Den hurtige udvikling inden for AI-teknologi har fanget opmærksomheden fra adm. direktører og bestyrelser i virksomheder over hele verden. Ifølge en nylig rapport fra PwC forventer hele 84% af CIO’erne at implementere generativ AI (genAI) i deres forretningsmodeller inden 2024. Selvom genAI utvivlsomt besidder transformative evner, er det vigtigt at erkende, at det kun er et aspekt af AI-landskabet og måske ikke er den optimale løsning for enhver brugssag.
AI’s verden har gennemgået betydelig udvikling gennem årene. Det, der tidligere blev betragtet som AI, er blevet betydeligt ændret, da teknologiske fremskridt har formet vores forståelse af dets evner. Overordnet set kan historien om AI opdeles i tre forskellige faser.
Traditionel analyse, en fremgangsmåde der har været udbredt i de sidste fire årtier, anvendte forretningsanalyse (BI) til at analysere historiske data og finde indsigter om tidligere begivenheder. Efterhånden som teknologien udviklede sig, ændrede begrebet sig til analyse for at afspejle den øgede raffinement.
På den anden side anvender forudsigelig AI historiske data til at identificere mønstre og generere præcise prognoser om fremtidige begivenheder. Denne fremadrettede teknologi gør det muligt for organisationer at træffe informerede beslutninger baseret på forventede resultater.
GenAI, den seneste tilføjelse til AI-landskabet, fokuserer på at generere indhold såsom tekst, billeder, lyd og video i henhold til brugerdefinerede kriterier. Selvom genAI dækker en betydelig del af brugssager og modeller, udgør det i øjeblikket kun omkring 15%, som bekræftet af Thomas Robinson, COO hos Domino.
Interessant nok er der tilfælde, hvor forudsigelig og generativ AI samarbejder for at forbedre resultaterne. For eksempel kombinere analysen af radiologibilleder med genereringen af foreløbige diagnostiske rapporter eller bruge data mining for at generere rapporter om potentielt profitable investeringer. Denne synergisme skaber behovet for en integreret platform, der muliggør udviklingen af komplet AI.
Til lykke behøver organisationer ikke behandle hver type AI som isolerede enheder med forskellige teknologistakke. Udvikling og implementering af komplet AI kræver en fælles platform, der rummer både forudsigelig og generativ AI. Selvom genAI måske kræver ekstra beregningskraft og netværksressourcer, er det unødvendigt for de fleste organisationer at opbygge en helt ny infrastruktur, medmindre deres genAI-implementering er på en massiv skala.
Governance- og testprocesser kræver heller ikke en komplet omlægning. Selvfølgelig er der forskelle mellem håndteringen af risici forbundet med forudsigelig AI og genAI, såsom genAI’s modtagelighed over for “hallucinationer”. Ikke desto mindre gælder principperne om grundig testning, validering og kontinuerlig overvågning for både forudsigelig og generativ AI.
For at lette den problemfri håndtering af AI-værktøjer, data, træning og implementering, stoler mange Fortune 100-virksomheder på Domino’s Enterprise AI-platform. Ved at konsolidere forudsigelig og generativ AI under et enkelt kontrolcenter giver denne platform AI- og MLOps-teams evnen til at drive komplet AI-udvikling, implementering og ledelse med lethed.
Udnyt potentialet for dine genAI-projekter samtidig med at du håndterer de tilknyttede risici ansvarligt. Udforsk Domino’s gratis whitepaper om ansvarlig genAI for at lære, hvordan du navigerer i belønningerne og udfordringerne i AI-verdenen.
FAQ-sektion:
1. Hvad er generativ AI (genAI)?
Generativ AI, også kendt som genAI, er en type kunstig intelligens, der fokuserer på at generere indhold såsom tekst, billeder, lyd og video baseret på brugerdefinerede kriterier. Det er den seneste tilføjelse til AI-landskabet.
2. Hvad er de tre faser af AI?
De tre faser af AI er:
– Traditionel analyse: Denne tilgang bruger forretningsanalyse (BI) til at analysere historiske data og finde indsigter om tidligere begivenheder.
– Forudsigelig AI: Denne type AI anvender historiske data til at identificere mønstre og generere præcise prognoser om fremtidige begivenheder.
– Generativ AI: GenAI fokuserer på at generere indhold baseret på brugerdefinerede kriterier.
3. Kan forudsigelig og generativ AI samarbejde?
Ja, forudsigelig og generativ AI kan samarbejde for at forbedre resultaterne. For eksempel ved at kombinere analysen af radiologibilleder med genereringen af foreløbige diagnostiske rapporter eller ved at bruge data mining til at generere rapporter om potentielt profitable investeringer.
4. Er det nødvendigt at have en separat infrastruktur til genAI-implementering?
For de fleste organisationer er det unødvendigt at opbygge en helt ny infrastruktur til genAI-implementering, medmindre det er på en massiv skala. Selvom genAI måske kræver ekstra beregningskraft og netværksressourcer, foretrækkes en fælles platform, der rummer både forudsigelig og generativ AI.
5. Hvordan kan AI-værktøjer, data, træning og implementering håndteres problemfrit?
Mange Fortune 100-virksomheder stoler på Domino’s Enterprise AI-platform for at lette den problemfri håndtering af AI-værktøjer, data, træning og implementering. Denne platform konsoliderer forudsigelig og generativ AI under et enkelt kontrolcenter, så AI- og MLOps-teams kan drive komplet AI-udvikling, implementering og ledelse med lethed.
Nøglebegreber/jargon:
– AI: Kunstig intelligens
– genAI: Generativ AI
– BI: Forretningsanalyse
– MLOps: Machine Learning Operations
Forslag til relaterede links:
– Domino: Officiel hjemmeside for Domino, den Enterprise AI-platform, der nævnes i artiklen.
– Domino’s Whitepapers: Få adgang til Domino’s whitepapers, herunder det gratis whitepaper om ansvarlig genAI, som nævnes i artiklen.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz