Ha az IBM Watsonx-ot keresi, akkor valószínűleg nem egy újabb „az AI a jövő” típusú lelkesítő beszédet szeretne hallani. Ön gyakorlati dolgokat keres: hogyan lehet modellt építeni, azt biztonságosan telepíteni, megfelelően irányítani és a valós világban működtetni – anélkül, hogy kezdeményezése végtelenül elakadna a kísérleti fázisban.
És ezzel nincs egyedül. Az IBM kutatása szerint a 2023 és 2025 között indított mesterséges intelligencia projektek közel 40%-a még mindig nem jutott túl a kísérleti fázison. Ez nem azért van, mert a technológia nem működik, hanem azért, mert a csapatok nehezen tudják összehangolni a modellfejlesztéssel kapcsolatos emberi munkát.
A csapatok gyakran elakadnak a jóváhagyások, a dokumentáció, az adatokhoz való hozzáférés és a kockázatkezelés kezelésében. Ez az útmutató pontosan ebben segít Önnek.
Megmutatjuk, hogyan használhatja az IBM WatsonX-et vállalati AI-kezdeményezésekhez. Megtanulhatja továbbá, hogyan kezelje a projektkoordinációt, a dokumentációt és a funkciók közötti munkafolyamatokat, amelyek ténylegesen meghatározzák, hogy AI-kezdeményezése sikeres lesz-e vagy megreked.
Mi az IBM Watsonx?
Az IBM Watsonx egy vállalati szintű mesterséges intelligencia és adatplatform, amelynek célja, hogy segítse a szervezeteket a mesterséges intelligencia modellek méretarányos kialakításában, bevezetésében és irányításában. Nem egyetlen eszközről van szó, hanem egy integrált platformról, amely négy alapvető komponenst ötvöz: Watsonx Orchestrate, Watsonx AI, Watsonx Data és Watsonx Governance.
Miért érdemes az IBM Watsonx-ot használni?
A korábbi IBM Watson termékektől eltérően a watsonx kifejezetten a generatív mesterséges intelligencia korszakára lett kifejlesztve. Célja, hogy az alapmodelleket és a nagy nyelvi modellek (LLM) képességeit elérhetővé tegye a vállalatok számára. A Gartner előrejelzése szerint 2026-ra a vállalatok több mint 80%-a fogja használni a Gen-AI alkalmazásokat.
A watsonx rugalmasságot biztosít a modellek terén is. Támogatja az IBM Granite modelleket és egy harmadik féltől származó opciókból álló könyvtárat, így kiválaszthatja, amelyik az Ön felhasználási esetéhez és kockázati profiljához illik. Ha pedig a modellnek jobb teljesítményre van szüksége az Ön területén, akkor olyan technikákat alkalmazhat, mint a prompt tuning, hogy gyorsabban alkalmazkodjon, anélkül, hogy újra kellene építenie a modellt.
Az IBM Watsonx platform alapvető összetevői
A vállalati csapatok rengeteg időt pazarolnak az „AI-platformok értékelésére” anélkül, hogy tudnák, mi is van valójában a dobozban. Így végül nem megfelelő elvárások és kaotikus bevezetések lesznek a vége.
Az IBM Watsonx négy alapvető pillérre épül, amelyek úgy lettek kialakítva, hogy együtt működjenek és az AI teljes életciklusát lefedjék:
- watsonx. ai: Ez az AI stúdió, ahol csapata alapmodelleket és gépi tanulási modelleket fog képezni, validálni, hangolni és telepíteni. Tartalmaz egy prompt labort a promptok kísérletezéséhez, egy hangoló stúdiót a modellek adaptálásához, valamint egy előre elkészített modellekből álló könyvtárat, amely segít az indulásban.
- watsonx. orchestrate: Ez a watsonx „ügynöki” rétege, ahol az AI nem csak kérdésekre válaszol, hanem cselekszik is. Lehetővé teszi előre elkészített vagy egyedi AI-ügynökök (no-code vagy pro-code segítségével létrehozott) használatát, amelyek valós feladatokat tudnak elvégezni az Ön eszközei és munkafolyamatai között. Több ügynökös koordinációt is futtathat, ahol különböző ügynökök működnek együtt.
- watsonx. data: Ez egy lakehouse architektúrán alapuló adattár, amely ötvözi a data lake-ek és az adattárak előnyeit. Kezel adatvirtualizációt, vektoros tárolási lehetőségeket kínál generatív AI-hez, és csatlakozik a vállalati adatokhoz, bárhol is legyenek azok.
- watsonx. governance: Ez az eszközkészlet az AI életciklusának megbízható és átlátható kezelésére szolgál. Funkciókat biztosít az adatok eredetének nyomon követéséhez, a modellek torzításainak felismeréséhez, a megfelelőség ellenőrzéséhez és a szabályok automatikus érvényesítéséhez.
📚 Olvassa el még: Generatív AI kontra prediktív AI
Vállalati AI felhasználási esetek az IBM Watsonx számára
Ha hatékony AI-platformokba fektet be anélkül, hogy egyértelmű felhasználási eseteket azonosítana, akkor csak drága kísérleti projektekkel fog végződni, amelyek soha nem jutnak el a termelésig, és nem hoznak valódi üzleti értéket.
Hogy egy kis kontextust adjunk: a szervezetek mindössze 5%-a tudta sikeresen 70%-ra vagy annál magasabb szintre növelni Gen-AI pilot projektjeinek számát.
Nem csoda, hogy ez erőforrások pazarlásához és az érintettek szkepticizmusához vezet az AI értékét illetően.
A megoldás azonban egyszerű. Ahelyett, hogy elmerülne a technikai lehetőségekben, összpontosítson a gyakorlati, termeléskész felhasználási esetekre, amelyek valódi üzleti problémákat oldanak meg. Íme néhány példa, amely elgondolkodtathatja:
- Ügyfélszolgálati automatizálás: Hozzon létre olyan mesterséges intelligencia asszisztenseket, amelyek a rutin ügyfélkérdéseket kezelik azáltal, hogy a visszakereséssel kiegészített generálás (RAG) segítségével közvetlenül a vállalat tudásbázisából nyerik ki a válaszokat.
- Dokumentumintelligencia: automatikusan kivonja a legfontosabb információkat és adatokat strukturálatlan dokumentumokból, például szerződésekből, jelentésekből és számlákból, olyan mértékben, amely emberi csapatok számára lehetetlen lenne.
- Kódgenerálás és modernizálás: Gyorsítsa fel a szoftverfejlesztési munkafolyamatokat és a mérnöki hatékonyságot az AI segítségével új kódok generálásával, a meglévő kódok magyarázatával vagy a régi alkalmazások modernizálásával.
- Tudáskeresés: Lehetővé teszi az alkalmazottak számára, hogy gyorsan megtalálják a válaszokat azáltal, hogy létrehoz egy munkahelyi keresőt, amely átfogja a vállalat összes szilárd adatforrását.
- Kereslet-előrejelzés: Alkalmazzon mesterséges intelligencia modelleket a korábbi adataidra, hogy pontosabban előre tudja jelezni a készletigényeket, az erőforrások elosztását és a jövőbeli piaci trendeket.
- Hívásösszefoglalás: Automatikus összefoglalók és teendők generálása ügyfélszolgálati hívásokból vagy értékesítési megbeszélésekből, ami időt takarít meg és biztosítja, hogy semmi ne maradjon ki.
💡 Profi tipp: Minden egyes felhasználási eset egy komplex projekt, amely saját munkát generál – gyors mérnöki ciklusokat, modelltesztelést és az érdekelt felek általi felülvizsgálatokat.
Amikor az AI fejlesztés a watsonx-ban zajlik, de a projektkoordináció, a dokumentáció és a kommunikáció más eszközökön történik, akkor a munka terjeszkedésének problémájával kell szembenéznie. A csapatok órákat pazarolnak az információk keresésével, az alkalmazások közötti váltással és a frissítések több platformon történő ismétlésével.
Szüntesse meg a munkaterhelés szétszóródását, és tartsa összehangoltan csapatát azáltal, hogy az összes AI-projektjét egy helyen kezeli a ClickUp Converged Workspace segítségével. Ez egy egységes, biztonságos platform, ahol a projektek, dokumentumok, beszélgetések és elemzések egy helyen találhatók.
Hogyan kezdjünk el az IBM Watsonx használatával?
Az IBM Watsonx használatának megkezdése nem olyan ijesztő, mint amilyennek elsőre tűnhet. A csapatok gyakran csak azért akadnak el, mert nincs világos végrehajtási tervük a beállítástól a tényleges használatig.
Ezt a lépésről lépésre kidolgozott útitervvel megoldottuk Önnek:
1. lépés: Állítsa be a watsonx környezetet
Először is, be kell állítania a watsonx példányát az IBM Cloudon keresztül. Ehhez fiókot kell létrehoznia, erőforráscsoportokat kell beállítania a projektjeihez, és konfigurálnia kell az identitás- és hozzáféréskezelési (IAM) engedélyeket.
Emellett API-kulcsokat is létrehozhat a programozási hozzáféréshez, és érdemes már korán meghatározni a felhasználói szerepköröket. Gondoljon át, ki képezze a szervezet mesterséges intelligencia modelljeit, ki telepíthesse azokat, és ki csak az eredményeket tekintse meg. Örülni fog, ha később nem kell biztonsági problémákkal foglalkoznia.
💡 Profi tipp: Használjon projektmenedzsment munkaterületet az összes beállítási tevékenység nyomon követéséhez. Hozzon létre ClickUp feladatokat az egyes konfigurációs lépésekhez tartozó felelősségek hozzárendeléséhez, és használja a ClickUp Docs szolgáltatást a legfontosabb döntések dokumentálásához, így létrehozva egy élő nyilvántartást, amely felbecsülhetetlen értékű lesz az új csapattagok beillesztése során.
2. lépés: Csatlakoztassa vállalati adatforrásait
Ezután összekapcsolja a watsonx. adatokat a meglévő adatforrásaival, függetlenül attól, hogy azok adatbázisokban, adattavakban vagy felhőalapú tárolókban találhatók. Ez a lépés magában foglalja az adatok előkészítését, beleértve a sémamegfeleltetést (annak biztosítását, hogy az adatstruktúra kompatibilis legyen a watsonx-szel) és az adatminőség-ellenőrzések futtatását. Emellett azonosítja, hogy mely adatok relevánsak az AI-modellek számára.
Az AI-alapú tudáskereséshez hasonló felhasználási esetekhez elő kell készítenie dokumentumait a visszakereséssel kiegészített generáláshoz (RAG). Ez a következőket jelenti:
- Chunking: Nagy dokumentumok kisebb, kereshető szegmensekre bontása
- Beágyazás: Az AI-modellek által értelmezhető és összehasonlítható numerikus ábrázolások létrehozása ezekről a darabokról.
Ez az adatkapcsolati fázis gyakran az AI-projekt leghosszabb és legnehezebb része. Miért? Mert a vállalati adatok híresen rendezetlenek és különböző részlegek között szétaprózódnak. Az összes adat összehangolása az adatmérnökök, a biztonsági csapatok és az üzleti tulajdonosok közötti koordinációt igényel.
📮ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők csupán 39%-a állítja, hogy fájljaik, jegyzeteik és dokumentumaik teljes mértékben rendszerezettek.
Mindenki más számára az információk gyakran több helyen is tárolódnak: csevegőalkalmazásban, e-mailben, meghajtón és adatkezelő eszközökben. Az, hogy meg kell jegyezni, hol található valami, ugyanolyan fárasztó lehet, mint maga a feladat.
A ClickUp vállalati keresőjében egyetlen keresősáv segítségével egyetlen belépési pontról érheti el a feladatokat, dokumentumokat és beszélgetéseket. Konkrét információkra van szüksége? Kérdezze meg a ClickUp Brain-t, és az gyorsan összeállítja a legrelevánsabb részleteket. Ahelyett, hogy a memóriából rekonstruálnák a kontextust, az emberek tisztán és lendületesen tudnak visszatérni a munkához.
3. lépés: Az AI-modellek képzése és bevezetése
Az adatok összekapcsolásával megkezdheti modelljeinek képzését. Ehhez több lehetőség is rendelkezésre áll, amelyek mindegyike különböző mértékű erőfeszítést és költséget igényel.
Lehetőségek:
- Használja az előre betanított alapmodelleket úgy, ahogy vannak
- Finomítsa a meglévő modellt saját adataival, hogy specializálja azt, vagy
- Készítsen egyedi modellt a legspecifikusabb igényekhez a semmiből
Egy könnyebb alternatíva a prompt tuning, amelynek során gondosan kidolgozott utasításokkal állítja be a modell viselkedését, anélkül, hogy teljes újratanításra lenne szükség.
Miután elkészült a modell, megkezdheti a telepítést. A folyamat a következőképpen néz ki:
- A modell tesztelése fejlesztési környezetben
- Érvényesítés staging környezetben
- Telepítés a termelésbe
Emellett konfigurálhatja az inferencia végpontokat, amelyek azok a hozzáférési pontok, amelyeket az alkalmazásai használnak a modellből származó válaszok lekéréséhez.
Ne feledje, hogy a modellképzés egy iteratív ciklus, amely tesztelésből, értékelésből és kiigazításból áll. Ez időbe telhet, de ha jól végzik, elképesztően magas ROI-t eredményez!
Ha kíváncsi arra, hogyan építhet saját AI-asszisztenst hasonló munkafolyamat segítségével, nézze meg ezt a bemutató videót:
💡 Profi tipp: Ha a célja a projektadatok elemzése (nem pedig egyedi AI-infrastruktúra kiépítése), akkor egyáltalán nem kell modellt képeznie vagy telepítenie. A ClickUp Brain segítségével egyszerű angol nyelvű kérdéseket tehet fel a munkaterületén már meglévő munkákról – feladatok, ütemtervek, megbízottak, becslések, nyomon követett idő és dokumentumok – és azonnal választ kaphat, közvetlenül a munkafolyamatán belül.
Például: „Mely feladatok esetében a legvalószínűbb, hogy nem fogják tartani a határidőt ebben a sprintben?” vagy „Hol becsüljük rendszeresen alul a munkát?”
4. lépés: Integrálja a watsonx-et a meglévő munkafolyamatokba
Ön is pontosan tudja, amit mi: egy elszigetelten működő AI-modell nem nyújt üzleti értéket; azt be kell integrálnia csapata munkafolyamataiba.
A Watsonx különböző módszereket kínál erre, többek között REST API-kat, Python és Node.js nyelvekhez készült szoftverfejlesztő készleteket (SDK-kat) és eseményvezérelt automatizáláshoz webhookokat.
Fontolja meg a CI/CD (folyamatos integráció/folyamatos telepítés) alkalmazását AI-modelleihez is, hogy automatizálja a frissítéseket és a visszavonásokat, ha problémák merülnek fel.
Így építheti be az AI-t a termékekbe, a belső eszközökbe vagy az automatizálási csapatok által ténylegesen használt eszközökbe.
Az IBM Watsonx legfontosabb funkciói vállalati csapatok számára
Megfélemlíti a watsonx által kínált lehetőségek sokasága?
Javasoljuk, hogy kezdje ezekkel a fontos vállalati funkciókkal: ✨
- Prompt sablonok és katalógus: Mentse el és ossza meg a hatékony promptokat a szervezeten belül, hogy a csapatoknak ne kelljen folyamatosan újragondolniuk a dolgokat.
- Biztonsági korlátok: Konfiguráljon biztonsági szűrőket és kimeneti korlátozásokat, hogy megakadályozza az AI-t a nem megfelelő, márkától eltérő vagy káros válaszok generálásában.
- Értékelések: Mérje meg a modellek pontosságát, relevanciáját és biztonságát, mielőtt azokat termelésbe állítaná.
- Asszisztens-készítő: Hozzon létre egyedi mesterséges intelligencia asszisztenseket konkrét feladatokhoz, anélkül, hogy mélyreható technikai szakértelemre lenne szüksége.
- Többmodellű hozzáférés: Válasszon a számos modell közül, beleértve az IBM Granite sorozatát és az olyan nyílt forráskódú modelleket, mint a Meta Llama, hogy megtalálja a felhasználási esetéhez leginkább megfelelőt.
- Ügynöki képességek: Olyan AI-ügynökök létrehozása, amelyek nemcsak szöveget generálnak, hanem cselekvések végrehajtására és feladatok automatizálására is képesek.
Ha a funkciók bevezetése a megvalósítás kezdeti szakaszában akadozik, az inkább a folyamat problémája lehet, mint a watsonx meghibásodása.
A promptkatalógus például csak akkor működik, ha mögötte egyszerű munkafolyamat áll: ki adhat be promptokat, ki ellenőrzi őket, mi számít „jóváhagyottnak”, és honnan várható, hogy a csapatok nap mint nap promptokat szerezzenek be. Ugyanez vonatkozik az értékelésekre és a korlátokra is: ha azok opcionálisak vagy nem egyértelműek, az emberek megkerülik őket, hogy „gyorsabban haladjanak”, és végül inkonzisztens eredményeket kapunk (és fejfájást okozó irányítási problémákat).
A jó hír? A legtöbb probléma könnyen megoldható a tulajdonjogok tisztázásával, egyértelmű ellenőrzési pontok és közös szabványok bevezetésével, mielőtt a használatot kiterjesztené.
Adatkezelés és biztonság az IBM Watsonx-ban
Ha valaha is megpróbált már mesterséges intelligencia projektet megvalósítani egy valódi vállalaton belül, akkor tudja, hogyan zajlik ez: a modell működik, a bemutató sikeres... majd a biztonsági szakemberek beavatkoznak, és kérdéseikkel mindent leállítanak.
Milyen adatokon van betanítva? Hol tárolják? Ki fér hozzá? Szivároghatnak-e az ügyféladatok? Mi történik, ha téveszmékkel él?
Ha nincs egyértelmű válasza (és dokumentációja), a projekt nem halad előre – a „biztonsági felülvizsgálat” purgatóriumában ragad, miközben a jogi, kockázati és IT részlegek tizenkét fordulót vívnak, késleltetve a bevezetést.
A watsonx. governance komponens ezt a problémát hivatott megoldani azáltal, hogy eszközöket biztosít az AI-megfelelés és a kockázatkezeléshez.
- Adateredet: Pontosan nyomon követheti, honnan származnak az adatok, és hogyan alakultak át az AI-folyamat során.
- Hozzáférés-vezérlés: Használja a szerepköralapú hozzáférés-vezérlést (RBAC) és az attribútumalapú hozzáférés-vezérlést (ABAC) annak pontos meghatározásához, hogy ki férhet hozzá mely modellekhez és adatokhoz.
- Audit nyomvonalak: Teljes, megváltoztathatatlan napló vezetése az összes modellezési, telepítési és következtetéses tevékenységről a megfelelőségi jelentésekhez.
- Előítéletek felismerése: A beépített eszközök segítségével azonosíthatja és csökkentheti a modell kimeneteiben rejlő potenciális előítéleteket, mielőtt azok eljutnának az ügyfelekhez.
- Házirendek érvényesítése: Állítson be automatizált korlátokat, amelyek megakadályozzák, hogy az AI szabálytalanul viselkedjen.
Ezek a funkciók támogatják a főbb megfelelőségi keretrendszereket, mint például a GDPR, a HIPAA és a SOC 2.
💡 Profi tipp: A kormányzás nem csak az eszközökről szól, hanem a folyamatokról és a dokumentációról is.
Hozzon létre egyetlen megbízható forrásokat és átlátható, ellenőrizhető nyomon követhetőséget, amely még a legóvatosabb biztonsági csapatokat is kielégíti, azáltal, hogy az összes irányítási dokumentációt a ClickUp Docs-ban tárolja, és a ClickUp Tasks segítségével nyomon követi a megfelelőségi felülvizsgálatokat és jóváhagyásokat.
📮 ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők 88%-a használja az AI-t személyes feladatokhoz, de több mint 50% nem meri használni a munkában. A három fő akadály? A zökkenőmentes integráció hiánya, a tudáshiány vagy a biztonsági aggályok.
De mi van akkor, ha az AI be van építve a munkaterületébe, és már biztonságos? A ClickUp Brain, a ClickUp beépített AI asszisztense ezt valósággá teszi. Megérti a közönséges nyelvű utasításokat, megoldva mindhárom AI-bevezetési problémát, miközben összekapcsolja a csevegést, a feladatokat, a dokumentumokat és a tudást a munkaterületen. Találjon válaszokat és betekintést egyetlen kattintással!
📮 ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők 88%-a használja az AI-t személyes feladatokhoz, de több mint 50% nem meri használni a munkában. A három fő akadály? A zökkenőmentes integráció hiánya, a tudáshiány vagy a biztonsági aggályok.
De mi van akkor, ha az AI be van építve a munkaterületébe, és már biztonságos? A ClickUp Brain, a ClickUp beépített AI asszisztense ezt valósággá teszi. Megérti a közönséges nyelvű utasításokat, megoldva mindhárom AI-bevezetési problémát, miközben összekapcsolja a csevegést, a feladatokat, a dokumentumokat és a tudást a munkaterületen. Találjon válaszokat és betekintést egyetlen kattintással!
Hogyan integrálhatja az IBM Watsonx-et a technológiai rendszerébe?
Az AI-platformok gyorsan elszigetelt silókká válnak, ha nem kapcsolódnak a csapata által már használt eszközökhöz. Ez arra kényszeríti az embereket, hogy manuálisan vigyék át az információkat a rendszerek között, ami lassú, hibalehetőségekkel jár, és elveszíti azt az értékes kontextust, ami az AI-t eleve hasznossá teszi.
A Watsonx integrálható mind az infrastruktúra, mind az alkalmazások szintjén.
Infrastruktúra-összeköttetés:
- Felhőkapcsolat: Használjon olyan szolgáltatásokat, mint az AWS PrivateLink vagy a VPC peering, hogy biztonságos kapcsolatot létesítsen a meglévő felhőinfrastruktúrájával.
- Konténerplatformok: Telepítés olyan platformokra, mint az OpenShift hibrid felhőalapú környezetekhez
- Adatplatformok: Használjon natív csatlakozókat a Snowflake és Databricks adatraktárakhoz való csatlakozáshoz.
- Streaming: Integrálja olyan eszközökkel, mint a Kafka, valós idejű adatcsatornákhoz.
Alkalmazásszintű integrációk:
- CRM-rendszerek: Csatlakozzon a Salesforce-hez, hogy ügyfélorientált AI-alkalmazásokat hozzon létre.
- Szolgáltatáskezelés: Integrálja a ServiceNow-val az IT és a támogatási munkafolyamatok automatizálása érdekében.
- Egyedi alkalmazások: Használja a REST API-kat és SDK-kat az AI beépítéséhez a saját szoftverébe.
A sikeres integráció a felelősség egyértelmű megosztásától függ. Ne felejtse el meghatározni, ki felelős a kapcsolat fenntartásáért, a hibák figyeléséért és a frissítések kezeléséért.
Az IBM Watsonx vállalati AI-projektekben való használatának bevált gyakorlata
Ha korábban már csalódott az általános tanácsokban, mi segítünk. Íme néhány megvalósítható bevált gyakorlat, amely valóban működik a vállalati AI-projektekben. 🛠️
- Kezdje a finomhangolás előtt a prompt engineeringgel: A legtöbb felhasználási esetet jól megtervezett promptokkal oldhatja meg. Takarítson meg időt és költségeket a finomhangolással, amíg teljesen kimerítette a prompt optimalizálásának lehetőségeit.
- Vezessen be ember-a-hurokban (HITL) munkafolyamatokat: Építsen be kézi ellenőrzési lépéseket az AI-kimenetekbe, különösen az ügyfelekkel kapcsolatos vagy nagy kockázatú alkalmazások esetében, ahol egy hiba költséges lehet.
- Korán tervezze meg a biztonsági korlátokat: Ne várjon a termelés megkezdéséig a biztonsági kérdésekkel. A fejlesztési folyamatba már a kezdetektől építsen be korlátozásokat és biztonsági szűrőket.
- Készítsen értékelési keretrendszereket a bevezetés előtt: Határozza meg, hogy mi számít „jónak” az Ön konkrét felhasználási esete esetében, és hozzon létre egy következetes keretrendszert a modell teljesítményének mérése érdekében.
- Tervezze meg a figyelemmel kísérést és az eltérés észlelését: A modell teljesítménye természetesen romlik az idő múlásával, ahogy a világ változik. Építsen megfigyelhetőséget az AI-infrastruktúrájába, hogy korán észlelje ezt az „eltérést”.
- Dokumentáljon mindent: Részletes feljegyzéseket készítsen a prompt verziókról, a modellkonfigurációkról és az értékelési eredményekről. A jövőbeli önmaga hálás lesz érte.
Az IBM Watsonx vállalati mesterséges intelligencia céljára történő használatának korlátai
Mielőtt csapata hónapokat szánna a watsonx bevezetésére, fontos, hogy őszintén felmérje, hol lehetnek hiányosságai a platformnak.
- Tanulási görbe: A watsonx egy hatékony, komplex platform, amelynek hatékony használatához jelentős technikai szakértelemre van szükség. Nem egy plug-and-play megoldás nem technikai csapatok számára.
- IBM ökoszisztéma-függőség: Bár integrálható harmadik féltől származó eszközökkel, a watsonx a legjobban az IBM Cloud és a Red Hat OpenShift programokat is magában foglaló, tágabb IBM ökoszisztémán belül működik.
- Költségek összetettsége: A legtöbb vállalati AI-platformhoz hasonlóan a watsonx is több költségelemet tartalmaz, beleértve a számítási, tárolási, API-hívási és támogatási szinteket, ami megnehezítheti a költségvetés elkészítését.
- Működési költségek: Az AI-modellek termelésben történő kezelése nem egyszeri feladat. Folyamatos figyelemmel kíséréshez, karbantartáshoz és frissítésekhez dedikált erőforrásokra van szükség.
- Projektmenedzsment hiányosság: a watsonx modellek fejlesztésére és irányítására lett tervezve, de nem tartalmaz beépített funkciókat a projektmenedzsmenthez, a feladatok nyomon követéséhez vagy a csapatok közötti együttműködéshez.
💡 Profi tipp: Ezek a korlátozások nem csak a watsonx-ra vonatkoznak, hanem szinte minden vállalati AI-platformra. Hozza össze AI-projektmenedzsmentjét, dokumentációját és csapatkommunikációját egy helyen, hogy a ClickUp segítségével kitöltse a működési rést, míg a watsonx az AI technikai aspektusait kezeli.
Alternatívák az IBM Watsonx-hez vállalati AI-projektekhez
A watsonx remek eszköz, de nem az egyetlen, amellyel AI-központú szervezetet lehet felépíteni és bővíteni.
Íme néhány fontos alternatíva a watsonx-hez vállalati AI-kezdeményezésekhez:
| Platform | Legalkalmasabb | Főbb megkülönböztető tényező | Megfontolások |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Meglévő IBM infrastruktúrával rendelkező vállalatok | Integrált irányítás és hibrid felhő támogatás | Meredekebb tanulási görbe |
| AWS Bedrock | AWS-natív szervezetek | Széles modellválaszték és mély AWS-integráció | Lehetséges beszállítói függőség az AWS-től |
| Google Vertex AI | Adatigényes szervezetek | Erős MLOps képességek és BigQuery integráció | A Google Cloud ökoszisztémától való függőség |
| Microsoft Azure AI | A Microsoft ökoszisztémájában működő szervezetek | Erős Copilot és Office 365 összeköttetés | Azure-központú architektúra |
| OpenAI API | Gyors prototípus-készítésre összpontosító startupok és csapatok | Hozzáférés a legmodernebb modellekhez egy egyszerű API-n keresztül | Korlátozott beépített irányítási funkciók |
Végül is a megfelelő platform kiválasztása gyakran függ a vállalat meglévő infrastrukturális beruházásaitól és a csapat technikai szakértelmétől.
Javasoljuk, hogy végezzen független kutatást, és szánjon rá időt. Teszteljen néhány reális felhasználási esetet. Korán tesztelje az integrációkat és a irányítási követelményeket, és győződjön meg arról, hogy a platform illeszkedik az Ön működési modelljéhez (nem csak a bemutatóhoz).
Növelje mesterséges intelligencia munkafolyamatát, ne csak modelljét
A watsonx biztosítja a technikai alapot a vállalati AI felépítéséhez és irányításához, de az eredmények attól függnek, hogy mi történik körülötte. Szinte lehetetlen „tökéletes” modellt létrehozni. Ehelyett összpontosítson egy nagy hatással bíró felhasználási esetre, szerezze be időben az adatokat és a jóváhagyásokat, és alakítson ki egy megismételhető utat a kísérletektől a termelésig.
Ha van egy tanulság, akkor az a következő: az AI csak akkor skálázható, ha a végrehajtás is skálázható. A világos tulajdonjog, az auditra kész dokumentáció és a szoros funkcióközi koordináció teszi a működő pilotot olyan eszközzé, amelyben a vállalkozás megbízhat és amelyet újra felhasználhat.
A ClickUp mindezt lehetővé teszi azáltal, hogy egyetlen munkaterületet biztosít az AI-kezdeményezések tervezéséhez, együttműködéshez és bevezetéséhez. Akkor mire vár még? Regisztráljon még ma a ClickUp-ra – ingyenes!
Gyakran ismételt kérdések (GYIK)
A watsonx.ai a modellek építésére szolgáló mesterséges intelligencia stúdió, a watsonx.data a vállalati adatok elérésére szolgáló adattár, a watsonx.governance pedig a mesterséges intelligencia életciklusának kezelésére és a megfelelőség biztosítására szolgáló eszközöket nyújt, amelyek együttesen alkotják a teljes watsonx platformot.
A watsonx előre elkészített infrastruktúrát, alapmodelleket és irányítási eszközöket biztosít, amelyek felgyorsítják a bevezetést, de kevésbé testreszabható, mint a nyílt forráskódú keretrendszereken alapuló, teljesen egyedi megoldások.
A watsonx API-kat és SDK-kat kínál külső rendszerekkel való integrációhoz, de nem rendelkezik natív projektmenedzsment funkciókkal, ezért a csapatok általában kiegészítő eszközöket, például a ClickUp-ot használják az AI-projektek kezeléséhez és a munka koordinálásához.
A hatékony használathoz adatmérnöki, ML/AI és DevOps ismeretekre van szükség, bár a kódolás nélküli eszközökkel egyszerűbb felhasználási esetek, például mesterséges intelligencia asszisztensek létrehozása könnyebbé válik. /