Бързото развитие на технологията на ИИ привлича вниманието на изпълнителните директори и управителните съвети на предприятията в целия свят. Според последното доклад на PwC, 84% от главните информационни директори очакват да включат генеративният ИИ (genAI) в своите бизнес модели до 2024 г. Въпреки че genAI безспорно разполага с преобразуващи способности, е от съществено значение да се признае, че това е само една страна от пейзажа на ИИ и може да не е оптималното решение за всеки случай.
Областта на ИИ е претърпяла значителна еволюция през годините. Това, което някога се квалифицираше като ИИ, се е променило значително с напредъка на технологиите, преформирайки нашето разбиране за неговите възможности. Широко казано, историята на ИИ може да се раздели на три различни фази.
Традиционните анализи, която преобладаваше през последните четири десетилетия, използва бизнес интелигентността (BI) за анализ на исторически данни и извеждане на изводи за минали събития. С напредъка на технологиите терминът се премести към анализи, за да отрази нарастващата му сложност.
От друга страна, прогнозният ИИ използва исторически данни, за да идентифицира образци и да генерира точни прогнози за бъдещи събития. Тази прогностицираща технология позволява на организациите да вземат информирани решения, основани на очаквани резултати.
GenAI, най-новото допълнение към пейзажа на ИИ, се фокусира върху генерирането на съдържание, като текст, изображения, аудио и видео според критериите, зададени от потребителя. Въпреки че genAI представлява значителна част от приложенията и моделите, в момента тя представлява само около 15%, както потвърждава Thomas Robinson, оперативен директор в Domino.
Интересно е, че има случаи, където прогнозният и генеративният ИИ си сътрудничат за подобряване на резултатите. Например комбинирането на анализ на радиоложки изображения с генериране на предварителни диагностични отчети или използването на добив на акции за създаване на отчети за възможни печеливши инвестиции. Тази синергия подчертава необходимостта от обединена платформа, която улеснява развитието на пълен ИИ.
Късметът е, че организациите не трябва да разглеждат всеки вид ИИ като изолирани единици с различни набори от технологии. Развитието и внедряването на пълен ИИ изисква обща платформа, която посреща и прогнозният, и генеративният ИИ. Въпреки че genAI може да изисква допълнителна изчислителна мощ и мрежови ресурси, за повечето организации не е необходимо да създават напълно нова инфраструктура, освен ако тяхното внедряване на genAI не е на огромен мащаб.
Процесите на управление и тестване също не се нуждаят от пълно прекрачване. Разбира се, има разлики между управлението на рисковете, свързани с прогнозния ИИ и генеративния ИИ, като податливостта на genAI към „халюцинации“. Въпреки това принципите на строгото тестване, валидация и непрекъснато наблюдение се прилагат както за прогнозния, така и за генеративния ИИ.
За да се улесни безпроблемното управление на AI инструменти, данни, обучение и внедряване, много от компаниите от списъка Fortune 100 се доверяват на Enterprise AI платформата на Domino. Като събира прогнозния и генеративния ИИ под един контролен център, тази платформа дава възможност на екипите по ИИ и MLOps да управляват пълното развитие, внедряване и управление на ИИ с лекота.
Отключете потенциала на вашия проект с genAI, докато управлявате свързаните рискове отговорно. Изследвайте безплатната бяла книга на Domino относно отговорното genAI, за да научите как да се справите с наградите и предизвикателствата в света на ИИ.
Често задавани въпроси:
1. Какво е генеративният ИИ (genAI)?
Генеративният ИИ, също известен като genAI, е вид изкуствен интелект, фокусиран върху генерирането на съдържание като текст, изображения, аудио и видео, базирано на критерии, зададени от потребителя. Това е последното допълнение към пейзажа на ИИ.
2. Какви са трите фази на ИИ?
Трите фази на ИИ са:
– Традиционни анализи: Този подход използва бизнес интелигентността (BI) за анализ на исторически данни и извеждане на изводи за минали случаи.
– Прогнозният ИИ: Този вид ИИ използва исторически данни, за да идентифицира образци и генерира точни прогнози за бъдещи събития.
– Генеративният ИИ: GenAI се фокусира върху генерирането на съдържание, базирано на критерии, зададени от потребителя.
3. Могат ли прогнозният и генеративният ИИ да си сътрудничат?
Да, прогнозният и генеративният ИИ могат да си сътрудничат за подобряване на резултатите. Например комбинирането на анализ на радиоложки изображения с генериране на предварителни диагностични отчети или използването на добив на акции за създаване на отчети за възможни печеливши инвестиции.
4. Нужно ли е да има отделна инфраструктура за внедряване на genAI?
За повечето организации не е необходимо да създават напълно нова инфраструктура за внедряване на genAI, освен ако не се разглежда в голям мащаб. Въпреки че genAI може да изисква допълнителна изчислителна мощ и мрежови ресурси, предпочитаема е обща платформа, която да посреща и прогнозния, и генеративния ИИ.
5. Как могат AI инструментите, данните, обучението и внедряването да се управляват безпроблемно?
Много от компаниите от списъка Fortune 100 се доверяват на Enterprise AI платформата на Domino, за да улеснят безпроблемното управление на AI инструменти, данни, обучение и внедряване. Тази платформа събира прогнозния и генеративния ИИ под един контролен център, което дава възможност на екипите по ИИ и MLOps да управляват развитието, внедряването и управлението на пълен ИИ с лекота.
Ключови термини / жаргон:
– ИИ: Изкуствен Интелект
– genAI: Генеративен ИИ
– BI: Бизнес интелигентност
– MLOps: Операции на машинното обучение
Препоръчани свързани връзки:
– Domino: Официалният уебсайт на Domino, Enterprise AI платформата, спомената в статията.
– Бели книги на Domino: Достъп до белите книги на Domino, включително безплатната бяла книга за отговорното генеративно ИИ, спомената в статията.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com