De la apariția ChatGPT în noiembrie 2022, AI generativă (genAI) a devenit punctul central pentru directorii executivi și consiliile de administrație ale întreprinderilor. Potențialul acestei tehnologii transformative a determinat multe organizații să ia în considerare implementarea sa în modelele lor de afaceri. Cu toate acestea, este crucial să recunoaștem faptul că genAI reprezintă doar un aspect al AI și nu poate fi cea mai bună soluție pentru fiecare caz de utilizare.
Conceptul de AI a evoluat de-a lungul timpului, iar istoria sa poate fi categorizată în trei faze distincte.
În primul rând, există analizele tradiționale, care au fost utilizate de organizații în ultimele patru decenii. Cunoscute inițial sub numele de business intelligence (BI), instrumentele de analiză au devenit din ce în ce mai sofisticate de-a lungul timpului. Analizele se concentrează în primul rând pe examinarea datelor trecute pentru a descoperi informații despre evenimente istorice.
Următoarea fază este AI predictivă. Această tehnologie axată pe viitor analizează datele trecute pentru a identifica modele și folosește datele actuale pentru a face predicții precise despre evenimentele viitoare. AI-ul predictiv este larg utilizat în afacerile bazate pe modele și rămâne un element central în strategiile de AI ale organizațiilor.
În cele din urmă, avem AI generativă, sau genAI. Această formă de AI examinează diferite tipuri de conținut, cum ar fi textul, imaginile, sunetele și videoclipurile și generează conținut nou în funcție de specificațiile utilizatorilor. Deși genAI are punctele sale forte, este important de menționat că reprezintă un procent mai mic din cazurile de utilizare și modele în comparație cu AI-ul predictiv.
Interesant este că există deja cazuri în care AI-ul predictiv și cel generativ lucrează împreună în mod armonios. De exemplu, imaginile radiologice pot fi analizate folosind ambele tipuri de AI pentru a crea rapoarte asupra diagnosticelor preliminare. Similar, datele privind acțiunile miniere pot genera rapoarte referitoare la acțiunile care au șanse să crească în viitorul apropiat. Ca rezultat, organizațiile au nevoie de o platformă unificată pentru dezvoltarea cuprinzătoare a AI-ului.
În fericire, dezvoltarea completă și implementarea AI-ului nu necesită tratarea fiecărui tip de AI ca o entitate separată cu propria infrastructură. Deși genAI poate necesita putere suplimentară și o îmbunătățire a rețelei pentru performanță optimă, organizațiile nu trebuie să construiască o nouă infrastructură completă decât dacă realizează implementări masive de genAI, precum Meta sau Microsoft.
Mai mult, procesele de guvernanță și testare pot fi adaptate de la AI-ul predictiv pentru a gestiona eficient genAI-ul. Cu toate că există distincții, cum ar fi susceptibilitatea genAI-ului la „halucinații”, procesele generale de gestionare a riscurilor rămân similare.
Conducând eforturile în gestionarea instrumentelor AI, datelor, formării și implementării, platforma Enterprise AI a Domino’s este de încredere pentru numeroase companii din top 100 Fortune. Această platformă permite echipelor AI și MLOps să supravegheze dezvoltarea și implementarea completă a AI-ului dintr-un singur centru de control. Prin unificarea MLOps sub o singură platformă, organizațiile pot permite dezvoltarea, implementarea și gestionarea cuprinzătoare a AI-ului.
Descoperiți cum să navigați responsabil prin oportunitățile și provocările proiectelor de genAI cu ajutorul documentului informativ al Domino privind responsabilitatea genAI.
Întrebări frecvente:
1. Ce este genAI?
GenAI se referă la inteligenta artificială generativă, o formă de inteligență artificială care examinează diferite tipuri de conținut și generează conținut nou în funcție de specificațiile utilizatorilor.
2. Care sunt cele trei faze ale AI-ului?
Cele trei faze ale AI-ului sunt analizele tradiționale, AI-ul predictiv și AI-ul generativ.
3. Ce sunt analizele tradiționale?
Analizele tradiționale, cunoscute și sub denumirea de business intelligence (BI), se concentrează pe examinarea datelor trecute pentru a descoperi informații despre evenimente istorice.
4. Ce este AI-ul predictiv?
AI-ul predictiv utilizează datele trecute pentru a identifica modele și a face predicții precise despre evenimentele viitoare.
5. Cum lucrează împreună AI-ul predictiv și cel generativ?
Există cazuri în care AI-ul predictiv și cel generativ pot lucra împreună. De exemplu, imaginile radiologice pot fi analizate folosind ambele tipuri de AI pentru a crea rapoarte referitoare la diagnosticurile preliminare.
6. Este nevoie ca organizațiile să aibă infrastructură separată pentru fiecare tip de AI?
Organizațiile nu au nevoie să construiască o infrastructură complet nouă pentru fiecare tip de AI. Deși genAI-ul poate necesita putere suplimentară și o îmbunătățire a rețelei pentru performanță optimă, o platformă unificată poate fi utilizată pentru dezvoltarea cuprinzătoare a AI-ului.
7. Pot fi adaptate procesele de guvernanță și testare pentru AI-ul predictiv pentru a gestiona genAI-ul?
Da, procesele de guvernanță și testare pot fi adaptate de la AI-ul predictiv pentru a gestiona eficient genAI-ul, deși pot exista unele distincții în gestionarea riscurilor.
8. Ce este platforma Enterprise AI a Domino’s?
Platforma Enterprise AI a Domino’s este o platformă de încredere utilizată de multe companii din top 100 Fortune pentru gestionarea instrumentelor AI, datelor, formării și implementării. Aceasta permite dezvoltarea și implementarea completă a AI-ului dintr-un singur centru de control.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br