Cuando los servicios críticos dependen de una acto rápida, desde la seguridad de los niños vulnerables hasta la protección del medio animación, se necesitan soluciones de IA que funcionen en semanas, no en abriles. Amazonas anunció recientemente una inversión de hasta 50 mil millones de dólares en una infraestructura ampliada de inteligencia fabricado y supercomputación para agencias gubernamentales de EE. UU., lo que demuestra tanto la aprieto como el compromiso de Servicios web de Amazon (AWS) para acelerar la innovación del sector sabido. El Centro de innovación de IA generativa de AWS ya está haciendo que esto suceda, entregando constantemente soluciones listas para producción para organizaciones gubernamentales.
¿Qué hace que esta vez sea diferente?
La convergencia de tres factores hace diferente este momento tecnológico:
- Emergencia de la encomienda – Las organizaciones del sector sabido actualmente enfrentan el desafío de tramitar cargas de trabajo crecientes en áreas de encomienda crítica, como reclamos de beneficios para veteranos e inspecciones de seguridad de puentes, y limitaciones de personal y presupuesto.
- Preparación tecnológica – Las soluciones de IA listas para producción ahora se pueden implementar de forma segura y a escalera, con una capacidad informática sin precedentes construida específicamente para los requisitos del gobierno de EE. UU.
- Modelos de éxito probados – Los primeros usuarios han demostrado que la implementación rápida de la IA es posible en entornos gubernamentales, creando modelos a seguir para otros.
A partir de más de mil implementaciones, el Centro de innovación de IA generativa combina la infraestructura de AWS y la conformidad de seguridad para ayudarlo a variar la ejecución de la encomienda.
Acelerar la innovación en el mundo auténtico
Las organizaciones del sector sabido que trabajan para mejorar la velocidad y la validez de la encomienda pueden colaborar con el Centro de Innovación para desarrollar soluciones específicas. Estos tres estudios de caso muestran este enfoque en acto.
Sistemas de IA que respaldan los cuidados críticos para proteger a los niños vulnerables
A la hora de proteger el bienestar de un chico, es fundamental que la información esencia salga a la luz exactamente en el momento adecuado. Los sistemas deben funcionar de forma fiable en todo momento.
Este fue el desafío que Fundación Portento que se enfrentan al tramitar el número de casos de cuidados de crianza a nivel mundial. En el traspié de semanas, el Centro de Innovación trabajó yuxtapuesto con los trabajadores sociales para crear un asistente de producción de inteligencia fabricado que analiza archivos de casos, señala situaciones urgentes y recomienda intervenciones basadas en evidencia adaptadas a las circunstancias únicas de cada chico.
«Cuando un asistente social pasa por stop una señal urgente en el expediente de un chico, puede tener consecuencias que cambian la vida», explica Brittany Roush, estratega del Centro de Innovación. «Estábamos construyendo un sistema que necesitaba mostrar información crítica exactamente en el momento adecuado».
La alternativa tiene como objetivo ayudar a los trabajadores sociales a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas para los niños vulnerables de todo el mundo. Incluso incluye seguridad integrada de nivel empresarial, diseñada para la escalabilidad y entregada con una transferencia de conocimiento integral para que el equipo de Miracle Foundation pueda llevar la batuta y progresar completamente su sistema.
Es importante comenzar con los usuarios reales desde el primer día. El equipo de Miracle Foundation interactuó directamente con los trabajadores sociales para comprender los flujos de trabajo ayer de escribir una sola itinerario de código. Este enfoque centrado en el afortunado eliminó meses de trabajo para compendiar requisitos e iterar a través de revisiones.
Innovación a escalera institucional
El Universidad de Texas en Austin (UT Austin) se acercó al Centro de Innovación para solicitar apoyo colegial personalizado para 52.000 estudiantes. El equipo desarrolló UT Sage, un servicio de tutoría de IA de producción diseñado por científicos del enseñanza y capacitado por profesores, que ahora se encuentra en lectura beta abierta en todo el campus de UT Austin. A diferencia de las herramientas genéricas de IA, UT Sage brinda soporte personalizado y específico para cursos mientras mantiene los estándares de integridad académica. «Es como tener un asistente docente capacitado adecuado cuando necesitas ayuda», informó un estudiante durante la prueba.
«El tesina UT Sage permite a nuestro cuerpo docente crear herramientas de enseñanza personalizadas, diseñadas para motivar la décimo de los estudiantes», dijo Julie Schell, vicerrectora adjunta y directora de la Oficina de Tecnología Académica. «Con el potencial de implementarse en cientos de cursos, nuestro objetivo es mejorar los resultados del enseñanza y dominar el tiempo y el esfuerzo necesarios para diseñar materiales de cursos de ingreso calidad centrados en los estudiantes».
Construya bases flexibles, no soluciones puntuales. El equipo diseñó UT Sage como un servicio que los profesores podrían adaptar a cursos específicos. Este diseño desplegable permitió la escalera institucional desde el primer día, evitando la trampa de un piloto exitoso que nunca escalera, lo que puede afectar a los proyectos tecnológicos.
Transformando la velocidad del gobierno con la EPA
El La Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. se asoció con el centro de innovación para variar los flujos de trabajo de procesamiento de documentos que solían resistir semanas o meses. El equipo, en asociación con la EPA, entregó dos soluciones innovadoras que demuestran tanto la velocidad del equipo como la creciente complejidad técnica:
- Rapidez de la evaluación de riesgos químicos – Un sistema inteligente de procesamiento de documentos que evalúa estudios de investigación según criterios científicos predeterminados. Lo que ayer requería horas de revisión manual por parte de los científicos de la EPA, ahora lleva minutos. El sistema logró una reducción del 85 % en el tiempo de procesamiento y mantuvo una precisión del 85 %. Procesar 250 documentos le cuesta al equipo 40 dólares a través del sistema, en comparación con las 500 horas de tiempo irrefutable que requiere manualmente.
- Revisiones de solicitudes de la Ley Federal de Insecticidas, Fungicidas y Rodenticidas (FIFRA) – Creación automatizada de registros de evaluación de datos (DER) de estudios de vitalidad y seguridad para aplicaciones de pesticidas bajo FIFRA. Este proceso tradicionalmente requería a los revisores de la EPA cuatro meses de trabajo manual. La alternativa de IA ahora genera estos documentos regulatorios críticos en segundos, logrando una reducción de costos del 99 % y al mismo tiempo acelera potencialmente los plazos de aprobación de productos pesticidas seguros.
Ambas soluciones incorporan rigurosos procesos de revisión por parte de humanos para perseverar la integridad científica y el cumplimiento normativo. Los científicos de la EPA supervisan las evaluaciones generadas por IA, pero ahora pueden centrar su experiencia en el estudio y la toma de decisiones en motivo del procesamiento manual de datos.
«No estamos reemplazando el sensatez irrefutable», explicó un miembro del equipo de la EPA. «Estamos eliminando el trabajo tedioso para que nuestros científicos puedan destinar más tiempo a lo más importante: proteger la vitalidad pública y el medio animación».
Los casos de la EPA demuestran que el aumento de la IA puede ofrecer velocidad y confianza. El equipo diseñó flujos de trabajo de revisión de la edificio para mejorar la confianza, haciendo que los sistemas sean inmediatamente aceptables para el personal irrefutable y el liderazgo.
Estrategias para aumentar el ritmo de la innovación
Los expertos del Centro de Innovación han desarrollado varias estrategias para ayudar a las organizaciones a sobresalir con la IA generativa. Para allanar la creación de sus propios sistemas de producción y aumentar el ritmo de la innovación, siga estas mejores prácticas:
- Construya el día 1, no la semana 6 – Los proyectos tradicionales dedican meses a los requisitos y la edificio. El Centro de Innovación comienza a construirse de inmediato, utilizando amplias bibliotecas de materiales reutilizables y seguros. infraestructura como código (IAC) componentes. Incluso utilizan herramientas como kirouna IA entorno de expansión integrado (IDE) que convierte eficientemente las indicaciones del desarrollador en especificaciones detalladas y código de trabajo. Este enfoque se ha perfeccionado con cada décimo, lo que significa que el equipo está creando casos de uso cada vez más complejos más rápido que nunca. El comunicación a la infraestructura de IA gubernativo ampliada de AWS puede acelerar aún más este proceso de expansión, para que pueda acometer casos de uso cada vez más sofisticados.
- Consigue a las personas adecuadas en tu equipo – Cada compromiso reúne a científicos, arquitectos, expertos en seguridad y especialistas en el dominio que comprenden las misiones del sector sabido. Esta composición multifuncional minimiza el característico ir y venir que a menudo complica la compendio y el refinamiento de requisitos. Todos los que son necesarios para tomar decisiones ya están en la discusión, trabajando en colaboración cerca de un objetivo global.
- La transferencia de conocimientos ocurre en todo momento, no al final. – No espere a pensar en transferencias de tecnología. Avanzar un tesina al futuro equipo sin coordinación previa rara vez es una logística eficaz. La profunda colaboración entre las partes interesadas que trabajan yuxtapuesto con los expertos del Centro de Innovación se produce durante todo el expansión. La transferencia de conocimientos se produce de forma natural en la colaboración diaria, y al final se entrega la documentación formal. Luego, el equipo del Centro de Innovación continúa brindando soporte en calidad de asesor hasta que la alternativa entre en producción.
- Aproveche la infraestructura y los servicios seguros y confiables de AWS – Para las organizaciones del sector sabido, moverse rápido no puede significar comprometer la seguridad o el cumplimiento. Cada alternativa está diseñada sobre una infraestructura segura de AWS con la capacidad de cumplir incluso con las más estrictas Software Federal de Dirección de Riesgos y Autorizaciones (FedRAMP) Altos requisitos. El Centro de Innovación sigue un enfoque de seguridad desde el diseño en el que la adscripción del cumplimiento está integrada en todo el ciclo de vida del expansión. Al hacer que la adscripción del cumplimiento sea simultánea, no secuencial, el equipo demuestra que la seguridad y la velocidad no son compensaciones. La próxima ampliación del Infraestructura de cirro gubernativo de AWS fortalece aún más estas capacidades de seguridad y cumplimiento, brindándole uno de los entornos informáticos de IA más completos y seguros.
Próximos pasos en la IA del sector sabido
Cada estudio de caso en esta publicación comenzó con un desafío específico y apremiante. Cada ejemplo logró escalera institucional entregando valencia rápidamente, no esperando el momento valentísimo. Comience con una indigencia operativa persistente, obtenga resultados en semanas y luego amplíe. Con la inversión de AWS de hasta 50 mil millones de dólares en infraestructura de IA gubernativo especialmente diseñada, estas transformaciones ahora pueden ocurrir a una escalera y velocidad aún mayores. Cada compromiso exitoso crea un maniquí para el futuro, expandiendo continuamente lo que es posible para la IA del sector sabido.
Obtenga más información sobre el Centro de innovación de IA generativa de AWS y cómo están ayudando a las organizaciones del sector sabido a convertir el potencial de la IA en una sinceridad productiva.
Sobre los autores
Kate Zimmerman Se desempeña como líder geográfico del Centro de innovación de IA generativa para el sector sabido mundial en AWS. Kate dirige un equipo de científicos y estrategas de IA generativa que diseñan soluciones innovadoras para organizaciones del sector sabido a nivel mundial. Su función combina liderazgo importante con experiencia técnica habilidad y trabaja directamente con el director, el vicepresidente y los ejecutivos de nivel C para impulsar la apadrinamiento de GenAI y ofrecer resultados de encomienda crítica. Con más de 13 abriles de experiencia en la cirro comercial, defensa, seguridad franquista y aeroespacial, Kate aporta una perspectiva única para impulsar soluciones transformadoras de IA/ML. Anteriormente, como científica jefa y vicepresidenta de datos y estudio en HawkEye 360, dirigió a más de 50 desarrolladores, ingenieros y científicos para difundir las primeras capacidades de producción de IA/ML de la empresa. Su permanencia en AWS incluyó funciones de liderazgo como apoderado sénior y arquitecta principal del laboratorio de soluciones de ML, donde aceleró la apadrinamiento de IA/ML entre los clientes de seguridad franquista, y arquitecta de soluciones sénior que respaldaba la Oficina Doméstico de Agradecimiento. Kate incluso sirvió en la USAF en servicio activo durante 5 abriles desarrollando sistemas satelitales avanzados y continúa sirviendo como reservista apoyando iniciativas estratégicas de AI/ML con el 804th Test Group de la USAF.
Sri Elaprolu Se desempeña como Director del Centro de Innovación de IA Generativa de AWS, donde aprovecha casi tres décadas de experiencia en liderazgo tecnológico para impulsar la innovación en inteligencia fabricado y enseñanza inevitable. En este puesto, lidera un equipo entero de científicos e ingenieros de enseñanza inevitable que desarrollan e implementan soluciones avanzadas de IA generativa y agente para organizaciones empresariales y gubernamentales que enfrentan desafíos comerciales complejos. A lo dispendioso de sus casi 13 abriles en AWS, Sri ha ocupado progresivamente puestos de stop nivel, incluido el liderazgo de equipos científicos de enseñanza inevitable que se asociaron con organizaciones de stop perfil como la NFL, Cerner y la NASA. Estas colaboraciones permitieron a los clientes de AWS usar las tecnologías de inteligencia fabricado y enseñanza inevitable para obtener resultados operativos y comerciales transformadores. Antaño de unirse a AWS, pasó 14 abriles en Northrop Grumman, donde gestionó con éxito equipos de expansión de productos e ingeniería de software. Sri tiene una ingenio en Ciencias de la Ingeniería y un MBA con especialización en oficina militar, lo que le brinda tanto la profundidad técnica como la visión para los negocios esenciales para su coetáneo función de liderazgo.