W tym studium przypadku, zagłębiam się w moją osobistą współpracę z firmą programistyczną, która specjalizuje się w tworzeniu narzędzi dla kancelarii prawnych. To oprogramowanie ma na celu pomóc prawnikom w prowadzeniu postępowań sądowych przeciwko osobom, które nie dopełniają prawnie wymaganych płatności, takich jak alimenty po rozwodzie, spłaty kredytu samochodowego i innych podobnych zobowiązań. Doświadczenie zdobyte w tym projekcie pozwoliło mi uzyskać wgląd z pierwszej ręki w to, jak firmy prawnicze w coraz większym stopniu integrują technologię prawniczą w celu zwiększenia swojej efektywności operacyjnej, usprawnienia procesów i minimalizacji wydatków.
Firma ta skontaktowała się z naszym zespołem, aby pomóc jej w określeniu najlepszych technik sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego w celu ulepszenia oprogramowania.
Kluczowe wyzwania, które napotkaliśmy przy określaniu najlepszej ścieżki, obejmują niejasny zakres wdrożenia AI, słabą interoperacyjność, niezoptymalizowaną strukturę zespołu, ryzyko AI i integrację z istniejącą infrastrukturą.
Wybór procesów wsparcia AI
Wyzwania związane z wyborem procesów wsparcia AI obejmują:
- Problemy z jakością danych: Niekompletne, niedokładne lub stronnicze zbiory danych mogą utrudniać uczenie i działanie modeli sztucznej inteligencji, wpływając na ich zdolność do skutecznej automatyzacji procesów.
- Brak jasnych kryteriów: Bez dobrze zdefiniowanych kryteriów wyboru procesów istnieje niejednoznaczność w określeniu, które zadania najlepiej nadają się do automatyzacji, co prowadzi do wyzwań w procesie decyzyjnym.
- Złożoność procesów: niektóre procesy mogą być z natury złożone lub dynamiczne, co utrudnia opracowanie modeli sztucznej inteligencji, które będą w stanie dokładnie dostosować i zautomatyzować te zadania.
- Integracja z istniejącymi systemami: problemy ze zgodnością i wyzwania związane z integracją z istniejącymi systemami mogą utrudniać bezproblemowe wdrażanie automatyzacji sztucznej inteligencji w ustalonych przepływach pracy.
Podejście do analizy systemów i dokumentów firmy w celu wskazania możliwości interwencji AI obejmowało wiele etapów:
- Zrozumienie procesów biznesowych: Pierwszym krokiem jest dokładne zrozumienie istniejących procesów biznesowych i przepływów pracy. Identyfikuj zadania, które są powtarzalne, oparte na regułach, czasochłonne lub podatne na błędy ludzkie.
- Audyt procesów i analiza danych: Przeprowadź szczegółowy audyt istniejących procesów i udokumentuj kluczowe kroki. Następnie przeanalizuj dane związane z tymi procesami, aby określić, czy dane w ramach procesu nadają się do uczenia modeli sztucznej inteligencji.
- Oceń integrację systemu: oceń możliwości integracji systemów, aby określić, czy rozwiązania AI muszą łączyć się z innym oprogramowaniem lub bazami danych, a także ocenić wykonalność bezproblemowej integracji.
- Identyfikuj możliwości i ustalaj ich priorytety: Zidentyfikuj możliwości interwencji AI i ustal priorytety w oparciu o potencjalny wpływ, wykonalność i zgodność z celami organizacji.
Optymalizacja kosztów utrzymania AI
Klient wyraził początkowe obawy dotyczące kosztów wdrożenia i utrzymania sztucznej inteligencji, szczególnie w odniesieniu do szacowania wydatków na infrastrukturę. Projekty AI często wiążą się z szeregiem wymagań technologicznych, od zasobów obliczeniowych o wysokiej wydajności na potrzeby modeli szkoleniowych po solidną infrastrukturę do wdrożenia. Klientom może brakować jasności co do potrzeb w zakresie skalowalności i mocy obliczeniowej niezbędnej do ich konkretnych zastosowań AI, co prowadzi do niepewności w prognozach kosztów.
Metodologia zastosowana do szacowania i optymalizacji kosztów utrzymania AI jest kompleksowa i wymaga przemyślanego podejścia, dostosowanego do konkretnych systemów i zastosowań klienta. Najpierw przeprowadź pogłębione wywiady z klientem, aby uzyskać wgląd w wymagania dotyczące jego systemu AI. Rozmowy te koncentrują się na zrozumieniu wielkości mocy komputera, pojemności pamięci i potrzeb w zakresie przesyłania danych w celu zapewnienia skalowalnego rozwiązania.
Ponadto nawiąż kontakt z zespołem technologicznym, aby omówić czynniki krytyczne, w tym lokalizacje serwerów i strategiczną decyzję między rozwiązaniami w chmurze a rozwiązaniami lokalnymi. Dialog z zespołem technologicznym ma kluczowe znaczenie dla dostosowania infrastruktury sztucznej inteligencji do szerszej strategii technologicznej organizacji i zapewnienia optymalnej wydajności, bezpieczeństwa i opłacalności.
Projekt Architektury Integracyjnej
Integracja różnych komponentów oprogramowania na platformie klienta jest złożona ze względu na różne architektury, formaty danych i protokoły komunikacyjne. Wyzwania związane ze zgodnością, zarządzanie wersjami i koordynacja między starszymi systemami, interfejsami API innych firm i nowymi komponentami zwiększają złożoność.
Projektowanie i współtworzenie wydajnej i skalowalnej architektury integracyjnej poprzez wykorzystanie wiedzy specjalistycznej zarówno w zakresie technologii, jak i procesów biznesowych rozwiązało te złożoności. Zaczynamy od kompleksowej analizy istniejących u Klienta systemów i komponentów oprogramowania. Następnie ułatwiamy sesje współpracy z kluczowymi interesariuszami, aby zrozumieć zawiłości przepływu pracy, zidentyfikować krytyczne punkty integracji i ocenić konkretne wymagania dotyczące wydajności i skalowalności.
Ściśle współpracuj z zespołem technologicznym, aby omówić lokalizacje serwerów, strategie dotyczące chmury w porównaniu z rozwiązaniami lokalnymi oraz optymalne sposoby obsługi przesyłania i przechowywania danych. Wspieranie otwartej komunikacji i współpracy ułatwia dostosowanie decyzji technicznych do szerszych celów biznesowych.
Określenie zakresu wdrożenia AI
Określenie odpowiedniego zakresu wdrożenia AI stwarza wyzwania, które wynikają z różnych czynników. Istotnym wyzwaniem jest niejednoznaczność w definiowaniu celów i celów wdrożenia sztucznej inteligencji. Bez jasnego zrozumienia dostosowanie technologii do potrzeb organizacji staje się niepewne. Kolejnym kluczowym czynnikiem jest jakość i dostępność danych. Zapewnienie wysokiej jakości danych na potrzeby szkoleń i testowania jest koniecznością, ale często wymaga dużych zasobów.
Złożoność procesów wprowadza kolejny poziom wyzwań. Wysoce skomplikowane lub dynamiczne procesy mogą wymagać wyrafinowanych rozwiązań AI, co ma wpływ zarówno na koszty rozwoju, jak i utrzymania. Ograniczenia zasobów, w tym ograniczony budżet i wykwalifikowany personel, również wpływają na zakres wdrożenia sztucznej inteligencji. Zrównoważenie ambicji z dostępnymi zasobami stanowi ciągłe wyzwanie.
Problemy ze skalowalnością dodatkowo zwiększają złożoność. Kluczowe znaczenie ma znalezienie właściwej równowagi pomiędzy skalowalnymi rozwiązaniami a uwzględnieniem kosztów. Zbyt ambitne cele w zakresie skalowalności mogą prowadzić do wyższych kosztów początkowych. Względy etyczne i regulacyjne dodatkowo kształtują zakres, co wymaga dokładnej oceny implikacji prawnych i etycznych.
Rozważania dotyczące zakresu początkowego a zakres ostateczny po zaangażowaniu:
| Namysł | Wstępne rozważania dotyczące zakresu | Sfinalizowany zakres po zaangażowaniu |
| Cele | Niejednoznaczne cele i cele, brak jasności | Jasno określone cele dostosowane do potrzeb organizacji |
| Jakość i dostępność danych | Obawy dotyczące jakości i dostępności danych | Wdrożono rygorystyczne środki jakości danych, zapewniające przydatność modeli AI |
| Ograniczenia zasobów | Ograniczone zasoby, w tym budżet i personel | Optymalna alokacja zasobów, biorąc pod uwagę zarówno budżet, jak i wykwalifikowany personel |
| Obawy dotyczące skalowalności | Niepewne cele skalowalności | Zdefiniowana i zrównoważona skalowalność, dostosowana do rozwoju organizacji |
| Etyczne i regulacyjne | Minimalne uwzględnienie aspektów etycznych i regulacyjnych | Kompleksowa ocena, zapewnienie zgodności i etycznego użytkowania |
Restrukturyzacja zespołu projektowego
Początkowe ograniczenia struktury zespołu projektowego klienta w zakresie skutecznego wdrożenia AI były wieloaspektowe. Po pierwsze, zespołowi brakowało specjalistycznej wiedzy w zakresie sztucznej inteligencji, co utrudniało mu poruszanie się po zawiłościach rozwoju sztucznej inteligencji, w tym szkoleniu i integracji modeli. Ponadto w zespole występowały braki w umiejętnościach związanych z analizą danych, co miało wpływ na ich zdolność do skutecznego wstępnego przetwarzania, czyszczenia i analizowania danych.
Co więcej, struktura zespołu nie sprzyjała płynnej współpracy pomiędzy ekspertami dziedzinowymi, analitykami danych i specjalistami IT. Brak interdyscyplinarnej współpracy utrudnia całościowe zrozumienie niezbędne do skutecznej integracji sztucznej inteligencji. Niewystarczające wsparcie IT stanowiło wyzwanie, ponieważ zespół miał trudności ze sprostaniem wymaganiom infrastruktury technicznej, co miało wpływ na konfigurację i konserwację zasobów obliczeniowych na potrzeby procesów AI.
W procesie restrukturyzacji zespołu w celu optymalnej realizacji projektu AI istotne jest systematyczne podejście. Zainicjuj transformację, przeprowadzając dokładną ocenę umiejętności, identyfikując luki, a następnie zajmując się tymi lukami w drodze inicjatyw rekrutacyjnych lub szkoleniowych.
Przed i po interwencji:
| Interwencja | Przed Interwencją | Po interwencji |
| Zainicjuj transformację | Ograniczona wiedza specjalistyczna w zakresie sztucznej inteligencji, zidentyfikowane luki. | Zwiększona wiedza specjalistyczna poprzez rekrutację lub szkolenie, eliminująca zidentyfikowane luki. |
| Zachęcaj do współpracy | Ograniczona współpraca. | Lepsza współpraca międzydyscyplinarna, zapewniająca kompleksowe zrozumienie zawiłości projektu. |
| Zdefiniuj role i obowiązki | Niejasne role i obowiązki. | Jasno określone role, minimalizujące zamieszanie i wspierające odpowiedzialność. |
| Ramy zarządzania danymi | Brak zarządzania danymi. | Wdrożono solidne ramy zarządzania danymi, rozwiązując problemy związane z jakością danych, prywatnością i zgodnością. |
| Alokacja zasobów | Nieefektywna alokacja zasobów. | Strategiczna alokacja zasobów zapewniająca efektywną realizację projektów AI. |
Wniosek:
Rozwiązując kwestię integracji sztucznej inteligencji w tworzeniu legalnego oprogramowania, pokonano wyzwania za pomocą strategicznych interwencji. Podejście to obejmowało szczegółową analizę, kompleksowe metodologie i ukierunkowane rozwiązania.
Od wyboru procesów wsparcia AI po rozwiązywanie problemów związanych z kosztami utrzymania i restrukturyzację zespołu – nasze strategie zapewniały przejrzystość, współpracę i wydajność. Firma jest obecnie gotowa na innowację w technologii prawnej, gotową do wdrożenia pożądanego rozwiązania AI.