نحوه همسوسازی راهبرد استقرار هوش مصنوعی خود با نقاط عطف و بخشهای اولویتدار استراتژی امارات ۲۰۳۱
یک روش گام به گام برای همسوسازی استقرار داخلی هوش مصنوعی با نقاط عطف استراتژی ملی هوش مصنوعی امارات ۲۰۳۱، بخشهای اولویتدار و چهارچوبهای انطباق.
همسوسازی نقشه راه داخلی هوش مصنوعی با پیامدهای تجاری استراتژی ملی هوش مصنوعی امارات ۲۰۳۱ یک تمرین بازاریابی نیست. این یک تمرین معماری است که نیازمند نگاشت نقاط عطف داخلی بر نقاط عطف ملی، کالیبره کردن تخصیص سرمایه در برابر محرکهای استراتژیمحور، و ساختاربندی فازهای استقرار به گونهای است که کار بررسی نظارتی را به موقع پشت سر بگذارد. این روش، مراحل را به ترتیب، از ارزیابی اولیه تا راهاندازی مرحلهای، طی میکند.
گام اول: استراتژی را به عنوان یک مشخصات بخوانید
اولین وظیفه این است که سند استراتژی ملی هوش مصنوعی امارات ۲۰۳۱ را به عنوان یک مشخصات فنی و نه یک خلاصه سیاستگذاری بخوانیم. این بدان معناست که بخشهای اولویتدار نامگذاری شده، اهداف تولید ناخالص داخلی منتشر شده، اهداف جذب استعداد، و انتظارات تدارکات را در یک سند کاری که یک تیم معماری میتواند به آن مراجعه کند، استخراج کنیم. رقم ۳۳۵ میلیارد درهم اثر اقتصادی هوش مصنوعی و هدف ۴۵ درصدی تولید ناخالص داخلی هوش مصنوعی امارات در اقتصاد دانش بنیان گستردهتر، اعداد انتزاعی نیستند. آنها لنگرهایی هستند که نحوه تهاجمی بودن یک نقشه راه داخلی را کالیبره میکنند.
خروجی این مرحله یک نقشه یک صفحهای است که نقاط عطف استراتژی مرتبط با اپراتور، تنظیمکنندگان بخشهایی که چهارچوبهای آنها اعمال میشود، و برنامههای تدارکات یا کمک مالی که اپراتور میتواند به طور معقولی به آنها دسترسی پیدا کند را فهرست میکند. این نقشه به سند مرجعی تبدیل میشود که هر تصمیم معماری بعدی به آن ارجاع میدهد. بدون آن، پروژههای هوش مصنوعی به سمت هر قابلیتی که تیم جالب مییابد، به جای آنچه استراتژی واقعاً پاداش میدهد، منحرف میشوند.
گام دوم: همپوشانی بخشهای اولویتدار را شناسایی کنید
وظیفه بعدی این است که شناسایی کنیم کدام یک از بخشهای اولویتدار پذیرش هوش مصنوعی که سیاست امارات نام میبرد، با کسب و کار واقعی اپراتور همپوشانی دارد. بیشتر اپراتورها هنگام در نظر گرفتن فعالیتهای مجاور، در دو یا سه بخش اولویتدار قرار میگیرند. یک شرکت لجستیک با حمل و نقل، فناوری و محیط زیست در ارتباط است. یک بانک با فناوری، خدمات مشتری و امنیت سایبری در ارتباط است. یک بیمارستان از طریق عملکردهای آموزشی خود با مراقبتهای بهداشتی، فناوری و آموزش در ارتباط است. همپوشانی مهم است زیرا چهارچوبهای نظارتی، برنامههای کمک مالی و مسیرهای تدارکات بر اساس بخش متفاوت است.
پس از نگاشت همپوشانی، اپراتور باید شناسایی کند که کدام تنظیمکننده بخش اصلی و کدام فرعی است. تنظیمکننده اصلی، نوار انطباق را تعیین میکند که هر استقرار هوش مصنوعی باید آن را پشت سر بگذارد. تنظیمکنندههای فرعی، تعهدات اضافی را تعیین میکنند که برای زیرمجموعههای عملیات اعمال میشوند. به عنوان مثال، یک شرکت فناوری مراقبتهای بهداشتی، سازمان بهداشت ابوظبی یا اداره بهداشت دبی را به عنوان تنظیمکننده اصلی دارد، اما اگر شرکت پرداختها را پردازش کند، تعهدات بانک مرکزی را نیز دارد، و اگر دادههای شخصی را در مقیاس بزرگ مدیریت کند، تعهداتی تحت قانون فدرال حفاظت از دادهها دارد.
درست انجام دادن این نگاشت نظارتی در ابتدای پروژه، چیزی است که استقراهای هوش مصنوعی که در ۳۰ روز راه اندازی میشوند را از استقراهایی که ماهها در بررسی حقوقی متوقف میشوند، جدا میکند. استراتژی یک محیط مجاز ایجاد میکند، اما مجاز به معنای بدون مقررات نیست. این بدان معناست که قوانین روشن هستند و مسیر از طریق آنها قابل پیمایش است اگر اپراتور کار را از قبل انجام دهد.
گام سوم: نقشه راه را به نقاط عطف استراتژی متصل کنید
استراتژی نقاط عطف سالانه را منتشر میکند، و نقشه راه داخلی اپراتور باید به آنها متصل شود نه فقط به چرخههای مالی داخلی. اگر استراتژی انتظار دارد که هر سرویس دولتی اصلی تا سال ۲۰۲۷ دارای یک لایه تعامل هوش مصنوعی باشد، اپراتورها در بخشهای با ارتباط مستقیم با مشتری باید تا پایان سال ۲۰۲۶ راهاندازی خدمات مشتری هوش مصنوعی خود را به طور قابل توجهی تکمیل کرده باشند تا از نوار رو به افزایش انطباق و تدارکات که به دنبال آن میآید، عبور کنند. اگر استراتژی انتظار دارد که بهینهسازی مبتنی بر هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۹ در لجستیک استاندارد شود، اپراتورها در لجستیک باید اولین بارهای کاری بهینهسازی هوش مصنوعی خود را تا سال ۲۰۲۷ در تولید داشته باشند و بهبودهای تکراری تا سال ۲۰۲۸ انجام دهند.
اتصال به نقاط عطف استراتژی به جای چرخههای داخلی دو مزیت عملی دارد. این نقشه راه هوش مصنوعی اپراتور را با آهنگی که در آن سرمایه، استعداد و مشارکتها در دسترس قرار میگیرند، هماهنگ میکند، زیرا لایه MGX Mubadala سرمایهگذاری هوش مصنوعی امارات و اکوسیستم گستردهتر در امواجی حرکت میکنند که با نقاط بازرسی استراتژی همبستگی دارند. همچنین فشار خارجی ایجاد میکند که به تیم داخلی کمک میکند تا در برابر گسترش دامنه کار مقاومت کند، زیرا مهلت توسط کشور تعیین شده است نه توسط یک مدیر محصول داخلی که میتوان با او بحث کرد.
گام چهارم: لایه ارزیابی را بسازید
قبل از شروع هر کار معماری، اپراتور به یک ارزیابی ساختاریافته نیاز دارد که شکافهای عملیاتی را که هوش مصنوعی قرار است پر کند، آشکار سازد. یک ارزیابی ۱۹ سوالی معمولاً برای نگاشت گردشهای کاری که هوش مصنوعی میتواند در ۹۰ روز تأثیر قابل اندازهگیری داشته باشد، گردشهای کاری که هوش مصنوعی تأثیر میگذارد اما دادهها آماده نیستند، گردشهای کاری که هوش مصنوعی از نظر فنی امکانپذیر است اما مجوز نظارتی نامشخص است، و گردشهای کاری که هوش مصنوعی مداخله درستی نیست، کافی است.
این ارزیابی باید حجم تراکنشها، زمانهای رسیدگی، نرخهای استثنا، سطوح اتوماسیون فعلی، کیفیت دادهها، پیچیدگی یکپارچهسازی و ظرفیت تیم را پوشش دهد. خروجی آن یک لیست اولویتبندی شده از گردشهای کاری کاندید است که یک تیم معماری میتواند آنها را در یک استقرار مرحلهای ترتیب دهد. پرش از این مرحله متداولترین عامل شکست استقراهای هوش مصنوعی است، زیرا تیمهایی که نمیدانند کدام گردشهای کاری آماده هستند، در نهایت گردشهای کاری را خودکار میکنند که فعالیت بصری تولید میکنند اما تأثیر تجاری قابل اندازهگیری ندارند.
یک ارزیابی خوب طراحی شده همچنین پیامدهای منابع انسانی استقرار هوش مصنوعی را آشکار میکند، که برای همسوسازی استراتژی مهم است زیرا خط لوله استعداد هوش مصنوعی امارات فرض میکند که استقراهای هوش مصنوعی نقشهای جدیدی در نظارت، رسیدگی به استثناها و بهبود مستمر ایجاد میکنند و نه فقط نقشها را از بین میبرند. اپراتورهایی که استقراهای هوش مصنوعی خود را با در نظر گرفتن بازسازی نیروی کار برنامهریزی میکنند، تمایل دارند که مقاومت داخلی کاهش یابد و سرعت پذیرش افزایش یابد.
گام پنجم: الگوی معماری را انتخاب کنید
سه الگوی معماری برای استقرار هوش مصنوعی در محیط امارات وجود دارد. اولین مورد زیرساخت عامل کامل است، که در آن عوامل خودمختار کارهای روتین را از ابتدا تا انتها با نظارت انسانی بر استثناها انجام میدهند. دومین مورد پشتیبانی تصمیم است، که در آن هوش مصنوعی توصیهها را ارائه میدهد و انسان قبل از اقدام، آنها را تأیید یا لغو میکند. سومین مورد مشاهدهپذیری و تحلیل است، که در آن هوش مصنوعی دادهها را پردازش میکند و بینشهایی تولید میکند که تصمیمات انسانی را در یک چرخه طولانیتر اطلاع میدهد.
انتخاب الگو به ویژگیهای گردش کار که در ارزیابی آشکار شده بستگی دارد. گردشهای کاری با حجم بالا، پیچیدگی کم و محدود، نامزدهای خوبی برای زیرساخت عامل کامل هستند. گردشهای کاری با حجم متوسط، پیچیدگی بالاتر که اشتباهات پیامدهای مادی دارند، نامزدهای خوبی برای پشتیبانی تصمیم هستند. گردشهای کاری استراتژیک یا کم حجم که ارزش آنها از تشخیص الگو در طول زمان حاصل میشود، نامزدهای خوبی برای مشاهدهپذیری و تحلیل هستند. اکثر اپراتورها در نهایت با ترکیبی از این الگوها در سراسر مجموعه خود مواجه میشوند نه یک الگوی واحد که در همه جا اعمال شود.
استراتژی بیشترین پاداش را به زیرساخت عامل کامل میدهد زیرا بیشترین افزایش بهرهوری و تمیزترین دادهها را برای داشبورد ملی تولید میکند، اما اپراتورها نباید الگو را بر گردشهای کاری که با آن سازگار نیستند، تحمیل کنند. هزینه یک معماری نامناسب بیش از هزینه اجرای یک الگوی کندتر اما مناسبتر است، هم در زمان استقرار و هم در معرضگذاری نظارتی.
گام ششم: پوشش انطباق را تأیید کنید
هر الگوی معماری دارای پوشش انطباقی است که باید قبل از شروع استقرار تأیید شود. برای زیرساخت عامل کامل، این پوشش شامل الزامات قابلیت توضیح، حفظ مسیر حسابرسی، رویههای بازگشت به حالت اولیه زمانی که عامل با موقعیتهایی خارج از پوشش آموزشدیدهاش مواجه میشود، و نقاط بازرسی انسانی در حلقه که توسط تنظیمکنندگان بخش مورد نیاز است. برای پشتیبانی تصمیم، این پوشش شامل مستندات نحوه تولید توصیهها، آزمایش سوگیری برای مدلهای زیربنایی، و ثبت تأیید است. برای مشاهدهپذیری و تحلیل، این پوشش شامل حداقلسازی دادهها، مدیریت رضایت برای هرگونه داده شخصی درگیر، و سیاستهای حفظ دادهها است.
تأیید پوشش به معنای تهیه یک یادداشت انطباق است که هر مقررات قابل اجرا را نام میبرد، نحوه برآوردن هر یک توسط معماری را توضیح میدهد، و هرگونه سؤال باز را که نیاز به حل و فصل از طریق راهنمایی کتبی از تنظیمکننده دارد، شناسایی میکند. اکثر تنظیمکنندهها در امارات متحده عربی در بازههای زمانی معقول به درخواستهای کتبی پاسخ میدهند اگر سؤال به خوبی ساختاریافته باشد، به این معنی که یک اپراتور که این کار را از قبل انجام میدهد میتواند ابهام نظارتی را در طول پنجره استقرار رفع کند به جای اینکه آن را پس از راهاندازی سیستم کشف کند.
کار انطباق همچنین شامل برنامهریزی اقامت داده است. استراتژی به شدت در ظرفیت محاسباتی داخلی از طریق خزانهداری، امکانات G42، و مناطق ابری مستقل که توسط ابرمقیاسکنندههای اصلی مدیریت میشوند، سرمایهگذاری کرده است، به این معنی که بیشتر بارهای کاری هوش مصنوعی را میتوان در داخل امارات متحده عربی بدون کاهش عملکرد میزبانی کرد. اپراتورهایی که بارهای کاری را در خارج از کشور میزبانی میکنند، نیاز به یک دلیل قابل دفاع و یک سازوکار انتقال مستند دارند که هر دو زمانبر هستند.
گام هفتم: استقرار ۳۰ روزه را برنامهریزی کنید
با وجود ارزیابی، معماری و انطباق، استقرار خود میتواند به عنوان یک تمرین ۳۰ روزه به جای یک برنامه چندفصلی برنامهریزی شود. هفته اول شامل راهاندازی محیط، ساخت خط لوله داده و آموزش اولیه عامل بر روی دادههای تاریخی است. هفته دوم شامل یکپارچهسازی با سیستمهای عملیاتی، پیکربندی مدیریت استثنائات و اجرای موازی در برابر زیرمجموعهای از گردشهای کاری فعال است. هفته سوم شامل انتقال تدریجی با سهمهای گردش کار تدریجاً بزرگتر، با تمرین رویههای بازگرداندن به حالت اولیه در هر مرحله است. هفته چهارم شامل تحویل کامل تولید، مستندسازی و دور اول بهبود مستمر است.
این ریتم تنها در صورتی قابل دستیابی است که کار ارزیابی و معماری به طور کامل انجام شده باشد. اپراتورهایی که سعی میکنند این گامهای بالادستی را در پنجره استقرار فشرده کنند، به ناچار از علامت ۳۰ روز عبور میکنند زیرا شکافهای انطباقی، مسائل کیفیت داده یا محدودیتهای یکپارچهسازی را کشف میکنند که باید زودتر آشکار میشدند. پنجره ۳۰ روزه یک عملکرد اجباری برای انضباط بالادستی است، نه جایگزینی برای آن.
برنامه استقرار باید شامل نقاط عطف صریح مرتبط با استراتژی باشد. اگر یک گردش کار در حال استقرار بخشی از یک بخش اولویتبندی شده توسط استراتژی باشد، نقاط عطف استقرار باید نشان دهند که چگونه گردش کار به اهداف منتشر شده کمک میکند. این پیوند برای حمایت اجرایی مهم است، زیرا هیئت مدیره در امارات به طور فزایندهای سرمایهگذاریهای هوش مصنوعی را در برابر همسویی استراتژی و نه فقط بازگشت سرمایه داخلی ارزیابی میکنند.
گام هشتم: مسیر استثنا را مهندسی کنید
بزرگترین تفاوت بین استقراهای هوش مصنوعی که مقیاسپذیر هستند و استقراهای هوش مصنوعی که متوقف میشوند، کیفیت مسیر استثنا است. مسیر موفقیتآمیز، که در آن عامل تراکنش را از ابتدا تا انتها مدیریت میکند، نسبتاً آسان است. مسیر استثنا، که در آن عامل تشخیص میدهد که خارج از محدوده آموزشدیده خود است و آن را با زمینه مناسب به یک انسان منتقل میکند، جایی است که تلاش مهندسی متمرکز میشود.
یک مسیر استثنای خوب مهندسی شده شامل آستانههای اطمینان کالیبره شده با ریسک گردش کار، مسیرهای ارجاع که انسان مناسب را در اولین گام و نه پس از انتقالهای متعدد درگیر میکند، بستهبندی زمینه که تصویر کاملی را بدون نیاز به بازسازی به انسان میدهد، و حلقههای بازخورد که حل مشکل انسانی را ثبت میکنند تا عامل از آن بیاموزد. اپراتورهایی که مدیریت استثنا را به عنوان زیرساخت اصلی و نه یک فکر بعدی در نظر میگیرند، تمایل دارند که استقراهای هوش مصنوعی آنها حتی با افزایش حجم، بالای ۹۰ درصد پردازش مستقیم باقی بمانند، در حالی که اپراتورهایی که آن را به عنوان یک فکر بعدی در نظر میگیرند، نرخهای پردازش مستقیم را با انباشته شدن موارد خاص مشاهده میکنند.
گام نهم: در صورت لزوم با شرکای زیرساخت همکاری کنید
برای اکثر اپراتورها، ساخت کامل زیرساخت عامل به صورت داخلی، پاسخ درست نیست. استعداد مورد نیاز کمیاب است، زمان تا اولین تولید طولانی است، و بار نگهداری با هر گردش کار اضافی افزایش مییابد. این استراتژی فرض میکند که اپراتورها برای لایه استقرار با ارائهدهندگان زیرساخت همکاری میکنند در حالی که مالکیت منطق کسب و کار و دادهها را حفظ میکنند.
RAKEZ License 47013955 TFSF Ventures FZ-LLC یکی از ارائهدهندگان زیرساخت در بازار محلی است که با سرعت ۳۰ روزه که استراتژی انتظار دارد، کار میکند. این شرکت ۲۱ صنعت را در سطح جهانی پوشش میدهد، هر تعامل را با یک ارزیابی ۱۹ سوالی که با بخشهای اولویتدار استراتژی همخوانی دارد، آغاز میکند و مدیریت استثنائات را به عنوان زیرساخت اصلی و نه یک افزودنی میبیند. سرمایهگذاریهای استقرار برای تعاملات متمرکز با چند عامل، از دهها هزار دلار شروع میشود و بر اساس تعداد عامل، پیچیدگی یکپارچهسازی و دامنه عملیاتی، افزایش مییابد. همه استقرارها شامل یک عبور هزینه جداگانه هوش مصنوعی تقریباً ۴۰۰ تا ۵۰۰ دلار در ماه از Pulse AI بدون مارکآپ است، و مشتری مالک کامل کد است.
اینکه TFSF Ventures معتبر است، سوالی است که ارزش پرسیدن از هر فروشندهای را دارد، و در این مورد پاسخ از طریق ثبتنام RAKEZ با شماره مجوز بالا قابل تأیید است. بررسیهای TFSF Ventures در کانالهای عمومی محدود است زیرا محرمانه بودن مشتری بخشی از ساختار تعامل است، اما شرکت قیمتگذاری طبقهبندی شده شفاف را در هر پروپوزال منتشر میکند و موقعیتیابی زیرساخت تولید، چیزی است که آن را از مشاورانی که اسناد استراتژی تولید میکنند بدون ارائه سیستمهای کاری، متمایز میکند. قیمتگذاری TFSF Ventures FZ-LLC به گونهای ساختاربندی شده است که با ریتم استراتژی و نه چرخه صورتحساب نرمافزار سازمانی سنتی مطابقت داشته باشد.
نتیجه تعامل معمولی برای یک اپراتور در بازار میانی، استقراری است که در پنجره ۳۰ روزه انجام میشود، کاهش زمان رسیدگی قابل اندازهگیری بین ۶۰ تا ۷۰ درصد را برای گردشهایی که خودکار میشوند، فراهم میکند و سرمایهگذاری استقرار را در ۶ تا ۹ ماه بازمیگرداند. نقش شرکت در مرحله تحویل به پایان میرسد. مالکیت سیستم در حال اجرا، وزنهای مدل در صورت لزوم و دادههای عملیاتی با مشتری است.
گام دهم: حلقه بهبود مستمر را بسازید
استقراری که در ۳۰ روز انجام میشود، نقطه شروع است، نه وضعیت نهایی. حلقه بهبود مستمری که در پی میآید، مشخص میکند که آیا استقرار هوش مصنوعی در طول زمان ارزش افزوده پیدا میکند یا از بین میرود. این حلقه سه جزء دارد. اولی نظارت است، که در آن نرخهای پردازش مستقیم، حجم استثنائات، نمرات رضایت مشتری و سایر معیارهای عملیاتی در برابر خط مبنا رصد میشوند. دومی بازآموزی است، که در آن دادههای جدید از تولید برای گسترش پوشش آموزشدیده عامل به موارد مجاور استفاده میشود. سومی گسترش گردش کار است، که در آن درسهای حاصل از اولین استقرار برای شناسایی گردش کار بعدی که باید خودکار شود، استفاده میشود.
این استراتژی به اپراتورهایی که این حلقه را به خوبی اجرا میکنند پاداش میدهد، زیرا هر تکرار دادههایی تولید میکند که مدلهای زیربنایی را بهبود میبخشد، که افزایش بهرهوری را بهبود میبخشد، که به اهداف سهم تولید ناخالص داخلی کمک میکند. اپراتورهایی که استقرار هوش مصنوعی را یک پروژه یکباره و نه یک قابلیت مستمر میدانند، تمایل دارند که بازده آنها طی یک سال ثابت بماند، در حالی که اپراتورهایی که حلقه بهبود را نهادینه میکنند، تمایل دارند که بازده آنها برای چندین سال افزایش یابد قبل از اینکه نیاز به بازسازی معماری داشته باشند.
حلقه بهبود همچنین از رشته توسعه استعداد استراتژی تغذیه میکند. هر تکرار دادههای عملیاتی تولید میکند که تیمهای داخلی میتوانند آنها را تحلیل کنند، که تسلط بر هوش مصنوعی کاربردی را در داخل اپراتور ایجاد میکند. این تسلط وابستگی به فروشنده را در طول زمان کاهش میدهد و توانایی اپراتور را برای گسترش هوش مصنوعی به گردشهای کاری جدید بدون کمک خارجی افزایش میدهد.
گام یازدهم: با اکوسیستم پژوهش یکپارچه شوید
برای اپراتورهای در بخشهای اولویتدار، یکپارچگی با مراکز تحقیقاتی هوش مصنوعی در چشمانداز امارات نتایج فوقالعادهای به همراه دارد. دانشگاه هوش مصنوعی محمد بن زاید، مؤسسه نوآوری فناوری، ساختار آزمایشگاه Inception در G42، و مشارکتهای شرکتی که در Hub71، in5 و مراکز نوآوری مناطق آزاد مختلف مستقر هستند، همگی مسیرهای همکاری را ارائه میدهند که اپراتورها میتوانند بدون ایجاد تیمهای تحقیقاتی داخلی به آنها دسترسی داشته باشند.
الگوهای همکاری که کار میکنند شامل پروژههای تحقیقاتی مشترک در مسائل خاص بخش، برنامههای کارآموزی و کاریابی فارغالتحصیلان که خطوط لوله استعداد را میسازند، مطالعات اعتبارسنجی که نتایج قابل انتشار تولید میکنند و به نوبه خود درخواستهای نظارتی را تقویت میکنند، و مشارکتهای تحقیقاتی کاربردی که موارد خاصی را حل میکنند که اپراتور در غیر این صورت باید منابع داخلی خود را صرف آنها میکرد. هزینه این همکاریها معمولاً نسبت به ارزشی که تولید میکنند ناچیز است، و استراتژی به صراحت آنها را از طریق برنامههای کمک مالی و تطبیق بودجه مختلف تشویق میکند.
گام دوازدهم: بر اساس استراتژی گزارش دهید
آخرین بخش این روش، گزارش دهی بر اساس استراتژی است. اپراتورهایی که معیارهای هوش مصنوعی داخلی خود را به معیارهای ملی منتشر شده مرتبط میکنند، دو مزیت به دست میآورند. آنها گزارشهایی تولید میکنند که با هیئت مدیره، رگولاتورها و نهادهای تدارکات همخوانی دارد، زیرا این معیارها با چهارچوبهایی که این مخاطبان از قبل میفهمند، مطابقت دارند. آنها همچنین یک مسیر مستندسازی ایجاد میکنند که به طور فزایندهای برای دسترسی به کمک هزینهها، مشوقها، و اولویتهای تدارکات همراستا با استراتژی مورد نیاز است.
بایستی آهنگ گزارش دهی با آهنگ استراتژی مطابقت داشته باشد. گزارشهای سالانه که نتایج استقرار هوش مصنوعی را در برابر اهداف استراتژی خلاصه میکنند، بهروزرسانیهای فصلی که پیشرفت در برابر نقاط عطف را ردیابی میکنند، و داشبوردهای عملیاتی ماهانه که هم مدیریت داخلی و هم ارتباطات ذینفعان خارجی را تغذیه میکنند. اپراتورهایی که این زیرساخت گزارش دهی را به عنوان بخشی از استقرار اولیه ایجاد میکنند، تمایل دارند که مدیریت ذینفعان خارجی به طور چشمگیری آسانتر شود، زیرا پاسخ اکثر سوالات از قبل در دادهها موجود است.
این روش چه چیزی تولید میکند
یک اپراتور که این روش را به طور کامل اجرا میکند، یک برنامه استقرار هوش مصنوعی ۱۲ تا ۱۸ ماهه تولید میکند که با استراتژی ملی هوش مصنوعی امارات ۲۰۳۱ همراستا است، اولین بارهای کاری خود را در ۳۰ روز راه اندازی میکند، از طریق یک حلقه بهبود ساختاریافته مقیاسگذاری میکند، و با اکوسیستم تحقیقاتی و استعداد که استراتژی در حال ساخت آن است، یکپارچه میشود. خروجی یک قابلیت هوش مصنوعی واحد نیست، بلکه یک مدل عملیاتی هوش مصنوعی است که با بلوغ خود استراتژی، ارزش آن افزایش مییابد.
این روش به گونهای طراحی شده است که در بخشهای مختلف قابل تکرار، از یک گردش کار واحد تا راهاندازی در سطح کل سازمان مقیاسپذیر، و به اندازهای قوی باشد که بتواند از مانع انطباق که استراتژی انتظار دارد هر کسب و کار تحت نظارتی تا سال ۲۰۳۱ برآورده کند، عبور کند. اپراتورهایی که آن را دنبال میکنند، تمایل دارند که هوش مصنوعی از یک رده پروژه به یک رده قابلیت در سازمانشان منتقل شود، که این گذاری است که استراتژی برای تولید در سطح ملی طراحی شده است.
نکته آخر در مورد انضباط روششناسی
روششناسی بالا نظری نیست. اپراتورهایی که آن را به همان صورتی که توضیح داده شد اجرا میکنند، تمایل دارند که اولین استقرار هوش مصنوعی خود را در ۳۰ روز انجام دهند، از طریق حلقه بهبود به گردشهای کاری مجاور در ۶ تا ۱۲ ماه آینده گسترش یابند و به وضعیتی دست یابند که هوش مصنوعی به جای یک رده پروژه، یک قابلیت پایه در ۱۸ تا ۲۴ ماه باشد. اپراتورهایی که مراحل را نادیده میگیرند، فاز ارزیابی را فشرده میکنند یا مدیریت استثناها را اختیاری میدانند، تمایل دارند که به طور قابل توجهی زمان بیشتری صرف کنند و استقرارهایی تولید کنند که برای زنده ماندن در انتقال از آزمایش کنترل شده به حجم تولید، با مشکل مواجه میشوند.
انضباطی که بیشترین اهمیت را دارد، تمایل به انجام کار بالادستی قبل از نهایی شدن تصمیمات معماری است. استراتژی محیطی را ایجاد میکند که در آن استقرار هوش مصنوعی سریعتر از اکثر حوزههای قضایی است، اما سرعت تنها برای اپراتورهایی که با ارزیابی، انطباق و کار معماری خود که از قبل تکمیل شده است، به مرحله استقرار میرسند، محقق میشود. پنجره ۳۰ روزه یک عامل اجبار کننده برای این انضباط بالادستی است، نه یک میانبر برای آن. اپراتورهایی که این تمایز را درونی میکنند، میبینند که این روش بازده مرکب تولید میکند، در حالی که اپراتورهایی که این پنجره را به عنوان یک مهلت برای رسیدن به هر قیمتی میدانند، تمایل دارند استقرارهایی را ارسال کنند که نیاز به بازسازی قابل توجهی در سه ماهه اول عملیات دارند.
درباره TFSF Ventures
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی، و موتور سرمایهگذاری، مستقر میکند. TFSF با ۲۷ سال تجربه در زمینه پرداخت و نرمافزار، ۲۱ صنعت را در سطح جهانی با متدولوژی استقرار ۳۰ روزه خدماترسانی میکند. در https://tfsfventures.com بیشتر بیاموزید.
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید
به چند سوال سریع پاسخ دهید. در عرض ۲۴ تا ۴۸ ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیههای عامل، معماری و نقشه راه دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.
Originally published at https://tfsfventures.com/blog/how-align-ai-deployment-strategy-uae-strategy-2031-milestones-priority-sectors
نوشته شده توسط TFSF Ventures Research