしていない場合は、AIを開始する理由と同じくらいの理由があります。 AIが特定のプロセスに適合しないことが判明したとしても、何が起こっているかを理解することは決して悪いことではなく、さまざまな展開のために後でデータが必要になることは間違いありません。 次の3つの重要な手順に従うだけであれば、ビジネスプロセスのマッピングも非常に簡単なタスクです。
- プロセスを特定します 。 一般に、これは会議集中型の手順ですが、非公式に開始することでその負担を軽減できます。 上級管理職から中間管理職にトップダウンして、ビジネスの使命とは何か、そのプロセスがそれをどのようにサポートしているかを特定します。 ミーティングは、非公式のコーヒー上での議論である場合があり、その結果は、より正式なプロセスマッピングセッションを強化することができます。
- 各主要プロセスのチームを編成します 。 失敗することはほぼ確実なので、これを一人で行こうとしないでください。 代わりに、プロセスリストを管理可能な数のコアプロセスに絞り込み、それぞれに小さな専門家チームを編成します。 それがあなたの脳の信頼です。
- ワークフローをマップします 。 何と誰がわかったら、次にその方法を計画します。 標準のフローチャート作成ツールを使用してステップバイステップで、何が起こるのか、誰がそれを起こすのか、その特定の仕事を成し遂げるために何を使っているのかを明らかにします。 ソフトウェアおよびハードウェアの監査からのデータを使用して、調査結果を検証します。 この段階では、好きなだけ深くも軽くも行くことができますが、AIが特定のプロセスをどのように支援するかに関する「あは」の瞬間を持ち始めるのが良い基準です。 おそらく、不必要なソフトウェアとハードウェアの支出に関して、このような瞬間がいくつかあるでしょう。
次の3つの手順を実行すると、ショップでAIを検討する最も効果的な領域をすばやく決定できます。 AIが適合しないと判断した分野であっても、これは将来に向けて非常に貴重なデータです。 そして、あなたが本当にいくらかの利益があるかもしれないと思う人々のために、リソースを見る時です。 幸いなことに、多くのAIサービスプロバイダーは、リソースの消費と評価を簡単にします。 良い例はIBM Watsonです。IBMWatsonでは、顧客サービスから視覚認識に至るまで、あらゆる種類の操作に対応する幅広いビルド済みAIソリューションを見つけることができます。 IBMは、コストを削減しながら顧客エンゲージメントを支援できるAIベースのコールセンターソリューションも提供しています。 これらのソリューションを評価することにより、AIが組織でどのように機能するかを実際に体験し、他のビジネスマネージャーとの議論を促進し、ベンダーの議論を、売りたいものではなく必要なものに集中させます。
評価へのサインアップは簡単です。 IBM Watsonの場合、IBM Cloudアカウントを通過する必要があります。また、IBMのサービスの一部を利用できる必要があります。 または、Azureを使用して、MicrosoftのAIベースの言語プロセッサに到達することもできます。これは、同社が「Microsoft Cognitive Services Language Understanding」またはLUISと呼んでいます。 このサービスは、音声認識サービスを支援するように設計されていますが、Azureでは、さまざまなタスクや業種向けの関連製品も増えています。
コストを把握する
機能と能力は確かに重要な知識ポイントを構成しますが、間違いなく最終的に責任を負う重要で避けられないデータポイントはコストです。 AI製品へのアクセスを提供する主要なクラウドプロバイダーは、これを把握するのに役立ちますが、PCMagのIaaSレビューラウンドアップアップデートの作業中に学んだように、簡単ではありません。 したがって、今すぐ開始する必要があり、ほぼ確実に助けを求める必要があります。 ニーズの定義を支援するプロフェッショナルサービス担当者は、コストの把握にも役立ちますが、組織の仕組み、その下にあるタイムラインの制約、およびスタッフの配置に関する独自の知識でこれを抑える必要がありますリソース-これらはすべて、長期的なコストに大きな影響を与える可能性があります。
確かに、このような評価プロジェクトを開始することは、管理チェーンの誰もがAIについて騒ぎ立てていない場合、優先順位を付けることは困難です。 しかし、私が言ったように、ビジネスプロセスの知識は、会社が最終的にAIを展開するかどうかにかかわらず、非常に貴重です。 また、その知識を獲得することで、高度な知識を持つ人がスタッフ会議でそれを持ち出す日、あなたはロックスターになります。 さらに、AIとMLを掘り下げると、業界に関係なく、ほとんどの組織にとって、AIを活用した未来が明らかになることは明らかです。
最終的には、製品やサービスを実装および管理し、必要なインフラストラクチャを提供し、開発チームがすべてを機能させるために必要なセキュリティおよび統合プロセスを管理する必要があるのは、ITスタッフとDevOpsスタッフです。 今すぐ準備すれば、後で多くの頭痛の種を省くことができます。
