AI-teknologian nopea kehittyminen on vanginnut yritysten toimitusjohtajien ja hallitusten huomion ympäri maailmaa. PwC:n tuoreen raportin mukaan ylivoimaiset 84% CIO:sta odottaa sisällyttävänsä generatiivisen tekoälyn (genAI) liiketoimintamalleihinsa vuoteen 2024 mennessä. Vaikka genAI:lla on kiistatta transformaatioita mahdollistavia kykyjä, on tärkeää tunnistaa, että se on vain yksi osa tekoälymaisemaa eikä välttämättä ole optimaalinen ratkaisu kaikkiin käyttötapauksiin.
AI-maailma on käynyt huomattavaa muutosta läpi vuosien varrella. Se, mikä aikaisemmin luokiteltiin tekoälyksi, on muuttunut merkittävästi teknologisten edistysaskelten kautta, jotka ovat muovanneet käsitystämme sen kyvyistä. Laajemmassa mielessä AI:n historia voidaan jakaa kolmeen erilliseen vaiheeseen.
Perinteinen analytiikka, viimeisten neljän vuosikymmenen aikana hallitseva lähestymistapa, käytti liiketoimintaälykkyyttä (BI) historiallisen datan analysointiin ja oivallusten saamiseen menneistä tapahtumista. Teknologian kehittyessä termi siirtyi analytiikaksi sen kasvavan monimutkaisuuden kuvastamiseksi.
Toisaalta ennustava tekoäly käyttää historiallista dataa tunnistaakseen kaavoja ja tuottaakseen tarkkoja ennusteita tulevista tapahtumista. Tämä ennakoiva teknologia mahdollistaa organisaatioiden tekemään tietoon perustuvia päätöksiä projisoitujen tulosten pohjalta.
GenAI, uusin lisäys tekoälymaisemaan, keskittyy sisällön generoimiseen, kuten tekstiin, kuviin, ääneen ja videoon käyttäjän määrittelemien kriteerien mukaisesti. Vaikka genAI kattaa merkittävän osan käyttötapauksista ja malleista, se edustaa tällä hetkellä vain noin 15%, kuten Domino’n COO Thomas Robinson on vahvistanut.
Mielenkiintoisesti on tilanteita, joissa ennustava ja generatiivinen tekoäly tekevät yhteistyötä tulosten parantamiseksi. Esimerkiksi radiologisten kuvien analysoiminen yhdistettynä alustaviin diagnoosiraportteihin tai osakekurssitietojen louhinta kannattavista sijoitusraporteista. Tämä synergia edellyttää yhtenäistä alustaa, joka helpottaa täydellisen tekoälyn kehittämistä.
Onneksi organisaatioiden ei tarvitse käsitellä jokaista tekoälyn tyyppiä erillisenä yksikkönä erillisillä pinnoilla. Täydellisen tekoälyn kehittäminen ja käyttöönotto vaatii yhteisen alustan, joka mahdollistaa sekä ennakoivan että generatiivisen tekoälyn huomioon ottamisen. Vaikka genAI saattaa vaatia lisää laskentatehoa ja verkkoresursseja, kokonaan uuden infrastruktuurin rakentaminen ei useimmille organisaatioille ole tarpeen, ellet genAI-käyttöönotto ole massiivisessa mittakaavassa.
Hallinnointi- ja testausprosesseja ei myöskään tarvitse täysin uudistaa. Tietenkin ennakoivaan ja generatiiviseen tekoälyyn liittyvän riskien hallinnoinnissa on eroja, kuten genAI:n alttius ”hallusinaatioille”. Silti tiukka testaus, validointi ja jatkuva seuranta koskevat sekä ennakoivaa että generatiivista tekoälyä.
Monet Fortune 100 -yritykset luottavat Domino’n Enterprise AI -alustaan tekoälytyökalujen, datan, koulutuksen ja käyttöönoton saumattomaksi hallinnoimiseksi. Tämä alusta yhdistää ennakoivan ja generatiivisen tekoälyn yhden hallintakeskuksen alle, mikä antaa voimaa tekoälyn ja MLOps-tiimeille täydellisen tekoälyn kehittämiseen, käyttöön ja hallintaan.
Avaa genAI-projektiesi potentiaali samalla kun hallitset niihin liittyviä riskejä vastuullisesti. Tutustu Domino’n maksuttomaan valkoiseen paperiin vastuullisesta genAI:sta ja opi navigoimaan tekoälyn maailman palkinnoissa ja haasteissa.
UKK-osio:
1. Mikä on generatiivinen tekoäly (genAI)?
Generatiivinen tekoäly eli genAI on tekoälyn tyyppi, joka keskittyy sisällön generoimiseen, kuten tekstiin, kuviin, ääneen ja videoon käyttäjän määrittelemien kriteerien perusteella. Se on uusin lisäys tekoälymaisemaan.
2. Mitkä ovat AI:n kolme vaihetta?
AI:n kolme vaihetta ovat:
– Perinteinen analytiikka: Tämä lähestymistapa käyttää liiketoimintaälykkyyttä (BI) historiallisen datan analysointiin ja oivallusten saamiseen menneistä tapahtumista.
– Ennustava tekoäly: Tämä tekoälyn tyyppi käyttää historiallista dataa kaavojen tunnistamiseen ja tarkkojen ennusteiden tuottamiseen tulevista tapahtumista.
– Generatiivinen tekoäly: GenAI keskittyy sisällön generoimiseen käyttäjän määrittelemien kriteerien perusteella.
3. Voivatko ennustava ja generatiivinen tekoäly tehdä yhteistyötä?
Kyllä, ennustava ja generatiivinen tekoäly voivat tehdä yhteistyötä tulosten parantamiseksi. Esimerkiksi radiologisten kuvien analysointi yhdistettynä alustaviin diagnoosiraportteihin tai osakekurssitietojen louhinta kannattavista sijoitusraporteista.
4. Onko genAI-käyttöönottoa varten tarpeen rakentaa erillinen infrastruktuuri?
Useimmille organisaatioille ei ole tarpeen rakentaa kokonaan uutta infrastruktuuria genAI-käyttöönottoa varten, ellei se ole massiivisessa mittakaavassa. Vaikka genAI voikin tarvita lisää laskentatehoa ja verkkoresursseja, yhteistä alustaa, joka huomioi sekä ennakoivan että generatiivisen tekoälyn, suositellaan.
5. Miten tekoälyn työkaluja, dataa, koulutusta ja käyttöönottoa voidaan hallita saumattomasti?
Monet Fortune 100 -yritykset luottavat Domino’n Enterprise AI -alustaan tekoälyn työkalujen, datan, koulutuksen ja käyttöönoton saumattomaan hallintaan. Tämä alusta yhdistää ennakoivan ja generatiivisen tekoälyn yhden hallintakeskuksen alle, mikä antaa voimaa tekoälyn ja MLOps-tiimeille täydellisen tekoälyn kehittämiseen, käyttöön ja hallintaan.
Keskeiset termit/jargon:
– AI: Tekoäly
– genAI: Generatiivinen tekoäly
– BI: Liiketoimintaälykkyys
– MLOps: Koneoppimisen operoinnit
Ehdotetut linkit aiheeseen liittyen:
– Domino: Domino’n virallinen verkkosivusto, joka mainitaan artikkelissa mainitaan.
– Domino’n valkoiset kirjat: Pääse käsiksi Domino’n valkoisiin kirjoihin, mukaan lukien artikkelissa mainittu maksuton valkoinen paperi vastuullisesta genAI:sta.
The source of the article is from the blog combopop.com.br