RSS VentureBeat
Подписаться
Почему ИИ, работающий в лаборатории, часто терпит неудачу в реальном производстве — и что на самом деле его исправляет
Предприятия часто сталкиваются с трудностями при успешной реализации ИИ за пределами первоначальных прототипов, сталкиваясь с проблемами интеграции многообещающих идей в сложные реальные системы. Организация Capital One AI Foundations делает акцент на дисциплинированном подходе к исследованиям и разработкам, связывая фундаментальные исследования с практическими приложениями и оценивая идеи от концепции до производства. Этот подход решает проблему быстрой эволюции ИИ во фрагментированных и не склонных к риску корпоративных средах.
Успех требует преодоления разрыва между передовыми исследованиями и реальными сценариями использования, обеспечения эффективной работы моделей с реальными производственными данными и тесными циклами обратной связи. Capital One строит свои команды по ИИ таким образом, чтобы они охватывали как фундаментальные исследования, так и прикладное решение проблем, объединяя их под одной крышей для ускорения обучения и учета реальных ограничений на ранних этапах. Эта интегрированная модель способствовала прогрессу в обнаружении мошенничества, улучшении цифрового пользовательского опыта и разработке клиентоориентированных технологий, связывая исследования с конкретными сценариями использования.
Переход ИИ от концепции к производству требует тщательной оценки посредством функциональных доказательств концепции и реалистичных пилотных программ, которые рассматриваются как честные препятствия, а не гарантированные успехи. Производство — это совместная работа, включающая разработку программного обеспечения, науку, продукт, дизайн и операции, где крайне важны непрерывные измерения ключевых показателей эффективности, таких как точность и задержка. Устойчивые инновации в области ИИ также зависят от культуры, которая способствует осознанному риску и поощряет честную оценку и корректировку курса, а не наказывает за неудачи. Организации должны дать командам возможность учиться на ложных стартах и адаптироваться на основе данных. В конечном итоге, создание эффективного ИИ включает в себя продуманное руководство идеями от исследований к реальности посредством тщательной оценки, межфункционального сотрудничества и культуры, ориентированной на обучение. Лидеры должны инвестировать в процессы исследований и разработок и культурные основы, которые позволяют ответственным инновациям масштабироваться, обеспечивая долгосрочное влияние ИИ в реальном мире.
