Η γρήγορη πρόοδος της τεχνολογίας AI έχει τραβήξει την προσοχή των διευθυντών επιχειρήσεων και των διοικητικών συμβουλίων σε όλο τον κόσμο. Σύμφωνα με έκθεση που δημοσιεύθηκε πρόσφατα από την PwC, το 84% των CIO προβλέπει ότι μέχρι το 2024 θα ενσωματώσουν γενετική AI (genAI) στα μοντέλα επιχείρησής τους. Παρόλο που η genAI διαθέτει αναμφίβολα μετασχηματιστικές δυνατότητες, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι αποτελεί μόνο ένα κομμάτι του τοπίου της AI και ενδέχεται να μην είναι η βέλτιστη λύση για κάθε περίπτωση χρήσης.
Το πεδίο της AI έχει υποστεί σημαντική εξέλιξη τα τελευταία χρόνια. Αυτό που κάποτε θεωρούνταν ως AI έχει αλλάξει σημαντικά, με τις τεχνολογικές προόδους να αναδιαμορφώνουν την κατανόησή μας για τις δυνατότητές της. Σε γενικές γραμμές, η ιστορία της AI μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε τρεις διακριτές φάσεις.
Η Παραδοσιακή Αναλυτική, που ήτανε διαδεδομένη τις τελευταίες τέσσερις δεκαετίες, χρησιμοποιούσε επιχειρησιακή νοημοσύνη (BI) για να αναλύει ιστορικά δεδομένα και να αντλεί εισηγήσεις για προηγούμενα γεγονότα. Καθώς η τεχνολογία προχωρούσε, ο όρος μετασχηματίστηκε σε αναλυτική για να αντικατοπτρίσει την αυξανόμενη εξελιγμένη φύση της.
Η Προβλεπτική AI, από την άλλη πλευρά, χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να εντοπίσει πρότυπα και να παράγει ακριβείς προβλέψεις για μελλοντικά γεγονότα. Αυτή η προοπτική τεχνολογία επιτρέπει στις οργανώσεις να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις βασιζόμενες σε προβλεπόμενα αποτελέσματα.
Η γενετική AI, η τελευταία προσθήκη στο τοπίο της AI, επικεντρώνεται στη δημιουργία περιεχομένου, όπως κείμενο, εικόνες, ήχος και βίντεο, βάσει καθορισμένων από τον χρήστη κριτηρίων. Παρόλο που η γενετική AI καλύπτει σημαντικό μέρος από τις περιπτώσεις χρήσης και τα μοντέλα, αντιπροσωπεύει αυτή τη στιγμή μόνο περίπου το 15%, όπως επιβεβαιώνει ο Thomas Robinson, COO της Domino.
Ενδιαφέρον παρουσιάζεται στις περιπτώσεις όπου η προβλεπτική και η γενετική AI συνεργάζονται για να βελτιώσουν τα αποτελέσματα. Για παράδειγμα, συνδυάζοντας την ανάλυση εικόνων της ραδιολογίας με τη δημιουργία προκαταρκτικών διαγνωστικών εκθέσεων ή χρησιμοποιώντας την αναζήτηση δεδομένων από τις αποθήκες μετοχών για τη δημιουργία αναφορών για ενδεχομένως κερδοφόρες επενδύσεις. Αυτή η συνεργία υποδεικνύει την ανάγκη για μια ενιαία πλατφόρμα που διευκολύνει την ανάπτυξη πλήρους AI.
Ευτυχώς, οι οργανισμοί δεν χρειάζεται να θεωρούν κάθε είδος AI ως απομονωμένες οντότητες με ξεχωριστά συστήματα. Η ανάπτυξη και η εφαρμογή πλήρους AI απαιτούν μια κοινή πλατφόρμα που προσαρμόζεται και στις προβλέπτικές και γενετικές AI. Παρόλο που η genAI μπορεί να απαιτεί επιπλέον υπολογιστική ισχύ και δίκτυα, η δημιουργία μιας εντελώς νέας υποδομής δεν είναι απαραίτητη για τις περισσότερες οργανώσεις, εκτός αν η ανάπτυξη της genAI τους είναι μεγάλης κλίμακας.
Επίσης, οι διαδικασίες εποπτείας και δοκιμής δεν χρειάζονται πλήρη αναδιοργάνωση. Βεβαίως, υπάρχουν διαφορές στη διαχείριση των κινδύνων που συνδέονται με την προβλεπτική και τη γενετική AI, όπως η ευάλωτη θέση της genAI στις “ονειρώσεις”. Ωστόσο, οι αρχές των αυστηρών δοκιμών, επαλήθευσης και συνεχούς παρακολούθησης ισχύουν τόσο για την προβλεπτική όσο και για τη γενετική AI.
Για να διευκολυνθεί η απρόσκοπτη διαχείριση των εργαλείων, των δεδομένων, της εκπαίδευσης και της εφαρμογής της AI, πολλές επιχειρήσεις Fortune 100 εμπιστεύονται την Enterprise AI πλατφόρμα της Domino. Συγκεντρώνοντας τις πρ
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni