Brz napredak tehnologije AI-a privukao je pažnju izvršnih direktora i odbora direktora širom svijeta. Prema nedavnom izvještaju PwC-a, čak 84% CIO-a se predviđa da će do 2024. godine uključiti generativni AI (genAI) u svoje poslovne modele. Iako genAI bez sumnje posjeduje transformacijske sposobnosti, važno je prepoznati da je to samo jedan aspekt AI pejzaža i možda nije optimalno rješenje za svaki slučaj upotrebe.
Područje AI-a prošlo je značajnu evoluciju tijekom godina. Ono što se nekada kvalificiralo kao AI značajno se promijenilo, sa napretkom tehnologije koji mijenja naše razumijevanje njegovih mogućnosti. U širem smislu, povijest AI-a može se kategorizirati u tri različite faze.
Tradicionalna analitika, pristup koji je dominirao proteklih četiri desetljeća, koristio je poslovnu inteligenciju (BI) za analizu povijesnih podataka i izvlačenje saznanja o prošlim događajima. Kako je tehnologija napredovala, termin se promijenio u analitiku kako bi odražavao njezinu povećanu sofisticiranost.
Prediktivni AI s druge strane koristi povijesne podatke kako bi identificirao obrasce i generirao točne prognoze budućih događaja. Ova tehnologija usmjerena prema budućnosti omogućuje organizacijama da donose informirane odluke na temelju projiciranih rezultata.
GenAI, najnoviji dodatak AI pejzažu, usredotočen je na generiranje sadržaja kao što su tekst, slike, audio i video prema kriterijima koje korisnik definira. Iako genAI obuhvaća značajan broj slučajeva upotrebe i modela, trenutno predstavlja samo oko 15% ukupnog udjela, kako je potvrdio Thomas Robinson, COO u tvrtki Domino.
Zanimljivo je da postoje situacije u kojima prediktivni i generativni AI surađuju kako bi poboljšali rezultate. Na primjer, kombiniranje analize radioloških slika s generiranjem preliminarnih dijagnostičkih izvješća ili korištenje rudarenja podataka o dionicama za generiranje izvješća o potencijalno profitabilnim investicijama. Ova sinergija zahtijeva jedinstvenu platformu koja olakšava razvoj potpunog AI-a.
Srećom, organizacije ne moraju tretirati svaki tip AI-a kao izolirane entitete s različitim sustavima. Razvoj i implementacija potpunog AI-a zahtijevaju zajedničku platformu koja omogućuje smještaj i prediktivnog i generativnog AI-a. Iako genAI može zahtijevati dodatne računalne resurse i mrežne resurse, izgradnja potpuno nove infrastrukture nije potrebna za većinu organizacija, osim ako njihovo uvajanje genAI-a ne obuhvaća masovno razmjere.
Procesi upravljanja i testiranja također ne zahtijevaju potpunu preinaku. Istina je, postoje razlike u upravljanju rizicima povezanim s prediktivnim AI i genAI, kao što je osjetljivost genAI-a na “halucinacije”. Ipak, principi rigoroznog testiranja, validacije i kontinuiranog nadzora primjenjuju se i na prediktivni i generativni AI.
Da bi olakšala besprijekorno upravljanje AI alatima, podacima, obukom i implementacijom, mnoge tvrtke iz Fortune 100 povjeravaju se Domino-ovoj platformi za poslovni AI. Konsolidiranjem prediktivnog i generativnog AI-a pod jednim kontrolnim centrom, ova platforma omogućuje AI i MLOps timovima da s lakoćom vode razvoj, implementaciju i upravljanje potpunim AI-em.
Otključajte potencijal svojih genAI projekata dok odgovorno upravljate povezanim rizicima. Istražite besplatnu bijelu knjigu tvrtke Domino o odgovornom genAI-u kako biste saznali kako se snalaziti s nagradama i izazovima u svijetu AI-a.
FAQ odjeljak:
1. Što je generativni AI (genAI)?
Generativni AI, poznat i kao genAI, vrsta je umjetne inteligencije usmjerena na generiranje sadržaja kao što su tekst, slike, audio i video prema kriterijima koje korisnik definira. To je najnoviji dodatak AI pejzažu.
2. Koje su tri faze AI-a?
Tri faze AI-a su:
– Tradicionalna analitika: Ovaj pristup koristi poslovnu inteligenciju (BI) za analizu povijesnih podataka i izvlačenje saznanja o prošlim događajima.
– Prediktivni AI: Ova vrsta AI-a koristi povijesne podatke za identifikaciju uzoraka i generiranje točnih prognoza budućih događaja.
– Generativni AI: GenAI se usredotočuje na generiranje sadržaja prema kriterijima koje korisnik definira.
3. Mogu li prediktivni i generativni AI surađivati?
Da, prediktivni i generativni AI mogu surađivati kako bi poboljšali rezultate. Na primjer, kombiniranje analize radioloških slika s generiranjem preliminarnih dijagnostičkih izvješća ili korištenje rudarenja podataka o dionicama za generiranje izvješća o potencijalno profitabilnim investicijama.
4. Je li potrebno imati posebnu infrastrukturu za implementaciju genAI-a?
Za većinu organizacija nije potrebno izgraditi potpuno novu infrastrukturu za implementaciju genAI-a, osim ako nije masivnih razmjera. Iako genAI može zahtijevati dodatne računalne resurse i mrežne resurse, preferira se zajednička platforma koja može primiti i prediktivni i generativni AI.
5. Kako se mogu besprijekorno upravljati AI alatima, podacima, obukom i implementacijom?
Mnoge tvrtke iz Fortune 100 povjeravaju se platformi za poslovni AI tvrtke Domino kako bi olakšale besprijekorno upravljanje AI alatima, podacima, obukom i implementacijom. Ova platforma konsolidira prediktivni i generativni AI pod jednim kontrolnim centrom, omogućavajući AI i MLOps timovima da lako vode razvoj, implementaciju i upravljanje potpunim AI-em.
Ključni pojmovi/Jezik:
– AI: Umjetna inteligencija
– genAI: Generativni AI
– BI: Poslovna inteligencija
– MLOps: Operacije strojnog učenja
Predloženi povezani linkovi:
– Domino: Službena web stranica tvrtke Domino, platforme za poslovni AI spomenute u članku.
– Domino-ove bijele knjige: Pristupite Domino-ovim bijelim knjigama, uključujući besplatnu bijelu knjigu o odgovornom genAI-u spomenutu u članku.
The source of the article is from the blog aovotice.cz