Penilaian beban kerja AI generatif

Tabby Ward dan Deepak Dixit, Amazon Web Services ()AWS

November 2024 (riwayat dokumen)

Penilaian beban kerja AI generatif adalah metode strategis yang bertujuan untuk mengevaluasi dan meningkatkan kesiapan organisasi untuk membuat atau memperbarui beban kerja AI generatifnya. Penilaian ini penting karena memasukkan AI generatif ke dalam operasi bisnis dapat sangat mengubah cara kerja, dan dapat memberikan efisiensi dan kemampuan baru. Namun, untuk mengadopsi AI generatif dengan sukses, penting untuk benar-benar memahami sistem saat ini dan memiliki rencana yang jelas untuk masa depan.

Beban kerja AI generatif mengacu pada tugas komputasi yang melibatkan penggunaan model kecerdasan buatan yang dapat membuat konten baru, seperti teks, gambar, kode, atau tipe data lainnya. Beban kerja ini biasanya membutuhkan daya komputasi yang besar, perangkat keras khusus seperti GPUs, dan kumpulan data besar untuk pelatihan dan inferensi. Mengintegrasikan beban kerja AI generatif ke dalam operasi menghadirkan beberapa tantangan:

• Persyaratan infrastruktur: Menyediakan sumber daya komputasi yang signifikan dan perangkat keras khusus yang dibutuhkan model AI generatif.

• Manajemen data: Memastikan kualitas data, privasi, dan kepatuhan saat menangani kumpulan data besar.

• Kesenjangan keterampilan: Kurangnya keahlian dalam teknologi AI dan penerapan model.

• Pertimbangan etis: Mengatasi bias, keadilan, dan transparansi dalam konten yang dihasilkan AI.

• Kompleksitas integrasi: Menggabungkan AI generatif dengan mulus ke dalam alur kerja dan sistem lama yang ada.

• Manajemen biaya: Menyeimbangkan manfaat potensial dengan biaya implementasi dan operasi yang tinggi.

Mengatasi tantangan ini membutuhkan perencanaan yang matang, investasi dalam infrastruktur dan bakat, dan pendekatan strategis untuk implementasi.

Tujuan dari panduan ini

AI generatif dengan cepat menjadi komponen penting di banyak industri. Ini memberikan peluang transformatif tetapi juga menimbulkan tantangan dalam hal integrasi, kepatuhan, dan skalabilitas. Banyak organisasi berjuang untuk sepenuhnya memanfaatkan AI karena fondasi teknologi yang lemah, resistensi terhadap perubahan, dan masalah kualitas data. Penilaian beban kerja AI generatif mengatasi tantangan ini dengan mengidentifikasi persyaratan untuk modernisasi, mendefinisikan ruang lingkup implementasi, dan menantang sistem dan pemikiran warisan. Ini juga membantu dalam menentukan produk minimum yang layak (MVPs) dan membantu Anda mengembangkan arsitektur solusi target, memastikan pendekatan terstruktur dan strategis untuk adopsi AI.

Panduan ini berfungsi sebagai pendekatan terstruktur untuk membantu organisasi menavigasi kompleksitas mengadopsi teknologi AI generatif. Alih-alih mendefinisikan persyaratan dengan jelas sejak awal, panduan ini membantu dalam:

• Mengidentifikasi kasus penggunaan potensial untuk AI generatif dalam organisasi Anda.

• Menilai kesiapan organisasi Anda untuk adopsi AI generatif.

• Mendefinisikan dan menyempurnakan tujuan kasus penggunaan dan meregangkan tujuan.

• Menentukan ruang lingkup dan persyaratan untuk implementasi AI generatif.

• Mengembangkan arsitektur solusi target.

Target audiens dan manfaatnya

Penilaian ini dirancang khusus untuk arsitek solusi, arsitek perusahaan, dan arsitek aplikasi yang ingin mengevaluasi aspek teknis modernisasi beban kerja AI generatif. Ini juga berharga bagi manajer program dan orang yang ingin mengukur kesiapan tim mereka secara keseluruhan, alokasi sumber daya, dan persyaratan pemberdayaan. Praktik terbaik industri menekankan pentingnya penilaian komprehensif untuk memastikan kesiapan adopsi AI. Ini termasuk mengevaluasi arsitektur, penyimpanan, kepatuhan, integrasi, pengujian, penyebaran, dan otomatisasi.

Cakupan

Topik-topik berikut adalah cakupan metode penilaian beban kerja AI generatif:

• Teknologi dan model AI generatif saat ini (misalnya, model bahasa besar, model pembuatan gambar)

• Aplikasi AI sempit yang menggunakan teknik generatif

• Integrasi AI generatif dengan sistem dan alur kerja yang ada

• Strategi data untuk pelatihan dan penyempurnaan model AI generatif

• Pertimbangan etis dan praktik AI yang bertanggung jawab untuk aplikasi AI generatif saat ini

• Strategi pengujian dan penerapan untuk AI generatif di lingkungan produksi

• Pertimbangan keamanan dan privasi untuk implementasi AI generatif

• Optimalisasi kinerja dan skalabilitas beban kerja AI generatif

• Kasus penggunaan dan aplikasi AI generatif di berbagai industri

• Evaluasi output AI generatif dan proses jaminan kualitas

Topik-topik berikut berada di luar cakupan:

• Skenario kecerdasan umum buatan (AGI) dan kecerdasan super buatan (ASI)

• Kemajuan spekulatif future dalam AI di luar model generatif saat ini

• Aplikasi komputasi kuantum dalam AI

• Komputasi neuromorfik dan antarmuka otak-komputer

• Kesadaran dan kesadaran diri dalam sistem AI

• Dampak sosial jangka panjang dari AI canggih di luar aplikasi AI generatif saat ini

• Kerangka kerja regulasi untuk teknologi AI masa depan hipotetis

• Perdebatan filosofis tentang sifat kecerdasan dan kesadaran dalam mesin

• Kasus tepi ekstrim atau kasus penggunaan AI yang sangat spekulatif

• Spesifikasi teknis terperinci dari model atau arsitektur AI berpemilik