Navzdory všemu humbuku s umělou inteligencí závisí úspěch jen na jedné věci

Je snadné se nechat svést silou umělé inteligence, ale tento datový expert vidí jedinou složku jako klíč k maximálnímu využití této vznikající technologie.

Existuje neuvěřitelné množství humbuku o síle umělé inteligence (AI), která mění hru, ale mnoho odborníků se shoduje, že klíčovou složkou pro maximální využití vznikající technologie je jedna věc - nalezení správného obchodního případu.

Thierry Martin, senior manažer pro datovou a analytickou strategii v Toyota Motors Europe, vysvětluje v individuálním video rozhovoru se ZDNET, jak automobilový gigant věnuje čas a zdroje ve výzkumu a vývoji potenciálu AI.

Tato průzkumná práce se však velmi zaměřuje na aktuální případ použití - a to znamená spíše datovou vědu než predikci a automatizaci.

„Mnohem důležitější je pro nás analýza dat,“ říká Martin. "Například, jak lidé řídí naše auta? Je rozdíl mezi různými zeměmi nebo jízdou po dálnici mezi Německem a Belgií?"

Rozvoj hlubokého vhledu prostřednictvím datové vědy a analýzy závisí na sběru dat, což je oblast, kde Toyota vyniká.

"Už nyní můžeme získat mnoho informací o tom, jak lidé používají naše auta," říká. "Děláme předpovědní modely, například, abychom provedli analýzu hlavních příčin nebo předpověděli, jaký druh příslušenství musíme nainstalovat, abychom pomohli s plánováním."

Martin říká, že Toyota se prozatím zaměřuje na používání nástrojů, jako je Power BI, aby udržela člověka v centru pozornosti a aby pomocí analytiky rozvinula podrobné porozumění automobilovým operacím a procesům.

"Nenecháme AI rozhodovat místo lidí," říká. "Raději poskytujeme více náhledu - to je místo, kde jsme."

Přesto si Martin v ne tak vzdálené budoucnosti dokáže představit situaci, kdy jeho organizace začne využívat AI ve výrobě - a průzkumy s cílem najít ty správné případy použití pro obchodní procesy již probíhají.

"Máme po tom poměrně vysokou poptávku," říká. "Existuje mnoho případů použití kolem analýzy textových dat a generativní umělé inteligence, které se staly možnými od roku 2022 a uvedení modelů ChatGPT."

Zatímco velké jazykové modely (LLM) OpenAI pomohly prosadit generativní umělou inteligenci do hlavního proudu, Toyota - stejně jako mnoho jiných „blud-chip“ podniků - postupuje opatrně, pokud jde o nasazování nových technologií.

Vezměte si příklad Omera Grossmana, globálního CIO ve společnosti CyberArk, který říká, že práce jeho firmy v oblasti umělé inteligence se řídí pokyny pro bezpečnou a bezpečnou práci, které lze přijmout a přizpůsobit.

„Pokud potřebujete slogan o jedné větě, je to toto: Ujistěte se, že stavíte zodpovědné mantinely, které podporují inovace a zároveň je udržují v bezpečí,“ říká.

V případě Toyoty Europe Martin navrhuje dvě cesty vpřed, jak co nejlépe využít AI.

První cesta se zaměří na používání nástrojů jako Microsoft Copilot na osobní úrovni, které lidem pomohou dokončit úkoly s použitím necitlivých dat.

Druhá cesta, kde jeho tým zkoumá své možnosti prostřednictvím prototypování, spočívá v bezpečném používání generativní umělé inteligence v rámci podnikového firewallu ke zvýšení produktivity.

„Pokud jde o prototypování, děláme spoustu práce kolem chatbotů,“ říká. "Teď sami kódujeme chatboty. A jakmile máte knihovnu nastavenou, je velmi rychlé ji nastavit a vyzkoušet sami. Není to tak složité."

Práce Toyota Europe s umělou inteligencí je podporována vytvořením datové sítě, kterou Martin popisuje jako přístup ke správě, který zajišťuje, že odpovědnost za datové produkty zůstává na majitelích firem.

Organizace shromažďuje své informace na platformě Snowflake, která poskytuje základ pro dobře řízený přístup k datům.

Datová síť čerpá z řady dalších technologií, včetně Dataiku pro spolupráci, Collibra pro správu a Denodo pro propojení datových sítí napříč různými částmi organizace, jako je Toyota Europe a Japonsko.

Martin a jeho tým využívají tyto technologie datové sítě k prozkoumání umělé inteligence. Na Dataiku už postavili chatboty, které využívají LLM běžící na zabezpečené instanci Azure Open AI k poskytování souhrnů PDF.

Předvedl chatbota vrcholovým manažerům společnosti Toyota Europe a navrhuje, že vnitřní vývoj je správnou cestou, protože pomáhá zmírnit některé obavy spojené s veřejně dostupnými modely od velkých poskytovatelů.

"Takže již máme přístup k našemu vlastnímu jazykovému modelu," říká. "Je to na Azure, ale je to bezpečné. A navíc, protože máme LLM a máme chatbota, můžeme budovat naši databázi a můžeme vytvářet interaktivní chatboty a podobné věci."

Martin říká, že jeho tým pokračuje ve zkoumání svých možností: "Budujeme například systém získávání znalostí, protože všude ve společnosti je rozptýleno mnoho znalostí. Ale to je stále na pilotní úrovni."

V rámci průzkumů organizace s podporou umělé inteligence je heslem „testování“, aby bylo zajištěno, že služby splňují přísné požadavky na řízení a požadavky podnikových uživatelů.

"Chceme potvrdit hodnotu a také musíme potvrdit, jak ji škálovat," říká. "Jakmile například začnete používat službu chatbota, musíme zavést etiku a správu umělé inteligence. Pokud začnu zavádět chatbota, musím mít jasno v mnoha otázkách týkajících se etiky."

Kdy by tedy mohlo dojít k této širší implementaci? Martin říká, že by rád poměrně rychle dostal do výroby nějaké nástroje založené na umělé inteligenci.

Spolupracuje se svými technologickými partnery, včetně Snowflake, aby zajistil, že problémy s řízením budou zváženy a přístup k datům bude omezen.

„Vize by měla být například taková, že logistický chatbot by měl mít přístup pouze k logistickým datům a ne k datům HR, stejně jako má zaměstnanec přístup pouze k určitým datům,“ říká.

Martin říká, že Toyota Europe pokračuje v prototypování a do poloviny roku 2024 by mohla mít nějakou službu chatbota s podporou AI, která extrahuje data z platformy Snowflake.

Hovoří také s dalšími technologickými partnery, jako je Dataiku a Collibra, o tom, jak by mohla být jeho vize realizována.

Nejdůležitější ze všeho je, že bude úzce spolupracovat s firmou, aby předvedl své služby AI a zvážil, jak by tyto nástroje mohly fungovat v konkrétních oblastech organizace.

"Musíme pochopit, kde je nejlepší místo pro spuštění chatbota," říká. "A proto je velmi důležité, aby inženýři a také vedoucí skutečně rozuměli tomu, o čem mluvíme. Tam budeme trávit čas."