Integracje AI/ML

Klient

Globalny lider w branży produktów ochrony zdrowia

Wyzwanie

Rewolucja GenAI otworzyła szerokie spektrum nowych zastosowań, które wzbudziły znaczące zainteresowanie interesariuszy biznesowych w dziale Badań i Rozwoju (B&R). Chcieli oni wykorzystać wiedzę ukrytą w ogromnych zasobach firmowych dokumentów tekstowych i baz danych, aby usprawnić i zoptymalizować działalność badawczą.

Napotkali jednak następujące wyzwania:

Choć dostępność gotowych komponentów AI za pośrednictwem różnych bibliotek znacznie wzrosła, ich integracja z przepływami pracy i aplikacjami do analizy danych nie jest prosta i wymaga specjalistycznych umiejętności.
Łatwy dostęp oraz szybkie podsumowanie nieustrukturyzowanych danych, w tym ogromnych firmowych baz dokumentów tekstowych (np. raportów klinicznych), przedstawiało znaczną potencjalną wartość dla biznesu, ale wyzwanie stanowił rozmiar tych źródeł danych – generował on wyzwania typowe dla rozwiązań klasy Big Data i wymagał nowoczesnej infrastruktury danych.
W wysoce regulowanej branży ochrony zdrowia każde oprogramowanie wymaga solidnej walidacji, co nie jest trywialne, szczególnie w przypadku rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (AI/ML).

Rozwiązanie: Wykorzystanie najnowszych komponentów AI/ML od Databricks

1. Wykorzystanie chmury jako fundamentu AI
2. Nowoczesna platforma danych z Databricks
3. Ekspertyza techniczna + wiedza branżowa
4. Złożone wdrożenie GenAI
5. Automatyzacja i CI/CD dla jakości i szybkości

Zastosowanie istniejącej infrastruktury chmurowej jako podstawy nowoczesnych rozwiązań AI i GenAI.
Budowa skalowalnej i kosztowo efektywnej platformy danych z dostępem do zaawansowanych komponentów AI i możliwości dostrajania modeli.
Dobór partnera łączącego umiejętności techniczne z wiedzą domenową, by zredukować ryzyko i zwiększyć kompetencje zespołu klienta.
Implementacja potoków RAG, generowania treści, ekstrakcji encji, klasycznych modeli ML oraz chatbota jako interfejsu użytkownika.
Wdrożenie DevOps i CI/CD z automatycznym testowaniem w ramach frameworków walidacyjnych w celu przyspieszenia rozwoju i zapewnienia jakości.

Rezultaty

W efekcie wdrożenia klient osiągnął następujące korzyści:

Zespół BiR klienta może teraz szybko i łatwo wydobyć wiedzę z ogromnych firmowych baz danych dokumentów tekstowych poprzez zadawanie pytań w języku naturalnym za pośrednictwem czatu. Wpływa to na znaczną poprawę produktywności i otwiera nowe możliwości zastosowań i pełniejsze wykorzystanie już instniejących zasobów wiedzy.
Wdrożenia innych rozwiązań opartych na AI lub GenAI stały się możliwe. Klient ma teraz odpowiednią infrastrukturę i przeszkolony zespół (oraz sprawdzonego dostawcę w razie potrzeby dalszego wsparcia) – jest gotowy wdrażać kolejne rozwiazania i aktywnie brać udział w rewolucji AI/GenAI.
Dzięki wykorzystaniu najlepszej w swojej klasie platformy danych i AI (opartej o technologię Databricks oraz Azure OpenAI) oraz wdrożonym procesom automatyzacji, w tym automatycznemu testowaniu, możliwe jest teraz częste wypuszczanie kolejnych, ulepszonych wersji oprogramowania, z najnowszymi wersjami komponentów AI/ML, co zapewnia optymalną wydajność i pozwala na bieżąco reagować na zmieniające się wymagania biznesowe.
Kontrola kosztów komponentów chmurowych pozwala na mierzenie korzyści i powiązanie ich z rzeczywistymi kosztami infrastruktury. Umożliwia to lepszy pomiar ROI poszczególnych inicjatyw i zgłoszeń dotyczących funkcji.