Obtenga proyectos de IA en el aire

Todo ser humano experimenta miedo, y lo hace a su manera individual. En el mundo de la IA, el miedo es impulsado por la falta de familiaridad con el proceso, el impacto profesional del fracaso y las abrumadoras tareas de reunir a todas las personas y perspectivas requeridas solo para comenzar. En la industria aeroespacial, este desafío se ve agravado por la escasez de recursos, los desafíos de la cadena de suministro y la volatilidad del mercado. Agregue cantidades masivas de datos dispares y desconectados y tendrá la receta para estancamientos, proyectos fallidos y dinero desperdiciado.

La falta de lanzamiento es real. Aquí hay tres lecciones clave aprendidas de nuestro trabajo con Rolls-Royce y Gulfstream que permitirán que su proyecto de IA despegue.

Lección 1:¿Cómo te comes un elefante?

Un bocado a la vez. Las empresas aeroespaciales quieren aumentar los márgenes operativos. Desde la reducción del tiempo de inactividad hasta la calidad predictiva y la previsión del movimiento de piezas críticas, hay muchas oportunidades. No se deje atrapar por todas las posibilidades. Encuentre uno que se pueda lograr rápidamente y establezca la credibilidad de su equipo y del proveedor. Esto es importante porque la IA es un proceso iterativo. Si la disponibilidad de datos y la experiencia en la materia son inconsistentes, su proyecto se estancará. En Rolls-Royce, discutimos casos de uso para el mantenimiento predictivo y la reducción de desechos antes de decidirnos por la calidad predictiva en el banco de pruebas. ¿Por qué? Porque los datos y los recursos del cliente que necesitábamos estaban disponibles y el camino para integrar la capacidad era claro. Piense en la navaja de Occam aquí:el camino más directo es el mejor.

Lección 2:No pierdas el control

Un punto clave de discordia entre el negocio y TI es quién retendrá el control de esta nueva capacidad y cómo será respaldada y mantenida. Los proveedores de la nube promocionan inicios rápidos a través de una infraestructura asequible y fácilmente disponible. Para la empresa, esto representa un camino claro para comenzar sin la burocracia de los procesos de TI. Sin embargo, esto puede conducir a un bloqueo técnico; una situación en la que toda su lógica, modelos y procesos de datos están atrapados dentro de los sistemas de un proveedor. Los costos aumentarán, la flexibilidad será limitada y se sentirá atrapado. Recuerde, el valor está en la lógica, los modelos y las construcciones de datos, no necesariamente en la infraestructura. En Gulfstream, evitamos esta trampa al aprovechar la contenedorización, un enfoque que permite que su lógica y funcionalidad sean completamente portátiles, implementadas y escaladas en cualquier combinación de infraestructura según los requisitos y el costo. Gulfstream pudo mantener el control de su propiedad intelectual y pudo ampliarla a los proveedores de su elección.

Lección 3:Comprender el costo real

Es fácil enamorarse de un caso de uso rápido, simple y asequible. Pero, ¿qué sucede si desea escalarlo a múltiples líneas, plantas y procesos? ¿Sigue siendo rápido, sencillo y asequible? Las soluciones en la nube pueden ser engañosas en este sentido; el almacenamiento es económico, pero la capacidad informática requerida para entrenar y ajustar modelos puede volverse costosa a medida que crecen los conjuntos de datos. Un cliente proyectó un aumento de 35 veces en los costos de la nube asociados con la ampliación de un modelo de mantenimiento predictivo en cuatro operaciones de planta. Nuevamente, la contenedorización se puede utilizar para optimizar los costos de escalabilidad. En Rolls-Royce, aprovechamos la contenedorización para volver a entrenar modelos en infraestructura local de menor costo, luego implementamos los modelos vueltos a entrenar en entornos de nube para un acceso y disponibilidad óptimos. Esto ayudó a mantener el costo de escala por debajo del 5 por ciento anual.

La gestión de la complejidad, el control y el costo es fundamental para el éxito de cualquier esfuerzo de aprendizaje automático o IA. Aprovechamos las plantillas desarrolladas a lo largo de años de proyectos para simplificar, comprender y comunicar estas pautas a los equipos de proyectos clave.