Ако търсите IBM Watsonx, вероятно не търсите поредната мотивационна реч на тема „AI е бъдещето“. Търсите практични неща: как да създадете модел, да го внедрите безопасно, да го управлявате правилно и да го поддържате в реалния свят – без инициативата ви да затъне в безкраен пилотен режим.
И не сте сами. Проучване на IBM установи, че почти 40% от AI проектите, стартирани между 2023 и 2025 г., все още не са преминали от пилотни фази. Причината не е, че технологията не работи, а че екипите се борят да координират човешката работа по проекта около разработването на модели.
Екипите се затрудняват с управлението на одобрения, документация, достъп до данни и контрол на риска. Именно това ще ви помогне да решите с помощта на това ръководство.
Нека ви покажем как да използвате IBM Watsonx за корпоративни AI инициативи. Ще научите също как да управлявате координацията на проекти, документацията и междуфункционалните работни процеси, които всъщност определят дали вашата AI инициатива ще успее или ще закъснее.
Какво е IBM Watsonx?
IBM Watsonx е платформа за изкуствен интелект и данни от корпоративно ниво, предназначена да помага на организациите да създават, внедряват и управляват модели за изкуствен интелект в голям мащаб. Това не е единичен инструмент, а интегрирана платформа, която комбинира четири основни компонента: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data и Watsonx. Governance.
Защо да използвате IBM Watsonx?
За разлика от старите продукти на IBM Watson, watsonx е специално създаден за ерата на генеративния AI. Той се фокусира върху предоставянето на достъп до основни модели и възможности за големи езикови модели (LLM) на предприятията. Gartner прогнозира, че до 2026 г. над 80% от предприятията ще са внедрили Gen-AI приложения.
watsonx ви дава и гъвкавост по отношение на моделите. Той поддържа моделите Granite на IBM и библиотека с опции на трети страни, така че можете да изберете това, което отговаря на вашия случай на употреба и рисков профил. А ако имате нужда моделът да работи по-добре за вашата област, можете да използвате техники като prompt tuning, за да го адаптирате по-бързо, без да го пресъздавате от нулата.
Основни компоненти на платформата IBM Watsonx
Екипите в предприятията губят много време в „оценяване на AI платформи“, без да знаят какво всъщност се съдържа в тях. Така се стига до несъответствие между очакванията и хаотично внедряване.
IBM Watsonx е изграден върху четири основни стълба, проектирани да работят заедно и да обхващат целия жизнен цикъл на изкуствения интелект от начало до край:
- watsonx. ai: Това е AI студио, в което вашият екип ще обучава, валидира, настройва и внедрява основни модели и модели за машинно обучение. То включва лаборатория за експериментиране с подсказки, студио за настройка на модели и библиотека с предварително създадени модели, които ще ви помогнат да започнете.
- watsonx. orchestrate: Това е „агентният“ слой в watsonx, където изкуственият интелект не само отговаря на въпроси, но и предприема действия. Той ви позволява да използвате предварително създадени или персонализирани агенти за изкуствен интелект (създадени без код или с код), които могат да изпълняват реални задачи във вашите инструменти и работни процеси. Можете също да изпълнявате мултиагентна оркестрация, при която различни агенти си сътрудничат.
- watsonx. data: Това е хранилище за данни, изградено върху архитектура от типа „lakehouse“, която съчетава предимствата на data lakes и data warehouses. То се занимава с виртуализацията на данни, предлага възможности за векторно съхранение за генеративна изкуствена интелигентност и се свързва с корпоративните ви данни, където и да се намират те.
- watsonx. governance: Това е набор от инструменти за управление на жизнения цикъл на изкуствения интелект с доверие и прозрачност. Той предоставя функции за проследяване на произхода на данните, откриване на пристрастност в моделите, наблюдение на съответствието и автоматично прилагане на политиките.
📚 Прочетете също: Генеративна изкуствена интелигентност срещу предсказваща изкуствена интелигентност
Примери за използване на изкуствен интелект в предприятията за IBM Watsonx
Ако инвестирате в мощни AI платформи, без да определите ясни случаи на употреба, ще се окажете с скъпи пилотни проекти, които никога няма да достигнат производство или да донесат реална бизнес стойност.
За да ви дадем малко контекст: само 5% от организациите са успели да мащабират 70% или повече от своите пилотни проекти с Gen-AI.
Не е чудно, че това води до загуба на ресурси и скептицизъм от страна на заинтересованите страни относно стойността на изкуствения интелект.
Решението обаче е просто. Вместо да се губите в техническите възможности, фокусирайте се върху практични, готови за производство примери за употреба, които решават реални бизнес проблеми. Ето няколко примера, които да ви дадат идеи:
- Автоматизация на обслужването на клиенти: Създайте AI асистенти, които да обработват рутинни запитвания на клиенти, като извличат отговори директно от базите знания на вашата компания, използвайки RAG (retrieval-augmented generation).
- Интелигентност на документи: Автоматично извличане на ключови информации и данни от неструктурирани документи като договори, отчети и фактури в мащаб, който би бил невъзможен за екипи от хора.
- Генериране и модернизация на код: Ускорете работните процеси по разработване на софтуер и инженерната ефективност, като използвате изкуствен интелект за генериране на нов код, обясняване на съществуващ код или подпомагане на модернизирането на стари приложения.
- Търсене на знания: Дайте възможност на служителите да намират бързо отговори, като създадете търсене на работното място, което обхваща всички изолирани източници на данни във вашата компания.
- Прогнозиране на търсенето: Приложете AI модели към историческите си данни, за да прогнозирате по-точно нуждите от запаси, разпределението на ресурсите и бъдещите пазарни тенденции.
- Обобщение на разговори: Генерирайте автоматични обобщения и задачи за действие от разговори с клиенти или срещи за продажби, спестявайки време и гарантирайки, че нищо няма да бъде пропуснато.
💡 Съвет от професионалист: Всяка от тези употреби е сложен проект, който генерира собствена работа – цикли на инженерство, тестване на модели и прегледи от заинтересованите страни.
Когато разработката на изкуствен интелект се извършва в watsonx, но координацията на проектите, документацията и комуникацията са разпръснати в други инструменти, се сблъсквате с ужасния проблем на разпръскването на работата. Екипите губят часове в търсене на информация, превключване между приложения и повтаряне на актуализации на различни платформи.
Елиминирайте разпръскването на работата и поддържайте екипа си съгласуван, като управлявате цялата си работа по AI проекти на едно място с Converged Workspace на ClickUp. Това е единна, сигурна платформа, където проекти, документи, разговори и анализи съжителстват заедно.
Как да започнете с IBM Watsonx
Започването с IBM Watsonx не е толкова трудно, колкото може да изглежда на пръв поглед. Екипите често се затрудняват само защото им липсва ясен план за внедряване от настройката до реалното използване.
Ние сме решили този проблем за вас с тази стъпка по стъпка пътна карта:
Стъпка 1: Настройте вашата watsonx среда
Първо, ще трябва да осигурите своя watsonx инстанция чрез IBM Cloud. Това включва създаване на акаунт, настройка на ресурсни групи за вашите проекти и конфигуриране на разрешения за управление на идентичността и достъпа (IAM).
Ще генерирате API ключове за програмно достъп и трябва да дефинирате ролите на потребителите в самото начало. Помислете кой трябва да обучава AI моделите на вашата организация, кой може да ги внедрява и кой трябва само да вижда резултатите. Ще се радвате, че по-късно няма да се налага да се занимавате с проблеми, свързани със сигурността.
💡 Професионален съвет: Използвайте работно пространство за управление на проекти, за да проследявате всички дейности по настройката. Създайте задачи в ClickUp, за да разпределите отговорностите за всяка стъпка от конфигурацията, и използвайте ClickUp Docs, за да документирате ключовите решения, като създадете динамичен архив, който ще бъде безценен при въвеждането на нови членове в екипа.
Стъпка 2: Свържете източниците на данни на вашето предприятие
След това ще свържете watsonx. data с вашите съществуващи източници на данни, независимо дали те се намират в бази данни, data lakes или облачно хранилище. Тази стъпка включва подготовка на данните, включително схематично картографиране (уверете се, че структурата на вашите данни е съвместима с watsonx) и извършване на проверки за качеството на данните. Ще идентифицирате и кои данни са действително релевантни за вашите AI модели.
За случаи на употреба като търсене на знания, задвижвано от изкуствен интелект, ще трябва да подготвите документите си за генериране с разширено извличане (RAG). Това включва:
- Чънкинг: Разделяне на големи документи на по-малки сегменти, които могат да се търсят
- Вграждане: Създаване на числови представяния на тези части, които AI моделите могат да разберат и сравняват.
Тази фаза на свързване на данните често е най-дългата и най-трудната част от един AI проект. Защо? Защото корпоративните данни са известни с това, че са разхвърляни и разпръснати в различни отдели. Събирането им на едно място изисква координация между инженерите по данни, екипите по сигурност и собствениците на бизнеса.
📮ClickUp Insight: Само 39% от участниците в нашето проучване казват, че техните файлове, бележки и документи са напълно организирани.
За всички останали информацията често се съхранява на различни места: чат приложение, имейл, диск и инструменти за управление на данни. Усилието да си спомните къде се намира нещо може да бъде също толкова изтощително, колкото и самата задача.
Enterprise Search в ClickUp ви предоставя единна лента за търсене, която ви позволява да получите достъп до задачи, документи и разговори от една единствена точка за вход. Имате нужда от конкретна информация? Попитайте ClickUp Brain и той бързо ще събере най-релевантните подробности. Вместо да възстановяват контекста от паметта си, хората могат да се върнат към работата си с яснота и без загуба на инерция.
Стъпка 3: Обучете и внедрете вашите AI модели
След като свържете данните си, можете да започнете да обучавате моделите си. Имате няколко опции за това, като всяка от тях изисква различно ниво на усилия и разходи.
Можете да:
- Използвайте предварително обучени основни модели, така както са
- Настройте съществуващ модел с вашите собствени данни, за да го специализирате, или
- Обучете персонализиран модел от нулата за много специфични нужди.
По-лека алтернатива е бързото настройване, при което коригирате поведението на модела чрез внимателно изработени инструкции, без да е необходимо пълно преобучение.
След като имате модел, можете да започнете внедряването. Процесът изглежда така:
- Тестване на модела в среда за разработка
- Валидиране в тестова среда
- Внедряване в производството
Ще конфигурирате и крайни точки за изводи, които са точките за достъп, които вашите приложения ще използват, за да получат отговори от модела.
Не забравяйте, че обучението на модели е повтарящ се цикъл от тестване, оценяване и коригиране. Може да отнеме време, но ако се направи правилно, възвръщаемостта на инвестицията е изключително висока!
Ако сте любопитни да създадете свой собствен AI асистент, използвайки подобен работен процес, вижте това видео с обяснения:
💡 Съвет от професионалист: Ако целта ви е да анализирате данни от проекти (а не да изграждате персонализирана AI инфраструктура), изобщо не е необходимо да обучавате или внедрявате модел. С ClickUp Brain можете да задавате въпроси на обикновен английски език за работата, която вече е в работното ви пространство – задачи, графици, възложители, прогнози, отчетено време и документи – и да получавате отговори незабавно, директно в работния си поток.
Например: „Кои задачи най-вероятно няма да бъдат изпълнени в срок в този спринт?“ или „Къде постоянно подценяваме работата?“
Стъпка 4: Интегрирайте watsonx с вашите съществуващи работни процеси
Знаете го толкова добре, колкото и ние: един изолиран AI модел не носи никаква бизнес стойност; трябва да го интегрирате в работните процеси на вашия екип.
Watsonx предлага различни начини да направите това, включително REST API, комплекти за разработка на софтуер (SDK) за езици като Python и Node.js, както и уебхукове за автоматизация, задвижвана от събития.
Обмислете също CI/CD (непрекъсната интеграция/непрекъснато внедряване) за вашите AI модели, за да автоматизирате актуализациите и връщането назад при възникване на проблеми.
Така ще интегрирате изкуствения интелект в продукти, вътрешни инструменти или автоматизации, които екипите действително използват.
Ключови функции на IBM Watsonx за корпоративни екипи
Чувствате се заплашени от всичко, което watsonx може да предложи?
Препоръчваме ви да започнете с тези важни корпоративни функции: ✨
- Шаблони и каталог за подсказки: Запазете и споделете ефективни подсказки в цялата организация, за да не се налага екипите постоянно да измислят колелото отначало.
- Предпазни мерки: Конфигурирайте филтри за безопасност и ограничения на изхода, за да предотвратите AI да генерира неподходящи, несъответстващи на марката или вредни отговори.
- Оценки: Измерете точността, релевантността и безопасността на моделите, преди да ги внедрите в производството.
- Създател на асистенти: Създавайте персонализирани AI асистенти за конкретни задачи, без да се нуждаете от дълбоки технически познания.
- Достъп до различни модели: Изберете от разнообразие от модели, включително серията Granite на IBM и модели с отворен код като Llama на Meta, за да намерите най-подходящата за вашия случай на употреба.
- Възможности на агентите: Създавайте AI агенти, които могат да предприемат действия и да автоматизират задачи, а не само да генерират текст.
Ако забележите, че внедряването на функциите се забавя в първите дни на имплементацията, вероятно проблемът е в процеса, а не в самата платформа watsonx.
Каталогът с подсказки, например, работи само ако зад него стои прост работен процес: кой може да подава подсказки, кой ги преглежда, как изглежда „одобрено“ и откъде се очаква екипите да черпят подсказки всеки ден. Същото важи и за оценките и предпазните мерки – ако те са незадължителни или неясни, хората ще ги заобикалят, за да „се движат по-бързо“, и в крайна сметка ще се получи несъответствие в резултатите (и главоболие за ръководството).
Добрата новина? Повечето от тези проблеми лесно се решават с установяване на собственост, ясни контролни точки и споделени стандарти, преди да разширите използването.
Управление и сигурност на данните в IBM Watsonx
Ако някога сте се опитвали да реализирате AI проект в реално предприятие, знаете как става това: моделът работи, демото се представя... и тогава се намесва сигурността с въпроси, които спират всичко.
На какви данни е обучен? Къде се съхранява? Кой има достъп до него? Може ли да изтече информация за клиентите? Какво се случва, ако има халюцинации?
А ако нямате ясни отговори (и документация), проектът не напредва – той остава в „чистилището“ на „прегледа за сигурност“, докато правните, рисковите и ИТ отдели преминават през дванадесет кръга, забавяйки внедряването.
Компонентът за управление на watsonx е проектиран да реши този проблем, като предоставя инструменти за AI съответствие и управление на риска.
- Произход на данните: Проследявайте точно откъде идват вашите данни и как са били трансформирани през целия AI процес.
- Контрол на достъпа: Използвайте контрол на достъпа въз основа на роли (RBAC) и контрол на достъпа въз основа на атрибути (ABAC), за да определите точно кой може да има достъп до кои модели и данни.
- Одитни следи: Поддържайте пълен, неизменен регистър на всички дейности по обучение, внедряване и извличане на заключения от моделите за отчитане на съответствието.
- Откриване на пристрастия: Използвайте вградени инструменти, за да идентифицирате и намалите потенциалните пристрастия в резултатите от вашия модел, преди той да достигне до клиента.
- Прилагане на политики: Настройте автоматизирани предпазни мерки, които предотвратяват AI да се държи по начин, който не е в съответствие с правилата.
Тези функции поддържат основни рамки за съответствие като GDPR, HIPAA и SOC 2.
💡 Съвет от професионалист: Управлението не се отнася само до инструментите, а и до процесите и документацията.
Създайте единен източник на информация и прозрачна, подлежаща на одит следа, която удовлетворява дори и най-предпазливите екипи по сигурността, като съхранявате цялата си документация за управление в ClickUp Docs и проследявате прегледите и одобренията за съответствие с ClickUp Tasks.
📮 ClickUp Insight: 88% от участниците в нашето проучване използват изкуствен интелект за лични задачи, но над 50% се въздържат да го използват на работа. Кои са трите основни пречки? Липса на безпроблемна интеграция, пропуски в знанията или опасения за сигурността.
Ами ако AI е вграден във вашето работно пространство и вече е защитен? ClickUp Brain, вграденият AI асистент на ClickUp, прави това реалност. Той разбира команди на обикновен език, решавайки и трите проблема, свързани с внедряването на AI, като същевременно свързва вашия чат, задачи, документи и знания в цялото работно пространство. Намерете отговори и информация с едно кликване!
📮 ClickUp Insight: 88% от участниците в нашето проучване използват изкуствен интелект за лични задачи, но над 50% се въздържат да го използват на работа. Кои са трите основни пречки? Липса на безпроблемна интеграция, пропуски в знанията или опасения за сигурността.
Ами ако AI е вграден във вашето работно пространство и вече е защитен? ClickUp Brain, вграденият AI асистент на ClickUp, прави това реалност. Той разбира команди на обикновен език, решавайки и трите проблема, свързани с внедряването на AI, като същевременно свързва вашия чат, задачи, документи и знания в цялото работно пространство. Намерете отговори и информация с едно кликване!
Как да интегрирате IBM Watsonx с вашия технологичен стек
AI платформите бързо се превръщат в изолирани силози, ако не се свързват с инструментите, които вашият екип вече използва. Това принуждава хората да прехвърлят ръчно информация между системите, което е бавно, податливо на грешки и води до загуба на ценния контекст, който прави AI полезен в първата фаза.
Watsonx може да бъде интегриран както на ниво инфраструктура, така и на ниво приложения.
Свързаност на инфраструктурата:
- Облачна свързаност: Използвайте услуги като AWS PrivateLink или VPC peering за сигурни връзки към съществуващата ви облачна инфраструктура.
- Контейнерни платформи: Разгърнете на платформи като OpenShift за хибридни облачни среди
- Платформи за данни: Използвайте вградени конектори за свързване с хранилища за данни като Snowflake и Databricks.
- Стриминг: Интегрирайте с инструменти като Kafka за потоци от данни в реално време.
Интеграции на ниво приложение:
- CRM системи: Свържете се с Salesforce, за да създадете AI приложения, насочени към клиентите.
- Управление на услугите: Интегрирайте с ServiceNow, за да автоматизирате ИТ и работните процеси за поддръжка.
- Персонализирани приложения: Използвайте REST API и SDK, за да интегрирате изкуствен интелект във вашия собствен софтуер.
Успешната интеграция зависи от ясното разпределение на отговорностите. Не забравяйте да определите кой е отговорен за поддържането на връзката, наблюдението за неизправности и обработката на актуализациите.
Най-добри практики за използване на IBM Watsonx в корпоративни AI проекти
Ако в миналото сте били разочаровани от общи съвети, ние сме тук, за да ви помогнем. Ето някои практически най-добри практики, които действително работят за корпоративни AI проекти. 🛠️
- Започнете с инженеринг на подсказки преди фина настройка: Можете да решите повечето случаи на употреба с добре изработени подсказки. Спестете времето и разходите за фина настройка, когато сте изчерпали напълно оптимизацията на подсказките.
- Внедрете работни процеси с човешко участие (HITL): Вградете стъпки за ръчна проверка в резултатите от изкуствения интелект, особено за приложения, насочени към клиенти или с висок риск, където една грешка може да струва скъпо.
- Проектирайте предпазни мерки на ранен етап: Не чакайте да започнете производството, за да мислите за безопасността. Вградете ограничения и филтри за безопасност в процеса на разработка от самото начало.
- Създайте рамки за оценка преди внедряването: Определете какво означава „добро“ за вашия конкретен случай на употреба и създайте последователна рамка за измерване на ефективността на модела спрямо него.
- Планирайте мониторинг и откриване на отклонения: С течение на времето и промените в света, производителността на модела естествено ще се влоши. Вградете наблюдаемост във вашата AI инфраструктура, за да забележите тези „отклонения“ навреме.
- Документирайте всичко: Водете подробен регистър на версиите на подсказките, конфигурациите на моделите и резултатите от оценките. Бъдещото ви „аз“ ще ви бъде благодарно.
Ограничения при използването на IBM Watsonx за корпоративни AI
Преди да посветите месеци от времето на екипа си на внедряването на watsonx, е важно да направите честна оценка на слабите страни на платформата.
- Крива на обучение: watsonx е мощна, сложна платформа, която изисква значителни технически познания, за да се използва ефективно. Това не е решение от типа „plug-and-play“ за нетехнически екипи.
- Зависимост от екосистемата на IBM: Въпреки че се интегрира с инструменти на трети страни, watsonx работи най-добре в по-широката екосистема на IBM, включително IBM Cloud и Red Hat OpenShift.
- Сложност на разходите: Подобно на повечето корпоративни AI платформи, watsonx има множество компоненти на разходите, включително изчислителни ресурси, съхранение, API повиквания и нива на поддръжка, което може да затрудни изготвянето на бюджета.
- Оперативни разходи: Управлението на AI модели в производството не е еднократна задача. То изисква специални ресурси за непрекъснато наблюдение, поддръжка и актуализации.
- Пропуски в управлението на проекти: watsonx е предназначен за разработване и управление на модели, но не включва вградени функции за управление на проекти, проследяване на задачи или сътрудничество в екип.
💡 Съвет от професионалист: Тези ограничения не са характерни само за watsonx; те важат за почти всички корпоративни AI платформи. Обединете управлението на AI проекти, документацията и комуникацията в екипа на едно място, за да запълните оперативната празнина с ClickUp, докато watsonx се занимава с техническите аспекти на AI.
Алтернативи на IBM Watsonx за корпоративни AI проекти
watsonx е страхотен, но не е единственият инструмент за изграждане и мащабиране на организация, ориентирана към изкуствен интелект.
Ето някои от основните алтернативи на watsonx за корпоративни AI:
| Платформа | Най-подходящо за | Ключов отличителен белег | Съображения |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Предприятия с съществуваща IBM инфраструктура | Интегрирано управление и поддръжка на хибриден облак | По-стръмна крива на обучение |
| AWS Bedrock | Организации, използващи AWS | Широк избор от модели и дълбока AWS интеграция | Възможност за обвързване с AWS |
| Google Vertex AI | Организации с голям обем данни | Силни MLOps възможности и BigQuery интеграция | Зависимост от екосистемата на Google Cloud |
| Microsoft Azure AI | Организации в екосистемата на Microsoft | Силна свързаност с Copilot и Office 365 | Архитектура, базирана на Azure |
| OpenAI API | Стартиращи компании и екипи, фокусирани върху бързото прототипиране | Достъп до най-модерни модели чрез прост API | Ограничени вградени функции за управление |
В крайна сметка, изборът на подходящата платформа често зависи от съществуващите инвестиции в инфраструктура на вашата компания и техническата експертиза на вашия екип.
Препоръчваме ви да проведете независимо проучване и да не бързате. Изпробвайте няколко реалистични примера за употреба. Тествайте интеграциите и изискванията за управление на ранен етап и се уверете, че платформата отговаря на вашия оперативен модел (а не само на вашата демо версия).
Мащабирайте AI работния си поток, а не само модела си
watsonx може да ви предостави техническата основа за изграждане и управление на корпоративен AI, но резултатите зависят от това, което се случва около него. Почти невъзможно е да се постигне „перфектен“ модел. Вместо това, фокусирайте се върху един случай с голямо въздействие, подгответе данните и одобренията предварително и изградете повторяем път от експеримента до производството.
Ако има нещо, което трябва да запомните, то е следното: AI се разраства само когато изпълнението се разраства заедно с него. Ясна собственост, документация, готова за одит, и строга междуфункционална координация са това, което превръща работещ пилотен проект в нещо, на което бизнесът може да се довери и да използва отново.
ClickUp прави всичко това възможно, като ви предоставя едно работно пространство за планиране, сътрудничество и управление на внедряването на вашите AI инициативи. Защо да чакате? Регистрирайте се в ClickUp още днес – безплатно!
Често задавани въпроси (FAQ)
watsonx. ai е AI студио за създаване на модели, watsonx. data е хранилище за данни за достъп до корпоративни данни, а watsonx. governance предоставя инструменти за управление на жизнения цикъл на AI и съответствие, които заедно формират цялостната платформа watsonx.
watsonx предоставя предварително изградена инфраструктура, основни модели и инструменти за управление, които ускоряват внедряването, но е по-малко адаптируем от напълно персонализираните решения, създадени от нулата на отворени платформи.
watsonx предлага API и SDK за интеграция с външни системи, но няма вградени функции за управление на проекти, така че екипите обикновено използват допълнителни инструменти като ClickUp за управление на AI проекти и координиране на работата.
Ефективното използване изисква умения в областта на инженеринга на данни, ML/AI и DevOps, въпреки че инструментите без код могат да намалят бариерата за по-прости случаи на употреба, като създаването на AI асистенти. /