នៅពេលបង្កើត AI វាមានបញ្ហាប្រឈមជាច្រើនដែលអ្នកអាចជួបប្រទះ ដូចជារបៀបអនុវត្តគំរូ AI របស់អ្នកទៅនឹងដំណើរការ ឬមនុស្ស ស្ថេរភាពទិន្នន័យ និងគំរូ របៀបរក្សាគំរូរបស់អ្នកឱ្យត្រឹមត្រូវក្នុងការផ្លាស់ប្តូរបរិស្ថាន និងតាមពេលវេលា ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងរបៀបរីកចម្រើន។ ឬបង្កើនសមត្ថភាពនៃគំរូ AI របស់អ្នក។
បង្កប់ AI
ដំណើរការការរៀនម៉ាស៊ីនដែលជោគជ័យនូវភស្តុតាងនៃគោលគំនិត (PoC) ជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយថ្មីគឺមានតែ 10% នៃការខិតខំប្រឹងប្រែងដែលត្រូវការដើម្បីផលិតវា និងទទួលបានតម្លៃជាក់ស្តែងពីវា។ នៅសល់ 90% អាចត្រូវបានបែងចែកទៅជាអ្វីដែលអ្នកត្រូវធ្វើដើម្បីបង្កើតផលិតផលដែលអាចប្រើបាន និងអ្វីដែលអ្នកត្រូវធ្វើដើម្បីធ្វើឱ្យផលិតផលមានប្រយោជន៍។
ដើម្បីបង្កើតផលិតផលដែលអាចប្រើប្រាស់បាន អ្នកត្រូវពង្រីកការអនុវត្តបច្ចេកទេសនៃការធ្វើឱ្យផលិតផលមានសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់របស់អ្នក។ ដើម្បីធ្វើឱ្យវាមានប្រយោជន៍ អ្នកគួរតែពិនិត្យមើលការបង្កប់ផលិតផលទៅក្នុងដំណើរការសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។ ទីមួយ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង PoC និងផលិតផលដែលអាចប្រើប្រាស់បាន?
ជាដំបូង PoCs មិនមានន័យសម្រាប់ផលិតកម្មទេ។ ផលិតផលត្រូវដំណើរការគ្រប់ពេលវេលា គ្រប់ពេលវេលា និងស្ថិតក្រោមកាលៈទេសៈផ្លាស់ប្តូរ។ ក្នុងអំឡុងពេល PoC របស់អ្នក អ្នករកឃើញទិន្នន័យដែលអ្នកកំពុងស្វែងរក ធ្វើច្បាប់ចម្លង ហើយចាប់ផ្តើមសម្អាតវា និងវិភាគវា។ នៅក្នុងការផលិត ប្រភពទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវតែភ្ជាប់ទៅវេទិកាទិន្នន័យក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង សុវត្ថិភាព និងសុវត្ថិភាព។ ស្ទ្រីមទិន្នន័យត្រូវតែរៀបចំដោយស្វ័យប្រវត្តិ ហើយប្រៀបធៀបទៅនឹង/ផ្សំជាមួយប្រភពទិន្នន័យផ្សេងទៀត។
ក្នុងអំឡុងពេល PoC របស់អ្នក អ្នកមានភាពប្រណិតក្នុងការនិយាយទៅកាន់អ្នកប្រើប្រាស់នាពេលអនាគតរបស់អ្នក និងធ្វើការជាមួយពួកគេដើម្បីរចនាដំណោះស្រាយ ឬអ្នកមិនមានអ្នកប្រើប្រាស់អ្វីទាំងអស់ ហើយអ្នកកំពុងរៀបចំដំណោះស្រាយបច្ចេកទេស។ សម្រាប់ផលិតផលមួយ អ្នកមានអ្នកប្រើប្រាស់ដែលត្រូវតែយល់ពីដំណោះស្រាយនោះ និងមនុស្សដែលទទួលខុសត្រូវក្នុងការរក្សាដំណោះស្រាយបច្ចេកទេសឱ្យដំណើរការ។ ដូច្នេះ ផលិតផលមួយតម្រូវឱ្យមានការបណ្តុះបណ្តាល សំណួរដែលសួរញឹកញាប់ និង/ឬបន្ទាត់ជំនួយដើម្បីឱ្យវាអាចប្រើបាន។ លើសពីនេះ អ្នកគ្រាន់តែបង្កើតកំណែថ្មីសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់មួយរបស់អ្នកនៅក្នុង PoC។ ផលិតផលទាមទារឱ្យមានការអាប់ដេត ហើយនៅពេលដែលអ្នកបានដាក់ឱ្យដំណើរការផលិតផលរបស់អ្នកសម្រាប់អតិថិជនជាច្រើន អ្នកត្រូវការវិធីមួយដើម្បីសាកល្បង និងដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់កូដរបស់អ្នកសម្រាប់ការផលិត (បំពង់ CI/CD)។
“នៅ Itility យើងបានបង្កើតរោងចក្រទិន្នន័យ Itility និងរោងចក្រ AI របស់យើងដែលគ្របដណ្តប់លើប្លុកអគារ និងវេទិកាមូលដ្ឋានសម្រាប់គម្រោងណាមួយរបស់យើង។ នេះមានន័យថា យើងមានមុំដែលអាចប្រើប្រាស់បានគ្របដណ្តប់តាំងពីដំបូង ដូច្នេះយើងអាចផ្តោតលើមុំដែលមានប្រយោជន៍ (ដែលអតិថិជនកាន់តែច្រើន និងករណីប្រើប្រាស់អាស្រ័យលើ)” ក្រុមហ៊ុនបានបញ្ជាក់។
កម្មវិធីរកឃើញសត្វល្អិត - ពី PoC ទៅផលិតផលដែលអាចប្រើប្រាស់បាន។
“ដំណាក់កាលភ័ស្តុតាងនៃគំនិតនៃកម្មវិធីស្វែងរកសត្វល្អិតរបស់យើងមានគំរូដែលអាចបំពេញកិច្ចការតូចចង្អៀតក្នុងការបែងចែក និងរាប់រុយនៅលើអន្ទាក់កាវដោយផ្អែកលើរូបភាពដែលថតដោយសមាជិកក្រុមផ្ទះកញ្ចក់។ ក្នុងករណីដែលពួកគេខកខានរូបភាព ឬប្រសិនបើមានអ្វីមួយខុស ពួកគេអាចត្រឡប់ទៅវិញ ហើយយករូបភាពផ្សេងទៀត ឬជួសជុលវាដោយផ្ទាល់នៅក្នុងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។ ការត្រួតពិនិត្យដោយដៃខ្លះត្រូវការជាចាំបាច់។
“PoC-world របស់យើងគឺសាមញ្ញ ដោយផ្អែកលើឧបករណ៍តែមួយ អ្នកប្រើប្រាស់តែមួយ និងអតិថិជនតែមួយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីធ្វើឱ្យវាក្លាយជាផលិតផលដែលអាចប្រើបាន យើងត្រូវធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងគាំទ្រអតិថិជនច្រើន។ បន្ទាប់មក សំណួរអំពីរបៀបរក្សាទិន្នន័យដាច់ដោយឡែក និងមានសុវត្ថិភាពកើតឡើង។ លើសពីនេះទៅទៀត អតិថិជន/ម៉ាស៊ីននីមួយៗ ទាមទារការដំឡើង និងការកំណត់លំនាំដើម។ ដូច្នេះ តើត្រូវកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ/រៀបចំអតិថិជនថ្មីចំនួន 20 នាក់ដោយរបៀបណា? តើអ្នកដឹងថាពេលណាត្រូវបង្កើតចំណុចប្រទាក់អ្នកគ្រប់គ្រង និងធ្វើឱ្យដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ? នៅអតិថិជន 2 នាក់ 20 នាក់ ឬ 200 នាក់?
ជាការពិតណាស់ អ្នកប្រហែលជាមានសំណួរដូចជា 'តើការរាប់រុយជួយអតិថិជនរបស់ខ្ញុំយ៉ាងដូចម្តេច? តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីបង្កើតតម្លៃពីព័ត៌មាននេះ? តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីណែនាំការសម្រេចចិត្ត និងចាត់វិធានការ? តើកម្មវិធី AI នេះសមនឹងដំណើរការអាជីវកម្មយ៉ាងដូចម្តេច?' ជំហានទីមួយគឺការផ្លាស់ប្តូរស៊ុមនៃការយោងរបស់អ្នកពីទស្សនវិស័យបច្ចេកទេស / ទិន្នន័យទៅជាទស្សនៈអ្នកប្រើចុងក្រោយ។ នេះមានន័យថាបន្តការសន្ទនាជាមួយអតិថិជនរបស់អ្នក និងមើលពីរបៀបដែល PoC បង្ហាញឱ្យឃើញសមនឹងដំណើរការប្រចាំថ្ងៃ។
"អ្នកក៏ត្រូវតាមដានយ៉ាងដិតដល់នូវដំណើរការនេះក្នុងរយៈពេលដ៏យូរ អ្នកត្រូវចូលរួមកិច្ចប្រជុំប្រតិបត្តិការ និងយុទ្ធសាស្ត្រ ដើម្បីយល់ច្បាស់ថា តើសកម្មភាពណាដែលត្រូវធ្វើឡើងជារៀងរាល់ថ្ងៃ ដោយផ្អែកលើព័ត៌មានណា ពេលវេលាចំណាយលើការធ្វើអ្វី និងការវែកញែក។ នៅពីក្រោយសកម្មភាពជាក់លាក់។ បើគ្មានការយល់ដឹងពីរបៀបដែលព័ត៌មានពីគំរូរបស់អ្នកត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតតម្លៃអាជីវកម្ម អ្នកនឹងមិនអាចទទួលបានផលិតផលដែលមានប្រយោជន៍នោះទេ។
“ក្នុងករណីរបស់យើង យើងបានរកឃើញព័ត៌មានដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ជាឧទាហរណ៍ យើងបានរកឃើញថាសម្រាប់សត្វល្អិតមួយចំនួន វាមានសារៈសំខាន់ជាងក្នុងការធ្វើតាមនិន្នាការប្រចាំសប្តាហ៍ (ដែលអ្នកមិនត្រូវការភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់) ខណៈពេលដែលអ្នកផ្សេងទៀតទាមទារឱ្យមានសកម្មភាពនៅសញ្ញាដំបូងនៃសត្វល្អិត (ដែលមានន័យថាវាជាការប្រសើរក្នុងការមានគូ នៃវិជ្ជមានមិនពិត ជាងមានអវិជ្ជមានមិនពិតសូម្បីតែមួយ) ។
“លើសពីនេះទៀត យើងបានរកឃើញថា អតិថិជនរបស់យើងពីមុនមានបទពិសោធន៍ 'មិនល្អ' ជាមួយនឹងឧបករណ៍ស្រដៀងគ្នាដែលអះអាងថាមានភាពត្រឹមត្រូវដែលវាមិនអាចអនុវត្តជាក់ស្តែងបាន។ ហេតុអ្វីបានជាគេទុកចិត្តយើង? យើងបានយកបញ្ហាទំនុកចិត្តនេះមកធ្វើជាប្រធាន ហើយធ្វើឱ្យភាពត្រឹមត្រូវ និងតម្លាភាពជាលក្ខណៈសំខាន់នៃផលិតផល។ យើងបានប្រើព័ត៌មាននេះដើម្បីធ្វើឱ្យផលិតផលរបស់យើងមានប្រយោជន៍ដោយការសម្របកម្មវិធីទៅនឹងវិធីសាស្រ្តធ្វើការរបស់អ្នកប្រើចុងក្រោយ និងដោយការបង្កើនតម្លាភាពក្នុងអន្តរកម្ម ផ្តល់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់នូវការគ្រប់គ្រងកាន់តែច្រើនលើកម្មវិធី" ក្រុមហ៊ុនបន្ត។
តើអ្វីជាបញ្ហាប្រឈមធំបំផុត?
“នៅក្នុងសេណារីយ៉ូរាប់ជើងហោះហើររបស់យើង យើងអាចនិយាយអំពីពិន្ទុភាពត្រឹមត្រូវរបស់យើងទាំងអស់ដែលយើងចង់បាន។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីមានប្រយោជន៍ អ្នកប្រើប្រាស់ (អ្នកឯកទេសផ្ទះកញ្ចក់) ត្រូវការច្រើនជាងភាគរយ។ អ្វីដែលត្រូវការគឺការទទួលស្គាល់វា ហើយរៀនជឿទុកចិត្តវា។ អ្វីដែលអាក្រក់បំផុតដែលអាចកើតឡើងគឺនៅពេលដែលអ្នកប្រើរបស់អ្នកប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់អ្នកជាមួយនឹងលទ្ធផលដោយដៃរបស់ពួកគេផ្ទាល់ ហើយមានភាពមិនស្របគ្នា (ធំ)។ កេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់អ្នកត្រូវបានបំផ្លាញ ហើយគ្មានកន្លែងណាដើម្បីទទួលបានការជឿទុកចិត្តឡើងវិញទេ។ យើងបានប្រឆាំងនឹងបញ្ហានេះដោយការបន្ថែមកម្មវិធីទៅផលិតផលដែលលើកទឹកចិត្តអ្នកប្រើប្រាស់ឱ្យរកមើលភាពខុសគ្នាទាំងនោះ និងកែតម្រូវពួកគេ។
"វិធីសាស្រ្តរបស់យើងគឺដូច្នេះដើម្បីធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ជាផ្នែកមួយនៃដំណោះស្រាយ AI ជំនួសឱ្យការបង្ហាញវាជាប្រព័ន្ធដែលនឹងជំនួសអ្នកឯកទេស។ យើងបង្វែរអ្នកឯកទេសទៅជាប្រតិបត្តិករ។ AI កំពុងបង្កើនសមត្ថភាពរបស់ពួកគេ ហើយអ្នកឯកទេសនៅតែគ្រប់គ្រងដោយបន្តបង្រៀន និងណែនាំ AI ឱ្យស្វែងយល់បន្ថែម និងធ្វើការកែតម្រូវនៅពេលដែលបរិស្ថាន ឬអថេរផ្សេងទៀតរសាត់។ ក្នុងនាមជាប្រតិបត្តិករ អ្នកឯកទេសគឺជាផ្នែកសំខាន់មួយនៃដំណោះស្រាយ - ការបង្រៀន និងបណ្តុះបណ្តាល AI ជាមួយនឹងសកម្មភាពជាក់លាក់។
ចុច នៅទីនេះ ដើម្បីមើលវីដេអូដែលមានព័ត៌មានលម្អិតបន្ថែមអំពីវិធីសាស្រ្តផ្តោតលើប្រតិបត្តិករ។