Pokud hledáte IBM Watsonx, pravděpodobně nehledáte další povzbuzující řeči o tom, že „AI je budoucnost“. Hledáte praktické informace: jak vytvořit model, bezpečně jej nasadit, správně spravovat a udržovat v reálném světě – aniž by vaše iniciativa uvízla v nekonečném pilotním režimu.
A nejste v tom sami. Výzkum IBM zjistil, že téměř 40 % projektů umělé inteligence zahájených v letech 2023 až 2025 se stále nachází ve fázi pilotních projektů. Není to proto, že by technologie selhávala, ale proto, že týmy mají potíže s koordinací lidské práce na projektu v souvislosti s vývojem modelů.
Týmy se zaseknou při správě schvalování, dokumentace, přístupu k datům a řízení rizik. A právě s tím vám pomůže tento průvodce.
Ukážeme vám, jak používat IBM Watsonx pro podnikové iniciativy v oblasti umělé inteligence. Dozvíte se také, jak řídit koordinaci projektů, dokumentaci a mezifunkční pracovní postupy, které ve skutečnosti rozhodují o tom, zda vaše iniciativa v oblasti umělé inteligence uspěje, nebo uvízne na mrtvém bodě.
Co je IBM Watsonx?
IBM Watsonx je podniková platforma pro umělou inteligenci a data, která pomáhá organizacím vytvářet, nasazovat a spravovat modely umělé inteligence v měřítku. Nejedná se o jeden nástroj, ale o integrovanou platformu, která kombinuje čtyři základní komponenty: Watsonx Orchestrate, Watsonx AI, Watsonx Data a Watsonx Governance.
Proč používat IBM Watsonx?
Na rozdíl od starších produktů IBM Watson je watsonx speciálně navržen pro éru generativní AI. Zaměřuje se na zpřístupnění základních modelů a funkcí velkých jazykových modelů (LLM) pro podniky. Společnost Gartner předpovídá, že do roku 2026 bude více než 80 % podniků využívat aplikace Gen-AI.
watsonx vám také poskytuje flexibilitu v oblasti modelů. Podporuje modely IBM Granite a knihovnu možností třetích stran, takže si můžete vybrat to, co vyhovuje vašemu použití a rizikovému profilu. A pokud potřebujete, aby model fungoval lépe pro vaši doménu, můžete použít techniky jako prompt tuning, abyste jej přizpůsobili rychleji, aniž byste museli začít od začátku.
Základní komponenty platformy IBM Watsonx
Podnikové týmy ztrácejí spoustu času „hodnocením platforem umělé inteligence“, aniž by věděly, co vlastně obsahují. Takto nakonec dochází k nesouladu mezi očekáváními a chaotickým zaváděním.
IBM Watsonx je postaven na čtyřech základních pilířích, které jsou navrženy tak, aby spolupracovaly a pokrývaly celý životní cyklus AI od začátku do konce:
- watsonx. ai: Jedná se o studio umělé inteligence, kde váš tým bude trénovat, ověřovat, ladit a nasazovat základní modely a modely strojového učení. Zahrnuje laboratoř pro experimentování s výzvami, studio pro ladění modelů a knihovnu předem připravených modelů, které vám pomohou začít.
- watsonx. orchestrate: Jedná se o „agentskou“ vrstvu uvnitř watsonx, kde AI nejen odpovídá na otázky, ale také podniká akce. Umožňuje vám používat předem připravené nebo vlastní AI agenty (vytvořené bez kódu nebo s kódem), kteří mohou plnit skutečné úkoly napříč vašimi nástroji a pracovními postupy. Můžete také spustit orchestraci více agentů, kde různí agenti spolupracují.
- watsonx. data: Jedná se o datové úložiště postavené na architektuře lakehouse, která kombinuje výhody datových jezer a datových skladů. Zajišťuje virtualizaci dat, nabízí funkce vektorového úložiště pro generativní AI a připojuje se k vašim podnikovým datům, ať se nacházejí kdekoli.
- watsonx. governance: Jedná se o sadu nástrojů pro správu životního cyklu AI s důvěrou a transparentností. Poskytuje funkce pro sledování původu dat, detekci zaujatosti modelů, monitorování dodržování předpisů a automatické prosazování zásad.
📚 Přečtěte si také: Generativní AI vs. prediktivní AI
Případy použití podnikové AI pro IBM Watsonx
Pokud investujete do výkonných platforem umělé inteligence, aniž byste identifikovali jasné případy použití, skončíte pouze s drahými pilotními projekty, které se nikdy nedostanou do produkce ani nepřinesou skutečnou obchodní hodnotu.
Pro představu: Pouze 5 % organizací úspěšně rozšířilo 70 % nebo více svých pilotních projektů Gen-AI.
Není divu, že to vede k plýtvání zdroji a skepticismu zainteresovaných stran ohledně hodnoty AI.
Řešení je však jednoduché. Místo toho, abyste se ztráceli v technických možnostech, zaměřte se na praktické, produkčně připravené případy použití, které řeší skutečné obchodní problémy. Zde je několik příkladů, které vám pomohou se zamyslet:
- Automatizace zákaznické podpory: Vytvořte AI asistenty, kteří vyřizují rutinní dotazy zákazníků tím, že čerpají odpovědi přímo z znalostních bází vaší společnosti pomocí technologie RAG (retrieval-augmented generation).
- Inteligence dokumentů: Automaticky extrahujte klíčové informace a data z nestrukturovaných dokumentů, jako jsou smlouvy, zprávy a faktury, v rozsahu, který by byl pro lidské týmy nemožný.
- Generování a modernizace kódu: Urychlete pracovní postupy vývoje softwaru a efektivitu inženýrství pomocí umělé inteligence k generování nového kódu, vysvětlení stávajícího kódu nebo modernizaci starších aplikací.
- Vyhledávání znalostí: Umožněte zaměstnancům rychle najít odpovědi vytvořením vyhledávání na pracovišti, které pokrývá všechny izolované zdroje dat vaší společnosti.
- Předpovídání poptávky: Použijte modely umělé inteligence na vaše historická data, abyste mohli přesněji předpovídat potřeby zásob, alokaci zdrojů a budoucí tržní trendy.
- Shrnutí hovorů: Generujte automatická shrnutí a akční položky z hovorů zákaznického servisu nebo obchodních schůzek, čímž ušetříte čas a zajistíte, že nic neunikne vaší pozornosti.
💡 Tip pro profesionály: Každý z těchto případů použití je komplexní projekt, který generuje vlastní práci – cykly prompt engineeringu, testování modelů a recenze zainteresovaných stran.
Když vývoj AI probíhá ve watsonx, ale koordinace projektů, dokumentace a komunikace jsou rozptýleny v jiných nástrojích, čelíte obávanému problému rozptýlené práce. Týmy ztrácejí hodiny hledáním informací, přepínáním mezi aplikacemi a opakováním aktualizací na více platformách.
Eliminujte rozptýlenou práci a udržujte svůj tým v souladu tím, že budete spravovat veškerou práci na projektech AI na jednom místě pomocí konvergovaného pracovního prostoru ClickUp. Jedná se o jedinou bezpečnou platformu, kde jsou společně uloženy projekty, dokumenty, konverzace a analytické údaje.
Jak začít s IBM Watsonx
Začátky s IBM Watsonx nejsou tak náročné, jak se na první pohled může zdát. Týmy často uvíznou jen proto, že nemají jasný plán implementace od nastavení až po skutečné použití.
Vyřešili jsme to za vás pomocí tohoto podrobného plánu:
Krok 1: Nastavte si prostředí watsonx
Nejprve budete muset zajistit instanci watsonx prostřednictvím IBM Cloud. To zahrnuje vytvoření účtu, nastavení skupin zdrojů pro vaše projekty a konfiguraci oprávnění pro správu identit a přístupů (IAM).
Také vygenerujete klíče API pro programový přístup a měli byste včas definovat role uživatelů. Zamyslete se nad tím, kdo by měl trénovat AI modely vaší organizace, kdo je může nasadit a kdo potřebuje pouze prohlížet výsledky. Budete rádi, když se později nebudete muset zabývat bezpečnostními problémy.
💡 Tip pro profesionály: Použijte pracovní prostor pro správu projektů ke sledování všech nastavovacích činností. Vytvořte úkoly ClickUp, abyste přidělili odpovědnosti za každý krok konfigurace, a použijte ClickUp Docs k dokumentování klíčových rozhodnutí, čímž vytvoříte živý záznam, který se stane neocenitelným pro zaškolování nových členů týmu.
Krok 2: Propojte zdroje podnikových dat
Dále propojíte data watsonx se svými stávajícími zdroji dat, ať už se nacházejí v databázích, datových jezerech nebo cloudovém úložišti. Tento krok zahrnuje přípravu dat, včetně mapování schémat (zajištění kompatibility struktury dat s watsonx) a provádění kontrol kvality dat. Také určíte, která data jsou pro vaše modely umělé inteligence skutečně relevantní.
Pro případy použití, jako je vyhledávání znalostí pomocí umělé inteligence, budete muset připravit své dokumenty pro generování rozšířené o vyhledávání (RAG). To zahrnuje:
- Chunking: Rozdělení velkých dokumentů na menší segmenty, které lze prohledávat
- Vkládání: Vytváření numerických reprezentací těchto bloků, které modely AI mohou pochopit a porovnat.
Tato fáze propojení dat je často nejdelší a nejnáročnější částí projektu AI. Proč? Protože podniková data jsou notoricky chaotická a roztříštěná mezi různými odděleními. Jejich sjednocení vyžaduje koordinaci mezi datovými inženýry, bezpečnostními týmy a majiteli podniků.
📮ClickUp Insight: Pouze 39 % respondentů našeho průzkumu uvedlo, že jejich soubory, poznámky a dokumenty jsou plně organizované.
Pro všechny ostatní jsou informace často uloženy na různých místech: v chatovací aplikaci, e-mailu, na disku a v nástrojích pro správu dat. Mentální úsilí spojené s pamatováním si, kde se něco nachází, může být stejně vyčerpávající jako samotný úkol.
Enterprise Search v ClickUp vám nabízí jediné vyhledávací pole, které vám umožní přístup k úkolům, dokumentům a konverzacím z jediného vstupního bodu. Potřebujete konkrétní informace? Zeptejte se ClickUp Brain a ten rychle shromáždí nejrelevantnější podrobnosti. Místo toho, aby lidé rekonstruovali kontext z paměti, mohou se vrátit k práci s jasnou myslí a neztraceným elánem.
Krok 3: Trénujte a nasazujte své AI modely
Po propojení dat můžete začít trénovat své modely. Máte k dispozici několik možností, z nichž každá vyžaduje jinou míru úsilí a nákladů.
Můžete:
- Používejte předem vycvičené základní modely tak, jak jsou.
- Vylepšete stávající model pomocí vlastních dat, abyste jej specializovali, nebo
- Vytvořte si vlastní model od základu pro velmi specifické potřeby.
Lehčí alternativou je prompt tuning, při kterém upravujete chování modelu pomocí pečlivě vytvořených pokynů, aniž byste museli provádět úplné přeškolení.
Jakmile máte model, můžete začít s nasazením. Proces vypadá takto:
- Testování modelu ve vývojovém prostředí
- Ověřování v testovacím prostředí
- Nasazení do produkce
Naučíte se také konfigurovat inferenční koncové body, které jsou přístupovými body, které vaše aplikace budou používat k získávání odpovědí z modelu.
Nezapomeňte, že trénování modelu je iterativní cyklus testování, hodnocení a úprav. Může to zabrat čas, ale pokud se to udělá správně, má to neuvěřitelně vysokou návratnost investic!
Pokud vás zajímá, jak vytvořit vlastního asistenta AI pomocí podobného pracovního postupu, podívejte se na toto vysvětlující video:
💡 Tip pro profesionály: Pokud je vaším cílem analyzovat data projektu (a ne budovat vlastní infrastrukturu umělé inteligence), nemusíte vůbec trénovat ani nasazovat model. S ClickUp Brain můžete klást otázky v běžné angličtině týkající se práce, která již ve vašem pracovním prostoru existuje – úkoly, časové osy, přidělené osoby, odhady, sledovaný čas a dokumenty – a získat odpovědi okamžitě, přímo ve vašem pracovním postupu.
Například: „Které úkoly s největší pravděpodobností nesplní termíny v tomto sprintu?“ nebo „Kde neustále podceňujeme množství práce?“
Krok 4: Integrujte watsonx do svých stávajících pracovních postupů
Víte to stejně dobře jako my: izolovaný model umělé inteligence nepřináší žádnou obchodní hodnotu; musíte jej integrovat do pracovních postupů svého týmu.
Watsonx nabízí různé způsoby, jak toho dosáhnout, včetně REST API, softwarových vývojových sad (SDK) pro jazyky jako Python a Node.js a webhooků pro automatizaci řízenou událostmi.
Zvažte také CI/CD (kontinuální integrace/kontinuální nasazení) pro vaše AI modely, abyste mohli automatizovat aktualizace a vrácení zpět v případě výskytu problémů.
Takto začleníte AI do produktů, interních nástrojů nebo automatizací, které týmy skutečně používají.
Klíčové funkce IBM Watsonx pro podnikové týmy
Cítíte se ohromeni vším, co watsonx nabízí?
Doporučujeme vám začít s těmito důležitými podnikovými funkcemi: ✨
- Šablony a katalog promptů: Ukládejte a sdílejte efektivní prompty v rámci celé organizace, aby týmy nemusely neustále objevovat Ameriku.
- Ochranná opatření: Nakonfigurujte bezpečnostní filtry a omezení výstupů, abyste zabránili AI generovat nevhodné, neznačkové nebo škodlivé odpovědi.
- Hodnocení: Změřte přesnost, relevanci a bezpečnost modelů před jejich nasazením do produkce.
- Asistent pro tvorbu: Vytvářejte vlastní asistenty AI pro konkrétní úkoly, aniž byste potřebovali hluboké technické znalosti.
- Přístup k více modelům: Vyberte si z řady modelů, včetně řady IBM Granite a open-source modelů, jako je Meta Llama, a najděte ten, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám.
- Funkce agentů: Vytvářejte AI agenty, kteří mohou provádět akce a automatizovat úkoly, nejen generovat text.
Pokud zjistíte, že se přijetí funkcí v počátečních fázích implementace zpomaluje, může se jednat spíše o problém procesu než o selhání samotného watsonx.
Katalog podnětů například funguje pouze v případě, že za ním stojí jednoduchý pracovní postup: kdo může podněty předkládat, kdo je kontroluje, jak vypadá „schválení“ a odkud mají týmy podněty každý den čerpat. Totéž platí pro hodnocení a ochranná opatření – pokud jsou volitelná nebo nejasná, lidé je budou obcházet, aby „postupovali rychleji“, a vy skončíte s nekonzistentními výsledky (a bolestmi hlavy z řízení).
Dobrá zpráva? Většinu z toho lze snadno vyřešit pomocí stanovených vlastnických práv, jasných kontrolních bodů a sdílených standardů před rozšířením používání.
Správa a zabezpečení dat v IBM Watsonx
Pokud jste se někdy pokusili realizovat projekt umělé inteligence v reálném podniku, víte, jak to chodí: model funguje, demo je hotové... a pak zasáhnou bezpečnostní opatření s otázkami, které vše zastaví.
Na jakých datech je trénován? Kde jsou uložena? Kdo k nim má přístup? Může dojít k úniku informací o zákaznících? Co se stane, pokud dojde k halucinacím?
A pokud nemáte jasné odpovědi (a dokumentaci), projekt se neposune vpřed – zůstane uvězněn v „bezpečnostní revizi“, zatímco právní, rizikové a IT oddělení budou diskutovat o dvanácti kolech, což zpozdí nasazení.
Komponenta watsonx. governance je navržena tak, aby tento problém řešila poskytováním nástrojů pro dodržování předpisů v oblasti umělé inteligence a řízení rizik.
- Původ dat: Sledujte přesně, odkud vaše data pocházejí a jak byla transformována v celém procesu AI.
- Řízení přístupu: Pomocí řízení přístupu na základě rolí (RBAC) a řízení přístupu na základě atributů (ABAC) přesně definujte, kdo má přístup k jakým modelům a datům.
- Auditní stopy: Udržujte kompletní, neměnný protokol všech aktivit souvisejících s tréninkem modelů, nasazením a inferencí pro účely reportování o dodržování předpisů.
- Detekce zaujatosti: Pomocí integrovaných nástrojů identifikujte a zmírněte potenciální zaujatost ve výstupech vašeho modelu, než se dostane k zákazníkovi.
- Prosazování zásad: Nastavte automatizované ochranné mechanismy, které zabrání AI v chování, které není v souladu s předpisy.
Tyto funkce podporují hlavní rámce pro dodržování předpisů, jako jsou GDPR, HIPAA a SOC 2.
💡 Tip pro profesionály: Správa není jen o nástrojích, ale také o procesech a dokumentaci.
Vytvořte jediný zdroj pravdivých informací a transparentní, auditovatelnou stopu, která uspokojí i ty nejopatrnější bezpečnostní týmy, a to tím, že budete veškerou dokumentaci týkající se správy uchovávat v ClickUp Docs a sledovat kontroly a schvalování souladu s předpisy pomocí ClickUp Tasks.
📮 ClickUp Insight: 88 % respondentů našeho průzkumu používá AI pro své osobní úkoly, ale více než 50 % se bojí ji používat v práci. Jaké jsou tři hlavní překážky? Nedostatečná integrace, mezery ve znalostech nebo obavy o bezpečnost.
Ale co když je AI zabudována do vašeho pracovního prostoru a je již zabezpečená? ClickUp Brain, vestavěný AI asistent ClickUp, to činí realitou. Rozumí pokynům v běžném jazyce, řeší všechny tři obavy spojené s přijetím AI a zároveň propojuje váš chat, úkoly, dokumenty a znalosti v celém pracovním prostoru. Najděte odpovědi a poznatky jediným kliknutím!
📮 ClickUp Insight: 88 % respondentů našeho průzkumu používá AI pro své osobní úkoly, ale více než 50 % se bojí ji používat v práci. Jaké jsou tři hlavní překážky? Nedostatečná integrace, mezery ve znalostech nebo obavy o bezpečnost.
Ale co když je AI zabudována do vašeho pracovního prostoru a je již zabezpečená? ClickUp Brain, vestavěný AI asistent ClickUp, to činí realitou. Rozumí pokynům v běžném jazyce, řeší všechny tři obavy spojené s přijetím AI a zároveň propojuje váš chat, úkoly, dokumenty a znalosti v celém pracovním prostoru. Najděte odpovědi a poznatky jediným kliknutím!
Jak integrovat IBM Watsonx do vaší technologické infrastruktury
Platformy umělé inteligence se rychle stanou izolovanými silami, pokud nejsou propojeny s nástroji, které váš tým již používá. To nutí lidi ručně přenášet informace mezi systémy, což je pomalé, náchylné k chybám a vede ke ztrátě cenného kontextu, díky kterému je umělá inteligence vůbec užitečná.
Watsonx lze integrovat jak na úrovni infrastruktury, tak na úrovni aplikací.
Propojení infrastruktury:
- Cloudové připojení: Využijte služby jako AWS PrivateLink nebo VPC peering pro bezpečné připojení k vaší stávající cloudové infrastruktuře.
- Kontejnerové platformy: Nasazení na platformách jako OpenShift pro hybridní cloudová prostředí
- Datové platformy: Používejte nativní konektory pro propojení s datovými sklady, jako jsou Snowflake a Databricks.
- Streamování: Integrujte nástroje jako Kafka pro datové potrubí v reálném čase.
Integrace na úrovni aplikací:
- Systémy CRM: Připojte se k Salesforce a vytvářejte aplikace umělé inteligence zaměřené na zákazníky.
- Správa služeb: Integrujte se službou ServiceNow a automatizujte IT a podpůrné pracovní postupy.
- Vlastní aplikace: Použijte REST API a SDK k integraci AI do svého vlastního proprietárního softwaru.
Úspěšná integrace závisí na jasném rozdělení odpovědností. Nezapomeňte určit, kdo je zodpovědný za udržování připojení, monitorování poruch a zpracování aktualizací.
Osvědčené postupy pro používání IBM Watsonx v podnikových projektech umělé inteligence
Pokud vás v minulosti zklamaly obecné rady, jsme tu pro vás. Zde je několik osvědčených postupů, které skutečně fungují pro podnikové projekty v oblasti umělé inteligence. 🛠️
- Začněte s prompt engineeringem před jemným doladěním: Většinu případů použití můžete vyřešit pomocí dobře navržených promptů. Ušetřete čas a náklady na jemné doladění pro případ, že jste zcela vyčerpali možnosti optimalizace promptů.
- Implementujte pracovní postupy typu „human-in-the-loop“ (HITL): Začleňte do výstupů AI kroky ruční kontroly, zejména u aplikací zaměřených na zákazníky nebo aplikací s vysokými riziky, kde by chyba mohla být nákladná.
- Vytvořte si včas bezpečnostní opatření: Nečekejte s přemýšlením o bezpečnosti až do fáze produkce. Od samého začátku zabudujte do svého vývojového procesu omezení a bezpečnostní filtry.
- Vytvořte hodnotící rámce před nasazením: Definujte, co je pro váš konkrétní případ použití „dobré“, a vytvořte konzistentní rámec pro měření výkonu modelu podle tohoto kritéria.
- Plánujte monitorování a detekci odchylek: Výkon modelu se bude v průběhu času přirozeně zhoršovat, protože se svět mění. Začleňte do své infrastruktury AI možnost pozorování, abyste tyto „odchylky“ zachytili včas.
- Vše dokumentujte: Vedejte podrobné záznamy o verzích promptů, konfiguracích modelů a výsledcích hodnocení. Vaše budoucí já vám za to poděkuje.
Omezení používání IBM Watsonx pro podnikovou AI
Než věnujete měsíce času svého týmu nasazení watsonx, je důležité poctivě zhodnotit, v čem by platforma mohla mít nedostatky.
- Náročnost osvojení: watsonx je výkonná, komplexní platforma, jejíž efektivní používání vyžaduje značné technické znalosti. Nejedná se o řešení typu „plug-and-play“ pro týmy bez technických znalostí.
- Závislost na ekosystému IBM: Ačkoli se watsonx integruje s nástroji třetích stran, nejlépe funguje v širším ekosystému IBM, včetně IBM Cloud a Red Hat OpenShift.
- Složitost nákladů: Stejně jako většina podnikových platforem umělé inteligence má i watsonx několik nákladových složek, včetně výpočetního výkonu, úložiště, volání API a úrovní podpory, což může ztěžovat sestavování rozpočtu.
- Provozní náklady: Správa modelů umělé inteligence ve výrobě není jednorázová úloha. Vyžaduje vyhrazené zdroje pro průběžné monitorování, údržbu a aktualizace.
- Mezery v projektovém řízení: watsonx je navržen pro vývoj modelů a správu, ale neobsahuje vestavěné funkce pro projektové řízení, sledování úkolů nebo spolupráci týmů.
💡 Tip pro profesionály: Tato omezení nejsou specifická pouze pro watsonx, ale platí pro téměř všechny podnikové platformy umělé inteligence. Sjednoťte správu projektů umělé inteligence, dokumentaci a komunikaci týmu na jednom místě a vyplňte provozní mezeru pomocí ClickUp, zatímco watsonx se postará o technické aspekty umělé inteligence.
Alternativy k IBM Watsonx pro podnikové projekty v oblasti umělé inteligence
watsonx je skvělý nástroj, ale není jediným nástrojem pro budování a škálování organizace zaměřené na AI.
Zde je přehled některých hlavních alternativ k watsonx pro podnikovou AI:
| Platforma | Nejvhodnější pro | Klíčový rozdíl | Zvážení |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Podniky s existující infrastrukturou IBM | Integrovaná správa a podpora hybridního cloudu | Strmější křivka učení |
| AWS Bedrock | Organizace využívající AWS | Široký výběr modelů a hluboká integrace AWS | Možnost vázání na dodavatele AWS |
| Google Vertex AI | Organizace s velkým objemem dat | Silné funkce MLOps a integrace BigQuery | Závislost na ekosystému Google Cloud |
| Microsoft Azure AI | Organizace v ekosystému Microsoft | Silná konektivita Copilot a Office 365 | Architektura zaměřená na Azure |
| OpenAI API | Startupy a týmy zaměřené na rychlé prototypování | Přístup k nejmodernějším modelům prostřednictvím jednoduchého API | Omezené vestavěné funkce správy |
V konečném důsledku správná platforma často závisí na stávajících investicích vaší společnosti do infrastruktury a technických znalostech vašeho týmu.
Doporučujeme vám provést nezávislý průzkum a nespěchat. Vyzkoušejte několik realistických případů použití. Včas otestujte integraci a požadavky na správu a ujistěte se, že platforma odpovídá vašemu provoznímu modelu (nejen vaší demo verzi).
Škálujte svůj AI pracovní postup, nejen svůj model
watsonx vám může poskytnout technický základ pro budování a správu podnikové AI, ale výsledky závisí na tom, co se děje kolem ní. Je téměř nemožné mít „dokonalý“ model. Místo toho se zaměřte na jeden případ použití s velkým dopadem, zajistěte si včas data a schválení a vytvořte opakovatelnou cestu od experimentu k produkci.
Pokud je tu jedna věc, kterou si můžete odnést, pak je to tato: AI se dá škálovat pouze tehdy, když se s ní škáluje i její provádění. Jasné vlastnictví, dokumentace připravená k auditu a těsná mezifunkční koordinace jsou tím, co promění funkční pilotní projekt v něco, čemu může podnik důvěřovat a co může znovu použít.
A ClickUp to vše umožňuje tím, že vám poskytuje jediný pracovní prostor pro plánování, spolupráci a správu zavádění vašich iniciativ v oblasti AI. Tak na co čekáte? Zaregistrujte se do ClickUp ještě dnes – je to zdarma!
Často kladené otázky (FAQ)
watsonx. ai je studio umělé inteligence pro vytváření modelů, watsonx. data je úložiště dat pro přístup k podnikovým datům a watsonx. governance poskytuje nástroje pro správu životního cyklu umělé inteligence a dodržování předpisů, které společně tvoří kompletní platformu watsonx.
watsonx poskytuje předem připravenou infrastrukturu, základní modely a nástroje pro správu, které urychlují nasazení, ale je méně přizpůsobitelný než plně přizpůsobená řešení vytvořená od základu na open-source frameworkách.
watsonx nabízí API a SDK pro integraci s externími systémy, ale postrádá nativní funkce pro správu projektů, takže týmy obvykle používají doplňkové nástroje, jako je ClickUp, ke správě projektů AI a koordinaci práce.
Efektivní využití vyžaduje znalosti v oblasti datového inženýrství, ML/AI a DevOps, ale jeho nástroje bez nutnosti programování mohou snížit bariéry pro jednodušší použití, jako je vytváření AI asistentů. /