Opas AI:n riskien vähentämiseen liittyvään proof-of-concept (PoC) -toteutukseen esimerkkien avulla.

toukokuu 12, 2025 12 min lukea

Kuvittele tämä: upotat viikkoja (ja ison osan budjetista) AI-aloitteeseen, mutta huomaat puolivälissä, että datasi on käyttökelvotonta, mallien ennusteet ovat epäluotettavia tai ratkaisusi ei integroidu sujuvasti nykyisiin työnkulkuihin. Se on tuskallista, kallista ja täysin turhauttavaa.

Kuvittele nyt, että tämä menee toisin: partaveitsenterävällä AI konseptitodistusmenetelmä. Sen sijaan, että panostaisit aavistuksiin, testaat jokaisen idean etukäteen, suljet riskit pois ja vältät lompakkoa tyhjentävät yllätykset myöhemmin. PoC on turvaverkkosi, joka osoittaa, onko AI-projektisi todella valmis tosimaailmaan.

Tässä oppaassa käyn läpi tarkalleen, mikä on AI PoC on, miksi se on ratkaisevan tärkeä riskienhallinnan kannalta ja miten se vertautuu prototyyppeihin tai MVP:hen. Opit vaiheittaisen lähestymistavan, jota käytämme Innowise:ssä. AI PoC-esimerkkejä, ja ymmärtää yleiset sudenkuopat. Mennään asiaan!

"Suorita PoC, jotta vaikeat asiat tulevat esiin varhaisessa vaiheessa. Tietoaukot ja integraatioesteet voivat kaataa vahvimmatkin mallit, ja niiden korjaaminen pienessä pilottivaiheessa on paljon halvempaa kuin täyden käyttöönoton jälkeen. Jos ohitat tämän tarkistuspisteen, projekti saattaa näyttää paperilla hyvältä, mutta se kompastuu heti, kun sitä yritetään skaalata."

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Mikä on konseptitodistus (Proof of Concept, PoC) AI:ssä?

Konseptin osoittaminen AI:ssä on pieni, laseriin keskittyvä projekti, jossa testataan, ratkaiseeko AI-ratkaisu tietyn liiketoimintaongelman. Olipa kyse sitten klassisen ML-työnkulun validoinnista tai tutkimuksesta gen AI PoC tekstin tai kuvan tuottamisessa, ajatus on sama: testaa ensin olennaiset asiat. Ovatko tiedot käyttökelpoisia? Kestävätkö algoritmit? Voidaanko se liittää nykyisiin järjestelmiin räjäyttämättä niitä?

Kutsun PoC:tä mielelläni varhaisvaroitusjärjestelmäksi. Jos perusasiat ovat kunnossa, hienoa, mene täysillä mukaan. Jos ei, käänny ennen kuin poltat pankkikassasi loppuun.

Otetaan tämä esimerkki. Tiimimme työskenteli valmistajan kanssa, joka oli rampautunut satunnaisista laitevioista. Heillä oli valtava määrä anturitietoja, mutta he eivät tienneet, miten käyttää niitä tehokkaasti. Aloitimme siis PoC:llä.

Kävi ilmi, että lähes puolet tiedoista oli merkitty väärin, mikä on välitön este mille tahansa AI-mallille. Kun tämä oli selvitetty, testasimme muutamia algoritmeja (Random Forest, XGBoost) ja integroimme parhaan vaihtoehdon heidän ylläpito-ohjelmistoonsa. Tuloksena oli 30% seisokkiaikojen väheneminen, mikä osoittaa, että konsepti toimi. Silloin he tiesivät, että oli aika ottaa mittakaava käyttöön.

PoC vs. prototyyppi vs. MVP: nopea tilannekuva

Ennen kuin pääsemme pähkinöihin ja pultteihin rakentamaan AI PoC, selvitetään yksi asia, jota minulta kysytään jatkuvasti: mitä eroa on PoC:llä, prototyypillä ja MVP:llä?

Ihmiset heittelevät näitä termejä kuin ne olisivat keskenään vaihdettavissa - ne eivät ole. Jos sekoitat ne keskenään, on vaarana, että rakennat väärän asian väärään tarkoitukseen. Joten tässä on nopea, ei-läpihuutojuttu, jotta asiat pysyvät selvinä.

	PoC	Prototyyppi	MVP
Päätavoite	Toteutettavuuden osoittaminen	Näytä karkea ulkoasu ja tunnelma	Käynnistä jotain todellista, jota käyttäjät voivat kokeilla
Keskeinen kysymys	Toimiiko tämä edes meidän tietojen/järjestelmien kanssa?	Ymmärtävätkö tai haluavatko ihmiset tämän mallin?	Onko tämä tarpeeksi hyvä lähetettäväksi ja jalostettavaksi?
Mitä se testaa	Ydintekniikka + tietojen toteutettavuus	UX-virtaus, ulkoasu, käyttäjien reaktiot	Käytettävyys todellisessa maailmassa + varhainen tuote-markkinasovitus
Lähtö	Toimiva koodinpätkä tai perusintegraatio	Vuorovaikutteinen mock-up tai matalan todenmukaisuuden sovellus, joka simuloi käyttäjävirtoja.	Toimiva ohjelmistosovellus, jossa on perusominaisuudet varhaiskäyttäjille
Kiillotustaso	Alhainen - konseptin on vain todistettava toimivuutensa	Medium - näyttää kunnolliselta, saattaa olla osittain mock-up.	Riittävän korkea käynnistämiseen, mutta älä odota hienoja ominaisuuksia.
Kenelle se on tarkoitettu	Kehittäjät, datatieteilijät, teknologiajohtajat	Suunnittelijat, tuotepäälliköt, sidosryhmät	Todelliset käyttäjät, varhaiset omaksujat, liiketoimintatiimit
Aika/ponnistus	Lyhin, pienin ponnistus	Keskipitkä kesto ja työmäärä	Pidempi kesto ja suurempi ponnistus
Riskitaso	Alhaisin (keskittyy tiettyyn tekniseen esteeseen)	Keskisuuri (käytettävyysongelmien riski tai sidosryhmien sitoutumisen puute).	Korkeampi (riski markkinoiden hylkäämisestä tai teknisistä skaalautuvuusongelmista).
Seuraava vaihe	Jos se toimii, rakenna prototyyppi tai pilotti.	Jalosta palautteen perusteella, siirry MVP:hen.	Lisää ominaisuuksia, skaalaa ja siirry kohti täydellistä käyttöönottoa.

AI:n konseptitodisteen tarve

Jos hyppäät suoraan täysimittaiseen AI-kehitykseen testaamatta ensin vesiä, se on varma tapa tuhota budjettisi. Osoitteessa AI PoC on vähäriskinen tapa selvittää, toimiiko AI-ideasi todella, ennen kuin sitoudut siihen kunnolla aikaa ja rahaa.

Kokemukseni mukaan on tiettyjä tilanteita, joissa AI PoC ei ole valinnainen. Jos jokin näistä kuulostaa tutulta, on aika jarruttaa ja suorittaa PoC:

Riskien tunnistaminen ja lieventäminen

Jopa siistein AI-idea voi törmätä sudenkuoppiin, kun yrität toteuttaa sen käytännössä. Tiedot saattavat olla sekaisin, mallit voivat olla tehottomia, ja integrointi nykyisiin järjestelmiin saattaa olla vaikeampaa kuin ajateltiin.

Tarkastellaan esimerkiksi AI-työkalua, jonka tarkoituksena on havaita laatuongelmat tuotantolinjalla. Ensi silmäyksellä se kuulostaa yksinkertaiselta, mutta viat voivat vaihdella suuresti hienovaraisista värieroista mikroskooppisiin halkeamiin. PoC näyttää nopeasti, onko kamerat tallentaneet tarpeeksi yksityiskohtia, onko merkintä oikea ja sopeutuuko malli hyvin valaistuksen tai materiaalien muutoksiin.

PoC:n väliin jättäminen voi tarkoittaa kuukausien tuhlaamista ja budjetin tyhjentämistä järjestelmään, joka ei vain toimi käyttöönoton jälkeen. Näiden riskien tunnistaminen ja vähentäminen varhaisessa vaiheessa on avainasemassa, kun haluat säästää aikaa ja rahaa ja välttää tulevia päänvaivoja.

Ajan ja kustannusten säästö

PoC:n ohittaminen kuulostaa yleensä nopeammalta, kunnes se ei ole sitä. Ilman sitä tiimit törmäävät usein odottamattomiin ongelmiin kesken kehityksen. Ja niiden korjaaminen myöhemmin? Paljon kalliimpaa kuin niiden havaitseminen varhaisessa vaiheessa.

Oletetaan, että rakennat AI-keskustelurobotin käsittelemään asiakkaiden kysymyksiä. Kuulostaa yksinkertaiselta. Mutta PoC-testissäsi ilmenee jotain, mitä et ollut suunnitellut: asiakkaat käyttävät paljon slangia, äänestä tekstiin -virheitä ja omituisia ilmaisuja. Tämä on iso vihje siitä, että tarvitset lisää NLP-hienosäätöä. Ja on parempi selvittää tämä ennen kuin aloitat palvelun ja tuhlaat budjetin puolivälissä.

Sidosryhmien luottamuksen ja sitoutumisen saavuttaminen

Toimitusjohtajat, sijoittajat ja kaikki muut, joilla on hallussaan kukkaronnyörejä, eivät luota AI-projektiin vain siksi, että se kuulostaa hienolta. He haluavat jotain konkreettista, johon luottaa. Tässä kohtaa PoC:stä tulee paras ystäväsi. Todelliset mittarit, kuten virheiden vähentäminen tai prosessien nopeuttaminen, voittavat kirkkaasti minkä tahansa kiiltävän esittelyn.

Kuvittele keskikokoinen verkkokauppa, joka testaa AI-ohjattuja tuotesuosituksia. Nopea PoC saattaa osoittaa 15%:n hyppäyksen ostoskorin keskimääräisessä arvossa testikäyttäjien keskuudessa. Tällaiset kovat tiedot puhuvat paljon ja saavat enemmän kannatusta kuin tusina strategiaesittelyä voisi koskaan saada.

Prosessin ymmärtämisen parantaminen

AI ei toimi tyhjiössä. Se koskettaa työnkulkuja, tiimejä ja jopa tapaa, jolla päätöksiä tehdään. PoC:n avulla näet, miten ihmiset todella toimivat uuden teknologian kanssa, ja voit merkitä muutokset, joita tarvitaan sujuvaan käyttöönottoon.

Ehkä otat esimerkiksi käyttöön AI:n toimitusreitin optimointia varten. PoC:n aikana huomaat, että varastohenkilökunta ohittaa tietyt AI:n luomat reitit, koska kuljettajat tuntevat tietyt alueet läpikotaisin. Tämä on ratkaiseva oivallus, jota et saisi koskaan selville, jos siirtyisit suoraan täysimittaiseen toteutukseen.

Teknisen ja toiminnallisen elinkelpoisuuden arviointi

Malli saattaa loistaa siistissä pienessä hiekkalaatikossa, mutta pystyykö se käsittelemään reaaliaikaisia datasyöttöjä, tuhansia kyselyjä sekunnissa ja sääntelyn asettamia esteitä? PoC:n avulla järjestelmäsi on juuri sen verran haastava, että pullonkaulat voidaan havaita hyvissä ajoin ennen kuin ne tulevat tuotantoon.

Kuvittele, että olet käynnistämässä reaaliaikaista petostentunnistusta verkkotapahtumia varten. PoC saattaa paljastaa, että tietoputkesi on vaikea päivittää mallia lähes reaaliajassa tai että rajatylittävät ostokset aiheuttavat runsaasti vääriä positiivisia tuloksia. Näiden sudenkuoppien tunnistaminen varhaisessa vaiheessa ratkaisee, onko kyseessä kestävä AI-ratkaisu vai ratkaisu, joka romahtaa, kun sitä eniten tarvitaan.

Vähennä riskiä ja katso, pitääkö AI-ideasi paikkansa.

Skenaariot, joissa AI PoC:stä tulee liikaa.

Vaikka kannatankin AI PoC, mutta en aio teeskennellä, että se on aina välttämätöntä. On tapauksia, joissa kehrääminen proof-of-concept on kuin rakentaisi telineitä vaihtaakseen hehkulamppua - se on ylimitoitettu ja ajanhukkaa.

Tässä tilanteessa on parempi jättää PoC väliin ja siirtyä suoraan toimintaan tai miettiä uudelleen, onko AI edes oikea työkalu.

Ongelma on liian yksinkertainen

Kaikki ongelmat eivät vaadi koneoppimista. Kun yksinkertainen sääntö tai skripti riittää, AI:n lisääminen tekee asioista vain hitaampia, monimutkaisempia ja vaikeammin ylläpidettäviä.

Oletetaan, että haluat lähettää hälytyksen, kun varasto laskee alle tietyn tason. Tämä on selkeä tapaus sääntöpohjaiselle asetukselle - ei tarvitse käyttää neuroverkkoa.

AI:n tarkoituksena on ratkaista ongelmia, joihin perinteinen logiikka ei pysty. Ellei ratkaistavana ole todellinen haaste, AI voi olla enemmänkin häiriötekijä kuin ratkaisu. Ja jos käytät sitä vain ruutuun merkitsemiseen, se on selvä merkki siitä, että lähestymistapa kannattaa miettiä uudelleen.

Esikoulutetut AI-mallit ovat jo olemassa.

Saatavilla on valtavasti valmiiksi koulutettuja AI-palveluja - kuvantunnistus, puheesta tekstiksi, kääntäminen, mitä tahansa. Usein on halvempaa ja nopeampaa ottaa käyttöön nämä taistelussa hyväksi havaitut työkalut kuin rakentaa omat työkalut tyhjästä.

Jos esimerkiksi tarvitset OCR-työkalun kuittien skannaamiseen ja kolmannen osapuolen ratkaisu on jo valmiiksi tarkka, miksi käyttää viikkoja mukautettuun prototyyppiin? Kun markkinoilla on jo olemassa hyväksi todettu vaihtoehto, pyörää ei kannata keksiä uudelleen. Energiaa kannattaa varata haasteisiin, jotka todella vaativat räätälöityä ratkaisua.

Liiketoiminta-ajatus on epäselvä

Joskus tiimit innostuvat AI:stä, ennen kuin ne ovat selvittäneet varsinaista ongelmaa, jota ne yrittävät ratkaista. Kun pöydällä ei ole selkeää arvoa, AI PoC voi nopeasti muuttua massiiviseksi ajan ja budjetin kuluksi.

Kuvittele, että tiimisi haluaa rakentaa AI-keskustelurobotin vain siksi, että kaikki muut tekevät niin. Jos et pysty kertomaan, miten se alentaa kustannuksia tai parantaa asiakaskokemusta, PoC todistaa vain sen, että osaat rakentaa chatbotin. Siinä vaiheessa on fiksumpaa tehdä nopea toteutettavuustutkimus ja selvittää ensin todelliset tavoitteet.

Budjetti ja aikataulurajoitukset

Joskus sinulla ei vain ole tilaa täysimittaiselle PoC-syklille. Ehkä tarvitset AI-keskustelurobotin kausimarkkinointia varten, ja aikaa on korkeintaan kaksi kuukautta. Kun saat PoC:n valmiiksi, kausi on jo ohi.

Tällaisissa tilanteissa on viisaampaa koota vähärakenteinen prototyyppi, saada välitöntä palautetta ja tarkentaa sitä lennossa. Syvälle menevä PoC on toki ihanteellinen suurissa tai monimutkaisissa projekteissa, mutta jos sinulla on kiire, ketterä testaus- ja analysointimenetelmä voi olla paras vaihtoehto.

AI on jo osoittautunut teollisuudessa hyväksi.

Jos työskentelet AI-ratkaisun parissa, joka on testattu toimialallasi, PoC saattaa vain hidastaa kehitystä. Ei ole tarvetta vahvistaa uudelleen sitä, minkä kaikki jo tietävät toimivan.

Mieti esimerkiksi AI:llä varustettua roskapostin havaitsemista sähköpostialustassa. Tietoa on paljon, mallit tunnetaan hyvin, ja valmiit mallit tekevät hyvää työtä. Ellei kyse ole jostain todella epätavallisesta, kuten piilolinkkien havaitsemisesta tai upotettujen kuvien analysoinnista, PoC ei tarjoa näkemyksiä, joita sinulla ei jo ole.

Yleiset sudenkuopat AI-hankkeissa ilman PoC:tä

Kaikki ovat innokkaita muuttamaan raakadatan oivalluksiksi, automatisoimaan päätöksiä ja päihittämään kilpailijat. Ymmärrän sen. Mutta luopuminen proof-of-concept nopeampi liikkuminen yleensä kostautuu ja maksaa myöhemmin paljon enemmän.

Tässä osiossa käyn läpi joitakin yleisiä sudenkuoppia, joita olen nähnyt, kun tiimit jättävät PoC:n väliin, ja kerron, miksi tämän pienen askeleen ottaminen varhaisessa vaiheessa voi ratkaista tai rikkoa AI-projektin.

Tiedot: usein puuttuva perusta

Kokemukseni mukaan AI-malli on vain niin vahva kuin sen taustalla olevat tiedot. Silti monet PoC:t käynnistetään liian pienillä, epäpuhtailla tai tuskin merkityksellisillä tietokokonaisuuksilla, mikä nostaa kustannuksia ja venyttää aikataulua.

Jopa "hyvät" tiedot voivat epäonnistua, jos ne eivät vastaa todellisia olosuhteita. Esimerkiksi yleisten videoleikkeiden käyttäminen tehtaan CCTV-materiaalin sijasta voi olla hyvä tulos laboratoriossa, mutta se voi kaatua ja palaa todellisessa tuotannossa. Lyhyesti sanottuna, jos datasi ei ole sekä laadukasta että ympäristöäsi aidosti edustavaa, kaikki PoC:n lupaukset eivät muutu toiminnalliseksi menestykseksi.

Epärealistiset aikataulut ja liian kunnianhimoiset tavoitteet.

Usein vallitsee väärä käsitys, että koska PoC on vain testi tai prototyyppi, kaikki pitäisi tehdä nopeasti. Todellisuudessa suorituskykyisen AI-mallin rakentaminen erittäin lyhyessä ajassa voi kuitenkin olla vakava sudenkuoppa. Toisin kuin perinteinen ohjelmistokehitys, AI-työ vaatii useita iteratiivisia vaiheita - tiedonkeruuta, puhdistusta, mallin koulutusta ja laajaa validointia. Näiden prosessien kiirehtiminen johtaa yleensä malliin, joka ei ole riittävän vankka todellisia sovelluksia varten.

Lisäksi se, mikä näyttää paperilla yksinkertaiselta prototyypiltä, kätkee usein sisäänsä paljon teknistä monimutkaisuutta. Nopeutetut aikataulut saattavat tuottaa pintapuolisen todisteen, mutta ilman tarvittavaa kurinalaisuutta sen kehittämiseksi tuotantokelpoiseksi järjestelmäksi, integrointiin ja pitkäaikaiseen ylläpitoon liittyvät haasteet jäävät ratkaisematta.

Määrittelemättömät onnistumisen mittarit ja odotukset

Ilman selkeitä, mitattavia tavoitteita on vaikea tietää, toimiiko PoC todella vai näyttääkö se vain hyvältä demossa. Suosittelen määrittelemään etukäteen mittarit, kuten tarkkuuden, muistutuksen, virheprosentin tai ROI-kynnysarvot, jotta suorituskyky liittyy suoraan liiketoiminta-arvoon.

Jos insinöörit ja sidosryhmät eivät ole yhtä mieltä siitä, mitä onnistuminen tarkoittaa, on vaarana, että rakennat jotain, joka täyttää vaatimukset mutta ei toimi toiminnallisesti. Pidä suorituskykyindikaattorit, toiminnalliset vaikutukset ja päätöksentekijöiden odotukset synkronoituina alusta alkaen, jotta vältät mallin, joka loistaa paperilla mutta epäonnistuu tuotannossa.

AI:n kehitysprosessin väärinymmärrys

Yksi tavallisimmista virheistä, joita näen, on käsitellä AI PoC kuin nopea koodauskierros. Mutta AI ei tarkoita vain koodin kirjoittamista ja sen jälkeen päivän päättämistä. Kyse on sotkuisesta datasta, mallin hienosäädöstä ja todellisesta validoinnista.

Kuvittele, että annat tiimillesi kolme viikkoa aikaa todistaa, että AI-mallilla voidaan ennustaa laitevikoja. Paperilla se saattaa vaikuttaa mahdolliselta. Mutta kun alat kaivaa tietoa, löydät tietopuutteita, huomaat, että ominaisuuksia on uudistettava, ja huomaat, että tarvitset useita virityskierroksia edes perustarkkuuden saavuttamiseksi. Jos kaikki tämä tehdään kiireesti, lopputuloksena on demo, joka näyttää hyvältä tyhjiössä, mutta hajoaa tuotannossa.

Jopa perustehtävät AI kätkevät sisäänsä usein odotettua enemmän monimutkaisuutta. Ne voivat nopeasti paisua kuukausien mittaisiksi tehtäviksi, jotka liittyvät ääritapausten käsittelyyn, dataputkien hiomiseen ja integroinnin valmisteluun. Jos aikataulusi on liian tiukka tai soveltamisalasi liian laaja, PoC ei näytä, toimiiko AI. Saat vain selville, kuinka monta mutkaa jouduit karsimaan, jotta ehdit määräaikaan.

Integroinnin ja skaalautuvuuden haasteet

PoC saattaa toimia täydellisesti valvotussa ympäristössä, mutta kun se liitetään todellisiin järjestelmiin, joissa on reaaliaikaisia tietoja ja todellisia käyttäjiä, kaikki muuttuu vaikeammaksi.

Sinulla voi esimerkiksi olla PoC-laitteistovikojen havaitsemiseen yksittäisessä tehtaassa. Se toimii täydellisesti laboratoriossa. Mutta kun se viedään useisiin toimipisteisiin, huomaat, että jokaisessa toimipisteessä käytetään eri antureita, käytetään eri dataformaatteja tai ollaan riippuvaisia erilaisista laitteistokokoonpanoista. Yhtäkkiä PoC:si kompastuu ongelmiin, joita se ei koskaan kohdannut testauksessa.

Se on vain integrointia. Lisää nyt mittakaava: PoC-ohjelmasi käsitteli 10 000 tietuetta testauksessa, mutta todellisessa toiminnassa siihen kohdistuu miljoonia tietueita joka päivä. Ilman vankkoja dataputkia, modulaarista suunnittelua ja pilvivalmiutta lupaava PoC voi pysähtyä.

Toisin sanoen, jos integraatio ja skaalautuvuus eivät ole tutkassasi heti alusta alkaen, viivytät vain sitä hetkeä, jolloin nämä ongelmat räjähtävät täysimittaisiksi kriiseiksi.

Resurssien ja asiantuntemuksen puutteet

AI ei ole jotain, mitä yksin työskentelevä täysimittainen kehittäjä voi tehdä viikonlopun aikana. Tarvitaan datatieteilijöitä, ML-insinöörejä ja toimialan asiantuntijoita, jotka kaikki vetävät samaan suuntaan.

Oletetaan, että annat NLP-projektin loistavalle Java-tiimille, jolla ei ole lainkaan kokemusta mallien kouluttamisesta tai virittämisestä. Mitä saat? Viivästyneitä sprinttejä, kasan teknistä velkaa ja demon, joka ei koskaan lähde leikkikentältä.

Jos oikeat osaajat eivät ole mukana heti alusta alkaen tai ainakin valmiina hyppäämään mukaan, kun heitä tarvitaan, on luvassa esteitä, uudelleentyöstämistä ja PoC:tä, joka ei johda mihinkään nopeasti.

Riskienhallinta ja säännösten noudattaminen

Konseptin todentaminen saattaa tuntua vähäpätöiseltä, mutta turvallisuudella, vaatimustenmukaisuudella ja realistisilla odotuksilla on silti merkitystä. Käytä todellisia käyttäjätietueita AI PoC anonymisoimatta niitä, ja saatat rikkoa yksityisyyden suojaa koskevia lakeja jo ennen kuin edes aloitat.

Ylilupausten antaminen on yhtä riskialtista. Jos esittelet PoC:n lähes tuotantokelpoiseksi, ja jos malli pettää todellisen paineen alla, sidosryhmien luottamus kärsii. Vaatimustenmukaisuustarkastusten ohittaminen tai tulosten paisuttelu saattaa nopeuttaa asioiden etenemistä, mutta jälkiseuraukset - oikeudelliset ongelmat, mainehaitat, pysähtyneet käyttöönotot - maksavat paljon enemmän.

Käsittele arkaluonteisia tietoja oikein, pidä väitteesi perusteltuina ja kirjaa riskit alusta alkaen. Näin vältyt myöhemmin ikäviltä yllätyksiltä.

Miten kehittää tehokas AI PoC Innowise:n kanssa?

Yhtenä hetkenä sinulla on näyttävä demo - ehkä se ennustaa asioita, ehkä se automatisoi muutaman klikkauksen - ja kaikki menettävät järkensä. Muutama viikko myöhemmin malli on epämääräinen, tulokset ovat hajallaan, ja tuo kiiltävä PoC kerää pölyä jossakin unohdetussa Slack-ketjussa.

Se on aivan liian tuttu tarina. Me Innowise:ssä teemme asiat toisin. Tiimimme käsittelee jokaista AI PoC kuin oikea tuote ensimmäisestä päivästä lähtien - ei lelu, ei poisheitettävä kokeilu. Todelliset tavoitteet. Todelliset validointisilmukat. Todellinen strategia sitä varten, mitä tapahtuu demohuuman hälvenemisen jälkeen.

Tässä on, mitä meidän todellinen PoS-kehitys prosessi näyttää.

Vaihe 1: Ongelman ja tavoitteiden määrittely

Ensimmäiseksi kysymme asiakkaalta: "Mikä on varsinainen ongelma, jota meidän on tarkoitus ratkaista?". Emme ole täällä tekemässä AI:tä AI:n vuoksi. Ehkä haluatte automatisoida 30% tukitehtävistänne. Ehkä haluat havaita valmistusvirheet ennen kuin ne räjäyttävät budjettisi. Oli miten oli, jos et pysty osoittamaan selkeää tavoitetta, heittelet vain tekniikkaa seinään ja toivot, että jotain jää kiinni.

Ja tässä on toinen ehdoton asia: kaikki on saatava pöytään ajoissa. Ei vain tietotekniikka. Tarkoitamme liiketoimintajohtajia, käyttötiimejä, tukihenkilöstöä, data-asiantuntijoita - kaikkia, jotka kärsivät kipua joka päivä. Olen nähnyt loistavien mallien jäävän käyttämättä, koska ihmiset, jotka niitä oikeasti tarvitsisivat, eivät olleet mukana. Älä ole sellainen projekti.

Vaihe 2: Tietojen saatavuuden ja laadun arviointi

Laatu AI perustuu aina laadukkaisiin tietoihin. Jos datasi on hajanaista, vanhentunutta tai täynnä aukkoja, mikään hieno malli ei pelasta sitä. Aloitamme tarkastelemalla tarkkaan, mitä sinulla on jo olemassa - esimerkiksi tapahtumalokit, käyttäjien käyttäytyminen, anturien syötteet - ja siivoamalla ne Pandasin tai NumPyn kaltaisilla työkaluilla.

Jos tietosi ovat puutteelliset, tarkastelemme tapoja täyttää aukot. Joskus tämä tarkoittaa synteettisten tietueiden luomista DataSynthesizer- tai Synthpop-työkalujen avulla, etenkin kun on kyse arkaluonteisista tiedoista tai harvinaisista tapahtumista.

Työskentelimme esimerkiksi kerran maailmanlaajuisen kuljetusyrityksen kanssa, jolla oli teratavuja seurantatietoja. Paperilla se näytti loistavalta, kunnes tiimimme syventyi asiaan. Yli 30% tietueesta puuttui aikaleima, ja jotkut anturilukemat olivat täysin pielessä kalibrointiongelmien vuoksi. Jos olisimme ryhtyneet suoraan mallintamaan, PoC olisi kaatunut vääristä syistä. Sen sijaan siivosimme tiedot, täydensimme aukkoja ja siirryimme sitten mallintamiseen.

Oppitunti? Älä rakenna AI:tä juoksuhiekkaan. Hanki tietopohja ensin kivikovaksi.

Vaihe 3: Oikeiden työkalujen ja teknologioiden valinta

Tavoitteena on valita oikea työkalu sinun innovatiiviset proof-of-concept -hankkeet. Jos yksinkertaisella scikit-learn-mallilla saadaan työ tehtyä nopeammin ja halvemmalla, se on meidän päätöksemme. Olemme rakentaneet vankkoja kuvantunnistusjärjestelmiä YOLO:n tai Detectron2:n avulla, mutta asiantuntijamme ovat myös ohjanneet asiakkaitamme käyttämään klassista ML-menetelmää, kun se vastaa liiketoiminnallisia tavoitteita ilman ylimääräistä taakkaa.

Infrastruktuurin osalta kaikki riippuu siitä, mikä sopii parhaiten asetuksiisi. Tiimimme saattaa käyttää Amazon SageMakeria, Google Cloud:n AI Platformia tai Azure Machine Learningia. Ja jos sinun täytyy skaalautua isosti, Docker ja Kubernetes ovat parhaita valintojamme.

Vaihe 4: Perusmallin kehittäminen

Mikään ei tapa PoC:tä nopeammin kuin liiallinen suunnitteleminen. Olen nähnyt tiimien upottavan kuukausia jonkin paisuneen, täydellisen mallin rakentamiseen, mutta sitten on käynyt ilmi, että se ratkaisee väärän ongelman tai että kukaan ei edes tarvitse sitä.

Siksi tiimimme lähtee heti alusta alkaen minimiin. Ei kelloja, ei pillejä, ei massiivista infrastruktuuria. Vain pelkkä malli, joka vastaa yhteen kysymykseen: Toimiiko tämä idea? Yleensä ensimmäinen versio on Jupyter Notebookissa tai Google Colabissa. Se on nopea perustaa, sillä on helppo kokeilla, ja se sopii täydellisesti ensimmäisten tulosten saamiseen ilman raskasta työtä. Jos kilpailemme aikaa vastaan nopean demon aikaansaamiseksi, käytämme matalan koodin työkalua, kuten Azure ML Studiota. Joskus se on fiksuin tapa saada toimiva PoC päättäjien eteen ilman, että kehitystyötunteja kuluu paljon.

Olen rakentanut kokonaisia PoC:itä näin: pieniä, pienimuotoisia, laserilla kohdennettuja. Ja jos perusmalli parantaa tarkkuutta 15%:llä tai poistaa 20% manuaalisia tehtäviä, se antaa meille vihreää valoa skaalautumiseen. Loput voivat tulla myöhemmin.

Vaihe 5: Iterointi ja validointi

Kun perusmalli näyttää lupaavalta, tiimimme todella testaa sen. Harjoittelemme, testaamme, muokkaamme ja toistamme yhä uudelleen, kunnes tulokset ovat vakaita tai törmäämme seinään. Tässä vaiheessa tulevat käyttöön ristiinvalidointi ja hyperparametrien virittäminen (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

Ja kun kyse on validoinnista, emme vain katsele sitä ja toivo parasta. Asiantuntijamme perehtyvät syvällisesti mittareihin, jotka todella kertovat, miten hyvin (tai huonosti) malli toimii - sekoitusmatriisit ja ROC-käyrät luokittelun osalta, MSE ja R-kerroin regression osalta.

Lisäksi kirjaamme MLflow'ssa kaiken: jokaisen kokeen, jokaisen parametrin ja jokaisen version. Jos siis joku kysyy, miksi versio 17 oli parempi kuin versio 20, voimme tarkalleen sanoa, mikä muuttui.

Vaihe 6: Integroinnin ja skaalautuvuuden suunnittelu

Mietimme alusta alkaen, miten AI-mallisi toimii todellisessa maailmassa. Ehkä sen on lähetettävä tietoja CRM-järjestelmään, haettava tietoja ERP-järjestelmästäsi tai käynnistettävä toimintoja nykyisessä alustassasi. Tiimimme suunnittelee sen jo varhaisessa vaiheessa, olipa asia mikä tahansa.

Integrointia varten asiantuntijamme luovat yleensä RESTful API:n (Flask tai FastAPI), jotta muut järjestelmät voivat helposti muodostaa yhteyden malliin. Sitten paketoimme kaiken Dockeriin, jotta se pysyy vakaana ja on helppo ottaa käyttöön missä tahansa.

Skaalautuvuutta varten otamme käyttöön Kubernetesin, joka hallinnoi ja skaalaa kaikkea automaattisesti. Kafka pyörittää reaaliaikaisia dataputkia. Ja oletetaan, että liikenne on arvaamatonta (hei, lomamyynti tai tuotelanseeraukset). Siinä tapauksessa käytämme serverless-työkaluja, kuten AWS Lambdaa tai Google Cloud Functionsia, jotta järjestelmäsi pystyy käsittelemään äkillisiä piikkejä ilman, että hikoilet.

Vaihe 7: Prosessin dokumentointi ja yhteydenpito sidosryhmiin

AI-projektit hajoavat nopeasti, kun vain kehitystiimi tietää, mitä on tekeillä. Siksi tiimimme varmistaa, että kaikki - liiketoimintajohtajat, käyttötiimit ja muutkin kuin tekniikan alan ihmiset - voivat seurata tarinaa. Toki koodi on GitHubissa, mutta ylläpidämme myös helposti sulavia tiivistelmiä Confluence- tai Markdown-ohjelmassa. Ei jargonia, ei arvailua.

Emmekä me katoa koodausluolaan. Asiantuntijamme jakavat välituloksia, nopeita demoja, Slack-päivityksiä ja hiekkalyhyitä tarkistuksia, jotta kaikki näkevät edistyksen ja voivat osallistua ajoissa..

Vaihe 8: Arviointi, oppiminen ja seuraavien vaiheiden suunnittelu.

Kun kaikki on sanottu ja tehty, kyse on loppujen lopuksi tuloksista. Tiimimme esittää mittarit kojelaudoissa tai raporteissa, joissa korostetaan, mikä on onnistunut ja mikä vaatii työtä.

Jos se on voitto, keskustelemme seuraavista vaiheista - ehkä pilottihankkeen käynnistämisestä tai täydellisestä tuotantokäytöstä. Jos PoC ei osu kohdalleen, asiantuntijamme selvittävät syyn. Joskus se tarkoittaa dataputkien virittämistä, algoritmien vaihtamista tai lähestymistavan uudelleen miettimistä. Joskus huomaamme, että idea ei vain ole toteuttamiskelpoinen, ja se on täysin okei. Nopea epäonnistuminen todellisten oivallusten avulla on parempi kuin kuukausien tuhlaaminen umpikujaan.

Testaa AI-näkymäsi paineella ilman, että pankki menee rikki.

Miksi yhteistyö Innowise:n kanssa AI PoC:tä varten?

An AI PoC antaa sinulle nopean ja vähäriskisen tavan testata, toimiiko ideasi, ennen kuin ryhdyt toimiin. Mutta saadaksesi siitä todellista hyötyä tarvitset kumppanin, joka tuntee homman. Ja tässä me tulemme mukaan. Seuraavassa kerrotaan, mitä saat, kun teet yhteistyötä Innowise:n kanssa:

End-to-end asiantuntemus

Tietoinsinöörimme, ML-ammattilaisemme ja toimialan asiantuntijamme hoitavat koko prosessin sotkuisista tietokokonaisuuksista viimeisteltyihin oivalluksiin. Ei aukkoja, ei arvailuja.

Todistetut saavutukset

Meillä on yli 1300 projektia terveydenhuollon, rahoituksen ja valmistusteollisuuden aloilla, joten tiedämme, miten AI-ideat muutetaan tuloksiksi, jotka saavat neulaa liikkeelle.

Riskiturvallinen ja tilintarkastusvalmis

Lukitsemme tietosi ja tarkistamme kaikki vaatimustenmukaisuuden laatikot - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - kaikki aakkoset alusta alkaen. Näin PoC liukuu tarkastajien ohi sen sijaan, että se törmäisi byrokratiaan.

Avoin viestintä

Asiantuntijamme asettavat terävät suorituskykyindikaattorit ja pitävät viestinnän avoimena, jotta kaikki tietävät tarkalleen, missä vaiheessa PoC on ja mitä seuraavaksi on tulossa.

Tulevaisuuden ratkaisut

Asiantuntijamme sisällyttävät skaalautuvuuden jokaiseen rakennukseen. Kun PoC-versiosi läpäisee testit, se siirtyy suoraan tuotantoon ja mukautuu, kun tavoitteesi kasvavat.

Keskittyminen todelliseen maailmaan

Tiimimme ei työskentele puhdistettujen tietokokonaisuuksien tai epärealististen skenaarioiden parissa. Me käsittelemme sotkuisia syötteitä, vaikeita ääritapauksia ja sellaisia rajoitteita, joita yrityksesi todellisuudessa kohtaa.

Todista, että se toimii ennen kuin menet all-in AI kehitys.

Älä rakenna sokeasti: validoi ensin

Sen perusteella, mitä olen nähnyt, vankka AI PoC - olipa se sitten klassinen ennustava malli, tietokonevision putki tai jopa geneerinen AI PoC - voi säästää paljon aikaa, rahaa ja stressiä myöhemmin. Se antaa sinulle selkeän kuvan siitä, mikä todella toimii, missä on puutteita ja kestääkö ideasi testausympäristön ulkopuolella. Et halua huomata, että mallisi hajoaa paineen alla sen jälkeen, kun olet jo käyttänyt siihen huomattavia resursseja.

Ennen kuin sukellat täysimittaiseen kehitystyöhön, suosittelen siis pienen, keskittyneen PoC:n suorittamista käyttäen todellisia liiketoimintatietoja. Se muuttaa arvailut koviksi todisteiksi ja antaa sinulle itseluottamusta joko tuplata tai kävellä pois ilman katumusta.

Maksim Hodar

Digitaalisen muutoksen johtaja, CIO

Maksimilla on yli 8 vuoden kokemus digitaalisesta transformaatiosta, ja hän muuttaa monimutkaiset tekniset haasteet konkreettisiksi liiketoimintavoitoiksi. Hänellä on todellinen intohimo IT-strategioiden sovittamiseen yhteen suurten tavoitteiden kanssa, mikä takaa vaivattoman digitaalisen käyttöönoton ja huippuluokan operatiivisen suorituskyvyn.

Lue lisää

Sisällysluettelo

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.