Jeśli szukasz IBM Watsonx, prawdopodobnie nie interesują Cię kolejne motywujące przemowy na temat „AI jako przyszłości”. Szukasz praktycznych informacji: jak zbudować model, wdrożyć go bezpiecznie, odpowiednio nim zarządzać i utrzymać jego działanie w rzeczywistym świecie — bez utknięcia w niekończącym się trybie pilotażowym.
Nie jesteś sam. Badania IBM wykazały, że prawie 40% projektów AI zainicjowanych w latach 2023–2025 nadal nie wyszło poza fazę pilotażową. Nie wynika to z awarii technologii, ale z trudności zespołów w koordynowaniu prac ludzkich związanych z opracowywaniem modeli.
Zespoły utknęły w zarządzaniu zatwierdzeniami, dokumentacją, dostępem do danych i kontrolą ryzyka. I właśnie w tym pomoże Ci ten przewodnik.
Pokażemy Ci, jak wykorzystać IBM Watsonx w ramach inicjatyw AI dla przedsiębiorstw. Dowiesz się również, jak zarządzać koordynacją projektu, dokumentacją i międzyfunkcyjnymi cyklami pracy, które faktycznie decydują o sukcesie lub porażce Twojej inicjatywy AI.
Czym jest IBM Watsonx?
IBM Watsonx to platforma AI i danych klasy Enterprise, zaprojektowana, aby pomóc organizacjom w tworzeniu, wdrażaniu i zarządzaniu modelami AI na dużą skalę. Nie jest to pojedyncze narzędzie, ale zintegrowana platforma łącząca cztery podstawowe komponenty: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data i Watsonx. Governance.
Dlaczego warto korzystać z IBM Watsonx?
W przeciwieństwie do starszych wersji produktów IBM Watson, watsonx został stworzony specjalnie z myślą o erze generatywnej sztucznej inteligencji. Koncentruje się on na udostępnianiu przedsiębiorstwom modeli podstawowych i możliwości dużych modeli językowych (LLM). Firma Gartner przewiduje, że do 2026 r. ponad 80% przedsiębiorstw wdroży aplikacje Gen-AI.
watsonx zapewnia również elastyczność w zakresie modeli. Oferuje wsparcie dla modeli IBM Granite oraz bibliotekę opcji innych producentów, dzięki czemu można wybrać rozwiązanie dostosowane do konkretnego zastosowania i profilu ryzyka. A jeśli potrzebujesz modelu, który będzie lepiej działał w Twojej dziedzinie, możesz skorzystać z technik takich jak prompt tuning, aby szybciej go dostosować, bez konieczności przebudowywania od podstaw.
Podstawowe komponenty platformy IBM Watsonx
Zespoły Enterprise tracą mnóstwo czasu na „ocenianie platform AI”, nie wiedząc, co faktycznie zawiera Box. W ten sposób dochodzi do rozbieżności między oczekiwaniami a rzeczywistością i chaotycznego wdrażania.
IBM Watsonx opiera się na czterech filarach, które zostały zaprojektowane tak, aby współpracować ze sobą i obejmować cały cykl życia AI od początku do końca:
- watsonx. ai: To studio AI, w którym Twój zespół będzie szkolić, weryfikować, dostosowywać i wdrażać modele podstawowe oraz modele uczenia maszynowego. Zawiera laboratorium podpowiedzi do eksperymentowania z podpowiedziami, studio dostosowywania modeli oraz bibliotekę gotowych modeli, które pomogą Ci rozpocząć pracę.
- watsonx. orchestrate: Jest to warstwa „agencka” w ramach watsonx, w której sztuczna inteligencja nie tylko odpowiada na pytania, ale także podejmuje działania. Umożliwia ona korzystanie z gotowych lub niestandardowych agentów AI (stworzonych bez użycia kodu lub z użyciem kodu), które mogą wykonywać rzeczywiste zadania w ramach narzędzi i cykli pracy. Można również uruchamiać koordynację wielu agentów, w ramach której różni agenci współpracują ze sobą.
- watsonx. data: Jest to magazyn danych zbudowany w oparciu o architekturę lakehouse, która łączy zalety jezior danych i hurtowni danych. Obsługuje wirtualizację danych, oferuje funkcje magazynu wektorowego dla generatywnej AI i zapewnia połączenie z danymi przedsiębiorstwa niezależnie od tego, gdzie się one znajdują.
- Zarządzanie Watsonx: Jest to zestaw narzędzi do zarządzania cyklem życia AI w sposób zapewniający zaufanie i przejrzystość. Oferuje funkcje śledzenia pochodzenia danych, wykrywania tendencyjności modeli, monitorowania zgodności i automatycznego egzekwowania zasad.
📚 Przeczytaj również: Sztuczna inteligencja generatywna a sztuczna inteligencja predykcyjna
Przykłady zastosowań AI w przedsiębiorstwie dla IBM Watsonx
Jeśli zainwestujesz w potężne platformy AI bez określenia jasnych przypadków użycia, skończysz z kosztownymi projektami pilotażowymi, które nigdy nie osiągną etapu produkcji ani nie przyniosą rzeczywistej wartości biznesowej.
Aby przedstawić kontekst: tylko 5% organizacji osiągnęło powodzenie w skalowaniu 70% lub więcej swoich pilotażowych projektów Gen-AI.
Nic dziwnego, że prowadzi to do marnowania zasobów i sceptycyzmu interesariuszy co do wartości AI.
Rozwiązanie jest jednak proste. Zamiast zagłębiać się w możliwości techniczne, skup się na praktycznych, gotowych do wdrożenia przypadkach użycia, które rozwiązują rzeczywiste problemy biznesowe. Oto kilka przykładów, które pomogą Ci zacząć myśleć:
- Automatyzacja obsługi klienta: Twórz asystentów AI, którzy obsługują rutynowe zapytania klientów, pobierając odpowiedzi bezpośrednio z baz wiedzy Twojej firmy przy użyciu generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG).
- Inteligencja dokumentów: automatycznie wyodrębniaj kluczowe informacje i dane z nieustrukturyzowanych dokumentów, takich jak umowy, raporty i faktury, na skalę niemożliwą do osiągnięcia przez zespoły ludzkie.
- Generowanie i modernizacja kodu: Przyspiesz cykle pracy nad oprogramowaniem i zwiększ wydajność inżynierii, wykorzystując AI do generowania nowego kodu, wyjaśniania istniejącego kodu lub modernizacji starszych wersji aplikacji.
- Wyszukiwanie wiedzy: umożliw pracownikom szybkie znajdowanie odpowiedzi, tworząc wyszukiwarkę w miejscu pracy, która obejmuje wszystkie odizolowane źródła danych w firmie.
- Prognoza popytu: zastosuj modele AI do danych historycznych, aby dokładniej przewidywać zapotrzebowanie na zapasy, alokację zasobów i przyszłe trendy rynkowe.
- Podsumowanie rozmów: Generuj automatyczne podsumowania i elementy do wykonania na podstawie rozmów z obsługą klienta lub spotkań sprzedażowych, oszczędzając czas i zapewniając, że nic nie zostanie pominięte.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Każdy z tych przypadków użycia jest złożonym projektem, który generuje własne zadania — cykle inżynierii podpowiedzi, testowanie modeli i przeglądy interesariuszy.
Kiedy rozwój sztucznej inteligencji odbywa się w watsonx, ale koordynacja projektu, dokumentacja i komunikacja są rozproszone między innymi narzędziami, pojawia się niepokojący problem rozproszenia pracy. Zespoły tracą wiele godzin na wyszukiwanie informacji, przełączanie się między aplikacjami i powtarzanie aktualizacji na wielu platformach.
Wyeliminuj rozproszenie pracy i zapewnij spójność działania zespołu, zarządzając wszystkimi projektami AI w jednym miejscu dzięki zintegrowanemu obszarowi roboczemu ClickUp. Jest to pojedyncza, bezpieczna platforma, na której znajdują się projekty, dokumenty, rozmowy i analizy.
Jak rozpocząć pracę z IBM Watsonx
Rozpoczęcie pracy z IBM Watsonx nie jest tak trudne, jak mogłoby się wydawać na początku. Zespoły często utkną w martwym punkcie tylko dlatego, że brakuje im jasnego planu wdrożenia, od ustawień po rzeczywiste wykorzystanie.
Rozwiązaliśmy ten problem dla Ciebie, przygotowując szczegółowy plan na każdy krok:
Krok 1: Skonfiguruj środowisko watsonx
Najpierw musisz skonfigurować swoją instancję watsonx za pośrednictwem IBM Cloud. Wymaga to utworzenia konta, ustawienia grup zasobów dla swoich projektów oraz skonfigurowania uprawnień zarządzania tożsamością i dostępem (IAM).
Wygenerujesz również klucze API do dostępu programowego i powinieneś zdefiniować role użytkowników na wczesnym etapie. Zastanów się, kto powinien szkolić modele AI w Twojej organizacji, kto może je wdrażać, a kto potrzebuje jedynie przeglądać wyniki. Będziesz zadowolony, gdy nie będziesz musiał później zajmować się problemami związanymi z bezpieczeństwem.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Skorzystaj z obszaru roboczego do zarządzania projektami, aby śledzić wszystkie działania związane z ustawieniami. Utwórz zadania ClickUp, aby przypisać obowiązki dla każdego kroku ustawień, i skorzystaj z ClickUp Docs, aby dokumentować kluczowe decyzje, tworząc aktualną dokumentację, która stanie się nieoceniona podczas wdrażania nowych członków zespołu.
Krok 2: Połącz źródła danych swojej firmy
Następnie przeprowadzasz połączenie danych watsonx. z istniejącymi źródłami danych, niezależnie od tego, czy znajdują się one w bazach danych, jeziorach danych czy pamięciach w chmurze. Ten krok obejmuje przygotowanie danych, w tym mapowanie schematów (upewnienie się, że struktura danych jest zgodna z watsonx) oraz przeprowadzenie kontroli jakości danych. Zidentyfikujesz również, które dane są faktycznie istotne dla Twoich modeli AI.
W przypadku zastosowań takich jak wyszukiwanie wiedzy oparte na AI, należy przygotować dokumenty do generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG). Obejmuje to:
- Chunking: dzielenie dużych dokumentów na mniejsze segmenty, które można przeszukiwać.
- Osadzanie: Tworzenie numerycznych reprezentacji tych fragmentów, które modele AI mogą zrozumieć i porównać.
Ta faza połączenia danych jest często najdłuższą i najtrudniejszą częścią projektu AI. Dlaczego? Ponieważ dane przedsiębiorstwa są notorycznie nieuporządkowane i rozproszone między różnymi działami. Zebranie ich wszystkich wymaga koordynacji między inżynierami danych, zespołami ds. bezpieczeństwa i właścicielami firm.
📮ClickUp Insight: Tylko 39% respondentów naszej ankiety twierdzi, że ich pliki, notatki i dokumenty są w pełni uporządkowane.
W przypadku wszystkich innych osób informacje są często przechowywane w różnych miejscach: aplikacji do czatu, e-mailu, dysku i narzędziach do zarządzania danymi. Wysiłek umysłowy związany z zapamiętywaniem, gdzie coś się znajduje, może być równie wyczerpujący jak samo zadanie.
Wyszukiwanie korporacyjne w ClickUp zapewnia jeden pasek wyszukiwania, który umożliwia dostęp do zadań, dokumentów i rozmów z jednego punktu wejścia. Potrzebujesz konkretnych informacji? Zapytaj ClickUp Brain, a szybko zbierze on najbardziej istotne szczegóły. Zamiast odtwarzać kontekst z pamięci, ludzie mogą ponownie przystąpić do pracy z zachowaniem jasności i tempa.
Krok 3: Szkolenie i wdrażanie modeli AI
Po połączeniu danych możesz rozpocząć szkolenie modeli. Masz do wyboru kilka opcji, z których każda wiąże się z innym wysiłkiem i kosztami.
Możesz:
- Korzystaj z gotowych, wstępnie wyszkolonych modeli podstawowych.
- Dostosuj istniejący model do swoich potrzeb, wykorzystując własne dane, aby go wyspecjalizować, lub
- Wytrenuj od podstaw niestandardowy model dostosowany do bardzo specyficznych potrzeb.
Lżejszą alternatywą jest dostosowywanie podpowiedzi, w ramach którego dostosowuje się zachowanie modelu za pomocą starannie opracowanych instrukcji, bez konieczności przeprowadzania pełnego ponownego szkolenia.
Po opracowaniu modelu można rozpocząć wdrażanie. Proces wygląda następująco:
- Testowanie modelu w środowisku programistycznym
- Walidacja w środowisku przejściowym
- Wdrażanie do produkcji
Skonfigurujesz również punkty końcowe wnioskowania, które są punktami dostępu wykorzystywanymi przez aplikacje do uzyskiwania odpowiedzi z modelu.
Pamiętaj, że szkolenie modelu to cykliczny proces testowania, oceny i dostosowywania. Może to zająć trochę czasu, ale jeśli zostanie przeprowadzone prawidłowo, zapewni niezwykle wysoki zwrot z inwestycji!
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tworzeniu własnego asystenta AI przy użyciu podobnego cyklu pracy, obejrzyj to wideo instruktażowe:
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Jeśli Twoim celem jest analiza danych projektowych (a nie budowa niestandardowej infrastruktury AI), nie musisz w ogóle szkolić ani wdrażać modelu. Dzięki ClickUp Brain możesz zadawać proste pytania w języku angielskim dotyczące pracy już wykonanej w Twoim obszarze roboczym — zadań, osi czasu, osób przypisanych, szacunków, czasu pracy i dokumentów — i uzyskać natychmiastowe odpowiedzi bezpośrednio w ramach swojego cyklu pracy.
Na przykład: „Które zadania najprawdopodobniej nie zostaną wykonane w terminie w tym sprincie?” lub „W jakich obszarach konsekwentnie nie doceniamy nakładu pracy?”
Krok 4: Zintegruj watsonx z istniejącymi cyklami pracy
Wiesz to równie dobrze jak my: izolowany model AI nie zapewnia żadnej wartości biznesowej; musisz zintegrować go z cyklami pracy swojego zespołu.
Watsonx oferuje różne sposoby realizacji tego celu, w tym interfejsy API REST, zestawy narzędzi programistycznych (SDK) dla języków takich jak Python i Node.js oraz webhooki do automatyzacji opartej na zdarzeniach.
Rozważ również zastosowanie CI/CD (ciągłej integracji/ciągłego wdrażania) dla swoich modeli AI, aby zautomatyzować aktualizacje i przywracanie poprzednich wersji w przypadku wystąpienia problemów.
W ten sposób wdrażasz sztuczną inteligencję do produktów, narzędzi wewnętrznych lub automatyzacji, z których faktycznie korzystają zespoły.
Najważniejsze funkcje IBM Watsonx dla zespołów Enterprise
Czujesz się onieśmielony wszystkim, co oferuje watsonx?
Zalecamy rozpoczęcie od tych ważnych funkcji dla Enterprise: ✨
- Szablony i katalog podpowiedzi: zapisuj i udostępniaj skuteczne podpowiedzi w całej organizacji, aby zespoły nie musiały ciągle wymyślać wszystkiego od nowa.
- Ograniczenia: Skonfiguruj filtry bezpieczeństwa i ograniczenia wyjściowe, aby zapobiec generowaniu przez AI nieodpowiednich, niezgodnych z wizerunkiem marki lub szkodliwych odpowiedzi.
- Oceny: zmierz dokładność, trafność i bezpieczeństwo modeli przed wdrożeniem ich do produkcji.
- Kreator asystentów: Twórz niestandardowych asystentów AI do konkretnych zadań bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy technicznej.
- Dostęp do wielu modeli: wybierz spośród wielu modeli, w tym serii IBM Granite i modeli open source, takich jak Meta Llama, aby znaleźć najlepszy dla swojego zastosowania.
- Możliwości agentów: Twórz agentów AI, którzy mogą podejmować działania i realizować zadania za pomocą automatyzacji, a nie tylko generować tekst.
Jeśli zauważysz, że wdrożenie funkcji utknęło w martwym punkcie w początkowej fazie implementacji, może to być problem procesowy, a nie awaria samego watsonx.
Katalog podpowiedzi działa na przykład tylko wtedy, gdy opiera się na prostym cyklu pracy: kto może zgłaszać podpowiedzi, kto je weryfikuje, jak wygląda „zatwierdzenie” i skąd zespoły mają codziennie pobierać podpowiedzi. To samo dotyczy ocen i zabezpieczeń — jeśli są one opcjonalne lub niejasne, ludzie będą je omijać, aby „działać szybciej”, a Ty otrzymasz niespójne wyniki (i ból głowy związany z zarządzaniem).
Dobra wiadomość? Większość z tych problemów można łatwo rozwiązać, ustalając własność, jasne punkty kontrolne i wspólne standardy przed skalowaniem użytkowania.
Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo w IBM Watsonx
Jeśli kiedykolwiek próbowałeś wdrożyć projekt AI w prawdziwym przedsiębiorstwie, wiesz, jak to wygląda: model działa, demo się sprawdza... a potem wkracza dział bezpieczeństwa z pytaniami, które wszystko zatrzymują.
Na jakich danych jest szkolony? Gdzie są one przechowywane? Kto ma do nich dostęp? Czy może dojść do wycieku informacji o klientach? Co się stanie, jeśli pojawi się halucynacja?
A jeśli nie masz jasnych odpowiedzi (i dokumentacji), projekt nie posuwa się naprzód — zostaje zawieszony w „purgatorium przeglądu bezpieczeństwa”, podczas gdy działy prawny, ryzyka i IT toczą dwunastorundową walkę, opóźniając wdrożenie.
Komponent zarządzania watsonx. został zaprojektowany w celu rozwiązania tego problemu poprzez dostarczenie narzędzi do zapewnienia zgodności AI z przepisami i zarządzania ryzykiem.
- Pochodzenie danych: śledź dokładnie, skąd pochodzą Twoje dane i jak zostały przekształcone w całym procesie AI.
- Kontrola dostępu: Wykorzystaj kontrolę dostępu opartą na rolach (RBAC) i kontrolę dostępu opartą na atrybutach (ABAC), aby precyzyjnie określić, kto ma dostęp do poszczególnych modeli i danych.
- Ścieżki audytu: Prowadź zakończony, niezmienny rejestr wszystkich działań związanych ze szkoleniem modeli, wdrażaniem i wnioskowaniem na potrzeby raportowania zgodności.
- Wykrywanie stronniczości: użyj wbudowanych narzędzi, aby zidentyfikować i złagodzić potencjalną stronniczość wyników modelu, zanim dotrą one do klienta.
- Egzekwowanie zasad: Skonfiguruj automatyczne zabezpieczenia, które zapobiegają niezgodnemu z zasadami działaniu AI.
Funkcje te zapewniają wsparcie dla głównych ram zgodności, takich jak RODO, HIPAA i SOC 2.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Zarządzanie nie dotyczy wyłącznie narzędzi, ale także procesów i dokumentacji.
Stwórz jedno źródło informacji i przejrzystą, podlegającą audytowi ścieżkę, która zadowoli nawet najbardziej ostrożne zespoły ds. bezpieczeństwa, przechowując całą dokumentację dotyczącą zarządzania w ClickUp Docs i prowadząc śledzenie przeglądów zgodności i zatwierdzeń za pomocą zadań ClickUp.
📮 ClickUp Insight: 88% respondentów naszej ankiety korzysta ze sztucznej inteligencji do zadań osobistych, ale ponad 50% unika jej stosowania w pracy. Trzy główne przeszkody? Brak płynnej integracji, braki w wiedzy lub obawy dotyczące bezpieczeństwa.
A co, jeśli sztuczna inteligencja jest wbudowana w Twój obszar roboczy i jest już bezpieczna? ClickUp Brain, wbudowany asystent AI ClickUp, sprawia, że staje się to rzeczywistością. Rozumie podpowiedzi w prostym języku, rozwiązując wszystkie trzy problemy związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji, jednocześnie zapewniając połączenie między czatem, zadaniami, dokumentami i wiedzą w całym obszarze roboczym. Znajdź odpowiedzi i spostrzeżenia za pomocą jednego kliknięcia!
📮 ClickUp Insight: 88% respondentów naszej ankiety korzysta z AI do zadań osobistych, ale ponad 50% unika jej stosowania w pracy. Trzy główne przeszkody? Brak płynnej integracji, braki w wiedzy lub obawy dotyczące bezpieczeństwa.
A co, jeśli sztuczna inteligencja jest wbudowana w Twój obszar roboczy i jest już bezpieczna? ClickUp Brain, wbudowany asystent AI ClickUp, sprawia, że staje się to rzeczywistością. Rozumie podpowiedzi w prostym języku, rozwiązując wszystkie trzy problemy związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji, jednocześnie tworząc połączenie między czatem, zadaniami, dokumentami i wiedzą w całym obszarze roboczym. Znajdź odpowiedzi i spostrzeżenia za pomocą jednego kliknięcia!
Jak zintegrować IBM Watsonx ze swoim stosem technologicznym
Platformy AI szybko stają się odizolowanymi silosami, jeśli nie mają połączenia z narzędziami, z których już korzysta Twój zespół. Zmusza to ludzi do ręcznego przenoszenia informacji między systemami, co jest powolne, podatne na błędy i powoduje utratę cennego kontekstu, który sprawia, że AI jest w ogóle użyteczna.
Watsonx można zintegrować zarówno na poziomie infrastruktury, jak i aplikacji.
Połączenia infrastruktury:
- Łączność w chmurze: korzystaj z usług takich jak AWS PrivateLink lub VPC peering, aby zapewnić bezpieczne połączenia z istniejącą infrastrukturą chmury.
- Platformy kontenerowe: wdrażaj na platformach takich jak OpenShift dla środowisk chmury hybrydowej.
- Platformy danych: używaj natywnych złączy do połączania się z hurtowniami danych, takimi jak Snowflake i Databricks.
- Streaming: zintegruj z narzędziami takimi jak Kafka, aby uzyskać potoki danych w czasie rzeczywistym.
Integracje na poziomie aplikacji:
- Systemy CRM: Stwórz połączenie z Salesforce, aby tworzyć aplikacje AI skierowane do klientów.
- Zarządzanie usługami: zintegruj się z ServiceNow, aby zautomatyzować cykle pracy IT i wsparcia technicznego.
- Aplikacje niestandardowe: wykorzystaj interfejsy API REST i zestawy SDK, aby wbudować AI w swoje własne oprogramowanie.
Powodzenie integracji zależy od jasnego podziału obowiązków. Pamiętaj, aby określić, kto jest odpowiedzialny za utrzymanie połączenia, monitorowanie awarii i obsługę aktualizacji.
Najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania IBM Watsonx w projektach AI dla przedsiębiorstw
Jeśli w przeszłości rozczarowały Cię ogólnikowe porady, możemy Ci pomóc. Oto kilka najlepszych praktyk, które faktycznie sprawdzają się w przypadku projektów AI dla przedsiębiorstw. 🛠️
- Zacznij od inżynierii podpowiedzi przed dostrajaniem: większość przypadków użycia można rozwiązać za pomocą dobrze skonstruowanych podpowiedzi. Oszczędź czas i koszty związane z dostrajaniem, gdy podpowiedzi są zakończone i nie ma już możliwości optymalizacji podpowiedzi.
- Wdrażaj cykle pracy typu „human-in-the-loop” (HITL): wbuduj ręczne kroki weryfikacji w wyniki AI, zwłaszcza w przypadku aplikacji przeznaczonych dla klientów lub aplikacji o wysokim ryzyku, w których błąd może być kosztowny.
- Wcześnie zaprojektuj zabezpieczenia: nie czekaj z myślą o bezpieczeństwie do momentu rozpoczęcia produkcji. Od samego początku wbuduj ograniczenia i filtry bezpieczeństwa w proces rozwoju.
- Stwórz ramy oceny przed wdrożeniem: zdefiniuj, co oznacza „dobry” wynik w konkretnym przypadku użycia, i stwórz spójne ramy do pomiaru wydajności modelu w odniesieniu do tego wyniku.
- Plan monitorowania i wykrywania odchyleń: Wydajność modelu z czasem ulega naturalnemu pogorszeniu wraz ze zmianami zachodzącymi w świecie. Wbuduj funkcję obserwowalności w infrastrukturę AI, aby wcześnie wykrywać takie „odchylenia”.
- Dokumentuj wszystko: prowadź szczegółowy rejestr wersji promptów, konfiguracji modeli i wyników oceny. Twoja przyszła jaźń będzie Ci wdzięczna.
Ograniczenia związane z wykorzystaniem IBM Watsonx w AI dla Enterprise
Zanim poświęcisz miesiące pracy swojego zespołu na wdrożenie watsonx, ważne jest, aby uczciwie ocenić, gdzie platforma może mieć braki.
- Krzywa uczenia się: Watsonx to potężna, złożona platforma, której efektywne wykorzystanie wymaga znacznej wiedzy technicznej. Nie jest to rozwiązanie typu „plug-and-play” dla zespołów nietechnicznych.
- Zależność od ekosystemu IBM: Chociaż watsonx integruje się z narzędziami innych producentów, najlepiej działa w ramach szerszego ekosystemu IBM, w tym IBM Chmura i Red Hat OpenShift.
- Złożoność kosztów: Podobnie jak większość platform AI dla przedsiębiorstw, watsonx ma wiele składników kosztów, w tym obliczenia, pamięć masową, wywołania API i poziomy wsparcia, co może utrudniać planowanie budżetu.
- Koszty operacyjne: Zarządzanie modelami AI w produkcji nie jest zadaniem jednorazowym. Wymaga dedykowanych zasobów do ciągłego monitorowania, konserwacji i aktualizacji.
- Luka w zarządzaniu projektami: watsonx jest przeznaczony do tworzenia modeli i zarządzania nimi, ale nie zawiera wbudowanych funkcji do zarządzania projektami, śledzenia zadań ani współpracy zespołowej.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Ograniczenia te nie dotyczą wyłącznie watsonx; mają one zastosowanie do niemal wszystkich platform AI dla przedsiębiorstw. Połącz zarządzanie projektami AI, dokumentację i komunikację zespołu w jednym miejscu, aby wypełnić lukę operacyjną dzięki ClickUp, podczas gdy watsonx zajmie się technicznymi aspektami AI.
Alternatywy dla IBM Watsonx w projektach AI dla przedsiębiorstw
watsonx jest świetnym narzędziem, ale nie jest jedynym narzędziem do budowania i skalowania organizacji opartej na AI.
Oto przegląd niektórych głównych alternatyw dla watsonx w zakresie AI dla Enterprise:
| Platforma | Najlepsze dla | Kluczowy czynnik wyróżniający | Rozważania |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Enterprise posiadające istniejącą infrastrukturę IBM | Zintegrowane zarządzanie i wsparcie dla chmury hybrydowej | Bardziej stroma krzywa uczenia się |
| AWS Bedrock | Organizacje korzystające z AWS | Szeroki wybór modeli i głęboka integracja z AWS | Ryzyko uzależnienia od dostawcy AWS |
| Google Vertex AI | Organizacje przetwarzające duże ilości danych | Silne możliwości MLOps i integracja z BigQuery | Zależność od ekosystemu Google Cloud |
| Microsoft Azure AI | Organizacje w ekosystemie Microsoft | Silne połączenie z Copilot i Office 365 | Architektura oparta na platformie Azure |
| OpenAI API | Start-upy i zespoły skupione na szybkim prototypowaniu | Dostęp do najnowocześniejszych modeli za pośrednictwem prostego interfejsu API. | Ograniczone wbudowane funkcje zarządzania |
Ostatecznie wybór odpowiedniej platformy często zależy od istniejących inwestycji infrastrukturalnych Twojej firmy oraz wiedzy technicznej Twojego zespołu.
Zalecamy przeprowadzenie niezależnych badań i nieśpieszne działanie. Przetestuj kilka realistycznych przypadków użycia. Wcześnie przetestuj integracje i wymagania dotyczące zarządzania oraz upewnij się, że platforma pasuje do Twojego modelu operacyjnego (a nie tylko do wersji demonstracyjnej).
Skaluj cykl pracy AI, a nie tylko model
watsonx może zapewnić podstawy techniczne do tworzenia i zarządzania AI w przedsiębiorstwie, ale wyniki zależą od tego, co dzieje się wokół niej. Prawie niemożliwe jest stworzenie „idealnego” modelu. Zamiast tego należy skupić się na jednym przypadku użycia o dużym znaczeniu, wcześnie zgromadzić dane i uzyskać zatwierdzenia oraz stworzyć powtarzalną ścieżkę od eksperymentu do produkcji.
Jeśli można wyciągnąć jeden wniosek, to jest to, że AI skaluje się tylko wtedy, gdy skaluje się wraz z nią realizacja. Jasna własność, dokumentacja gotowa do audytu i ścisła koordynacja międzyfunkcyjna sprawiają, że działający projekt pilotażowy staje się czymś, czemu firma może zaufać i co może ponownie wykorzystać.
ClickUp sprawia, że wszystko to jest możliwe, zapewniając jedno miejsce do planowania, współpracy i zarządzania wdrażaniem inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją. Nie czekaj! Zarejestruj się w ClickUp już dziś — to nic nie kosztuje!
Często zadawane pytania (FAQ)
watsonx. ai to studio AI służące do tworzenia modeli, watsonx. data to magazyn danych umożliwiający dostęp do danych przedsiębiorstwa, a watsonx. governance zapewnia narzędzia do zarządzania cyklem życia AI i zapewniania zgodności z przepisami, które razem tworzą kompletną platformę watsonx.
watsonx zapewnia gotową infrastrukturę, modele podstawowe i narzędzia do zarządzania, które przyspieszają wdrażanie, ale jest mniej niestandardowe niż rozwiązania niestandardowe tworzone od podstaw w oparciu o frameworki open source.
watsonx oferuje interfejsy API i zestawy SDK do integracji z systemami zewnętrznymi, ale nie posiada natywnych funkcji zarządzania projektami, więc zespoły zazwyczaj używają narzędzi uzupełniających, takich jak ClickUp, do zarządzania projektami AI i koordynowania pracy.
Skuteczne wykorzystanie wymaga umiejętności w zakresie inżynierii danych, ML/AI i DevOps, chociaż narzędzia bezkodowe mogą obniżyć barierę dla prostszych zastosowań, takich jak tworzenie asystentów /AI. /