Gero eta enpresa gehiago konturatzen zarete ikaskuntza automatikoak balio handia ematen diela zuen negozio-ereduei.

Hala, erakunde publiko eta pribatuek datuetan oinarritutako estrategiak jarri dituzue martxan, non ikaskuntza automatikoko algoritmoak aplikatzen baitira, gero erabaki komertzial edo operatibo egokiak hartzen laguntzeko. Baina adimen artifizialeko soluzioak zuen enpresetan aplikatzean, ez dira alde batera utzi behar segurtasuna eta efizientzia.

Ikaskuntza automatikoaren bizi-ziklo orokorrak funtsezko lau osagaitan oinarritutako egitura bateratua du: ereduen garapena, inplementazioa, monitorizazioa eta gobernantza.

Adimen artifizialeko ereduen gobernantzaren osagaiak

Iragarpenen prozesamendua: Adimen artifizialeko plataformek denbora errealeko, lotekako edo bietako iragarpenak onartzen dituzte, negozioaren betekizunen arabera. Erabaki bat hartzean, funtsezkoa da kontuan hartzea zer behar dituen erakundeak datu-kalitateari dagokionez eta nolako erantzun-/latentzia-ahalmena duen sistemak.

Ereduen inbentarioa: Ereduen bertsioetarako plan bat edukitzea, hau da, ibilbide koherente eta automatizatu bat edukitzea eredu guztiak produkzio-prozesuan jartzeko eta ereduok nolako maiztasunaz eguneratzen diren jakitea lagungarria da aurretik jasotako ereduek edo eredu zaharrek sor ditzaketen arazoak murrizteko.

Gobernantza-eredua eta arriskuen kudeaketa: Ingurune arautuetan, funtsezkoa da sistema ikuskatzeko gaitasuna izatea. Kontrolak sortu behar dira ereduaren bizi-ziklo guztian zehar: metadatu xeheen bilketa eta kontserbazioa, datuen historiari buruzko dokumentazioa, testen ezarpena eta fitxategi- eta eredu-bertsioen kontrola.

Ereduen monitorizazioa: Denborak aurrera egin ahala ereduak eraginkor izan daitezen, beren bizi-ziklo osoan zehar monitorizatu behar dira; hau da, produkzio-prozesuan jartzen direnetik erretiratzen diren arte edo eredu berriekin eguneratzen diren arte. Horrek murriztu egiten du produkzio-inguruneetan eredu partzial edo okerrak erabiltzeko arriskua, eta akatsak detektatzeko eta konpontzeko behar den denbora murrizten laguntzen du.

Enpresek ikaskuntza-eredu automatikoak aplikatzean dituzten arazoak

Eredua garatzeko, monitorizatzeko eta gobernatzeko osagaiak oso konplexuak dira, benetako erronkak, baina fase guztien artean eredua inplementatzekoa (edo "produkzio-prozesuan jartzea”) da zailena enpresentzat.

Garbi erakusten du hori IBMk berriki egindako txosten batek, non jasotzen baita datu-zientziari buruzko proiektuen %87 ez direla sekula produkzio-fasera heltzen. Zein dira horren arrazoi nagusiak?

Esperientziarik eza erakundeak behar duen inplementaziorako.

Profil zientifikoen, informazio-teknologiakoen eta negoziokoen arteko interakzio zaila

• Batzuen artean erabakitako inplementazio-betekizunak ez dira beti egingarriak beste batzuentzat.

• Ez dago akatsei aurre egiten dien plataforma eskalagarri bat.

Zerbitzu-mailako akordio batzuk ezin dituzte bete arduradun teknikoek .

Testuinguru horretan, Euskaltelek uste du alderdi interesdun guztien eskakizunak —betetze-taldeak, negozio-taldeak eta azken bezeroa ere barne— kontuan hartuko dituen IA sistema bat sortu behar dela.

Halaber, nahitaezkoa da eredua inplementatzeko tresna egokiak aukeratzea, aintzat harturik iragarpen-beharrak eta hedapenaren segurtasuna.

Eta beti komeni da orobat ereduak baliozkotzeko eta dokumentatzeko proba zehatzak egitea eta kontingentzia-planak izatea, haiek baliatu ahal izateko produkzio-arazoren bat sortzen baldin bada.

Horrekin guztiarekin, adimen artifiziala zuen ezinbesteko aliatu bihurtuko da balioa lortzeko, datuen analisi aurreratuan oinarritutako tresnak eta jardunbideak erabiliz. Eta, Euskaltelen, zuen enpresarentzako soluziorik egokienak arrakastaz ezartzen lagunduko dizuegu, gure BAI Analytics aditu-taldearen bidez.

Gehiago jakin nahi baduzu enpresetarako ditugun soluzio teknologikoei buruz, harpidetu gure buletinera, edo jarri harremanetan enpresetarako gure sail komertzialarekin formulario honen bidez edo zure aholkulari pertsonalaren bidez.