Olemme työskennelleet lukuisten organisaatioiden kanssa generatiivisen tekoälyn hankkeissa. Toki jokainen organisaatio on omanlaisensa, mutta merkillepantavaa on se, että yleisellä tasolla kohtaamamme asiat ovat samanlaisia. Esimerkiksi datan laatu yksi ensimmäisistä asioista, joihin törmäämme hankkeita aloittaessamme.
On tärkeää varmistaa, että generatiivinen tekoälyjärjestelmä integroituu saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiin ja työnkulkuihin, että se pystyy käsittelemään kasvavia tieto- ja laskentavaatimuksia, että se on varustettu vahvoilla turvatoimilla, että se on luotettava ja tuottaa johdonmukaisia tuloksia ja että se on suunniteltu siten, että sitä on helppo päivittää ja parantaa ajan myötä. Tärkeintä on se, että se toimittaa sitä virkaa mikä sille on osoitettu.
Alla viisi asiaa, joihin mielestämme IT-ammattilaisten tulee varautua GenAI kokonaisuutta valmistellessaan.
- Integrointi: Sen varmistaminen, että generatiivinen tekoälyjärjestelmä integroituu saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiin ja työnkulkuihin, on ratkaisevan tärkeää sen onnistuneen käyttöönoton kannalta. Tämä voi edellyttää sovellusrajapintojen, dataputkien ja muiden rajapintojen suunnittelua ja toteuttamista, jotta tietojen vaihtoa ja viestintää järjestelmien välillä voidaan helpottaa.
- Skaalautuvuus: Arkkitehtuurin skaalautuvuus on tärkeää sen varmistamiseksi, että se pystyy käsittelemään kasvavia tietomääriä ja laskentavaatimuksia. Tämä voi tarkoittaa pilvipohjaisen infrastruktuurin, hajautetun laskennan ja muiden tekniikoiden käyttöä resurssien skaalaamiseksi tarpeen mukaan. Tässä yleensä tulee tarkoin miettiä myös kustannuksia. Mitä skaalaaminen tulee maksamaan vs. sen tuottamat liiketoimintahyödyt
- Turvallisuus: Vankkojen turvatoimien toteuttaminen on olennaisen tärkeää generatiivisen tekoälyjärjestelmän käyttämien ja tuottamien tietojen suojaamiseksi. Tähän voi sisältyä salauksen, pääsynvalvonnan ja muiden tekniikoiden käyttäminen tietojen suojaamiseksi levossa ja siirrossa sekä järjestelmän toiminnan seuranta ja auditointi tietoturvauhkien havaitsemiseksi ja niihin reagoimiseksi.
- Luotettavuus: Sen varmistaminen, että generatiivinen tekoälyjärjestelmä on luotettava ja tuottaa johdonmukaisia tuloksia, on tärkeää, jotta sen tuotoksiin voidaan luottaa. Tämä voi edellyttää tiukkojen testaus-, validointi- ja laadunvarmistusprosessien toteuttamista sen varmistamiseksi, että järjestelmä täyttää suorituskyky- ja tarkkuusvaatimukset.
- Ylläpidettävyys: Arkkitehtuurin suunnittelu ylläpidettäväksi on tärkeää sen varmistamiseksi, että sitä voidaan helposti päivittää ja parantaa ajan mittaan. Tämä voi tarkoittaa modulaarisen suunnittelun, dokumentoinnin ja muiden parhaiden käytäntöjen käyttöä järjestelmän ylläpidon ja kehittämisen helpottamiseksi.
Jokaisen yllä olevista kohdista voisi vielä purkaa omiksi atomeikseen. Tärkeintä on kuitenkin ymmärtää pääasiat ja kysyä itseltään ja kollegoiltaan oikeita kysymyksiä ennen kuin, joskus vaativaankin, generatiivisen tekoälyn hankkeeseen lähdetään.
