Avansul rapid al tehnologiei AI a captivat atenția CEO-ilor și a consiliilor de administrație din întreaga lume. Conform unui raport recent realizat de PwC, 84% dintre CIO-uri anticipează că vor încorpora AI generativ (genAI) în modelele lor de afaceri până în 2024. În timp ce genAI are indiscutabil capacitatea de a transforma, este crucial să recunoaștem faptul că reprezintă doar o fațetă a peisajului AI și nu poate fi soluția optimă pentru fiecare caz de utilizare.
Domeniul AI a suferit o evoluție semnificativă de-a lungul anilor. Ceea ce în trecut era considerat AI s-a schimbat în mod semnificativ, cu progresele tehnologice remodelând înțelegerea noastră despre capacitățile sale. În termeni largi, istoria AI poate fi împărțită în trei faze distincte.
Analiza tradițională, o abordare predominantă în ultimele patru decenii, utilizează business intelligence (BI) pentru a analiza datele istorice și a obține insights despre evenimentele trecute. Pe măsură ce tehnologia a progresat, termenul s-a schimbat în analiză pentru a reflecta creșterea sofisticării acesteia.
Pe de altă parte, AI-ul predictiv utilizează datele istorice pentru a identifica modele și a genera predicții precise despre evenimente viitoare. Această tehnologie orientată spre viitor permite organizațiilor să ia decizii informate pe baza rezultatelor proiectate.
GenAI, cea mai nouă adiție la peisajul AI, se concentrează pe generarea de conținut, cum ar fi texte, imagini, audio și video, în funcție de criteriile definite de utilizator. Deși genAI acoperă o parte semnificativă din cazurile de utilizare și modele, reprezintă în prezent doar aproximativ 15%, conform confirmării lui Thomas Robinson, COO la Domino.
În mod interesant, există cazuri în care AI-ul predictiv și cel generativ colaborează pentru a îmbunătăți rezultatele. De exemplu, combinarea analizei imaginilor radiologice cu generarea de rapoarte diagnostice preliminare sau utilizarea analizei datelor de pe bursă pentru a genera rapoarte despre investiții potențial profitabile. Această sinergie impune necesitatea unei platforme unificate care să faciliteze dezvoltarea deplină a AI.
În fericire, organizatiile nu trebuie să trateze fiecare tip de AI ca entități izolate cu stive distincte. Dezvoltarea și implementarea AI complete necesită o platformă comună care să permită atât AI-ului predictiv, cât și celui generativ. În timp ce genAI poate necesita resurse computaționale și de rețea suplimentare, construirea unei infrastructuri complet noi nu este necesară pentru majoritatea organizațiilor, decât dacă implementarea genAI-ului este pe o scară masivă.
Procesele de guvernanță și testare nu au nevoie nici ele de o restructurare completă. Desigur, există diferențe între gestionarea riscurilor asociate cu AI-ul predictiv și genAI, cum ar fi susceptibilitatea genAI-ului la „halucinații”. Cu toate acestea, principiile testării riguroase, validării și monitorizării continue se aplică atât AI-ului predictiv, cât și celui generativ.
Pentru a facilita gestionarea fără probleme a instrumentelor AI, datelor, instruirii și implementării, multe companii Fortune 100 încred în platforma Enterprise AI de la Domino. Prin consolidarea AI-ului predictiv și generativ sub o singură centru de control, această platformă permite echipelor de AI și MLOps să conducă dezvoltarea, implementarea și gestionarea completă a AI-ului cu ușurință.
Deblocati potențialul proiectelor dvs. genAI în timp ce gestionați riscurile asociate în mod responsabil. Explorați whitepaper-ul gratuit al lui Domino despre genAI responsabil pentru a afla cum să navigați prin recompensele și provocările din lumea AI.
Secțiunea de Întrebări Frecvente:
1. Ce este generative AI (genAI)?
Generative AI, cunoscută și sub numele de genAI, este un tip de inteligență artificială care se concentrează pe generarea de conținut, cum ar fi texte, imagini, audio și video, pe baza criteriilor definite de utilizator. Este cea mai nouă adiție la peisajul AI.
2. Care sunt cele trei faze ale AI-ului?
Cele trei faze ale AI-ului sunt:
– Analiza tradițională: Această abordare utilizează business intelligence (BI) pentru a analiza datele istorice și a obține insights despre evenimentele trecute.
– AI-ul predictiv: Acest tip de AI utilizează datele istorice pentru a identifica modele și a genera predicții precise despre evenimente viitoare.
– AI-ul generativ: GenAI se concentrează pe generarea de conținut pe baza criteriilor definite de utilizator.
3. Pot colabora AI-ul predictiv și cel generativ?
Da, AI-ul predictiv și cel generativ pot colabora pentru a îmbunătăți rezultatele. De exemplu, combinarea analizei imaginilor radiologice cu generarea de rapoarte diagnostice preliminare sau utilizarea analizei datelor de pe bursă pentru a genera rapoarte despre investiții potențial profitabile.
4. Este necesară o infrastructură separată pentru implementarea genAI?
Pentru majoritatea organizațiilor, construirea unei noi infrastructuri pentru implementarea genAI nu este necesară decât în cazul unor implementări la scară masivă. Deși genAI poate necesita resurse computaționale și de rețea suplimentare, este preferabilă o platformă comună care să permită atât AI-ului predictiv, cât și celui generativ.
5. Cum poate fi gestionat în mod transparent instrumentele AI, datele, instruirea și implementarea?
Multe companii Fortune 100 încred în platforma Enterprise AI de la Domino pentru a facilita gestionarea transparentă a instrumentelor AI, datelor, instruirii și implementării. Această platformă consolidează AI-ul predictiv și cel generativ sub un singur centru de control, permitând echipelor de AI și MLOps să conducă dezvoltarea, implementarea și gestionarea completă a AI-ului cu ușurință.
Termeni cheie/Jargon:
– AI: Inteligența artificială
– genAI: Generative AI
– BI: Business Intelligence
– MLOps: Operațiuni de învățare automată
Linkuri sugerate legate:
– Domino: Site-ul oficial al Domino, platforma Enterprise AI menționată în articol.
– Whitepapere Domino: Accesați whitepaperele Domino, inclusiv whitepaper-ul gratuit despre genAI responsabil menționat în articol.
The source of the article is from the blog meltyfan.es