През последните години областта на науката за данни и изкуствения интелект претърпя експлозивен растеж със съответния скок в разработването на продукти и услуги, управлявани от данни. Въпреки че тези постижения са трансформирали пейзажа на бизнеса и технологиите, има нарастващо безпокойство, че основите на софтуерното инженерство се пренебрегват.
Много хора виждат управляваните от данни продукти като фундаментално различни от традиционните софтуерни продукти. Въпреки че е вярно, че те изискват различен набор от умения и инструменти, продуктите за данни все още са софтуер в основата си и трябва да следват най-добрите практики на софтуерното инженерство, за да бъдат успешни.
Една от най-тревожните тенденции в тази област е тенденцията да се изоставят изпитаните практики за софтуерно инженерство в полза на по-нови, по-ориентирани към данните подходи. Гъвкавото развитие, например, се превърна в нещо като модна дума в света на науката за данни и AI, но много експерти твърдят, че това не е идеалната методология за този тип продукти.
Гъвкавото развитие често се разглежда като бърз и мръсен подход към разработката на софтуер, който набляга на скоростта и гъвкавостта над процеса и структурата. Въпреки че това може да работи добре за някои видове софтуерни продукти, това не е непременно най-добрият подход за продукти с данни, които изискват внимателно планиране и изпълнение. Всъщност някои твърдят, че Agile разработката може да бъде контрапродуктивна за продуктите за данни, тъй като може да доведе до липса на яснота около целите на проекта, лоша комуникация между членовете на екипа и липса на фокус върху критичните детайли.
И така, кои са най-добрите практики на софтуерното инженерство, на които трябва да обърнем повече внимание в света на науката за данни и AI?
Планиран проект
На първо място, трябва да се съсредоточим върху важността на правилното планиране на проекта и събирането на изискванията. Това означава да отделите време, за да разберете напълно нуждите на потребителя, както и техническите ограничения и възможности на проекта. Без тази основа е невъзможно да се изгради успешен продукт за данни, който да отговаря на нуждите както на потребителя, така и на организацията.
Тестване и осигуряване на качеството
Друг ключов принцип на софтуерното инженерство, който трябва да подчертаем, е важността на тестването и осигуряването на качеството. В света на науката за данни и AI това означава въвеждане на строги протоколи за тестване, които гарантират точността и надеждността на използваните данни. Това е особено важно в области като здравеопазването, където неточни данни могат да имат сериозни последици за пациентите. Да не говорим за автомобилите, тъй като все повече контрол се делегира на автоматични системи, обречени да станат автономни.
Сигурност и поверителност
Също така трябва да обърнем голямо внимание на проблемите на сигурността и поверителността, когато става въпрос за продукти за данни. Тъй като данните стават все по-важен актив за организациите, изключително важно е да предприемем стъпки, за да ги защитим от неоторизиран достъп и злоупотреба. Това означава изграждане на сигурни системи, прилагане на правилни контроли за достъп и спазване на най-добрите практики в индустрията относно поверителността на данните.
Комуникация и сътрудничество
И накрая, трябва да се съсредоточим върху важността на комуникацията и сътрудничеството между членовете на екипа. Продуктите за данни често са сложни проекти, които изискват информация от множество заинтересовани страни, включително учени за данни, софтуерни инженери, продуктови мениджъри и бизнес анализатори. Като подчертаваме важността на отворената комуникация и сътрудничество, можем да гарантираме, че всички работят заедно за постигане на едни и същи цели и че крайният продукт е нещо, което наистина отговаря на нуждите на потребителя.
Всички принципи по-горе всъщност идват от софтуерното инженерство, много преди науката за данни и AI да станат модни думи.
Тъй като бързината към изкуствения интелект продължава да се ускорява, много компании се надпреварват да се присъединят към AI в опит да останат конкурентоспособни. Въпреки това става все по-ясно, че просто наличието на AI стратегия не е достатъчно. Компаниите, които ще оцелеят и ще процъфтяват в тази нова среда, са тези, които не само растат органично върху тема, която е нестабилна и експериментална по дефиниция, но също така прилагат основните принципи на софтуерното инженерство към своите работни потоци.
В основата на този подход е разбирането, че AI не е магически куршум, който може да се приложи към всеки проблем и автоматично да го разреши. Вместо това AI е инструмент, който трябва да бъде внимателно интегриран в съществуващите работни процеси и процеси, за да бъде ефективен. Това изисква задълбочено разбиране на принципите на софтуерното инженерство като планиране на проекти, събиране на изисквания, тестване и сътрудничество.
става все по-ясно, че просто наличието на AI стратегия не е достатъчно
Компаниите, които прилагат тези принципи към своите работни потоци с ИИ, са в състояние да избегнат много от капаните, които измъчват по-малко дисциплинираните подходи. Като внимателно планират своите проекти, например, те могат да гарантират, че решават правилния проблем и че техните AI модели отговарят на нуждите на техните потребители. По същия начин, чрез прилагане на стриктно тестване и протоколи за осигуряване на качеството, те могат да гарантират точността и надеждността на своите AI модели.
В крайна сметка е ясно, че устремът към изкуствения интелект не е спринт, а маратон.
В бързо развиващия се свят на изкуствения интелект е лесно да бъдете хванати в лъскави твърдения за революционни продукти, които често не отговарят на очакванията. Но истинският ключ към дългосрочния успех се крие в постигането на перфектния баланс между иновациите и дисциплинираното софтуерно инженерство. Компаниите, които владеят това изкуство, са готови да окажат най-голямо въздействие и да пожънат най-големите награди.
В бързо развиващия се свят на изкуствения интелект е лесно да бъдете хванати в лъскави твърдения за революционни продукти, които често не отговарят на очакванията.
Като възприемат органичен подход към растежа и остават верни на основните принципи на софтуерното инженерство, тези компании могат да създават AI продукти и услуги, които наистина отговарят на нуждите на техните потребители, вместо просто да раздухват най-новите модни думи . И с дълбоко разбиране на основната технология, те ще могат да движат бизнеса си напред с несравнима проницателност и ефективност.
Накратко, докато други компании може да преследват най-новите модни AI моди, тези, които се фокусират върху солидни инженерни принципи и подход, ориентиран към потребителя, са тези, които наистина ще блеснат в дългосрочен план.
Представете си строителна компания, която е прекарала десетилетия в изграждане на мостове и небостъргачи, усъвършенствайки своите техники и ставайки майстори на занаята си. Въпреки това, с напредването на технологиите и промените в света, те се оказват изправени пред ново предизвикателство - изграждане на небостъргачи над мостове, космически асансьори или подводни градове или всеки друг еквивалент на научната фантастика.
Такава нова задача определено е новаторска и вълнуваща, но също така изпълнена с рискове и несигурност. Компанията трябва да приложи традиционните си строителни принципи към това ново предизвикателство, въпреки че контекстът се е променил. Те трябва внимателно да обмислят уникалните характеристики на новия проект, като теглото и разпределението на напрежението, въздействието на вятъра и времето, както и материалите и технологиите, необходими за постигане на желания резултат.
Въпреки новостта на задачата, компанията не може да се откаже от традиционните си принципи на строителство. Те все още трябва да се придържат към същите стандарти за качество и безопасност, които винаги са следвали. Те трябва да планират внимателно своите проекти, да събират и анализират данни и да си сътрудничат тясно с други заинтересовани страни, за да осигурят успешен резултат.
По този начин строителната компания може да използва съществуващия си експертен опит и опит, за да се справи с това ново предизвикателство, като същевременно се адаптира към променящия се пейзаж на индустрията. Комбинирайки старото и новото, те могат да изградят още по-впечатляващи структури, които разширяват границите на възможното.
Защо да не приложим същия подход към света на ИИ?
Като се фокусираме върху внимателното планиране, строгото тестване, сигурността и поверителността и откритата комуникация, можем да изградим успешни продукти за данни, които отговарят на нуждите както на потребителя, така и на организацията.
Готови ли сте да пренесете своите базирани на данни продукти на следващото ниво? В Amethix сме експерти в разработването на иновативни решения за данни, които се придържат към най-добрите практики на софтуерното инженерство. Посетете нашия уебсайт amethix.com, за да научите повече и да откриете как можем да помогнем на вашия бизнес да процъфтява в ерата на AI и науката за данни.
