A mesterséges intelligencia (AI) technológiájának gyors fejlődése lenyűgözte a világ számos vállalatának vezérigazgatóját és igazgatótanácsát. Egy friss PwC jelentés szerint a CIO-k túlnyomó többsége (84%) tervezi, hogy 2024-re beépíti a generatív AI-t (genAI) üzleti modelleikbe. Habár a genAI kétségtelenül rendelkezik átalakító képességekkel, fontos felismerni, hogy ez csak az AI tájkép egyik aspektusa, és nem minden felhasználási esetre optimális megoldás.
Az AI világa jelentős átalakuláson ment keresztül az évek során. Az, ami régen AI-nak számított, jelentősen megváltozott, az technológiai fejlesztések újjáalakították az AI képességeivel kapcsolatos megértésünket. Nagyvonalakban megközelítve az AI történetét, három különböző fázisra osztható.
A hagyományos elemzés, amely az elmúlt négy évtizedben uralkodott, üzleti adatok felhasználásával elemzi a történelmi adatokat, és megértéseket nyer a múltbeli eseményekről. Ahogy haladt előre a technológia, a terminológia változott az analitika felé, hogy tükrözze a növekvő bonyolultságot.
A jövőbeni AI pedig a történelmi adatok felhasználásával azonosítja a mintázatokat, és pontos előrejelzéseket készít a jövőbeli eseményekről. Ez a jövőorientált technológia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy tájékozott döntéseket hozzanak a tervezett eredmények alapján.
A genAI, az AI tájép legújabb tagja, a felhasználó által meghatározott kritériumok szerint generál tartalmat, például szöveget, képeket, hangot és videót. Habár a genAI számít a használati esetek és modellek jelentős hányadára, jelenleg csak körülbelül 15%-ot képvisel, ahogyan Thomas Robinson, a Domino COO-ja is megerősíti.
Érdekes módon előfordulnak olyan esetek, amikor a prediktív és generatív AI együttműködik az eredmények javítása érdekében. Például a radiológiai képek elemzése és az előzetes diagnosztikai jelentések generálása vagy a tőkeadatai bányászása, hogy jelentéseket készítsen a potenciálisan nyereséges befektetésekről. Ez a szinergia megköveteli egy olyan egységes platform szükségességét, amely lehetővé teszi a teljes AI fejlesztését.
Szerencsére a szervezeteknek nem kell elszigetelt entitásokként kezelniük az AI különböző típusait különböző technikai rendszerekkel. A teljes AI fejlesztéséhez és bevezetéséhez egy közös platformra van szükség, amely helyet biztosít mind a prediktív, mind a generatív AI számára. Habár a genAI további számítási teljesítményt és hálózati erőforrásokat igényelhet, az infrastruktúra teljesen megújítása nem szükséges a legtöbb szervezet számára, hacsak a genAI telepítése tömeges méretű nem.
A kormányzás és a tesztelési folyamatok sem igényelnek teljes átalakítást. Az igaz, hogy vannak különbségek a prediktív AI-vel és a genAI-val kapcsolatos kockázatok kezelése között, például a genAI sebezhetősége a „téveszmékkel” szemben. Azonban a szigorú tesztelés, az érvényesítés és a folyamatos ellenőrzés elvei mind a prediktív, mind a generatív AI-ra vonatkoznak.
Az AI eszközök, adatok, képzés és az implementáció zökkenőmentes kezelésének elősegítése érdekében sok Fortune 100 vállalat megbízik a Domino Enterprise AI platformjában. Ez a platform egyetlen irányítóközpont alá integrálja a prediktív és generatív AI-t, lehetővé téve az AI és MLOps csapatoknak, hogy zökkenőmentesen fejlesszék, bevezessék és kezeljék a teljes AI-t.
Fedezze fel genAI projektek potenciálját, miközben felelősségteljesen kezeli a kapcsolódó kockázatokat. Ismerje meg, hogyan navigálhat az AI világának jutalmak és kihívásai között a Domino ingyenes felelős genAI whitepaperében.
Gyakran Ismételt Kérdések:
1. Mi az a generatív AI (genAI)?
A generatív AI, más néven genAI, olyan mesterséges intelligencia típus, amely a felhasználó által meghatározott kritériumok alapján generál tartalmat, például szöveget, képeket, hangot és videót. Ez az AI tájkép legújabb tagja.
2. Melyek az AI három fázisa?
Az AI három fázisa a következő:
– Hagyományos elemzés: Ez az megközelítés üzleti intelligenciát (BI) használ a történelmi adatok elemzéséhez és megértéséhez a múltbeli eseményekről.
– Jövőbeli AI: Ez az AI típus a történelmi adatok felhasználásával azonosítja a mintázatokat és pontos előrejelzéseket készít a jövőbeli eseményekről.
– Generatív AI: A genAI a felhasználó által meghatározott kritériumokra összpontosítva tartalmat generál.
3. Tudnak együttműködni a prediktív és generatív AI?
Igen, a prediktív és generatív AI együttműködhetnek az eredmények javítása érdekében. Például lehetőség van a radiológiai képek elemzésének kombinálására az előzetes diagnosztikai jelentések generálásával vagy a tőkei adatok bányászásának felhasználásával potenciálisan nyereséges befektetésekről szóló jelentések létrehozására.
4. Szükséges külön infrastruktúrát létrehozni a genAI telepítéséhez?
A legtöbb szervezet számára felesleges teljesen új infrastruktúrát létrehozni a genAI telepítéséhez, hacsak az tömeges méretű nem. Habár a genAI további számítási teljesítményt és hálózati erőforrásokat igényelhet, a közös platform előnyösebb, amely mind a prediktív, mind a generatív AI-t támogatja.
5. Hogyan kezelhető zökkenőmentesen az AI eszközök, adatok, képzés és telepítés?
Sok Fortune 100 vállalat bízik a Domino Enterprise AI platformjában, hogy zökkenőmentesen kezelje az AI eszközöket, adatokat, képzést és telepítést. Ez a platform egyetlen irányítóközpont alá integrálja a prediktív és generatív AI-t, lehetővé téve az AI és MLOps csapatoknak, hogy zökkenőmentesen fejlesszék, bevezessék és kezeljék a teljes AI-t.
Kulcsfogalmak/Jargonnév:
– AI: Mesterséges intelligencia
– genAI: Generatív AI
– BI: Üzleti intelligencia
– MLOps: Gépi Tanulás Műveletek
Javasolt Kapcsolódó Linkek:
– Domino: A cikkben említett Domino Enterprise AI platform hivatalos weboldala.
– Domino fehérkönyvei: Hozzáférés a Domino fehérkönyveihez, beleértve a felelős genAI-ról szóló ingyenes fehérkönyvet is.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx